迭代程序员

⑴ 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。

⑵ 有人说，人工智能将来可替代程序员写代码，你怎么看

你好！我是康哥！ 未来不光是人工智能会取代程序员写代码，我认为很多行业都有可能被取代！

作为80后的我小时候没有电脑，父母那一辈基本上班的时候也都没接触过电脑，那个时候工作文稿都是用手写，而到我上了大学，短短18年的时间电脑在中国得到了普及。让我印象最深的是我参加工作的时候公司的老会计，业务能力不在话下，但是金蝶用友玩的不转。后来也不得不顺应时代的发展，学习电脑知识。

所以人工智能现在看似是一个很新兴的产业，但是很可能在未来的十几年当中渗入我们生活中的方方面面。

那些重复性的工作，例如人力资源中的考勤工资；财务中的基础做账工作；程序员中的基础代码工作；甚至医院的医生都会被人工智能取代 。

未来不会被渠道的是一些重复性工作不强的职位，我认为这个实际上就是效率的提升，电脑代替手工劳动，机器代替人的大脑和手脚，让我们的生活更加有效率。

我认为是一件好事情，能让我们有更多的时间去开发新事物。不断地开发我们的大脑去 探索 新事物。

但是从另外一个方面来看，未来的确有很多人会失业。不管是现在我们常见的一些岗位，包括一些看似稳定的铁饭碗，例如公务员或者事业单位人员，一些职能性的但是效率底下的职位也将会被取代。

这就提醒我们每个人都要居安思危，不断提升自己的技能和附加值，这样才不会被 社会 所淘汰，二十年时间看似很长，但是实际很短。

AI能代替我们的是一些能够重复的工作和简单的开发工作，可是谁来维护这些人工智能，如何管理这些人工智能我认为未来是我们人类职位的一个新增项。

作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，随着人工智能技术的不断发展，未来大量基础的编码工作必然会由智能体来完成，这个过程也会不断推动程序员的岗位升级，提升程序员的岗位附加值，同时减轻程序员的工作压力。实际上，人工智能技术的发展对于未来延长程序员的职业生命周期具有重要的意义。

当前程序员岗位的工作压力还是比较大的，不仅应用级程序员每天需要完成大量的编码工作，研发级程序员也需要面对一些毫无能力提升的编码工作，这在很大程度上降低了程序开发的乐趣，使得程序员感到乏味。随着当前产品迭代的速度不断加快（大数据时代的并行迭代），程序员不仅面临更大的工作量，在工作内容上也得到了一定的拓展（全栈开发趋势），所以当前从事程序员岗位还是具有一定难度的。

要想让程序员从当前的工作压力当中解放出来，采用智能体实现代码编写是非常重要的一个解决方案，这不仅会提升程序开发的效率，同时也会保障程序代码的质量一致性，提升程序的稳定性。实际上，当前在程序开发领域内已经有不少工具可以完成一部分代码的生成工作，虽然目前功能还不够强大，但是已经在一定程度上减轻了程序员的编码负担。

未来当智能体替代程序员完成基本的编码工作之后，程序员可以把更多的精力应用在创新方面（算法设计、模式设计、框架设计等），而且技术验证的速度也会明显提升，这些都会提升程序员的工作效率。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

有人说，人工智能将来可替代程序猿写代码，你怎么看？

好！

科技 这么发达，

完全有可能，

但是，

怎么发达，

有一些程序还是离不开人的操作，

程序猿，

有些程序必须靠人工才能完，

这个毋庸置疑，

不论智能怎么发达，

有些人的操作，

永远取代不了的，

这个倒是真的，

有一些事物，

是人工智能无法完成的，

到任何时候人，

都不会被智能取代消退，

总有一些程序交给人，

来操作！

都是些不深入ai的媒体炒作概念，让人觉得ai无所不能。一百二十八年内不可能，有的话也是小打小闹，满足不了工业届千变万化的需求。ai可以辅助创作，但独立创作，尤其是代码，绝无可能。

如果ai将来能写可执行的逻辑正确的代码，那么未来的程序员或算法工程师，都会大部分失业。如果ai都能按逻辑写代码，都可以去尝试各种逻辑，甚至自己决策。那么ai可以控制各种带有芯片的设备，小到手机，大到 汽车 。这还是ai么，这不是上帝之子么。

可能你从github喂海量的代码给到模型，借助于大数据和gpu算力出来，理论上来说能训练出一个号称能写代码的ai.但这个ai写出的代码都是基于统计规律的，不能处理突发事故。运气好的话，生成的代码能执行，但代码越长，生成的代码可运行的概率越低。

即使能运行，代码的逻辑是什么？

程序员和产品经理干架，就是因为需求会一直变。你期望ai能写出满足千变万化的需求的代码？

我们从几十亿年的单细胞生物进化到今天，能不能有点自信？要是ai这么厉害，我觉得我没脸说我是人了。总之，怎么可能！

将来我们写代码时：

总之，ai可以辅助程序员编程，极大提高编程效率。但如果代替程序员自己编程，根本不可能。如果有那一天，我把我现在的手机吃了。

这几年，人工智能被炒的越来越热了，比如阿里的鲁班系统能够自动生成双十一海报，一天可能出图上亿张；还有通过机器学习，程序画的话，被卖到上亿元；其实就目前来讲，这些都是比较基础的，人工智能即使画画，也是通过机器学习别人的画之后，说白了， 组合的。没有灵魂作为支撑的产品，不能说没有价值，但是在意义层面来讲绝对是非常弱的。

