程序员定理大全

1. 惊人的六大成功定律，助你找准方向，找对方法

迈克尔•乔丹有句名言：“有些人想成功，有些人渴望成功，有些人努力实现成功。”

人人都想成功，但成功的人永远是少数。其实，成功不是遥不可及的空中楼阁，而是有规可循的打怪升级。

当你学会了这6条成功定律，就能离成功更进一步。

一：【手表定律】

当一个人只有一只手表时，他可以正常地看时间，正常地工作生活；

而当他有两只手表时，一旦两只表的时间不同步，生活反而会乱了套，因为他也不知道究竟哪只表的时间才是最准的。

手表越多，人的生活反而会越乱。这种现象，被称为手表定律。

做人做事也是如此，与其一味贪多求全，不如把一件事做精做深做透。

就像我的邻居，今天送孩子学英语奥数，明天送孩子学书法画画，后天又送孩子学钢琴跳舞，

恨不得把十八般武艺统卖巧统捆到孩子身上。结果孩子长大后，什么都会一点，又什么都不精通，

做事高不成低不就，没有核心竞争优势，所以也一直都找不到真正适合自己的路。

那些取得不俗成就的人，不一定面面俱到，但一定在某个领域有着高超的造诣，让别人望尘莫及。

而很多迅速衰落的大公司，往往是死于盲目扩张，精力和资源轮悄过度分散，丧失了自己的核心优势，从而被对手反超。

取得成功的第一步，就是专注打造自己的核心竞争力。一招鲜，就能吃遍天。

看时间，一只手表就够了；要成功，做好一件事就行了。毕竟人的时间精力与资本信用都是有限的。

二：【毛毛虫定律】

法国心理学家约翰•法伯曾做过一个腊配渣着名的“毛毛虫实验”：

他把几只毛毛虫放在花盆边上，首尾相连绕成一圈，然后在不远处撒了一些松叶。

结果毛毛虫开始一只跟着一只，绕着花盆转圈圈，一连转了好几天，直到活活饿死。而旁边的松叶，它们一点也没动。

有的人就像这些毛毛虫，只会习惯性地跟在别人后面走，即使机会就在眼前，也不敢自己走出去拿。

郑渊洁曾说：“天才眼中看到的都是谬误，然后纠正它；蠢人眼中看到的都是真理，然后盲从它。”

你可以不是天才，但也一定不能是只会盲从、不会思考的蠢人。

一辈子跟在别人身后亦步亦趋的人，就只能被命运牵着鼻子走。

别人吃肉时，他只能喝点汤；别人喝汤时，他就只能喝西北风了。

成功的第二步，就是拥有独立思考的能力，敢于质疑权威，敢于走自己的路。

自己探路虽然一开始会很辛苦，但一旦走通了，未来就是康庄大道。

三：【跳蚤定律】

跳蚤定律来源于一个有趣的实验：

一只跳蚤在正常情况下，可以跳到自身身高400倍的高度。

如果这时给跳蚤套一个玻璃罩，跳蚤就会撞在玻璃罩顶上。

连续几次之后，跳蚤就降低了跳跃高度，最多只跳到罩顶处。

继续降低玻璃罩的高度后，跳蚤的跳跃高度也会越来越低。

到了最后，人们拿掉了玻璃罩，但跳蚤却再也跳不高了。

跳蚤本可以跳得很高，却被玻璃罩子的无形阻挡而消磨了斗志，最后彻底丧失了信心。

就像许多能力不错的人，被无形的天花板束缚住了手脚，最后归于平庸。

《人生不设限》里有句话：“错的并不是我的身体，而是我对自己的人生设限，因而限制了我的视野，看不到生命的种种可能。”

