程序员十个

‘壹’ 一般的软件公司有多少个程序员

我的公司应该算是比较小的，不过项目比较多，有大概10个左右的程序员。也要看是否是外包公司，会多一点。

‘贰’ 程序员的十个阶梯是什么

一阶段：《数据结构》《软件工程》《C语言》《C++》《C#》《php》《Java》《Swift》《设计模式》《框架》
第二阶段：《莫生气》《佛教》《道》《来自》《思想与政治》《论持久战》
第三阶段：《脊椎匡扶指南》《腰间盘突出康复指南》《心脏病的预防与防止》《高血压降压宝典》《强迫症的自我恢复》
第四阶段：《迷恋》《谢谢你折磨我》《自私与贪婪》《走向奴役之路》
第五阶段：《活着》
第六阶段：《棺材的质量与选材》《墓地的风水与选择》《死后的思想》
第七阶段：《中国传统丧葬礼仪概述》
第八阶段：《论投胎的方法与技巧》
第十阶段：《论出生后如何不成为程序员》

‘叁’ 程序员开发用到的十大基本算法

算法一：快速排序算法
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。

算法步骤：
1 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot），
2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

算法二：堆排序算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。

算法步骤：
1.创建一个堆H[0..n-1]
2.把堆首（最大值）和堆尾互换
3.把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置
4.重复步骤2，直到堆的尺寸为1

算法三：归并排序
归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

算法步骤：

算法四：二分查找算法
二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜 素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组 为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为Ο(logn) 。

算法五：BFPRT(线性查找算法)
BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素，通过巧妙的分 析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与快速排序思想相似，当然，为使得算法在最坏情况下，依然能达到o(n)的时间复杂 度，五位算法作者做了精妙的处理。

算法步骤：

终止条件：n=1时，返回的即是i小元素。

算法六：DFS（深度优先搜索）
深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分 支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发 现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。DFS属于盲目搜索。

深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。

算法步骤：

上述描述可能比较抽象，举个实例：
DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后，由 v 出发，访问它的任一邻接顶点 w1；再从 w1 出发，访问与 w1邻 接但还没有访问过的顶点 w2；然后再从 w2 出发，进行类似的访问，… 如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。

接着，退回一步，退到前一次刚访问过的顶点，看是否还有其它没有被访问的邻接顶点。如果有，则访问此顶点，之后再从此顶点出发，进行与前述类似的访问；如果没有，就再退回一步进行搜索。重复上述过程，直到连通图中所有顶点都被访问过为止。

算法七：BFS(广度优先搜索)
广度优先搜索算法（Breadth-First-Search），是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。

算法步骤：

算法八：Dijkstra算法
戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。

该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u, v) 表示从顶点 u 到 v 有路径相连。我们以 E 表示G中所有边的集合，而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞] 定义。因此，w(u, v) 就是从顶点 u 到顶点 v 的非负权重（weight）。边的权重可以想象成两个顶点之间的距离。任两点间路径的权重，就是该路径上所有边的权重总和。已知有 V 中有顶点 s 及 t，Dijkstra 算法可以找到 s 到 t的最低权重路径(例如，最短路径)。这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点 s 到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图，Dijkstra算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。

算法步骤：

重复上述步骤2、3，直到S中包含所有顶点，即W=Vi为止

算法九：动态规划算法
动态规划（Dynamic programming）是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。 动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。

动态规划背后的基本思想非常简单。大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。 通常许多 子问题非常相似，为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次，从而减少计算量： 一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储，以便下次需要同一个 子问题解之时直接查表。 这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。

关于动态规划最经典的问题当属背包问题。

算法步骤：

算法十：朴素贝叶斯分类算法
朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下， 如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。

朴素贝叶斯分类器依靠精确的自然概率模型，在有监督学习的样本集中能获取得非常好的分类效果。在许多实际应用中，朴素贝叶斯模型参数估计使用最大似然估计方法，换言之朴素贝叶斯模型能工作并没有用到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型。

尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。

‘肆’ 怎样用PYTHON编写程序员,创建一个包含十个元素的一维数组任意输入十个整数编

用一个while循环 然后里面嵌套知道输入语句就行了

‘伍’ 程序员工资很高，为何不见他们炫富

程序员不炫富一个方面是因为他们一直忙着编程序，第二个方面是因为程序员想要拿到高工资的话，还是要不断地充实自己，所以他们一直在看书。

综上所述，程序员之所以不炫富，主要还是因为他们工作很忙没有时间，其次就是因为他们非常的有职业精神。

‘陆’ 电脑培训分享程序员需要了解的10个面向对象设计

面向对象设计原则是OOPS编程的核心，学习面向对象编程像“抽象”、“封装”、“多态”、“继承”等基础知识是重要的，但同时为了创建简洁、模块化的设计，了解这些设计原则也同等重要。

(设计原则)底线是永远追求高内聚、低耦合的编码或设计。Apache和Sun的开源代码是学习和OOPS设计原则的良好范例。它们向我们展示了，设计原则在编程中是如何使用的。JDK使用了一些设计原则：BorderFactory类中的工厂模式、Runtime类中的单例模式、.io类中的装饰器模式。顺便说一句，如果您真的对编码原则感兴趣，请阅读JoshuaBloch的Effective，他编写过API。我个人最喜欢的关于面向对象设计模式的是KathySierra的HeadFirstDesignPattern(深入浅出设计模式)，以及其它的关于深入浅出面向对象分析和设计。这些书对编写更好的代码有很大帮助，充分利用各种面向对象和SOLID的设计模式。

虽然学习设计模式(原则)最好的方法是现实中的例子和理解违反设计原则带来的不便，本文的宗旨是向那些没有接触过或正处于学习阶段的程序员介绍面向对象设计原则。

DRY_Don’trepeatyourself

我们第一个面向对象设计原则是：DRY，从名称可以看出DRY(don’trepeatyourself)意思是不写重复代码，而是抽象成可复用的代码块。如果您有两处以上相同的代码块，请考虑把它们抽象成一个单独的方法；或者您多次使用了硬编码的值，请把它们设置成公共常量。这种面向对象设计原则的优点是易于维护。重要的是不要滥用此原则，重复不是针对代码而是针对功能来说。它的意思是，如果您使用通用代码来验证OrderID和SSN，这并不意味着它们是相同的或者他们今后将保持不变。通过把通用代码用于实现两种不同的功能，或者您把这两种不同的功能密切地联系在一起；当您的OrderID格式改变时，您的SSN验证代码将会中断。所以要当心这种耦合，而且不要把彼此之间没有任何关系却类似的代码组合在一起。

封装经常修改的代码

EncapsulateWhatChanges

在软件领域永远不变的是“变化”，所以把您认为或怀疑将来要被修改的代码封装起来。这种面向对象设计模式的优点是：易于测试和维护恰当封装的代码。如果您在用编程，那么请遵守以下原则：变量和方法的访问权限默认设置为私有，并且逐步放开它们的访问权限，例如从“private”到“protected”、“notpublic”。中的一些设计模式使用了封装，工厂设计模式就是一个例子，它封装了创建对象的代码而且提供了以下灵活性：后续生成新对象不影响现有的代码。

打开/关闭设计原则

OpenClosedDesignPrinciple

类、方法/函数应当是对扩展(新功能)开放，对修改闭合。这是另外一个优雅的SOLID设计原则，以防止有人修改通过测试的代码。理想情况下假如您添加了新功能，那么您的代码要经过测试，这就是打开/关闭设计原则的目标。顺便说一句，SOLID中的字母“O”指的是打开/关闭设计原则。

单一职责原则

SingleResponsibilityPrinciple(SRP)