人工智能在将来可以替代程序员写代码吗？我只能说：有可能，而且即使人工智能代替程序员写代码，也是比较基础的，其实，随着现在程序工具化的趋势，已经解放了程序员，如果人工智能+工具化，在一些基础的，机械的编程中，确实能够让程序员解放出来，去处理更加复杂的业务逻辑和架构设计。

但是，我感觉人工智能完全取代程序员是不可能的。因为，机器永远也不想到人类复杂的需求，尤其是，变来变去的需求变化。如果机器能够有灵魂的话，估计也会被人类复杂且变来变去的需求，折磨的要死，从而发出一句，感叹：卧槽，这是什么玩意的破需求。

但是，去年有一条新闻值得我们关注，那就是：

Repairnator 是由 KTH 瑞典皇家理工学院的软件技术教授 Martin Monperrus 开发。它会监控开源软件在持续集成期间发现的 bug，并尝试自动修复它们。如果它成功合成了一个有效的补丁，那么 Repairnator 会伪装成人类身份向人类开发者提交此补丁。到目前为止，Repairnator 已经成功生成了 5 个补丁，并被人类开发者永久地合并到代码库中。

这是自动程序修复软件工程研究中新的里程碑。

所以，现在机器都可以修改 bug 了，将来在一定程度上写程序，也是有可能的，但是完全取代我认为不现实。

原因如下：

当然了，如果机器能够完全取代人类编程的话，那非常可怕啊，未来有可能将是被机器控制的时代，而不是人类控制机器的时代。

有人说，人工智能将来可以取代程序员来写代码，这个理由不成立，因为人工智能就是程序员开发出来的。而且现在所谓的人工智能远远没有达到真正意义上的智能，大部分还是人工更多一点。

如果以人类的生命成长阶段来看，人工智能目前只能算是婴儿阶段，在婴儿阶段就抛弃喂养自己的母亲程序员，那为时也太早了。

人工智能大体分两个大的方向，图像识别和机器学习。目前图像识别成长的比机器学习更快一点，但也仅限于快一点儿，我们常见的图像识别场景就是无人驾驶。而机器学习发展相对缓慢，都是在初级阶段，如果想要有阶段性的变化，在算法机制上要有突破性的进步，才能引领机器学习进入下一阶段。

所以至少在未来几十年甚至上百年我认为我们程序员都不会失业的，还是有饭吃的。

所谓人工智能的程序也是由人类开发设定的，它也绝不会取代人的作用，它对美学，结构想象力设计，逻辑多向思维甚至悬思学都无法深入涉足，它就像一个架构师将算法和公式公布出来，其它基础部分由代码来完成一样，就算将来人工智能也可以进行相关研发，但审核与检测仍然需要人类完成，人类的工作只会越来越高级。

所以不用杞人忧天，人工智能是不可能真正成为人类的思维一部分的，当它的工作目标对人类无意义而虚耗电能和时间的时候，人类是一定会及早发现并介入的，一个简单的拔电源就可以停止其行为……

人工智能是近阶段大家经常提到的一个话题，其中神经网络深度学习其中一个特点，那么人工智能最终真的能达到一般人类这样去思维么？能够像程序员那样的编程么？会不会以后有一天真的能替代程序员了吧，这件事情你是怎么看待的？针对这事情我来说一下我的看法。

人工智能会让程序员的工作效率更高，十年之内不可能完全代替程序员

在CSDN上有一篇报道，有一个名字为Screenshot-to-code-in-Keras的项目可以把一些稿件自动变成一堆html代码加css代码，有的前端程序员就可能为此而感觉到恐慌，感觉以后人工智能要替代自己的饭碗了，这样的事情也不足为奇，在人工智能这个概念还没有兴起之前，一些java程序员使用ide开发工具就能生成一堆代码，节省了开发效率。感觉起码在近五到十年内感觉人工智能还不能完全替代人类程序员这样去编程，就以前端代码为例，虽然html代码加效果类css让人工智能生成代码，可能人工智能在这方面战术上完胜，但是一些战略问题它还是远远不及人类的。

其一它生成的东西能确保是人类想要的吗？，如果不符合要求是不是需要人类程序员来调整，人工智能不可能做出一套适应所有场景的东西出来。

其二前端程序员是要与后端程序员进行对接的，在对接时各个参数，怎么调用了，相当复杂，两个人类程序员（前端程序员与后端程序员）还需要沟通好长时间，难道人工智能就能那么完美理解人类的意思就不需要沟通了么？

近5到10年内的情况可能是这样的，一些低级的常规的代码都可能会是自动生成，一些组织调整的工作交给人类程序员来进行处理，最后项目的质量当然还是有人类进行负责的，由人工智能的加持，程序员的工作效率可能会大大提高，以往传统开发需要几周的工作量可能会缩减到几天甚至更短。

