这就是软件工程师

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☆☆☆☆☆
出版者:
作者:丁丛丛
出品人:得到图书
页数:308
译者:
出版时间:2021-1-1
价格:49.00元
装帧:平装
isbn号码:9787513342537
丛书系列:前途丛书知识工程
图书标签:
  • 软件工程
  • 编程
  • 计算机科学
  • 职业发展
  • 技术面试
  • 算法
  • 数据结构
  • 软件开发
  • 代码
  • 程序员
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具体描述

软件工程师是一群用代码改变世界的人。过去二三十年,互联网可以说改变了整个世界:我们的联络方式从延续数百年的写信,到后来发邮件,再到现在的即时通信;我们查询信息的方式从一本一本翻书,到现在随时随地使用搜索引擎;我们的购物方式从去商场超市到去亚马逊、淘宝、京东直接下单,再到一小时就能送达手上的盒马;我们的出行方式从站在路边拦出租车到坐在家里叫滴滴……可以说生活工作的方方面面,都发生了巨大的变化。而这些变化的背后站着一个职业,那就是软件工程师。正是软件工程师,通过一行一行的代码,让这一切得以实现。本书就来带你认识这个改变了世界的职业。翻开这本书你会发现——· 软件工程师不是只会搬砖的码农,而是一群简单务实、热爱创新的人· 软件工程师薪酬高,但很多不是利益驱动型的,而是成就感驱动型的· 996不是软件工程师工作的必需,而是行业特定发展阶段和公司管理不力的结果· 35岁的坎儿不是年龄的坎儿,而是能力的坎儿· 软件工程师不是一个可以“吃老本”的职业,终身学习是硬性要求· 代码写得漂亮只是第一步,真正的高手必须在抽象能力、设计能力、取舍能力上下功夫