成功的第三步，就是不给自己的人生设限。人的潜力是无限的，未来的变化也是无限的。

我们身边从不乏这样的例子，努力学习的北大保安考上了北大，爱读诗词的外卖小哥击败了名校硕士。

正因为他们不给自己设限，敢于向强者看齐，才实现了自我升级。

如果不拼一把，你永远不知道那件事能不能成；如果不逼自己一下，你永远不知道自己有多优秀。

四：【蘑菇定律】

蘑菇定律的说法，是上世纪70年代，国外的一批年轻程序员总结出来的人生成长的规律。

讲的是蘑菇一开始往往生长在阴暗潮湿的角落，没有阳光、没有肥料，无人问津，只能自生自灭。

只有当它们长得足够高、足够壮的时候，才能被人关注，享受到阳光雨露。这与我们的人生经历何其相似。

初入社会时，我们既无资历又无背景，谁都可以来踩上一脚。

公司有好事轮不到你，有坏事却经常让你背锅。老同事对上级阿谀奉承，对你却呼来喝去。

你每天辛辛苦苦干着别人不愿干的杂活累活，却得不到别人的认可和重视。

有的人因此消沉不振，有的人却咬着牙熬过了这段黑暗的“蘑菇期”，不断努力成长，直到用亮眼的成绩证明了自己。

当你做出成绩时，鲜花和掌声都会随之而来，上级会重视你，同事会尊重你，好机会也会格外眷顾你。

成功的第四步，就是能吃苦头，能抗压力，能比别人更努力，只有熬过了过去的苦，才能品尝将来的甜。

与其自怨自艾，等待别人施舍，不如积蓄力量，一鸣惊人，让人刮目相看，格外重视。

因为你弱的时候，身边坏人最多；你一旦强大了，全世界都会对你和颜悦色。

五：【荷花定律】

很多人都看过这个着名的故事：

在一个池塘里，荷花在努力盛开。虽然开得很慢，但每一天开的花朵都是前一天的2倍。

第1天，荷花只开了微不足道的一小片。

第2天，第10天，第20天，荷花不停地开放，却仍然只有池塘的一小半。

第29天，荷花也才刚开完了一半。

但到了第30天，荷花就一夜间奇迹般地迅速开满了整片池塘。

这就是着名的荷花定律。

有些人经常感叹，为什么我那么努力，吃了这么多苦头，却依然一事无成？

那是因为，大多数人只能坚持1天、2天、10天，到了第20天还看不到结果时，就只好选择了放弃。

即使你在第29天放弃，之前所有的努力也可能会在一夜间付诸东流。

只有那些完完整整坚持到第30天的人，才能看到满池盛开的繁花，赢得光芒璀璨的成功。

胡适先生曾说：“这个世界上聪明人太多，肯下笨功夫的人太少，所以成功者只能是少数人。”

成功的第五步，所有的成功，都是聪明人下够了笨功夫得来的。这个过程并不容易，没有捷径，

不能偷懒，只能日复一日地坚持苦守，耐住寂寞，才能厚积薄发，华丽绽放。

行百里者，半于九十。成功的最后一步，就是坚持到底。

坚持一时不难，难的是一直坚持。越接近成功，越需要坚持。

因为到最后，拼的不是智谋，不是运气，而是毅力。

有人说，放弃有十五画，而坚持有十六画，所以，坚持只比放弃多一点。

每次想要放弃时，告诉自己，再坚持一点点就好。

想起一句歌词：“不经历风雨，怎么见彩虹，没有人能随随便便成功。”

