1樓：pluntva
在電腦科學中資料結構與演算法應該算作是工具，除此還有很多東西值得研究，編譯原理、作業系統這些東西也都很有意思，多開拓科技視野，不要被資料結構和演算法搞得一葉障目，技術是肯定要學的，但不要著急，念書到時候能學多少學多少，本科大學教的東西對以後的事業發展挺重要。
2樓：爬爬
技術，資料結構和演算法是個der。哈哈哈哈（開玩笑的）。實話說大學開始學你已經晚了永遠比不過別人，所以你得怎麼做呢？找準方向往深走
還有幾點忠告吧，無論你想學什麼
書永遠只是參考，得動手做，資料結構和演算法懂了有什麼用？你得會寫，這是基本素養，不搞演算法競賽的話，一小時之內寫出來並調出來我覺得問題不大，當然這個時間隨難度變化，基本資料結構棧佇列什麼的寫一小時建議別學了。
永遠保持謙虛，你得接觸比你牛很多的人，這樣才永遠不會自滿不會固步自封，tg上應該有蠻多這樣的群的吧x
最後，永遠保持心中的那份熱血吧 ，不要被生活磨平了稜角，不要喪失學習新東西的熱情
3樓：程顯通
應當兩者並重，或者說我不認為這兩者存在矛盾。
在大學期間的計算機本科課程要求肯定既包括資料結構和演算法這種基礎知識的學習，也包括一些實踐技術上的訓練。基礎知識能幫你更好地理解技術這些東西是如何實踐的。實踐也能幫你了解到這些基礎知識如何在具體業務中應用的。
如果只單一側重一面，在你的學習過程中往往會遇到瓶頸。理論本身脫胎於計算機使用過程中的實踐。過於追求數學形式上的證明即使你有很好的數學功底，你也缺乏了需要解決的實際問題，致使你的理論成為空中樓閣。
過於追求流行的技術則會導致你陷入對程式寫法的機械記憶。只能記住流於表面的配置檔案，一旦技術鏈變更，你作為程式設計師的魯棒性不足就會體現出來。
4樓：P小二
感覺都沒問到點子上。
以基礎為主，什麼是基礎，你說的資料結構與演算法是基礎，編譯原理是基礎，計算機網路是基礎，作業系統是基礎。
最後看你具體想做什麼方面，比如後台開發：
那你除了前面的課程，還逃不過這幾本書
APUE
UNP 卷一
TCP/IP 卷一
5樓：巐歌
資料結構和演算法不是技術嘛？不是技術嘛？
這是很多技術的基礎，技術的技術，必須掌握的技術，也是不會過時的技術。
那些所謂的技術，不過是一門裱糊手藝而已。學那麼多裱糊匠手藝，很快過時了，天花板也有限。等工具鏈淘汰時你也跟著淘汰了。
很多裱糊手藝，用的時候查一下就行了，只要基本功紮實，理解起來快得很。
6樓：
建議大學還是專注於資料結構和演算法。這個東西屬於內功，你掌握好了學什麼技術都快。這就是為啥大企業喜歡高校學生，因為潛力大，進步快。
為啥培訓班出來的不受待見，因為都是外功，內功不夠，進步很慢，潛力有限。
7樓：黎黎黎
資料結構和演算法是實現層面的細節部分。實際上，大學還應該要注重軟體工程及其思維。
資料結構和演算法把基礎打好就ok了，一般來說不都需要太過深究。還是應該從整體來把控軟體。
其他方面的理論和技術的話看你情況，一般來說是與就業相關。
8樓：
如果本科211或者985，資料結構和演算法加計網和作業系統。
如果普通本科，抱歉，真的要學框架，學主流的技術。當然了，演算法功底還是要有。
因為就目前這個就業形式，中小廠也開始去面演算法。沒辦法。
大廠看演算法，但是不是每個人都能進大廠。
看到一群人在尬吹演算法，看來今年演算法崗死的還不夠慘。
9樓：
先看是什麼學校吧，前列的985 211學校，選擇很多。如果不是，大概還是得選擇資料結構和演算法，考研or競賽，才有投大廠或中廠的機會。如果是前列的，那選擇就看你自己，就像北大計算機本科培養計畫也分為工科和理科，看興趣和你自身實際情況。
