一个好的程序员应该具备什么品质

我总结了很多品质，比如:

解决问题的能力

独立思考的能力

要好奇，要有探索的精神

逻辑是清晰的，在流行的语言中可以清楚地理解技术问题

良好的英语阅读能力

数学好

经过一段时间的观察，我发现所有上述特征，都可以通过行为习惯得到，也就是如果你有以下习惯，那么你可能拥有且不限于以上所有的特质。

大多数程序员喜欢谈论编程语言

编程语言是目前为止大多数程序员谈论的话题，他们喜欢讨论哪种编程语言更有优势，专注于编程语言列表，因为这样，一些人将会继续学习一种新的编程语言，而不是普通程序员的证书。相反，由于缺乏经验，另一部分无法分辨哪一种语言对他们来说是最好的，从而延迟了行动，陷入了无限的纠缠之中。在不同的编程语言的阵营之间有时会发生争吵，这被视为对他们的信仰的辩护，反过来，也会有一群旁观者。

大多数人都关注这个层次的编程语言，然而，最大的原因可能是编程语言是编程世界的门，它也是最实用的工具，学习一门编程语言，你可以使用一种新的方式和计算机交互。

但是,不同于现实世界,在现实世界中,学习一门外语,相当于打开一个新的世界,学习英语,例如,你可以免费穿梭在英语国家,了解他们的文化和历史,掌握第一手的外语知识,这样他们就可以帮助你更好的决策,可以说如何掌握一门外语可以让你认知线性增长。相反,在计算机世界中,你学习一种语言,它不会带给你1+1=2的影响,因为从本质上讲,我们的目的不是学习更多的编程语言,但使用电脑,帮助我们来完成特定的任务,想知道同样的任务,甚至可以通过几种不同的语言。

我曾经见过一个问题，一个提问者可能是一个新人，他说:我想学习编程，但我不知道我是否会先学习Python或Javascript。回答的人对他说:“你在这些事情上花的时间，也许能学到其中之一。”

是的，优秀的程序员不会花大量的时间编程语言，因为他们专注于更重要的事情。

大多数程序员都不重视基础

IT行业的门槛很低，任何学过编程语言的人都能进入这一行，更深层的意思是工作是重复性劳动，不需要太有创造力的人才。

在聊天时，经常讨论算法的主题。例如，“算法在工作中很重要并不重要。许多人给出的答案并不重要，因为他们在日常工作中不被使用。这是一个典型的实用主义的答案，也非常令人困惑，因为“日常工作比”它是真实的，但是这个事实并没有推导出算法对于这个结论来说并不重要。

算法是非常重要的,就像数学是所有学科的基础,所以它是非常重要的数学,算法是系统的灵魂,是区别不同的软件芯片,最典型的例子是谷歌的搜索引擎,它是依赖于著名的PageRank算法与其他市场上搜索产品不同,该算法直接影响到搜索体验,人们想要的结果的概率大。

提高算法的能力不仅可以提高软件的竞争力，昌平电脑培训认为还能提高我们的逻辑思维能力，人与人之间的差异实际上在于思维能力的差异，如果你每天都在敲门的话还有这类代码，你的思维有多大不会改变，但在人工智能的时代，你会考虑监督学习，无监督学习算法，我认为你的未来会更好。

必然的，必须的。

顶尖的程序员除了懂写代码外还要懂各种算法的应用。而应用的背景知识就是高等数学。如果只知道写代码，那么还算不上顶尖的程序员，顶多算个中等的程序员。

举个最简单的例子，做图像识别或人脸识别，就是对图像进行处理。而图像的本质就是矩阵，因此离不开线性代数的各种运算，特征求解，规划求解。

人脸识别中可能还涉及到神经网络的学习和试算梯度预算，就离不开微积分。

再举个例子，密码的编译也离不开矩阵代数应用，无论是密文还是密文转明文。

还有，文字索引，文本处理……是在太多太多了。以上的知识，还要变成代码写入你的程序中的。

所以，光从应用的角度来看，就离不开高等数学。要想成为顶尖的程序员，那就更要学好高等数学。

LZ不要杞人忧天了，那些说数学重要的，首先数学你会吗？数学包含的范畴太多了，常见的有高等几何 微积分 线性代数 概率论 离散数学 数论 图论等等你指的是具体哪一样呢？就算是前人科学巨匠泰斗牛顿，殴几里德，爱因斯坦，他也只是擅长自己从事的那领域，要说所有数学领域都精通我想他们也不敢吹这样的牛逼。