通向成功的路有千万条，但没有一条是很容易就能顺利成功的。

六：【竹子定律】

竹子用了漫长的四年时间才仅仅长出了3厘米高的笋子，而这3厘米可谓是竹子的突破点。

一旦熬过这3厘米之后，从第五年开始，竹子会以每天30厘米的速度疯长，仅仅用六周就可以长到15米！

但其实，看似慢速在生长的竹子，其实在前面的四年里，竹子就将其根系在土壤里扎根延伸了数百平米。

这就是着名的“竹子定律”。很多时候，我们总是会因为前期的3厘米龟速生长速度而止步，怀疑自己是不是努力错了方向，选择错了项目。

又或者付出没有办法得到回报。到了后面，逐渐开始放弃了自己的选择，而转身投入了大众的行列中。

但其实，这3厘米是最关键的。

它就是我们成功的一个初始节点，只要能够成功突破，便可以像竹子一样，以十倍的速度迅速生长，成长为后来枝干遒劲的竹子。

在职场上，竹子定律非常适用。先来举个例子吧。

老板对员工的前期栽培、投资，都是为了让员工继续留在公司，为己所用，推动公司发展；而员工对公司的耐心、付出，这些都是回馈到公司本身的。

从竹子的角度来看，老板给予员工生长的土壤、水分，让其迅速生长；员工在公司的这片土壤上慢慢生长，直到最后生长成完整的、魁梧的竹子。

显然，这是一个双赢的局面。聪明的老板会选择培养员工让其产生最大的价值，而不是一味地斤斤计较、榨干员工。

而好的员工会竭尽全力去为公司创造利益，这是为了回报公司对其的投资、培养。当然，竹子生长的环境也很重要，

竹子在之后不是嫩芽的时候，会重新换个土壤，只为了让它生长的更加顽强，比如说石头里的竹子。

员工也是一样，在一家公司沉淀了非常久也没有结果的话，不妨换个“土壤”吧，不适合的土壤虽然还是可以成长，但却无法生长得非常茂盛，无法达到最佳生长。

当然，前提是我们一定要熬过前期的3厘米，如果没有那沉淀好的3厘米，总有一天会因为根基不稳而倒塌。

到了那个时候，所有的补救都会变得苍白无力。因此，我们最应该坚持那最初的3厘米，让它努力扎根，努力生长，扎根整个地底下的土壤。

成功的第六步：根扎得越深越稳，最后都会变成我们成功的根基。耐心扎稳、努力生长，二者缺一不可。而最重要的是选择好适合自己生长的土壤，这样耐心扎根才变得有意义。

最后的最后，请记住：付出不一定马上就要得到回报，所有的付出都是为了扎根、储备力量，等到最后一举成功。

不要急，只要静心等待，一切都会变得好起来的。成功有时很难，很多人都在半路折戟沉沙铁，一无所获；

成功有时也不难，只要你找准方向，找对方法，站对位置，用好人脉，坚持下去，就一定能绽放自己的光彩。

喜欢记得来一个

2. 程序员必须掌握哪些算法

一.基本算法:

枚举. (poj1753,poj2965)

贪心(poj1328,poj2109,poj2586)

递归和分治法.

递推.

构造法.(poj3295)

模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996)

二.图算法:

图的深度优先遍历和广度优先遍历.

最短路径算法(dijkstra,bellman-ford,floyd,heap+dijkstra)
(poj1860,poj3259,poj1062,poj2253,poj1125,poj2240)
最小生成树算法(prim,kruskal)
(poj1789,poj2485,poj1258,poj3026)
拓扑排序 (poj1094)

二分图的最大匹配 (匈牙利算法) (poj3041,poj3020)

最大流的增广路算法(KM算法). (poj1459,poj3436)

三.数据结构.

串 (poj1035,poj3080,poj1936)

排序(快排、归并排(与逆序数有关)、堆排) (poj2388,poj2299)

简单并查集的应用.

哈希表和二分查找等高效查找法(数的Hash,串的Hash)
(poj3349,poj3274,POJ2151,poj1840,poj2002,poj2503)
哈夫曼树(poj3253)

堆

trie树(静态建树、动态建树) (poj2513)

四.简单搜索

深度优先搜索 (poj2488,poj3083,poj3009,poj1321,poj2251)

广度优先搜索(poj3278,poj1426,poj3126,poj3087.poj3414)

简单搜索技巧和剪枝(poj2531,poj1416,poj2676,1129)

五.动态规划

背包问题. (poj1837,poj1276)

