大家好，我是 Ray。今天想和大家聊聊计算机专业，包括学习路线以及我个人的心得。

本人 bg 民办本准大三，目前在一家小厂实习，base 深圳做后端开发。因为我还没完整地经历大学四年，所以对于大三、大四应该怎么去学习，我没有一个绝对正确的看法。我只能根据自己的经历、身边同学的状态，以及对就业和考研的观察，谈谈我目前的想法。也因为学历问题，文中有些绝对性的话语只是针对我个人而言，还请各位多见谅。

到现在我越来越觉得，大学不存在一条绝对正确的学习路线。

有人大一开始打竞赛，有人大二才接触开发；有人很早就进入实验室，有人到了大三才确定方向；有人选择就业，有人选择考研。真正重要的，并不是你一定要去复刻某个优秀学长的路，而是你有没有找到一条适合自己的路线，并且持续推进下去。

很多人痛苦，是因为大一就用大四的就业压力折磨自己，大二就拿别人的实习经历审判自己，大三又因为过去两年没有完美规划而否定自己。我也经历过这种状态，每个阶段所面对的问题是不同的，不应该用同一种目标去硬套自己。

一、 大一

刚进入大学时，你会接触到很多事情：学生会、社团、班委、比赛、绩点、奖学金、谈恋爱、游戏，以及各种看起来必须参加的活动。大学当然可以丰富多彩，我没有资格决定别人应该怎么度过。我能做的只是根据自身的情况，对那些在计算机这条路上还处于迷茫阶段的人，给出一些建议。

• 社交活动： 如果你的目标是毕业后直接就业，那么学生会、班委和很多比赛活动，是完全没有必要的（比如大创、职规赛……）。这些事情在就业层面的价值极低，却会占用你大量白天没课的时间、晚上和周末的时间，甚至于你的寒暑假。当然，参加与否取决于你，只是我不太推荐。（如果你是92或者学校硬实力强，可以参与，重点是认识人而不是参与比赛）
• 绩点： 如果你准备保研、考研、出国，或者毕业想进央国企（机关或者二级等单位比较看重学校经历），那么绩点非常重要。如果你主要准备大厂、私企就业，绩点不是决定性因素，只要不挂科就行。当然，这里的不挂科意味着你的成绩和你的平时分都不能太低。把更多时间放到技术学习、项目、面试准备上，不要为了一个并不影响目标的高分，牺牲大量可以用于提升专业能力的时间。
  大一最重要的是，确定：你能不能静下心下来学习。 确定你能不能接受一个报错卡住自己半天，能不能主动搜索资料，能不能沉下心阅读又臭又长的文档，能不能在学完之后留下笔记，能不能在遇到困难时，不放弃地继续往下推进。

只有开始行动，你才会获得反馈。没有行动时，所有选择都只是想象。

1. 方向探索

如果你对竞赛、实验室或者学校项目没有明显兴趣，那么大一可以用一段时间探索开发方向。从入学开始，我认为一个月左右的时间去集中探索，通常已经足够让你对几个主要方向形成初步认识。

你可以去了解不同语言对应的岗位和应用场景，例如：

你不用一上来就去死记每门语言怎么写，你只需要收集起来：对应语言所做的岗位具体是干什么的，需要纵向深入的技术栈有哪些就行了。

选择方向时，需要同时考虑兴趣、岗位数量、学习难度和自身条件。方向确定后，至少坚持一段时间。频繁更换语言和技术栈，会让你一直停留在入门阶段。 每次换方向时都觉得自己学到了新东西，但实际上只是把同一道门槛反复跨了多次，始终没有真正迈过去。

比如选择 C++，你可能会面对嵌入式、音视频、Qt、游戏开发、后端等方向，不同方向的岗位数量差距较大，并且存在”生殖隔离“。（如果你是做音视频的，那你的纵向技术不能支撑你去做嵌入式）我接触到的大部分学 C++ 的人，主要选择 Qt、嵌入式或者硬件相关方向。纯 C++ 后端岗位相对少，通常集中在大厂，对基础和算法要求也更高（比如腾讯 wxg、网易雷火……）。这并不是说不能选择 C++，而是选择之前要了解对应的市场。方向没有高低，但存在岗位数量、竞争难度和学习成本的区别。

后面我会出两篇关于 C++ 和 Go 的学习路线。当然，最终的方向需要你自己决定。

2. 算法竞赛

这里单指算法竞赛，比如 ICPC (ACM)、CCPC、蓝桥杯、天梯赛等。其余的，类似于大创赛等，我个人不敢恭维。

算法竞赛的好处是能实打实地提高你的算法能力，坏处是门槛较高，个人天赋决定了你的上限，但努力能拉高你的下限。竞赛是个不错的选择，如果你有中大厂梦，算法通常无法完全避免。未来面试中的算法题会不会被 AI 场景题取代我不知道，但至少目前来看，算法依然是很多中大厂筛选候选人的硬性方式之一。

