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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)
    • 算法
      • 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
    http://www.dtcms.com/a/336970.html

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