未来上层领域的程序员数量会减少

随着时间再往后发展，我想一些上层代码会逐渐由人工智能程序自己完成了，可能写代码的不再是程序员了，比如说可能是一种操作软件的形式存在，有着成熟的操作界面，良好的操作体验，一个非技术人员通过界面输入自己想要的东西，通过一定的规则描述，然后就会生成相应的代码并能直接运行。或者比这个更先进，不是一个软件界面的形式存在，而是一个智能硬件设备，只需要对其说话，像与人类说话那样，说出自己的需求，智能设备就能在短时间内做出自己想要的东西。

如果真能达到这种程度的话，我想未来参与业务开发的程序员的数量将会急剧减少，但是 不可能减少到为0，因为人工智能做出的东西也不可能是完全有保证的，起码需要个别人还需要进行对项目代码进行负责不是嘛，就想现在的无人驾驶车为啥还留有方向盘一样。上层开发的人员少了，人工智能这些底层开发的程序员会更吃香了，甚至数量会多起来。

软件数量和规模将成倍增长

大家都知道程序做事效率是相对高的，人类做项目是用天，周，年为单位来计算的，那么这些软件交给人工智能处理应该是秒级别的吧，如果是大一点的项目顶多是分钟了。如果是这样的话，估计人类世界软件的发展速度将会达到一个新的高度，软件的数量和规模将是几何倍数的增长。

如果真是这样一天的到来，我想人类在学习和思想上都要有策略上的改变，以前经常在嘴边说的话，要勤奋，要多动手，未来的人类要做的事情，就是要多思考，勤于思考。动手的事情就交给人工智能去吧。

那是必然的。不仅程序，看病，甚至很多方面都可以，但是，那种机械的，生冷的东西在几何级数提高效率的同时也会铸成，无论如何，这个趋势不可阻挡，是喜是忧？需要盖棺定论。

电脑只能处理精确到指令，需求一开始往往是很模糊的，以目前人工智能自然语言语义理解的发展程度，可能性很低。

⑶ 未来50%的工作都将被人工智能给取代，程序员会被机器人取代吗

首先程序员这个行业和其他行业一样也是分等级的。
虽然非常不想用“底层从业者”这五个词来定义最低层次的程序员，但事实就是如此。
当行业的某个技术领域发展成熟到一定程度时，这个领域的大部分从业人员真的会被机器人所取代，准确的说，不只是被机器人所取代，也会被自动化系统所取代。举一个最近的例子吧，网络发布的产品PaddlePaddle。
【PaddlePaddle是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台，已被中国企业广泛使用，深度契合企业实际应用需求，并拥有活跃的开发者社区生态。提供丰富的官方支持模型集合，并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用。】
从上面的描述介绍中就可以一窥究竟的。
【核心框架】、【工具组件】和【服务平台】这三个词的重量真的令人深思。因为这意味着：
不用再自己搭深度学习的框架了，不用到处找工具了，集常用的组件和工具于一体，你只需要专注的干着自己的事情就可以了。
只会搭框架、搬运代码的程序员真的会被淘汰掉的。
但是目前为止，因为公司财力、技术人员储备不足等客观原因，还是需要会搭框架、会搬运代码的程序员的。
其次，提出这个问题，或许你的思维是静止的。
应该在“程序员”三个字之前加四个字的定语，【不学习的】程序员肯定会被机器人所取代，这点毫无疑问。
【程序员】是一个升级打怪的职业，【优秀程序员】是一路不断学习上来的，【终身学习者】这个名词最适合“程序员”。因为程序语言的变化真的很快，技术发展很迅速。不学习，跟不上时代发展需要。科技社会的最大特征就是一个字“快”。
【唯快不破】、【快速迭代】成了他们的标签。
最后，机器人不具备的思维恰恰是人类的优势，也必然是程序员的优势。
有系统思维、能进行底层架构的程序员根本不会被机器人所取代。
这里有一个很明显的例子就是：AI法律助手包小黑@免费法律咨询评估
【机器人】包小黑取代了传统服务行业的大部分律师进行咨询回答的功能，但包小黑是谁做出来的？是程序开发者、算法工程师和法律专业人士一起合力完成的。
必须说一句的是，【未来社会是一个高度分工化和高度融合化的过程。】
原因就是科学技术的发展。
只会写代码的程序员未来估计不存在了
因为会写简单代码的能力将会是未来所有受教育者的一项基本能力，和英语一样。

⑷ 程序员们面临着技术的快速迭代，这行真的能干一辈子么

很多人在大学的基础课程学习后都面临毕业求职的问题，对于各种各样的职业，人们往往很难选择。程序员是这些年来越来越火的一个职业，程序员更是慢慢成为了高薪职业的代名词，因此越来越多的学生开始学习计算机一类或者相关的职业，希望毕业之后能够从事程序员，并且以此希望让自己的生活越来越好。