好的,这是一份关于一本名为《深入理解数据结构与算法》的图书简介,该书与《这就是软件工程师》内容无关: --- 《深入理解数据结构与算法》:构建高效程序思维的基石 在快速迭代的数字时代,软件的性能和效率已成为衡量其质量的核心标准。理解数据结构与算法,不再是计算机科学专业学生的理论负担,而是每一位追求卓越的软件工程师必须掌握的核心竞争力。 《深入理解数据结构与算法》是一本旨在为读者提供坚实理论基础与丰富实践经验的权威指南。本书摒弃了对复杂数学推导的过度纠缠,而是专注于清晰、直观地解释核心概念,并展示这些概念如何在真实的工程场景中发挥作用。我们相信,掌握数据结构与算法的精髓,远比死记硬背代码实现更为重要。 全景式覆盖:从基础到前沿 本书结构设计遵循循序渐进的原则,确保即便是初次接触这些复杂主题的读者也能稳步跟进。我们从最基本的概念出发,逐步深入到更复杂的优化策略。 第一部分:基础构建——数据组织与抽象思维 本部分将数据结构的基础概念置于核心位置,强调数据在内存中的组织方式如何直接影响程序的效率。 1. 数组与链表深度剖析: 详细探讨了静态数组与动态数组(如 C++ 中的 `std::vector` 或 Java 中的 `ArrayList`)在内存分配、访问速度和插入/删除操作上的内在差异。链表的不同变体(单向、双向、循环)在特定应用场景下的优劣势被清晰对比。 2. 栈与队列: 不仅介绍了它们的 LIFO/FIFO 原则,更着重于它们作为过程控制、表达式求值和任务调度的核心应用。我们将通过经典的迷宫求解和括号匹配问题,展示其在状态管理中的关键作用。 3. 哈希表(散列表)的艺术: 这是现代编程中不可或缺的结构。本书将深入探讨哈希函数的设计原则、冲突解决策略(如链地址法和开放寻址法),并提供构建高性能、低碰撞率哈希表的实战经验,包括一致性哈希在分布式系统中的应用。 第二部分:树与图的广阔世界——层次与网络 树和图是描述复杂关系和层次结构的强大工具。本部分致力于揭示它们在文件系统、编译器设计和网络路由中的实际应用。 1. 树结构详解: 从基础的二叉树到自平衡树(AVL树和红黑树),我们详细分析了保证 $O(log n)$ 操作效率的内部机制。特别是红黑树的旋转和颜色调整规则,被分解为易于理解的步骤。此外,B 树和 B+ 树在数据库索引中的核心地位被深入剖析。 2. 图论基础与应用: 图被视为建模现实世界的终极工具。本书全面介绍图的表示方法(邻接矩阵与邻接表),并详尽讲解了基础遍历算法(BFS 和 DFS)。 3. 经典路径查找算法: 迪杰斯特拉算法(Dijkstra's Algorithm)和 A 搜索算法被置于重点讲解的位置,并结合实际的地图导航和游戏寻路案例进行演示。对于带有负权边的图,贝尔曼-福特算法(Bellman-Ford)的应用场景被明确界定。 第三部分:算法设计范式——思维的飞跃 数据结构提供了“骨架”,而算法设计范式则赋予了程序“灵魂”。本部分侧重于培养读者运用不同思维框架解决问题的能力。 1. 递归与分治策略: 通过经典的归并排序和快速排序,展示如何将大问题分解为可管理的子问题。尾递归优化和防止栈溢出的策略也被纳入讨论。 2. 动态规划的魔力: 这是最需要技巧和洞察力的领域。本书采用“自底向上”和“自顶向下带备忘录”两种方法,系统性地讲解如何识别最优子结构和重叠子问题。著名的背包问题、最长公共子序列等案例被深入剖析,指导读者如何构建状态转移方程。 3. 贪心算法的应用边界: 贪心策略因其简洁高效而备受欢迎,但其适用性有严格限制。我们将通过活动安排问题等实例,精确界定何时可以使用贪心策略,以及如何证明其最优性。 第四部分:高级主题与性能优化 本部分面向有一定基础的工程师,探讨了更贴近现代系统架构的算法和数据结构。 1. 排序算法的性能对比: 除了基础排序,本书还包含了堆排序(Heap Sort)的实现细节,并进行了对快速排序、归并排序、计数排序、基数排序在不同数据集规模和数据特征下的时间复杂度与空间复杂度的详尽对比分析。 2. 查找与搜索优化: 二分查找在有序数据中的威力毋庸置疑,但我们探讨了如何在非标准数据集(如旋转数组)中应用变种二分查找。 3. 最小生成树(MST): 克鲁斯卡尔(Kruskal's)和普里姆(Prim's)算法的原理及其在网络设计和资源分配中的作用被详细阐述。 实践导向的学习体验 本书的每个章节都配有大量的伪代码和精选的 C++/Java/Python 示例代码。我们坚持“代码是最好的注释”,所有代码都经过精心优化,旨在展示概念在工程实践中的最佳形态。 复杂度分析可视化: 每一项操作的 $O$ 符号分析不再是抽象的文字,而是通过图表清晰展示其在数据规模增长时的性能趋势。 常见错误与陷阱: 专门设立的“陷阱”部分,预警了开发者在实现过程中最容易犯的错误,如哈希表的不良选择、链表指针操作失误等。 面试场景模拟: 部分章节末尾附带了模拟技术面试题,帮助读者将理论知识迅速转化为解决实际问题的能力。 《深入理解数据结构与算法》不仅仅是一本参考手册,它是一套系统的训练,旨在磨砺读者的计算思维,使您能够从容应对任何性能挑战,编写出不仅能工作,而且能高效运行的健壮软件。掌握了这些基石,您将能更自信地踏入操作系统、数据库、编译器乃至人工智能等任何高级领域的大门。

作者简介

本书系访谈而成,内容来自以下4位行业高手多年的从业智慧和心法——

郄小虎:前谷歌全球高级技术总监、谷歌中国研究院副院长、小红书CTO、滴滴出行副总裁,现任腾讯公司副总裁。主导设计的系统包括Google AdWords、滴滴出行交易平台等,曾两次获得谷歌创始人奖。