其實個人覺得，可以偏資料結構與演算法一些，畢竟還是在大學本科階段。而且，技術的學習是很快的，但是要精通還需要有人帶，需要去做專案，感覺一般大學本科是難以接觸的。
10樓：蒼穹
說說我對計算機的理解，我可以說是出自機械專業背景的計算機學生，其實計算機不僅僅有資訊資料層面，大量的電路積體電路同樣也是計算機專業的選擇，現在很多人喊著35歲清退的公司策略，其實還是因為資訊層面上替代性太強，那為何不換個思路去做硬體？顯示卡，CPU，主機板上的南橋北橋和現在形式很好的移動端ARM等這些也是計算機非常需要的東西，而且很吃經驗，去一家好公司不斷學習前進是可以幹一輩子的。
11樓：
我只知道，語言、框架都只是工具、工具的使用技術，最大的特點就是量產，如果你僅僅以使用工具來說，你的四年真的還不如別人3-6個月。
我只知道，程式 = 資料結構 + 演算法，所謂的語言，它的發明僅僅是為了溝通時表達自己的思想，我說的這些話，被翻譯成英語、德語、日語、C語、匯語、機語，但思想根本就不會變，變得僅僅是載體，這點從生活中就能發現，有的人表達可以讓你一下就知道含義，有的人說了半天你都不知道他在幹嘛，這難道是語言的問題？現在只是從人換成了機器，但道理大致不變，雖然現在有計算機思維，但其本質還是要基於人基本思維之上。
我只知道，大廠大部分要資料結構+演算法的多，小廠大部分要熟練使用工具的多，但每年那麼多畢業生，不是所有人都能進大廠，但4年的時間完全可以都拿下。
12樓：
以資料結構演算法為主企業所需要的高併發分布式大學時候也接觸不到這種東西，像springboot cloud alibaba等使用起來很簡單的。
主要還是多去參加比賽，跟著隊友混都行，一般都是大神老師+大神學生帶幾個醬油，自己不是太坑就行。
多看看面經，找個實習工作（一般來說實習也沒啥事，就打打雜，把別人的開發經驗學到能吹出來就行了）
畢業想去大廠工作
1競賽經歷和名次
2知原理，能過面試
3有實習經歷，能吹出東西
13樓：胡居寶
要注重基礎，所以要以資料結構與演算法為重，能把這塊學透的話，上層技術應用對你來說就比較簡單了。
現在大廠在面試招聘應屆畢業生的時候，主要就是考察基礎能力，除了基本的語法，計算機原理之位，資料結構與演算法可以說是必考的，那為什麼這塊這麼重要呢？一方面，資料結構與演算法是比較難學的，考察這塊，就是看你的學習能力怎麼樣，如果這個都能掌握的很好，那去學習其他的技術一樣可以游刃有餘。另一方面就是演算法本身的重要性，因為任何技術，底層的實現，都離不開資料結構與演算法，乙個優秀的演算法，可以更有利於技術的發展進步，比如演算法對語音識別技術來說就是非常非常重要的。
當然你有可能會說，演算法這塊有專門的人來研究，我只負責上層使用就行了，不需要太多關注於演算法，這樣想的話就錯了。因為為了展現技術，你需要知道如何去使用演算法，不同的場景下，如何去使用才能達到最優解，同時你也了解當前技術的痛點是什麼，如何你對演算法不了解，如何給對應的演算法人員提需求呢？這只是簡單說了一下其中乙個事例，可見演算法的重要性不言而喻。
所以如果時間精力有限，重點學習資料結構與演算法，當然，如果還有精力去學習一下技術也是挺好的，因為技術也可以反過來讓你更好的理解演算法，理解演算法為什麼要這樣設計，設計的初衷是什麼。
14樓：福林
都重要，建議先自學技術，逐步在技術應用中理解資料結構與演算法，知道技術為什麼是技術，脫離任何一方選擇另一方都是扯淡，現在人就是浮躁，能力的沉澱是需要時間的。。。。。