程序员业内都有一个35岁的门槛，就是说程序员在35岁之后，有很大一部分就会改行做别的，或者去转而做管理，或者干脆彻底换个行业重新发展，所以说，程序员也并不是人们想象中的那么光鲜亮丽，发展前景好。所以每个人在选择职业的时候，一定要按照自己的情况去选择，而不要人云亦云随大流，盲目选择可能只会浪费自己的时间。

⑸ 如何成为一名程序员 6种方法来成为一名程序员

目录方法1：网络编程1、了解网络编程的含义。2、浏览不同的网站，了解它们的外观。3、学习至少一种头脑风暴技术／方法，并学习一个用来实现头脑风暴的软件。4、熟悉网站结构。5、赶紧学一门图形设计的课程。6、了解网络下部构造的基本情况。7、学习HTML和CSS语言。8、学习XML及其相关技术，比如XSL和XPath（不是必需，仅作推荐）。9、先建立简单的静态网站，直至你熟悉并习惯HTML语言。10、学习客户端脚本语言。11、熟悉你所学的客户端脚本语言。12、学习至少一种服务器端脚本语言。13、学完服务器端编程语言之后就开始创建一个试验项目。14、获得你的网站，开始用你自己的网页实验。方法2：桌面软件编程1、弄清楚桌面软件编程是怎么回事。2、了解不同的电脑硬件结构。3、学习一种入门级（小孩子学的那种）编程语言。4、学习程序化、面向对象、函数设序设计规范的入门。5、学习一种程序化程式设计语言的入门课程。6、学习至少一种高级建模技术，比如UML 或ORM。7、开始编写一些小的主控台应用程式或类似的应用程式。8、学习一门你选择的编程语言的更高级课程。9、应用你所10、至少再学习一门编程语言规范的入门课程。11、试着比较你所学的两门编程语言。12、利用你学过的一种语言来学习可视化编程概念。13、开始把你所学的知识运用到你设计的软件小工程中。14、创建一个虚拟的"毕业工程"。15、通过学习更高级的课程、更加注意细节以及在网上学习搭建架构的技巧，来加深对你学过的可视化架构／库／包的理解。16、搜索其他含可视化元素的包／库并学习它们。17、学习图形学课程（而非图形设计）。18、成为游戏程序员（不是必须的）。方法3：分布式程序设计1、处理分布式应用编程。2、快速了解通信系统及其硬件。3、熟悉网络硬件结构和设备，比如集线器、接线台和路由器。4、学习网络协议的课程。5、学习XML 语言，并熟悉它。6、开始学习一门shell脚本语言。7、开始时用上你学的脚本知识，只运用程序化程式设计。8、使用你所学的脚本语言，写出实现机器之间通信的脚本。9、转移到桌面脚本／编程语言。10、专注于语言的核心部分，尤其hi那些支持网络。11、学习分布式应用设计与结构的课程。12、使用你所学的编程语言来了解服务部分建构和服务。13、学习如下技术中一种或更多。方法4：库／平台／框架／核心编程1、了解什么是核心编程。2、学习一门支持创建可重复使用内容／包的编程语言，如果你还没学过的话。3、学习一门UML 和ORM的高级课程。4、学习软件工程的课程。5、学习至少一个模块，基于内容的、面对对象的和 事件驱动编程技术和概念。6、进一步了解不同的操作系统及其支持的编程架构。7、集中学习独立平台架构、编程语言和技术。8、如果到目前为止你学习的编程语言具有ANSI/ISO/EEE/W3C标准版本，那么掌握这些标准。9、尝试模拟简单的、已经建立的库，尤其是开源的库。10、在你的编程领域内寻找开源的包。11、学习不同方法。方法5：系统编程1、了解系统编程的定义。2、跟着"桌面应用程序员"的前三个步骤。3、学习线性代数的入门课程。4、学习微积分课程。5、学习逻辑学和／或离散数学课程。6、了解不同的"准操作系统"。7、学习计算机硬件结构的课程（或者作为替代，看看书）。8、深入理解不同的计算机硬件平台。9、初步熟悉你所选择的硬件平台／操作系统的汇编语言。10、学习ANSI C 和 C++ 语言，还有程序化程式设计的一些概念。11、在你选择的平台上理解并实践C／C＋＋标准库。12、搜索网络资源、书籍和课程来理解你的平台独特的C风格。13、用C／C＋＋练习编写高级代码。14、学习更高级的Assembly。15、学习操作系统设计的课程。16、寻找并阅读你所选择的平台的相关文章。17、练习你已经掌握的知识。18、以最有益的顺序学习语言。方法6：编程科学1、了解编程科学家是做什么的。2、累积和四年制计算机科学学历同等多的科学知识。3、选择特定的领域。4、考虑获取更高级的学历。5、了解你选择的编程领域的相关技术和编程语言。成为程序员是一个日积月累的过程，需要日复一日年复一年的技能增长。编程本身是有趣的，并且有回报（脑力层面、精神层面、经济层面）。这份指南不能保证你轻松当上程序员。不要神化下面这些步骤，从中你大概能了解在现今编程界如何成为一名程序员。
方法1：网络编程
1、了解网络编程的含义。网络应用是指设计在网络结构顶层的软件部分。这就意味着这些应用是通过诸如火狐或IE之类的浏览器来处理的。架构于网络结构的顶层并不一定要连接到网络。这就是说网络应用建立在如下标准网络技术的顶层：HTTP