自己摸索出的竞赛路线

1. 语言基础： 一般我会推荐 C++，因为 STL 库很方便（当然 Python 也可以）。学习基础的语法，比如输入输出，for、while、if，数组，结构体，字符串等（这里大家可以去买课，或者 B 站找。我当时是看英雄从哪出来的知识星球，付费的，纯分享不是广）。这里必须做到：所有代码必须由自己亲手敲一遍，不容商量。
2. 刷题： 将基础的语法学完就可以去刷题了。去洛谷，从 B2001 开始，刷大概 150 多道题，大概刷到 B2150 左右吧。这一步是为了让你熟悉，基础语法是怎么解决实际问题的（虽然并不是真的实际生产问题），主要是练习“怎么将文字逻辑转换成代码”的能力。
3. 基础数据结构： 比如数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图等。这里也必须做到：所有代码必须由自己亲手敲一遍，不容商量。 学完一个模块，可以去力扣或者洛谷刷对应的题目。对于图这种抽象的东西，我个人觉得学习成本过高了，可以适当推迟。
4. STL 库： 比如 vector 、queue、stack、map 等。这一步见仁见智，有的人先学 STL 再学数据结构。但我认为先学数据结构比较好，因为 STL 也是封装好的数据结构，只是调用暴露的底层接口而已，有了数据结构基础，会更好理解 STL。同样，学完一个模块，刷对应的题。
5. 核心算法： 比如经典的十大排序，DFS、BFS，贪心，滑动窗口等。这一块大家可以去力扣看

• 灵山茶艾府，这个佬非常 nb，B 站有课，力扣个人题库相辅相成；

或者

• labuladong也是很有实力的佬，题库什么的也很全。

这一块我没有什么更高深的见解，因为我涉及得不深，在竞赛方面我属于“痴呆”级别的，只参加过蓝桥杯，混了个三等奖就没继续学了。但以上路线可以当作各位入门算法的路线。

因为部分竞赛周期较长（比如 ICPC 从每年 9 月持续到次年 6 月，跨度近一年）。这就导致很多同学刚入学，在缺乏充分训练的情况下，要么无法通过校内选拔进入校队，要么参赛后难以取得理想成绩。如果你想打竞赛，就要做好准备——学习开发的时间或许得到大二下或者大三才能开始。好处是对于面试手撕，你可能会如鱼得水；坏处是算法与实际开发是截然不同的两条路线，大部分算法知识在常规业务开发中应用有限，投入产出比需要你自己权衡。

3. 计算机四大件

大一也是接触四大件最合适的时候，很多散播焦虑的视频天天在讲四大件。说实话，在日常业务开发中，四大件的底层原理对绝大多数开发者的日常工作影响不大。绝大多数人学习它们，是为了应付面试、考研或期末考试的。

通常所说的计算机四大件，包括：

• 数据结构与算法
• 计算机网络
• 操作系统
• 计算机组成原理

大一没有必要同时深入学习所有内容。对于刚开始接触开发的学生，可以优先学习数据结构与算法、计算机网络和基本编程知识，操作系统随后，计组最后。

• 数据结构与算法： 在学习时必须要做到代码必须经由你手去敲（这里可以参考我上面写的竞赛路线）。
• 计算机网络： 能够帮助你理解客户端、服务器、HTTP、TCP/IP、端口、DNS、代理和负载均衡等开发中经常出现的概念。它是必学的。
• 操作系统（OS）： 权重其实也很高，但可以适当放缓进度。因为在绝大多数实际业务开发中，我们使用的都是已经封装好的库（比如进程、线程、并发锁等），它在日常中更偏向于面试中的八股文。有精力的话，可以去深入了解其源码实现。
• 计算机组成原理（计组）： 抽象程度极高，在刚学开发时优先级较低，看个人选择，我不太推荐。

4. 大学生活

大学当然不应该只有学习。游戏可以玩，社交可以参加，恋爱也可以谈。没有人能够一直保持高强度学习。

这里我主要讲谈恋爱……大一是你脱单的，最优时间，往后会越来越难......