15樓：JISOO
如果不是特別有想法，有自己特別的產品構想要完成，肯定是就把重點放在內功修煉上，招式什麼的後面都不晚。包括計算機基礎課程組成原理，編譯原理，作業系統這些。
簡單說演算法資料結構，計算機基礎這些屬於大後期陣容，越往後拖輸出能力越強。
再簡單點說，你跟人公司說我只會演算法，應用開發不太行，人家分分鐘要了你，連演算法和資料結構都能學得好，還有什麼學不會的。
16樓：「已登出」
以績點為重！以績點為重！以績點為重！這是你最後的可以刷高績點的機會！
績點高有什麼好處呢，比如之前喬治亞理工有遠端計算機碩士的課程（現在不知道什麼情況），你績點夠了就可以申請。
至於技術……重要確實重要，但你在學校裡這一年的時間能磨練到多少？基本的會一點就行了，求職應聘的時候坦誠+虛心。正經企業不會強求乙個應屆生能有多麼精深的技術。
17樓：南山童子
先說結論，對於在校生，資料結構和演算法更為重要，尤其是低年級的學生。
乙個優秀的程式設計師最終不可避免要走向底層，走向自研。如果想成為乙個優秀的程式設計師，優秀的架構師，優秀的技術達人，請趕緊學好包括DS，Algo，OS，Net在內的專業課程，不要再逃課去學習所謂的時髦技術，縱觀人類軟體開發的幾十年歷史，框架技術不斷推陳出新，但是底層的資料結構、作業系統原理還是這些，沒有太大的變化。
只會使用框架，那就是乙個熟練工，但是如果掌握了底層原理，那在高難度專案技術面前，有信心和底氣去戰勝困難，加油，奧利給！
18樓：
大廠喜歡招資料結構和演算法研究的好的人，因為他們潛力大。小廠喜歡招技術好的人，因為他們能上手幹活。
當然也不是絕對不過大概如此。
19樓：TLTLTLTL
大學四年你完全可以做到兩者並重，因為資料結構和演算法是都要學的，而且他們是固定的，學這些不需要你用大學四年的時間去鑽研。學習之餘去提公升別的技術完全OK啊。
20樓：guozhi
作為已經畢業找到工作的應屆生，建議大學以演算法和資料結構為重，這樣做的好處多多。
如果你大四想考研或者保研，演算法和資料結構是必備的，保研還需要你用演算法去參加些競賽來加分。
如果你想畢業找工作，大公司的校招也都會考這兩項，你所謂的技術，其實在別人大公司看來都是玩具式的應用，能把技術框架的原理和應用場景搞清楚就夠了。
小公司則相反，他們很注重你會不會使用技術，因為他們不想花成本培養你，只想讓你幹活。
21樓：不想認輸
為啥不是以編譯原理為重呢？編譯原理能反映出學生在演算法、計算機組成原理、組合語言、作業系統、學習能力等各方面的綜合水平。如果讓我當面試官的話我必定會考察cs專業畢業生的編譯原理、數學和英語的水平，如果這些能過關的話可以基本肯定他以後學什麼都不會困難。
22樓：牛同學
資料結構與演算法就歸為計算機專業基礎吧，同樣基礎的還有作業系統，計網這些。基礎比技術重要。乙個是不管實習還是校招，基礎問的一般都比技術多，而且如果基礎紮實的話，學技術或框架啥的上手會很快。
23樓：lunarwhite
他們不是非左即右的對立選擇。如果你真的「選擇」了其中乙個，還是無法迴避另乙個的。
學東西最怕畏手畏腳，也怕把知識割裂開來。技術的發展，從來都不是按模組按部就班來的，學技術也一樣。當你真正開始學了，就會發現當初糾結的問題都不是問題。
為什麼大學計算機專業四年不以製作乙個作業系統來進行教學？
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