从基础到架构的六层知识体系
第1层:数学与逻辑基础(The Foundation)
📌 计算机技术的根源;为算法分析、密码学、AI等提供理论支撑
- 离散数学:集合、图论、逻辑、递归
- 线性代数:机器学习、图形学基础
- 概率与统计:数据分析、AI、随机算法
- 数理逻辑:布尔代数、形式化验证
- 信息论:编码、压缩、通信
第2层:计算机原理与系统基础(How Computers Work)
📌 理解硬件与操作系统如何协同工作,及程序运行的本质,写出高效、安全的代码
- 计算机组成原理:CPU、内存、I/O、总线
- 操作系统:进程/线程、调度、虚拟内存、文件系统
- 计算机网络:TCP/IP、HTTP、DNS、网络安全
- 编译原理:词法分析、语法树、中间代码、优化
- 数据库系统:存储引擎、索引、事务、SQL优化
第3层:编程语言与范式(Tools of Expression)
📌 表达逻辑的工具和风格,选择合适的“语言”来表达解决方案
- 编程语言:
- 静态语言:Java、C++、Go
- 动态语言:Python、JavaScript
- 函数式语言:Haskell、Scala、Erlang
- 编程范式:
- 面向对象(OOP)
- 函数式编程(FP)
- 过程式、声明式、响应式
- 运行时环境:JVM、V8、CLR、解释器 vs 编译器
第4层:数据结构与算法(Problem-Solving Core)
📌 解决问题的核心工具,提升代码效率,应对复杂问题
数据结构
- 基础:数组、链表、栈、队列
- 树:二叉树、BST、AVL、红黑树、Trie、B/B+树
- 图:邻接表/矩阵、最短路径、拓扑排序
- 哈希结构:哈希表、布隆过滤器
- 高级:跳表、并查集、堆(优先队列)
- 基础:排序、查找
- 核心策略:
- 分治(快排、归并)
- 动态规划(背包、LCS)
- 贪心算法
- 回溯(八皇后)
- 图算法(Dijkstra、Floyd、Kruskal)
- 字符串算法:KMP、正则、编辑距离
- 搜索:DFS、BFS、A*
第5层:设计模式与架构模式(Software Design)
📌 组织代码的最佳实践,提高代码可维护性、可扩展性、可测试性
设计模式(GoF 23种为代表)
- 创建型:单例、工厂、建造者、原型
- 结构型:适配器、装饰器、代理、组合
- 行为型:观察者、策略、命令、状态、模板方法
架构模式
- 分层架构(Layered)
- MVC / MVVM
- 微服务架构
- 事件驱动架构(EDA)
- CQRS、六边形架构
第6层:应用架构与系统设计(System Thinking)
📌 构建系统的思维方式;设计高可用、高性能、可扩展的复杂系统
- 系统设计原则:
- SOLID、DRY、KISS、YAGNI
- 分布式系统:
- CAP 定理、一致性协议(Raft/Paxos)
- 负载均衡、服务发现、熔断限流
- 高并发设计:
- 缓存(Redis)、消息队列(Kafka)、CDN
- 可扩展性:
- 水平扩展、分库分表、读写分离
- 云原生架构:
- 容器化(Docker)、K8s、Serverless
🧩 横向扩展:领域应用(跨层级融合)
这些不是独立层级,而是上述基础技术的组合与应用:
领域 | 所需核心技术 |
---|---|
人工智能 | 数学 + 算法 + 数据结构 + 编程 |
区块链 | 密码学 + 分布式系统 + 数据结构(Merkle Tree) |
前端工程 | 编程语言(JS/TS)+ 设计模式 + 网络 + 架构(SPA/SSR) |
后端开发 | 数据库 + 网络 + 操作系统 + 设计模式 + 分布式 |
DevOps | 操作系统 + 网络 + 脚本语言 + 自动化工具 |