好的关系能够让两个人都轻松愉快，错误的关系也可能大量消耗时间和精力。所以恋爱并不是重点，关系质量才是重点（关系质量也可以延伸到交友这方面）。如果两个人能够互相支持、尊重彼此的目标，并且在一起之后都变得更稳定，那么这段关系是有价值的。如果一段关系长期让你痛苦、焦虑、内耗，甚至无法正常学习和生活，那么离开，是比勉强维持而言，最佳的决策。

二、 大二

大二开始，焦虑会变得更加具体。如果大一什么都没有做，和我一样，那么你可能会突然发现，身边的人已经开始向不同方向推进：有人在算法比赛夺得头筹，有人开始做项目，有人刷力扣和背八股，有人在社交平台展示简历，甚至有人在大二上就拿到了实习 Offer。

而自己可能还在反复学习基础知识。这时候心理很容易失衡，会觉得自己学不会、找不到实习，甚至觉得自己没有价值。你也可能会产生一些不正常的比较心理：我明明成绩比他好，为什么他能获得荣誉？我明明比他努力，为什么他已经找到实习？为什么别人学得这么快，而我还在原地？

这种状态很常见。但别人获得什么，并不会减少你拥有的东西。 你真正能控制的，只有自己今天做了什么，当前方向推进到了什么程度，以及下一步准备干什么。

大二应该做的，是找到一个能够持续推进的方向，并且开始形成可以交付的能力。 所谓交付能力，就是你不只是看过课程、记过笔记、听懂概念，而是真的能够通过所学知识完整地完成一个东西。

现在 AI 非常给力，你完全可以通过 AI 去辅助实现。你可以在提出需求，与它讨论，从而构建项目。项目可大可小，重要的是你需要知道：需求是什么、结果是什么，逻辑怎么转换、数据如何存储、程序如何运行、出现问题怎么排查，最终如何部署或者展示。

确定方向后，需要问自己一个问题：我是否愿意接受这个方向的困难，并且持续走下去？

这个过程会很煎熬。你会反复遇到看不懂的代码、无法解决的报错、复杂的环境配置、不熟悉的项目结构，以及大量不知道有什么用的概念。这就是学习的一部分，你无法避免。于我而言，我的学习路线也非常弯曲。具体经历可以看我的博客 raymq.com 的碎碎念（一），里面记录了我这两年的学习过程。

1. 准备较早、计划尽早实习的人

如果你在大一已经开始学习，并且经过一年时间对开发有了基础认识，那么大二上可以开始准备以下内容：

• 个人项目
• 一份简历
• 刷算法题

大二下学期就可以开始在 Boss 等平台投递简历了。投递不代表一定能够马上进入公司，投递本身就是一种最好的市场反馈。 如果简历已读不回，可能是学历、项目描述或简历表达存在问题，也可能是大环境确实太卷了或者不招大二的，无论哪种，投递本身都在帮你缩小问题的范围；如果笔试过不了，说明算法或者基础知识存在问题；如果面试中说不清项目，说明项目理解不够深入。越早接触市场，越早知道自己缺什么。

2. 不准备过早实习的人

不是所有人都必须在大二下找到实习。如果大二时你的技术体系还没有完全形成，或者想多体验体验校园生活，也可以到大三再准备实习。大三下实习在时间上并不算晚。如果前两年你有一一直在持续学习，那么大三大概率是有足够基础储备的，可以去做项目、准备面试和投递岗位了。不需要担心是否找得到，如果你真的有做到持续学习，那你必然不可能找不到，通常只是时间问题。

关键不是必须在某个固定时间点去实习，而是不要一直停留在“原地准备”的阶段。 有些人从大一开始看教程，到了大三仍然觉得自己还没有准备好。但很多能力，只有在做项目、投简历和参加面试受挫时，才能真正获得。

三、 大三与大四

大三、大四我还没有亲身完整经历，所以就简单说一说我的观察，源于学习群以及身边大三、大四同学的真实状态。到了大三，一部分人准备就业，一部分人准备考研，一部分人准备考公、留学或者其他方向。

这个时候，最消耗人的状态是长期在两个方向之间左右摇摆。

一边准备考研，一边羡慕别人实习；一边准备就业，一边担心自己学历不够；今天刷数学，明天做项目，后天又开始查考公资料。看起来每天都很忙，但没有任何一条路线获得了足够的有效投入。 选择可以调整，但你不能永远不做出决定。

四、 建立自己的学习节奏

我最近看到一句话：“你可以在两周内学会任何东西。” 这里的“学会”当然不是精通，也不是两周之后就能成为这个领域的佼佼者，你克服了未知的恐惧，变得比大多数完全不懂的人更加擅长它。 和学车一样，起步总是难的，油门是不敢踩的，路是不敢上的......