陈皓: 网名“左耳朵耗子”。前阿里云资深架构师、亚马逊高级研发经理,拥有20多年互联网和金融行业从业经验。现为MegaEase创始人,致力于为企业提供Cloud Native和行业头部企业(亚马逊/阿里)标准的高可用、高性能和高并发架构的技术产品。

陈智峰:谷歌大脑首席工程师。曾参与开发谷歌搜索和邮件系统使用的大规模分布式存储系统;近年来参与设计并实现了被广泛应用的机器学习开源系统TensorFlow,以及谷歌的新一代机器翻译系统和语音识别系统。

鲁鹏俊:前谷歌主任架构师(因QueST项目获谷歌创始人奖)、百度高级总监、欢聚时代CTO,现任唯品会联席CTO。

目录信息

第一部分 行业地图
01 特质:简单务实,极致创新 4
02 薪酬:高薪职业里的“常青树” 7
03 底层:一个成就感驱动的职业 11
04 选择:一线和次一线城市,机会巨大 13
05 现实:为什么会有996 18
06 进阶:软件工程师的四大台阶 22
07 周期:是否存在35 岁的坎儿 25
08 挑战:持续学习是刚性要求 31
09 机会:工种多,且新工种频繁出现 33
10 趋势:软件工程师即将遍布各行各业 36
第二部分 新手上路
◎入行前
01 基本储备:入门必学的语言和工具 40
02 选择平台:去面向未来、技术驱动的公司 43
03 认识自己:找到适合自己的路线 46
◎编码
04 编码规范:不要逆着规范做事 50
05 公司差异:即使没有规范,也得自我要求 53
06 优质代码:好代码没有止境 57
07 整洁代码:不是写出来的,而是读出来的 60
08 代码注释:像说明书一样清晰 62
09 编程原则:教科书没有告诉你的“为什么” 65
10 解决问题:别把原则当教条 70
◎测试
11 全面思考:做测试比写代码难 71
12 程序测试:对软件工程师的基本要求 75
◎改Bug
13 执行任务:从改Bug 开始 79
14 定位Bug:像侦探一样发现问题 81
15 修复Bug:务必小心谨慎 84
◎成长论
16 拆分任务:动手工作前,先做任务分解 86
17 阅读代码:重要的不是写代码,而是读代码 89
18 找到捷径:通读牛人代码 91
19 追本溯源:多读文档,多读书 94
20 重在过程:学习牛人的方法,别抄答案 96
21 潜移默化:和优秀的人一起工作 98
22 亦师亦友:和身边的人搭伴学 100
第三部分 进阶通道
◎设计程序
01 需求分析1:避免X-Y问题 105
02 需求分析2:明确模糊不清的问题 107
03 设计程序:学会谋篇布局 109
04 高度抽象:设计需要抽象能力 111
05 原型设计1:从最难的做起 116
06 原型设计2:原型设计的关键是接口 118
07 架构设计1:分而治之,理清思路 120
08 架构设计2:考虑异常情况和极限情况 123
09 技术调研:寻找最优解决方案 125
◎项目管理
10 软件工程:不同的开发模式 127
11 流程管控:用火车头模式避免研发延期 130
12 验证效果:做A/B test,用数据说话 133
13 监控打磨:上线前做好监控与压测 135
◎团队合作
14 外部沟通:知道怎么“规训”业务 138
15 内部协作:平衡前台团队和中后台团队 141
◎学习进阶
16 直击内核:打牢基础,以不变应万变 143
17 搭建体系:用知识树系统学习 146
18 主动学习:提高你的学习效率 149
第四部分 高手修养
◎分岔路的选择
01 上升通道:技术路线和管理路线 154
◎业务上的精进
02 预见未来:软件工程师要有前瞻能力 156
03 权衡利弊:软件工程师要有取舍能力 159
04 攻克难题1:主动寻找技术难题 162
05 攻克难题2:尝试不同的解决方案 164
06 关键决策:技术选型的六大要素 168
07 代码评审:不是“做出来”,而是“做漂亮” 172
08 评审清单:代码评审怎么做 174
09 评审误区:代码评审是为了找Bug 吗 176
◎带团队的心法
10 实力服众:工程师宁愿被lead,不愿被manage 178
11 敢于放手:从工程师变成管理者 180
12 善于说服:相对于下指令,还是要讲道理 181
13 招聘面试:考察一个人的元能力 183
14 员工激励:让工程师更有成就感 185
15 团队建设:做好人才布局 187
16 布局长远:关注长期目标 189
17 平衡需求:判断紧急与重要 191
18 协同机制:保持公开透明的信息协同 193
19 团队合作:一加一大于二 195
20 合作共赢:找到利益共同点 198
第五部分 行业大神
01 丹尼斯·里奇:保持简洁 203
02 林纳斯·托瓦兹:只是为了好玩 206
03 吉多·范罗苏姆: 允许不完美、保持开放 208
04 玛格丽特·汉密尔顿: 拯救人类登月计划 211
05 杰夫·迪恩: 开创分布式系统 215
06 法布里斯·贝拉: 一个人就是一支队伍 219
第六部分 行业清单
01 行业大事记 224
02 推荐资料 231
03 行业术语 255
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