单一职责原则是另外一个SOLID设计原则，SOLID中的字母“S”指的就是它。按照SRP，一个类修改的原因应当有且只有一个，或者一个类应当总是实现单一功能。如果您在中的一个类实现了多个功能，那么这些功能之间便产生了耦合关系；如果您修改其中的一个功能，您有可能就打破了这种耦合关系，那么就要进行另一轮测试以避免产生新的问题。

依赖注入/反转原则

不要问框架的依赖注入功能将会给你带来什么益处，依赖注入功能在spring框架里已经很好的得到了实现，这一设计原则的优雅之处在于：DI框架注入的任何一个类都易于用模拟对象进行测试，并且更易于维护，因为创建对象的代码在框架里是集中的而且和客户端代码是隔离的。有多种方法可以实现依赖注入，例如使用字节码工具，其中一些AOP(面向切面编程)框架如切入点表达式或者spring里使用的代理。想对这种SOLID设计原则了解更多，请看IOC和DI设计模式中的例子。SOLID中的字母“D”指的就是这种设计原则。

优先使用组合而非继承

ForCompositionoverInheritance

如果可以的话，要优先使用组合而非继承。你们中的一些人可能为此争论，但我发现组合比继承更有灵活性。组合允许在运行时通过设置属性修改一个类的行为，通过使用多态即以接口的形式实现类之间的组合关系，并且为修改组合关系提供了灵活性。甚至Effective也建议优先使用组合而非继承。

里氏替换原则

根据里氏替换原则，父类出现的地方可以用子类来替换，例如父类的方法或函数被子类对象替换应该没有任何问题。LSP和单一职责原则、接口隔离原则密切相关。如果一个父类的功能比其子类还要多，那么它可能不支持这一功能，而且也违反了LSP设计原则。为了遵循LSPSOLID设计原则，派生类或子类(相对父类比较)必须增强功能，而非减少。SOLID中的字母“L”指的就是LSP设计原则。

接口隔离原则

接口隔离原则指，如果不需要一个接口的功能，那么就不要实现此接口。这大多在以下情况发生：一个接口包含多种功能，而实现类只需要其中一种功能。接口设计是一种棘手的工作，因为一旦发布了接口，您就不能修改它否则会影响实现该接口的类。在中这种设计原则的另一个好处是：接口有一个特点，任何类使用它之前都要实现该接口所有的方法，所以使用功能单一的接口意味着实现更少的方法。

编程以接口(而非实现对象)为中心

编程总是以接口(而非实现对象)为中心，这会使代码的结构灵活，而且任何一个新的接口实现对象都能兼容现有代码结构。所以在中，变量、方法返回值、方法参数的数据类型请使用接口。这是许多程序员的建议，Effective以及headfirstdesignpattern等书也这样建议。

代理原则

不要期望一个类完成所有的功能，电脑培训http://www.kmbdqn.com/认为可以适当地把一些功能交给代理类实现。代理原则的典范是：中的equals()和hashCode()方法。为了比较两个对象的内容是否相同，我们让用于比较的类本身完成对比工作而非它们的调用方。这种设计原则的好处是：没有重复编码而且很容易修改类的行为。

‘柒’ 一个优秀的程序员真的能顶10个普通的程序员吗

在工作当中的话这句话是对的，因为优秀的程序员的重要性不言而喻。但是如果说他们比赛的话那可能就比不了了。

‘捌’ 一个程序员要具备的基本素质是什么

1. 团队精神和协作能力 ：

   把它作为基本素质，并不是不重要，恰恰相反，这是程序员应该具备的最基本的，也是最重要的安身立命之本。

2. 文档习惯：

   作为代码程序员，30％的工作时间写技术文档是很正常的，而作为高级程序员和系统分析员，这个比例还要高很多。缺乏文档，一个软件系统就缺乏生命力，在未来的查错，升级以及模块的复用时就都会遇到极大的麻烦。