FTP
POP3
SMTP
TCP
IP协议
HTML
XML
Coldfusion
ASP
JSP
PHP
ASP.NET
2、浏览不同的网站，了解它们的外观。（右击，选择"查看源"或按F12。）寻找网站类型／内容的多样性，而非数量。通常你需要访问以下网站类型中至少一种： 团体网站（商业公司，非营利机构／组织，政府组织）
网络索引引擎（搜索引擎，meta搜索网站，专业化搜索引擎，目录）
数据挖掘网站
个人网站
信息／网络全书式网页（维基，数据单，技术规格，人工列表目录，博客和日志，新闻和新闻机构网站，黄页，等等。）
社交网站（社交门户，书签网站，记录笔记网站）
合作网站(这包含了上面提及的目录，比如维基和博客）
3、学习至少一种头脑风暴技术／方法，并学习一个用来实现头脑风暴的软件。例如：头脑风暴图和微软Visio。
4、熟悉网站结构。指的是创建概念化网络范式、网络地图和导航结构。
5、赶紧学一门图形设计的课程。尽量学习至少一个图形编辑／操作软件包（不是必须的，但强烈推荐）
6、了解网络下部构造的基本情况。包括了解以下： 基本网络服务协议（HTTP，FTP， SMTP和POP3或IMAP4）
网络服务器软件（最好其中一个就是你以后主要工作的平台）
网络浏览软件
邮件服务器和客户端软件
7、学习HTML和CSS语言。或许你还想要"所见即所得"软件包来编辑HTML。
8、学习XML及其相关技术，比如XSL和XPath（不是必需，仅作推荐）。
9、先建立简单的静态网站，直至你熟悉并习惯HTML语言。
10、学习客户端脚本语言。多数人要么学Java，要么学VB，但也有一些人学习Perl和DHTML。
11、熟悉你所学的客户端脚本语言。潜意识里提醒自己只用你学的那个语言。只有在你熟悉你的客户端脚本语言之后才能进入下个步骤。
12、学习至少一种服务器端脚本语言。如果你只用一种服务器软件，那就学其中一种编程语言。否则，你得每个服务器软件都学至少一种编程语言。
13、学完服务器端编程语言之后就开始创建一个试验项目。
14、获得你的网站，开始用你自己的网页实验。
方法2：桌面软件编程
1、弄清楚桌面软件编程是怎么回事。多数桌面软件程序员都是编写商务需要的代码，所以好好了解一下商业及其组织和经济结构将对节省时间、提高效率大有裨益。
2、了解不同的电脑硬件结构。看看数字电路设计和电脑结构的入门级课程，但是也有人认为这对于刚起步来说太超前了，所以看两三篇说明的文章（比如 这一篇 和 这一篇）就够了。学完第一种编程语言后你可以再返回这个步骤。
3、学习一种入门级（小孩子学的那种）编程语言。不要因为你不是个小孩子就不好意思去学。这些入门级语言能大大减轻你正式学习第一门编程语言时的痛苦和压力。然而这一步也不是必须的。你也可以在上一步之前完成。
4、学习程序化、面向对象、函数设序设计规范的入门。
5、学习一种程序化程式设计语言的入门课程。无论你以后选择何种编程语言，在某种程度上它都要求程序化程式设计。此外，据多数程序员反映，程序化程式设计总的来说是了解编程的一个很好的切入点。
6、学习至少一种高级建模技术，比如UML 或ORM。
7、开始编写一些小的主控台应用程式或类似的应用程式。你可以利用编程书中的常见小练习。选择一个工具，用你所学的编程语言编写程序。
8、学习一门你选择的编程语言的更高级课程。确保进展之前先理解下列概念，并能熟练运用。对程序用户输入输出信息。
程式化设计语言写成的程序中的逻辑流程和执行流程。
声明、分配和比较变量
编程结构分支，比如if..then..else 和 select/switch..case.
循环结构，比如while..do, do..while/until, for..next.
创建、调用程序与函数的编程句法
数据类型及如何操控
用户定义数据类型（records/structs/units）及其使用
如果你的语言支持超载函数，理解它。
你选择的语言的内存处理方式（指针，变量窥视，等等。）
如果你的语言支持运营商超载，理解它。
如果你的语言支持delegates/函数指针，理解它。
9、应用你所学的高级技能 面向对象的规范
10、至少再学习一门编程语言规范的入门课程。推荐学习每种范式的编程语言，多数高级程序员确实是这么做的，然而，通常你开始时只学一种，应用所学知识训练了一段时间，获得了编程的鲜活经验，然后接着学习另一种。试试下面的语言： 逻辑编程范式
函数编程范式
面向对象的范式
11、试着比较你所学的两门编程语言。评估各自利弊。通常可按以下方法完成拿出你在学习第一门编程语言时编写的简单范例，现在用第二门语言重新编写。
创建一个工程，尽量用上两种语言完成它。有时取决于你选择的工程和语言，你可能仅用一门语言还无法完成这个工程呢！
写一份两种语言之间相似结构和独特之处对比的速查表或一览表。
