非常重要，必須認真學習。

學習基礎知識從來都是枯燥的，而且很多時候會給我們一個錯覺，就是基礎知識沒有用。這主要是因為，我們未來工作以後，更多的是面向應用，更直接的就是面向工具的使用，基礎知識基本是不可能直接拿出來用的，所以，大家就會覺得我只要懂應用方面的知識就好了，基礎知識根本不需要去學。

就拿程式設計師來舉例：

很多的程式設計師培訓機構，他們並不會教任何的基礎知識，直接就是教程式語言，然後設計一些案例做練習，3個月-6個月基本就結束。這樣教出來的程式設計師能夠寫程式碼嗎？當然是能的，不然這些培訓機構早垮了。而很多大學本科4年讀完的應屆生，說不定寫程式碼都沒有這些培訓幾個月的學生強，大學4年對於程式設計師來說難道就是白費嗎？

並不是的。

基礎知識決定的是你未來的高度，可能你作為一個初級、中級程式設計師，你不一定會用到資料結構、演算法、編譯原理。但初中級的程式設計師就是你未來幾十年的全部嗎？

如果是的，在你30多歲的時候，應該就會面對裁員了並且很難找到下一份工作。

程式設計師是一個幹到老學到老的工作，每天都需要去學習一點新的知識，技術也是在不斷的演進，需要去了解未來的技術發展方向，這樣才能夠一直產生價值。而基礎知識是什麼呢，就是當你對技術瞭解越深入時，越需要用到的東西。

例如：你要做大資料的工作時，你需要資料建模，需要在海量的資料中抽取自己需要的資料，還需要不影響系統的效能，運算速度更快。那麼你就必須要了解演算法，瞭解時間複雜度。如果你曾經大學時好好的學習了這些知識，並且時不時會溫習一下，那麼你更高更快的勝任這份工作。

但是，對於一個只是瞭解應用知識的程式設計師來說，他需要想辦法學習你用4年時間堆積起來的知識，而且還不一定有可靠的老師能夠教他。

再舉個例子，現在華為需要一些技術人才，來做他方舟編譯器的迭代，待遇非常可觀。

而這時，對於懂資料結構、懂演算法、懂編譯原理的人來說，查的無非就是一些應用實踐的知識，這些知識只要有基礎、有環境，1-2周就可以上手。

但是對於只懂應用知識的人，他可能就是看都看不懂，華為也就不可能去招聘這樣的人。

所以，程式設計師也是有高低之分的，有的年薪百萬，有的年薪可能就十來萬。誰不想拿百萬年薪呢？可能他們也覺得某些知識沒有用，所以沒有去認真的學吧。

資料結構和演算法，作業系統，編譯原理，計算機組成原理這些課程對普通程式設計師來說是否需要去學習？會帶來哪些幫助？

一、資料結構與演算法

正如 N.Wirth 教授所說的：資料結構+ 演算法＝程式。

遇到一個實際問題，充分利用所學的資料結構，將資料及其之間的關係有效地儲存在計算機中，然後選擇合適的演算法策略，並用程式高效實現。

這句話可能有點抽象，我舉個例子給你們解釋一下。

在工作過程中，我們多多少少都接觸過 OAuth2 ，在使用 OAuth2 授權的時候，通常應用會彈出一個類似這樣的資訊：

1) 獲取使用者基本資訊介面2) 獲取使用者列表介面3) 使用者分組管理介面。。。

思考一下，如果讓你設計資料庫，應該怎麼設計資訊儲存許可權？

如何你熟練掌握了各種資料結構的特點的話，那自然而然想到使用 bitmap 來儲存許可權。

我們把許可權劃分成最小粒度之後，每一個 bit 都它的含義， 例如我們把許可權劃分為以下幾種：

獲取你的頭像、性別、暱稱等基本使用者資訊

以你的身份釋出微博

獲取你的好友列表

每勾選一個選項，就代表著這個許可權被授權，為了保證可擴充套件性，我們使用一個 uint64 來儲存這些 bit ，也就是說，我們一共可以劃分 64 種細分許可權，然後對這些許可權進行組合。

例如，第一個 bit 如果設定了，那麼就代表可以獲取你的暱稱、頭像、地區、性別等基本使用者資訊， 第二個 bit 如果設定了，就可以用你的身份髮狀態。

資料結構的實際作用還有挺多，感興趣的可以搜尋以下知識點：

二叉樹搜尋用於中斷處理、登記快取查詢等

雜湊表，用於實現索引節點、檔案系統完整性檢查等

紅黑樹用於排程、虛擬記憶體管理、跟蹤檔案描述符和目錄條目等

Radix 樹，用於記憶體管理、NFS 相關查詢和網路相關的功能

......