型如下表的简单DP(可参考lrj的书 page149):
E[j]=opt{D+w(i,j)} (poj3267,poj1836,poj1260,poj2533)
E[i,j]=opt{D[i-1,j]+xi,D[i,j-1]+yj,D[i-1][j-1]+zij} (最长公共子序列) (poj3176,poj1080,poj1159)
C[i,j]=w[i,j]+opt{C[i,k-1]+C[k,j]}.(最优二分检索树问题)
六.数学

组合数学:
1.加法原理和乘法原理.
2.排列组合.
3.递推关系.
(POJ3252,poj1850,poj1019,poj1942)
数论.
1.素数与整除问题
2.进制位.
3.同余模运算.
(poj2635, poj3292,poj1845,poj2115)
计算方法.
1.二分法求解单调函数相关知识.(poj3273,poj3258,poj1905,poj3122)
七.计算几何学.

几何公式.

叉积和点积的运用(如线段相交的判定,点到线段的距离等). (poj2031,poj1039)

多边型的简单算法(求面积)和相关判定(点在多边型内,多边型是否相交)
(poj1408,poj1584)
凸包. (poj2187,poj1113)

中级（校赛压轴及省赛中等难度）:
一.基本算法:

C++的标准模版库的应用. (poj3096,poj3007)

较为复杂的模拟题的训练(poj3393,poj1472,poj3371,poj1027,poj2706)

二.图算法:

差分约束系统的建立和求解. (poj1201,poj2983)

最小费用最大流(poj2516,poj2516,poj2195)

双连通分量(poj2942)

强连通分支及其缩点.(poj2186)

图的割边和割点(poj3352)

最小割模型、网络流规约(poj3308)

三.数据结构.

线段树. (poj2528,poj2828,poj2777,poj2886,poj2750)

静态二叉检索树. (poj2482,poj2352)

树状树组(poj1195,poj3321)

RMQ. (poj3264,poj3368)

并查集的高级应用. (poj1703,2492)

KMP算法. (poj1961,poj2406)

四.搜索

最优化剪枝和可行性剪枝

搜索的技巧和优化 (poj3411,poj1724)

记忆化搜索(poj3373,poj1691)

五.动态规划

较为复杂的动态规划(如动态规划解特别的旅行商TSP问题等)
(poj1191,poj1054,poj3280,poj2029,poj2948,poj1925,poj3034)
记录状态的动态规划. (POJ3254,poj2411,poj1185)

树型动态规划(poj2057,poj1947,poj2486,poj3140)

六.数学

组合数学:
1.容斥原理.
2.抽屉原理.
3.置换群与Polya定理(poj1286,poj2409,poj3270,poj1026).
4.递推关系和母函数.
数学.
1.高斯消元法(poj2947,poj1487, poj2065,poj1166,poj1222)
2.概率问题. (poj3071,poj3440)
3.GCD、扩展的欧几里德(中国剩余定理) (poj3101)
计算方法.
1.0/1分数规划. (poj2976)
2.三分法求解单峰(单谷)的极值.
3.矩阵法(poj3150,poj3422,poj3070)
4.迭代逼近(poj3301)
随机化算法(poj3318,poj2454)
杂题(poj1870,poj3296,poj3286,poj1095)
七.计算几何学.

坐标离散化.

扫描线算法(例如求矩形的面积和周长并,常和线段树或堆一起使用)
(poj1765,poj1177,poj1151,poj3277,poj2280,poj3004)
多边形的内核(半平面交)(poj3130,poj3335)

几何工具的综合应用.(poj1819,poj1066,poj2043,poj3227,poj2165,poj3429)

高级（regional中等难度）:
一.基本算法要求:

代码快速写成,精简但不失风格

(poj2525,poj1684,poj1421,poj1048,poj2050,poj3306)

保证正确性和高效性. poj3434

二.图算法:

度限制最小生成树和第K最短路. (poj1639)

最短路,最小生成树,二分图,最大流问题的相关理论(主要是模型建立和求解)
(poj3155, poj2112,poj1966,poj3281,poj1087,poj2289,poj3216,poj2446
最优比率生成树. (poj2728)

最小树形图(poj3164)

次小生成树.