尽量使用另一门语言找到模仿这两门语言中独特之处的办法。
12、利用你学过的一种语言来学习可视化编程概念。几乎所有的编程语言都具有支持可视化编程和其他支持控制台或类似控制台编程的版本／库。同时进行的包括： 初步了解事件驱动编程。在某种程度上，多数可视化编程依赖事件及事件处理（用上你选择的语言）。
尽可能多的尝试桌面软件，理解软件是做什么的。多数软件开发公司会提供产品的测试版，你可以拿来测试软件。在完善用户界面方面保持更新。
阅读关于图形用户界面的文章或教程。
13、开始把你所学的知识运用到你设计的软件小工程中。尽量把你的编程专业知识运用到你日常生活中的问题上。比如，编写程序，批量重命名文件，视觉上比较文本文件，复制目录里的文件名到内存／文本文件之类的东西。刚开始简单一点。
14、创建一个虚拟的"毕业工程"。把这个放到最后完成，用上你到目前为止学到的可视化编程技术。
15、通过学习更高级的课程、更加注意细节以及在网上学习搭建架构的技巧，来加深对你学过的可视化架构／库／包的理解。
16、搜索其他含可视化元素的包／库并学习它们。
17、学习图形学课程（而非图形设计）。对于想要写出吸引人的用户界面元素的程序员来说，这将大有裨益。
18、成为游戏程序员（不是必须的）。很大程度上游戏编程是被当作桌面编程的。如果你想成为游戏程序员，完成这些步骤后你需要进一步学习游戏编程。对于游戏程序员而言，图形学课程是必须的，后续步骤中第二门语言应该选择逻辑／函数编程语言（最好是Prolog或Lisp）。
方法3：分布式程序设计
1、处理分布式应用编程。分布式应用编程被许多人认为是最难学的一种，它要求计算机和通信技术中的不同知识。
2、快速了解通信系统及其硬件。这个步骤不是必须的，但是对于理解网络拓扑结构很有用。
3、熟悉网络硬件结构和设备，比如集线器、接线台和路由器。
4、学习网络协议的课程。在你开始分布式应用编程之前，你需要好好理解"开放系统互联 (OSI) "模型、以太、IP、TCP、UDP和HTTP 。
5、学习XML 语言，并熟悉它。
6、开始学习一门shell脚本语言。对基于Windows的编程，可以是任何能与Windows脚本宿主兼容的脚本。对基于Linux的编程，Bash脚本和 Perl就够了。对这两个平台都强烈推荐Java，原因如下： 几乎所有操作系统的都支持脚本宿主（Windows 脚本宿主默认支持java ，大多数Linux发行版都有支持java脚本控制的包）。
许多开发者认为它很容易学。
当你需要学第二门编程语言（C，C++，C#，Java和J#都有ALGOL开源句法）时，它拥有的ALGLO开源句法就能使你熟悉更多编程语言
通过学习java，你会熟悉网页的客户端脚本，这可谓一大福利！
7、开始时用上你学的脚本知识，只运用程序化程式设计。之后，根据你的脚本语言和它所支持的，你可以用上更高级的编程技巧和范式。所有的脚本语言在某种程度上都有程序化程式设计的一些方面。
8、使用你所学的脚本语言，写出实现机器之间通信的脚本。学习完成这个所必需的东西。简单的通信就足够了。
9、转移到桌面脚本／编程语言。一个比较好的是多范式语言，比如Python。简单了解第二门语言。有许多理由让多数程序员选择java。然而，在这个领域内C#正在获得多数优势。Java和C#被青睐的原因如下：它们是面向对象的编程语言，使大量程序员免遭实现细节之苦，因为它们都支持组成部分（代码单元、预编译，它们可以执行特定任务，并被用到其他程序中）。
它们支持事件驱动编程，在某种程度上还支持OO和程式化程序设计。
建立语言的架构按属性分布（比如Java）。
有许多现成的包来处理。社交网络同时作为开源代码和架构内置包，这使得程序员继续其他人工作更加容易。
10、专注于语言的核心部分，尤其hi那些支持网络。少注意用户界面元素，比如输出，窗口设计和技术等。
11、学习分布式应用设计与结构的课程。可以通过书本、网上教程或学术课程来完成。然而，十分有必要理解分布式应用的结构及其概念。
12、使用你所学的编程语言来了解服务部分建构和服务。
13、学习如下技术中一种或更多。推荐你每一种都了解以下。多数分布式应用程序员不会止于一两门编程语言，他们会每个操作系统各学至少一种语言。这是因为如果你希望你的应用"分布式"，你应该至少为每个主要的操作系统各提供一个版本。公共对象访问代理体系结构（CORBA）
简单对象访问协议（SOAP）
异步JavaScript和XML（AJAX）
分布式组建对象模型（DCOM）
.NET远程处理
XML 网络服务
方法4：库／平台／框架／核心编程
1、了解什么是核心编程。核心程序员几乎都是高级程序员，已经从编写应用转变为给其他程序员编写代码汇编。
2、学习一门支持创建可重复使用内容／包的编程语言，如果你还没学过的话。
3、学习一门UML 和ORM的高级课程。多数库开发者使用其中一种，或两种都用。
4、学习软件工程的课程。