上面這些例子是關於資料結構的，我再舉一個演算法的例子。

這個時候採取的策略就是 LRU 快取淘汰演算法。

LRU 的全稱是 Least Recently Used，也就是說我們認為最近使用過的資料應該是是「有用的」，很久都沒用過的資料應該是無用的，記憶體滿了就優先刪那些很久沒用過的資料。

具體的關於 LRU 快取淘汰演算法 的介紹可以看我之前寫的一篇文章。

二、作業系統

先來看一下作業系統都有哪些內容。

現代計算機系統由一個或多個處理器、主存、印表機、鍵盤、滑鼠、顯示器、網路介面以及各種輸入/輸出裝置構成。

說實話，程式設計師不可能會掌握所有計算機系統的細節，所以在硬體的基礎之上，計算機安裝了一層軟體，這層軟體能夠透過響應使用者輸入的指令達到控制硬體的效果，從而滿足使用者需求，這種軟體稱之為 作業系統 ，它的任務就是為使用者程式提供一個更好、更簡單、更清晰的計算機模型。

我們依舊透過一個例子來解釋作業系統在工作中的幫助。

但真做了，你會發現，用一個執行緒處理網路 IO，只要寫對了，那麼哪怕系統壓力很大，只要 CPU 頂得住，就可以保證引入的延遲總是在幾個毫秒之內；但如果用了多執行緒分別處理收/發，那麼只要網路壓力稍大，引入的延遲就會增加，很快額外延遲就可能突破幾十個毫秒（這實際上已經完全不能用了）。

想搞明白這是為什麼，對作業系統排程原理、時間片等概念沒有足夠深刻的理解，是不可能的。

尤其是，當你突然遇到類似“系統壓力一大網路延遲急劇升高”的 bug 時，如果對作業系統沒有深入理解，你連準確描述都做不到，連查資料、求幫助都不知道該往哪個方向努力，更不用說 debug 了。

換句話說，你可以不造輪子，但是你要知道這輪子是怎麼造的，否則你連問問題都不知道如何去描述。

再降維一點，你總要掌握如何安裝 Windows 系統吧，否則妹子讓你去她房間裡修電腦你都只能拒絕掉！

三、編譯原理

眾所周知，編譯技術是計算機科學史上的明珠之一。

對於編譯原理，很多程式設計師的困惑就是：我也不會去設計一門新的程式語言，有必要學習編譯原理嗎？學了有什麼用呢？

實際上，編譯原理不是用於炫耀的屠龍技，程式設計師在工作中經常會碰到需要編譯技術的場景，比如：

編寫介面模板引擎；

為專案編寫各種各樣的 DSL；

深度理解甚至開發出 Spring、Hibernate、阿里巴巴 Druid 這樣的工具。

除此之外，解析使用者輸入，防止程式碼注入，為前端工程師提供像 React 那樣的 DSL，像 TypeScript 那樣把一門語言翻譯成另一門語言，像 CMake 和 Maven 那樣透過配置檔案來靈活工作，運維工程師分析日誌檔案等等高級別的需求，都會用到編譯技術。

當然，說實話，編譯原理並非隨隨便便就能入門的！

換言之，需要準備一些基礎知識在學習。

編譯原理的學習和實踐通常基於對計算機編譯過程、計算機基本工作原理、甚至一定的數學知識有一定積累，這些知識分別分佈並應用在了編譯原理的不同階段。

沒有這些基本知識的積累，很快就會在某個階段由於功底不夠而無法再繼續後面的學習。

所以不要一開始就去啃編譯原理。

四、計算機組成原理

從上面這張圖可以看出來，整個計算機組成原理，就是圍繞著計算機是如何組織運作展開的。

我們依舊來舉例子：）

每個程式設計師應該都知道 Ascii 碼，GB2312，GBK，Utf8，Unicode 等編碼格式，如果你沒接觸過，那總出現過檔案壓縮後解壓亂碼的情況吧？

瞭解了這些編碼的儲存格式，你才會明白為什麼會有中文亂碼問題，靠，我在寫這個回答的時候，我的後端同事發給我的日誌就出現了中文亂碼。。。。

再來個例子。

我們上面舉的關於 LRU 快取演算法 的例子，它的設計也是借鑑計算機組成原理的內容的，

在計算機的世界裡，空間換時間，時間換空間這個概念在複雜的設計中時常出現。

如果你想更詳細的瞭解 計算機組成原理 的知識，推薦一本書：《計算機組成：結構化方法》。

書的內容完全建立在“計算機是由層次結構組成的，每層完成規定的功能”這一概念之上。

1、數字邏輯層

2、微體系結構層

3、指令系統層

4、作業系統層

5、組合語言層

6、並行體系結構

以上就是我對 計算機基礎知識對程式設計師來說有多重要 的一個回答。

那要看什麼樣的基礎知識了，要是與非門之類的，對高階語言開發沒嘛用處。但對低階語言開發就有點用處了。若是資料結構之類的基礎知識，那就對高階開發語言有用了。基礎知識並非全有用，只是有適用的環境而已。