3. 规范化，标准化的代码编写习惯：

   作为一些外国知名软件公司的规矩，代码的变量命名，代码内注释格式，甚至嵌套中行缩进的长度和函数间的空行数字都有明确规定，良好的编写习惯，不但有助于代码的移植和纠错，也有助于不同技术人员之间的协作。

4. 需求理解能力：

   作为程序员需要评估该模块在系统运营中所处的环境，将要受到的负荷压力以及各种潜在的危险和恶意攻击的可能性。就这一点，一个成熟的程序员至少需要2到3年的项目研发和跟踪经验才有可能有心得。

5. 复用性，模块化思维能力：

   复用性设计，模块化思维就是要程序员在完成任何一个功能模块或函数的时候，要多想一些，不要局限在完成当前任务的简单思路上，想想看该模块是否可以脱离这个系统存在，是否可以通过简单的修改参数的方式在其他系统和应用环境下直接引用，这样就能极大避免重复性的开发工作。

6. 测试习惯：

   软件研发作为一项工程而言，一个很重要的特点就是问题发现的越早，解决的代价就越低，程序员在每段代码，每个子模块完成后进行认真的测试，就可以尽量将一些潜在的问题最早的发现和解决，这样对整体系统建设的效率和可靠性就有了最大的保证。

7. 学习和总结的能力：

   善于学习，对于任何职业而言，都是前进所必需的动力，对于程序员，这种要求就更加高了。但是学习也要找对目标，一些小coding fans们，他们也津津乐道于他们的学习能力，一会学会了asp，一会儿学会了php，一会儿学会了jsp，他们把这个作为炫耀的资本，盲目的追逐一些肤浅的，表面的东西和名词，做网络程序不懂通讯传输协议，做应用程序不懂中断向量处理，这样的技术人员，不管掌握了多少所谓的新语言，永远不会有质的提高。
   
   

‘玖’ 程序员的十种级别

第一级：神人，天资过人而又是技术狂热者同时还拥有过人的商业头脑，高瞻远瞩，技术过人，大器也。如丁磊，
求伯君。

第二级：高人，有天赋，技术过人但没有过人的商业头脑，通常此类人不是顶尖黑客就是技术总监之流。

第三级：牛人，技术精湛，熟悉行业知识，敢于创新，有自己的公司和软件产品。

第四级：工头，技术精湛，有领导团队的能力，此类人大公司项目经理居多。

第五级：技术工人，技术精湛，熟悉行业知识但领导能力欠加，此类人大多为系分人员或资深程序员，基本
上桀骜不逊，自视清高，不愿于一般技术人员为伍，在论坛上基本以高手面目出现。

第六级：熟练工人，技术有广度无深度，喜欢钻研但浅尝辄止。此类人大多为老程序员，其中一部分喜欢利用工
具去查找网上有漏洞的服务器，干点坏事以获取成绩感。如果心情好，在论坛上他们会回答菜鸟的大部
分问题。此级别为软件业苦力的重要组成部分。

第七级：工人，某些技术较熟练但缺乏深度和广度，此类人大多为程序员级别，经常在论坛上提问偶尔也回答菜
鸟的问题。为软件产业苦力的主要组成部分。

第八级：菜鸟，入门时间不长，在论坛上会反复提问很初级的问题，有一种唐僧的精神。虽然招人烦但基本很可
爱。只要认真钻研，一两年后就能升级到上一层。

第九级：大忽悠，利用中国教育的弊病，顶着一顶高学历的帽子，在小公司里混个软件部经理，设计不行，代码
不行，只会胡乱支配下属，拍领导马屁，在领导面前胡吹海侃，把自己打扮成技术高手的模样。把勾心
斗角的办公室文化引入技术部门，实在龌龊！

第十级：驴或傻X，会写SELECT语句就说自己精通ORALCE，连寄存器有几种都不知道就说自己懂汇编，建议全部
送到日本当IT产业工人，挣了日本人的钱还严重打击日本的软件业！