所以对大多数人来说，在数学方面都不太可能取得什么很深的造诣。等到你所谓的把数学学好，那胡子都快白完了，数学是又深奥又费解学习成本巨大需要耗费大量时间学完不用立马就忘的学科。所以说数学重要，先问问你自己能不能学会。

其次，计算机学科跟数学根本就不是一门学科， 包含内容极其有限。计算机编程有自己的理论知识体系，很多跟数学关系不大。学好编程尤其对新手来说最重要的是对你学的编程语言的熟练运用和工具SDK的烂熟于心。每个语言都有自己独特的设计理念，不存在什么好学的编程语言。

所以说，题主， 你想得太远了。软件开发需要用到的知识比数学重要的太多了。抛开计算机不说，英语比起数学的重要性就大的多的多。英语不好你看不懂函数API说明你一切就是白瞎。而数学对于大多数人来说是最难学也是最不重要的知识，基本上是学了就忘忘了就扔扔了也没感觉的那种，很多搞编程的可能一辈子也用不到数学知识。为什么？理解C++的指针和多态需要数学吗？一个复杂的系统架构也不需要半点数学知识，而你就是看不懂。

还有就是程序调试技术，很多IDE给出的出错语句非常费解，什么指针为空，数组越界，内存溢出，SDK找不到， 你没经验时打死你也看不懂你的编程工具提示的是什么。这时你那高大上的数学真是P用没有，它能帮你排查错误找出程序崩掉的原因吗？我看不行吧，你还是得到论坛百度去问人家这些基本的问题。

在你担心数学好不好之前，你更应该关心编程环境怎么搭建，连IDE都搞不定不知道程序怎么跑起来你还搞什么呀，下一步就是程序基本的语法和SDK库函数的掌握，基本SDK都不知道什么意思怎么去用，如字符串函数，文件读写和数据库常用 *** 作，这些你都不会你还有学下去的必要吗？还有更重要的更基本的程序调试技术，程序老出错老崩溃怎么办呀，哪里变量为空了内存写错了？为什么程序老编不过去呀，谁能帮帮我呀!!!这个时候你发现那牛逼的数学知识真是屁用没有，你还是感叹自己基本功底不行经验太少，这个时候打死你也不会再关心数学好不好的问题了。

如果说用到数学的大概只有3D游戏引擎，很智能的人工智能，如格斗游戏的电脑应对玩家的复杂AI，生化危机中僵尸怪物的配合商量运用策略包抄玩家和记忆功能，还有航空航天领域这样高精尖技术学科才会用到复杂一点的数学知识。而这些都是计算机专家才要掌握的内容。所以题主你是想多了，还是先关心下自己程序为什么编不过老是报错的问题吧

在本科阶段，我本人参与过数学建模，我们团队最终也获得了全国一等奖的荣誉。在数学建模比赛中，程序员起到的是至关重要的作用，因为大部分工作都是由程序员去完成的。

程序员具体应做好以下工作：

1、你要去建模(要会微分方程, 机器学习算法, 图论)；

2、写程序搞定你的模型(做A题的话你要会数值分析, 有些地方也叫计算方法 至于决策树, 图论, PCA降维, 聚类分析什么的, 那就是程序员的老本行了)；

3、debug你的程序得到看上去正确的结果；

4、在论文里面详细的描述你的算法和实现过程。

数学建模竞赛的最佳配置是每一个人都具备这4个能力。此外，文献检索和文献阅读能力也很重要。阅读文献是多么的重要，更不要说有些人完全靠吹牛来做数学建模，这是我个人的深刻体会。如果数学建模的三个人只有一个人具备这4个能力，那么恭喜你中奖了，工作几乎全部都是你来完成了。

关于编程你需要具备什么能力我认为有三点:

1、数据处理

对于需要数据支持的一些问题，我们必须收集数据，完成数据预处理，规范化数据格式，便于建模和求解。

2、代码编写

这部分是广泛的，但总之，你应该提前使用你的理论模型。一些问题可能会产生一些现成的代码，这些代码可以修改，但是问题并不多，而且大多数问题都需要重写。语言和工具是不受限制的，只要它能被实现。常用的MATLAB、Python、SAS、Lingo等，你可以看到我之前的回答:哪个软件更适合数学建模MATLAB是有限的-一个老司机回答的数学模型-

3、可视化

这是非常重要的。一个好的数学建模论文必须要有良好的视觉化，这就是要有高质量的。这可以在学术论文中引用。

总结

个人认为，程序员在数学建模中起到最重要的作用，如果一个团队里面只有一个程序员，那么这个人的工作量无疑是最大的。

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