很多改变不是因为天赋突然出现，而是因为你认真给某件事情分配了很多的时间与精力。我认为这句话有一定道理，但它不能被用来压榨自己。因为人总是高估一天能够完成多少事情，却低估一年能够积累多少东西。 一天没有学完，不代表失败；两周没有精通，也不代表没有收获。

真正有价值的是，你能不能在一年里反复经历这种小周期：

选择一个目标 —> 学习 —> 做出结果 —> 发现问题 —> 复盘调整

然后，进入下一个周期。

你想拥有你从未有过的东西，那么你必须去做你从未做过的事情。改变通常不是靠某一天突然爆发，而是不断让自己进入新的领域。但进入新领域并不等于每天都要把自己逼到极限。很多人能够连续高强度学习三天，却无法坚持三个月。

真正拉开差距的，通常不是某一天学习了 12 个小时，而是在很长一段时间里，你的那根线没有彻底断掉。

五、 焦虑与自己

这一部分，我想聊聊焦虑与自己。

我认为很多的焦虑来自于比较，信息茧房里的畸形比较。刷牛客，会觉得高手太多；刷抖音、小红书，会看到别人大一下就进大厂、拿高薪、参与顶级开源、获得各种比赛金奖；在学习群聊天，会觉得大家学历又好、Offer 又多，但就是喜欢串......看 AI 写代码，又觉得自己一点竞争优势都没有。

于是我们陷入一种很难受的内耗状态：学习时觉得自己太慢，休息时觉得自己浪费时间，做项目时觉得项目太 low，找实习时又觉得自己不配。

这种比较背后，其实是巨大的同龄人压力。最痛苦的不是别人真的比你强，而是你每天都在用别人的结果，去审判你自己的过程。

别人拿到 Offer，你会忘记他背后可能投递了几百份简历、被拒绝了无数次；别人展示完美的项目截图，你会忘记他可能为了一个 Bug 熬夜、踩坑；别人说自己学会了一项技术，你会默认他已经精通。

信息流通常只展示成果结果，不展示代价。我们看到的不是一个完整的人，而是一段被硬生生截取出来的成功片段。

同时，环境也会放大这种压力。如果一个环境里大家都在讨论绩点、比赛、实习、大厂和薪资，你很难完全不受影响；如果身边的人都在摆烂，你也很难长期保持上进；如果身边的人都在焦虑，你甚至可能因为自己“不够焦虑”而感到焦虑。 环境会影响一个人的默认选择，你每天看什么、听什么、和谁交流、把什么当成正常，最后都会逐渐影响你的价值观。

但环境并不是完全无法改变的。如果没有很好的同学、导师、伴侣或者公司环境，也可以尝试为自己创造一个小环境： 固定记笔记、写文章、写代码，和比自己厉害的人进行交流（这里推荐b站 爱学习的小q，q老师麾下的学习群非常权威，92、留子如过江之鲫）。环境可以影响人，但人也可以逐步筛选和重建环境。

二十多岁，是一个人从校园向社会过渡的阶段。社会关系、生存能力、职业方向和财富积累，都像是在从零开始构建。你会发现时间不够、精力不够，判断力也不够。以前只需要准备期末考试，现在每个选择都像会深刻影响未来的几年：要不要考研、要不要实习、要不要换方向、要不要去大城市、要不要继续深入某项技术。

在这种精力与判断力都捉襟见肘的时期，更需要保护好自己的注意力。 如果一段关系、一个圈子或者一种信息流会持续消耗你，让你无法学习、行动和正常生活，那么离开，是一个非常明智的选择。

认识自己，不仅仅是知道自己喜欢什么、适合什么，还需要知道自己什么时候容易被影响。 知道自己什么时候会因为攀比打乱节奏，什么时候会因为同龄人压力做出不属于自己的选择。

没有 Offer 时焦虑，有了 Offer 之后也焦虑；找实习前觉得有一份就不错，找到后又觉得和想象中不一样；入职前担心自己不够格，入职后又开始担心环境、导师、技术栈和未来的职业规划。人好像永远在为下一个阶段焦虑，永远想直接跳过二十多岁的生长过程。但这个过程，我们无法避免。

成长不只是找到一份工作，也不只是学会一门技术。它还包括不断重新理解自己：我能承受什么，我害怕什么，我愿意为什么投入时间，我不愿意继续被什么消耗。 焦虑不会因为获得某个结果就彻底消失，它只会换一种形式重新出现。

所以，比起追求完全不焦虑，更现实的是：学会带着焦虑，继续行动。

六、 总结

以我的经历来看，像我这样的人，最重要的不是突然变成天才，而是不要彻底断掉。

从入学到现在，我也有因为学历不好而自甘堕落的时候，有沉迷游戏的时候，有计划打乱的时候，有依赖 AI 快速学习之后感到心虚的时候，也有刚进入公司后看不懂项目代码、甚至手足无措的时候。但回头看，真正让我继续向前的，不是某一次突然开悟，而是一次次把自己拉回正轨，继续学习，继续记录。

计算机这条路，很少有一劳永逸的胜利。它更像是，不断把“不懂”变成“稍微懂一点”、把“稍微懂一点”变成“我理解了”，最后把“我理解了”变成“能够解释给别人听”。

对于普通人来说，真正能够依靠的，通常不是某个突然出现的好运，而是在很长一段时间里持续积累，并且没有彻底停下来。

这条路不浪漫，也不轻松，但它足够真实。

愿诸君顺遂。