由于从事IT行业,所以平时接触的最多得就是软件工程师这个职位的人,这么多年,当然见识了很多技术牛逼的人,但也有让自己感叹的,这写的都是些什么。 其实不管在哪个行业,有不厉害的就有厉害的。因为他们的天赋和付出的不一样,所展现出来的实力也就不一样。 还记得上家公司...  

评分☆☆☆☆☆

为什么别人做软件工程师,能一鸣冲天,而自己却是个整天苦哈哈的码农?为什么别人做软件工程师,资薪收入收到手软,而自己却只能羡慕?为什么别人做软件工程师,没有年龄,能力的坎儿,自已却常常处在焦虑,危机中? 究其原因,还是你对软件工程师这个职业了解不够。《这就是软...  

评分☆☆☆☆☆

买这本书是因为作者有 郄小虎 (之前谷歌上海的 director)和 陈智峰(Google L8),我以为这本书是对几名做的不错的软件工程师的深度访谈(类比 Coders at Work 和 Programmers at Work),因为书的介绍就这么说: 本书系访谈而成,内容来自以下4位行业高手多年的从业智慧和...  

评分☆☆☆☆☆

小王今年25岁,是一名外卖小哥,为了生活每天骑着电动车,穿搜在车水马龙的街道上,风里来雨里去,对未来职业发展一片茫然。 想想当年一起玩得好的几个同学,个个都有专业技术在身,对未来的职业规则都很清晰,再看看自已没有一点目标,心里很是忏愧。 于是小王痛下决心要为自...  

评分☆☆☆☆☆

买这本书是因为作者有 郄小虎 (之前谷歌上海的 director)和 陈智峰(Google L8),我以为这本书是对几名做的不错的软件工程师的深度访谈(类比 Coders at Work 和 Programmers at Work),因为书的介绍就这么说: 本书系访谈而成,内容来自以下4位行业高手多年的从业智慧和...  

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和语言风格,简直是业界的一股清流。它没有那种冰冷的、纯粹的代码展示,而是充满了人文关怀和对工程美学的追求。我发现自己可以一口气读完好几个章节,完全不会感到疲倦,这在技术读物中是极其罕见的体验。作者的文笔流畅自然,仿佛在与一位学识渊博的朋友进行一场高质量的下午茶对话,轻松愉悦之余,收获却异常丰厚。它成功地将那些原本枯燥乏味的工程规范和规范化要求,描绘成了一种追求极致效率和优雅的艺术。我强烈推荐给那些对编程抱有理想主义情怀的同行们,它能帮助我们重新点燃对这个职业最初的热情,让我们明白,优秀的软件工程本身就是一种创造和美学实践。