5、学习至少一个模块，基于内容的、面对对象的和 事件驱动编程技术和概念。你所学覆盖越多编程范式和语言，你就能成为越成功的库／包程序员。
6、进一步了解不同的操作系统及其支持的编程架构。
7、集中学习独立平台架构、编程语言和技术。
8、如果到目前为止你学习的编程语言具有ANSI/ISO/EEE/W3C标准版本，那么掌握这些标准。无论何时尽可能使用标准代码。
9、尝试模拟简单的、已经建立的库，尤其是开源的库。这在成为库／包程序员的早期阶段十分有用。从简单的包开始，比如单位转换和中间科学计算包。如果你是大学生，利用你的非编程课程，尝试把这些课程的方程式与核心科学用作库。
10、在你的编程领域内寻找开源的包。首先下载包的二进制／可执行文件。尽量去用，并发现它的利弊。之后，下载源，尽量弄明白它是怎么完成的。尝试再创造这些库或其部分。刚开始，看完代码再做；之后，先做再看代码。后期阶段，尝试完善那些库。
11、学习不同方法。给程序员分发、配送内容。通常，库／包程序员倾向于以递归和／或迭代的思想来思考他们面临的所有问题 。尽量把每个问题当作一个小问题的汇编（一系列更小的任务）或一个重复的不断缩小问题范围直至把这些更小的范围彼此堆到一起的处理过程去思考。
库／包程序员倾向于概括化。也就是说，当面临一个特定的简单的问题时，他们通常会想到一个更为概括的问题，并努力解决这个更概括的问题，如此，小问题便不攻自破。
方法5：系统编程
1、了解系统编程的定义。系统编程处理的是编程的"科学"，而不是具体的编程实现。不要把你自己栓到特定平台上。
2、跟着"桌面应用程序员"的前三个步骤。
3、学习线性代数的入门课程。
4、学习微积分课程。
5、学习逻辑学和／或离散数学课程。
6、了解不同的"准操作系统"。这可以通过以下途径完成：了解操作系统是如何安装的。
了解在一台PC上如何安装不同的操作系统（不是必须的，但作为推荐）
安装不止一种操作系统。不要在系统中安装任何辅助包，相反，仅利用操作系统本身提供的函数。
7、学习计算机硬件结构的课程（或者作为替代，看看书）。
8、深入理解不同的计算机硬件平台。
9、初步熟悉你所选择的硬件平台／操作系统的汇编语言。稍后你会学习其他平台／系统的汇编。
10、学习ANSI C 和 C++ 语言，还有程序化程式设计的一些概念。
11、在你选择的平台上理解并实践C／C＋＋标准库。尤其注意标准模板库（STL）和活动模板库（ATL）。
12、搜索网络资源、书籍和课程来理解你的平台独特的C风格。
13、用C／C＋＋练习编写高级代码。
14、学习更高级的Assembly。
15、学习操作系统设计的课程。
16、寻找并阅读你所选择的平台的相关文章。如果你选的是基于Unix的操作系统就会容易得多。充分理解你今后将要用来工作的系统。
17、练习你已经掌握的知识。首先创建小的系统软件。如下通常很有用： 试着重创你系统中已有的小工具。
试着把其他系统中的应用移植到你的系统里。
18、以最有益的顺序学习语言。此处是唯一强调第一门编程语言的地方。首先学习ANSI C 而不是 C++、C#、Java 、D。然后学习 C++。限制你第一门语言仅为C是因为系统编程要求程序员熟悉如下概念：源代码真实、完全的编译
低级对象输出文件
链接二进制
低级机器语言／汇编编程。C语言被某些人认为是伪饰过的／更容易学习的汇编语言。只要你愿意，它还支持插入汇编语言代码，并且它只是程序化的（像汇编）。
方法6：编程科学
1、了解编程科学家是做什么的。编程科学家是十分高级的程序员，他们不开发程序，但他们研究计算科学，比如密码学、编程语言和数据挖掘算法。没有深入的学术研究是很难达到这个水准的。
2、累积和四年制计算机科学学历同等多的科学知识。可通过如下其中一种完成： 获得真实的学术学历（这也是通常情况）。
从现代大学中获得该学历要求的课程大纲，自学课程或 分开一门门学。理论上这样做也可以，但还是推荐第一种做法。
3、选择特定的领域。越具体越好。这取决于你的偏好。但是这里给出计算机编程领域中一些主要的课题：算法设计（例如搜索、分类、密码、解码、错误检测 等）
编程语言／编译器设计／最优化
人工智能领域（模式识别，语音识别，自然语言处理，神经网络）
机器人技术
科学编程
超级计算
计算机辅助设计／模式（CAD/CAM）
虚拟现实
计算机图形学（计算机图形学通常和图形设计或图形用户界面设计混淆，计算机图形学是研究如何表示和操控计算机系统中的图形的领域）
4、考虑获取更高级的学历。或许你想追求硕士学历或博士学历。
5、了解你选择的编程领域的相关技术和编程语言。
小提示不管你想尝试哪种编程，不管你想达到何种水平，考虑去学校或本地社区大学上课。不要被诸如“计算机科学”一类的术语吓到。你参加的任何不需要预备课程的课程都应该集中教一些编程的基础知识。在上课之前先咨询一下老师或客服，确保这门课是你想要的，像“计算机文化”这样的课很有可能更多地集中在教你更熟悉办公应用之类。