无向图、有向图的最小环

三.数据结构.

trie图的建立和应用. (poj2778)

LCA和RMQ问题(LCA(最近公共祖先问题) 有离线算法(并查集+dfs) 和 在线算法(RMQ+dfs)).(poj1330)
双端队列和它的应用(维护一个单调的队列,常常在动态规划中起到优化状态转移的目的). (poj2823)
左偏树(可合并堆).

后缀树(非常有用的数据结构,也是赛区考题的热点).(poj3415,poj3294)
四.搜索

较麻烦的搜索题目训练(poj1069,poj3322,poj1475,poj1924,poj2049,poj3426)

广搜的状态优化:利用M进制数存储状态、转化为串用hash表判重、按位压缩存储状态、双向广搜、A*算法. (poj1768,poj1184,poj1872,poj1324,poj2046,poj1482)

深搜的优化:尽量用位运算、一定要加剪枝、函数参数尽可能少、层数不易过大、可以考虑双向搜索或者是轮换搜索、IDA*算法. (poj3131,poj2870,poj2286)

五.动态规划

需要用数据结构优化的动态规划.(poj2754,poj3378,poj3017)
四边形不等式理论.

较难的状态DP(poj3133)

六.数学

组合数学.
1.MoBius反演(poj2888,poj2154)
2.偏序关系理论.
博奕论.
1.极大极小过程(poj3317,poj1085)
2.Nim问题.
七.计算几何学.

半平面求交(poj3384,poj2540)

可视图的建立(poj2966)

点集最小圆覆盖.

对踵点(poj2079)

3. 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。

4. 程序员入门:如何自学编程

为了方便能看明白，我用使用比较广泛的C语言和X86架构去举例

API：程序员编程时用到的库函数像C的stdio.h中的printf()函数。api可以大大提高程序的开发效率，缩短源码。你在编程时直接引入库文件#include调用printf()即可。不用再自己写printf()函数的具体实现代码。

ABI：是一个规则或者说标准吧，他规定了数据类型，存放方式，函数/方法（参数，返回值，返回地址，变量的存放位置和做早格式）等等，例如X86的函数激山参数存放在DI,SI,DX,CX几个寄存器中，返回值存放在AX中，小端格式存放等等。作用是为了方便同一平台不同系统明胡中的软件移植吧。

我自己觉得这个ABI可以把它纳入ISA指令集架构的范畴了（这个只是我为了方便题主你理解啊，ISA的定义并不包含ABI哈~）。。因为同一个ISA的ABI都相同。。。

我尝试举个通俗点的例子，api有点“前人栽树后人乘凉”的味道（编译器制作初期编写函数，开发者使用时直接调用函数名）。ABI就像是前人留下来的一些定理（你必须按照这定理去做，不然将会有大麻烦）。

5. 程序员也难逃的二八定律，成为顶级程序员真的有那么难吗

程序员也是分为等级的，因为每个人的实力水平不同，成为顶级的程序员肯定是要付出很多努力的，有时候写程序就可以看得出来，有的程序员写出来的程序经常会有漏洞，导致系统运行不稳定，但是有的程序员人家写的程序不但占用的内存少，没有漏洞，而且也运行流畅，这就是顶级程序员的最基本工作，因为大部分的程序员根本就没有自己写的程序，都是复制粘贴别人的，所以说现在的程序员就是搬运工而已。

生活中的程序员看着很辛苦，实际那是他们把他当作挣钱的工具，当你的内心太急功近利的时候就会感到疲惫，也做不出太大成果的事情，因为你的心思没有在开发程序上下功夫，总是漂浮不定的，所以说二八定律永远的存在。