评分☆☆☆☆☆

对于那些有一定年头、但感觉职业发展遇到瓶颈的资深工程师来说,这本书提供了一个绝佳的“复盘”视角。它没有浪费笔墨在那些初级程序员耳熟能详的内容上,而是直接切入了高阶工程实践中的痛点——如何应对遗留系统的维护、如何领导跨职能团队达成技术共识、以及如何在快速变化的环境中保持技术栈的活力。书中对“技术债务”的分析尤其到位,它不再是简单地指责,而是提供了一套科学的评估和偿还策略,这对于管理层和一线工程师之间的沟通起到了很好的桥梁作用。我感觉这本书像是为我们这些“老兵”准备的“内功心法”,它没有提供新的招式,但极大地提升了我们对现有招式的理解深度和运用广度,让我重新审视了自己过去十年的技术决策。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说,我过去在学习新技术时,常常陷入“只见树木不见森林”的困境,学了一堆框架和库,却对它们背后的原理感到模糊。这本书的出现,像一束强光,瞬间照亮了整个技术栈的底层逻辑。它没有沉溺于特定技术版本的细节,而是聚焦于那些不变的、跨越时代的工程学原理,比如抽象、解耦、性能优化背后的数学和物理直觉。我尤其欣赏作者在讲解复杂架构设计时所使用的类比和模型,它们非常直观,能够帮助我们的大脑快速构建起一个稳定的认知框架。读完后,当我再去看一些业界知名的开源项目源码时,那种“原来如此”的感觉比以往任何时候都要强烈。它真正教会了我如何去“解构”问题,而不是简单地“解决”问题,这种底层能力的提升,对于一个追求卓越的开发者来说,是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种刚刚踏入技术行业的新人量身定做的,它没有那种高高在上的说教感,而是像一位经验丰富的前辈,手把手地领着我走进这个充满挑战又迷人的世界。我印象最深的是它对基础知识的梳理,那种深入浅出的讲解方式,即便是那些我之前觉得晦涩难懂的概念,读起来也变得豁然开朗。作者显然非常懂得如何平衡理论深度和实践应用,书中穿插的那些小技巧和最佳实践,我试着在自己的项目中应用了一下,立马感觉代码质量都有了质的飞跃。更难能可贵的是,它不仅仅关注“如何写代码”,更深入地探讨了“如何思考”——那种系统性的解决问题的思维模式,这比单纯的学习一门编程语言要宝贵得多。读完后,我感觉自己不再是那个茫无头绪的初学者,而是有了一套清晰的行动指南,对未来的学习方向也更加明确了。那种由内而外建立起来的自信心,是任何速成教程都无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

我带着一种近乎挑剔的眼光去阅读这本书的,毕竟市面上的技术书籍汗牛充栋,真正能让人眼前一亮的凤毛麟角。然而,这本书的叙事节奏和内容组织结构,着实给了我一个惊喜。它避开了许多同类书籍那种流水账式的技术罗列,转而构建了一个更加宏大和立体的工程师职业图景。我特别欣赏其中关于“软技能”与“硬技能”之间平衡的探讨,很多技术人员往往忽略了沟通、文档撰写甚至项目管理在实际工作中的决定性作用,而这本书对此进行了非常深刻的剖析,并提供了切实可行的训练方法。阅读过程中,我经常会停下来深思,作者对行业现状的洞察力着实精准,他仿佛能预见到未来几年技术栈可能发生的变化,并提前给我们做好了铺垫。这不仅仅是一本技术指南,更像是一部关于如何构建长期、可持续的职业生涯的“生存手册”。

评分☆☆☆☆☆

整本书的架构很不错,目录部分做得挺用心。本书简要介绍了关于软件工程师的各种“正道”,适合我这个小菜鸟。快速概览一遍,需要时再回来翻一翻。

评分☆☆☆☆☆

不错的职业规划参考书,快速了解一个职业的全景概貌与核心算法,期待“前途丛书”的后续出版。

评分☆☆☆☆☆

高中生大学入门读物

评分☆☆☆☆☆

高中生大学入门读物

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经有一定工作经验的程序员,读完后还是非常有收获的,这本书帮我系统地梳理了行业知识,非常值得一读

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