⑹ 那么多的程序员每天有那么多新软件开发吗

首先，程序员岗位的工作压力大，一个重要的原因就是开发任务比较多，而程序开发任务多的原因有三点，其一是当前信息化程度不断提升，各行各业对于软件的依赖程度比较高，所以软件开发的任务也会比较多。处在传统软件开发企业的程序员通常需要面对各个行业的软件需求，而且由于软件产品需要不断根据企业的运营要求和技术发展进行升级，这部分的工作量也是非常大的。

其二是随着互联网、大数据和云计算的发展，目前软件产品的迭代速度越来越快，尤其是面向大众的互联网软件产品更是如此，虽然不少互联网企业不断壮大自身的研发团队，但是软件开发的任务需求量似乎有更快的发展速度，当前软件产品的迭代已经从传统的瀑布式迭代转向了并发迭代，这同样需要大量的程序员。简单的说，在互联网企业永远有开发不完的需求，这一点与传统软件公司还是有一定的区别，所以互联网企业对于程序员的能力要求往往也更高一些。

其三是产业互联网打开了新的软件需求大门，未来产业互联网阶段，软件开发将全面深入到各个产业领域，全面为传统企业的生产运营赋能，这自然也需要大量的程序员。当然，在产业互联网阶段，企业对于程序员的能力要求也在不断提升，程序员需要掌握大数据、云计算、物联网以及人工智能等一系列技术，所以当前的程序员，要想在产业互联网阶段获得更强的岗位竞争力，需要紧跟技术发展趋势。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

作为相关从业者，我来回答下。

首先回答问题，每天没那么多新软件开发的。

软件开发并不是你想的那样一来就搞新软件，比如开发个APP，或者做个新网站。

要知道，很多旧软件遗留了很多问题的，程序员们做的事主要包括： 改老代码的bug 、 更新软件版本 、 添加新功能 、 开发新软件业务 等等。题主你所理解的软件开发只是开发新软件而已，改bug、软件版本更新都是工作量特别巨大的工作。

这些任务都是没有尽头的，公司会根据市场需求，制定新的产品功能，比如开发新英雄什么的，需求是无止尽的， 任务也是无止尽 的，所以需要大量程序员前赴后继参与软件开发。

很高兴回答你的问题。

1、程序员每天确实是在敲代码，但不是每天都有新软件开发。

2、新软件开发的迭代周期没有快到一天就搞定了。凡事都是有个过程，需要从需求调用、需求立项、需求评审、开发工时评估、进入开发、完成开发内测、线上公测、推广产品等环节。这里仅仅说的是新软件开发，迭代版本的周期会稍微有区别。

3、程序员除了开发新产品，还需要对旧项目进行版本迭代、老的项目维护等重要工作。

4、以上说的都是开发程序员，这里需要强调移动，很多公司的研发团队、架构师等职位虽然也是程序员，但是他们的工作基本是底层、架构、框架开发或者开源框架的二次封装等。基本不能称之为新软件开发。

如果没有新的软件要开发，就维护老的软件；

软件系统不是一天就能建成的，从开始到稳定，需要一个过程，不是编完代码就完事了，还有完善、维护、升级；

程序员的工作并非只是开发新软件，有时候还要培训用户，了解用户需求；

另外看你所处的行业，如果是外包公司，那确实会不停有新的软件需要开发，因为这些公司本来就是靠开发新软件盈利的。

不用管这些，好好学好技术才是真的。

新软件并没有那么多。软件周期一般是立项，调研，需求分析，设计，开发，测试，上线，试运行，维护。这个周日可能很长，一般是数月甚至是数年，需要反复修改和矫正。每一个岗位都需要对应的人员，所以需要的员工比较多。

在者，一个软件分为前台，后台，Android ，苹果，微信等平台，几乎每个平台都需要特定的技术人员才能完成，所以岗位人数较多。

另外就是你看不到的很多功能，数据分析，统计，报表等后台功能，作为软件运行人员，需要知道软件的运行状态，比如收入，活跃用户等等指标，这也需要开发者完成。

除了上面的这些因素，才是你说的新软件多少的问题，各行各业都确实需要软件来提高效率，降低人力成本。没有哪一个行业不需要软件的。想想你的手机里有多少软件？再想想一个美团外卖可是数百台服务器，上千人的技术团队来运行和维护。

这些因素加起来，差不多可以解答你的疑惑了。

他们都在解决bug