1樓：
"程式=演算法+資料結構"這個沒有錯.
但是老闆需要的不是程式,而是乙個特定的應用程式.
白馬非馬.
應用程式不是程式.
說"程式=演算法+資料結構"缺乏現實意義.
對需求的滿足沒有幫助.
以上.#if 0
你就是說贏他也沒用呀,你基本功還是比不過他呀.
#else
你管他說什麼啊.練自己的本事就好了嘛.
#endif
2樓：
很容易反駁呀，如果沒有應用層的程式設計師，底層的存在不是毫無意義嗎？會有消費者付費嗎？
你就答他，你是他存在的意義就好了唄（捂臉）。
大家都是輪子而已，別想著自己就是世界。
3樓：
對於這個問題沒有獨到的見解，雖然本人也是這麼科班四年過來的。在上班不久，有人告訴我演算法不重要，心中一萬隻草泥馬奔騰而過........
4樓：南山
無論是演算法也好，資料結構也好，加起來也不能概括程式，但是演算法和資料結構確實是程式裡面的兩個比較大的板塊，難道就沒有程式既沒有演算法也沒有資料結構嗎？顯然不是，還有一些程式只有一些簡單的邏輯語言，那也是程式！
5樓：[已重置]
不用反駁
看了問題敘述是
「畢業後轉行的學長」
我的思維恰巧是抄襲你學長
所以我也轉行了
也許我能硬撐在這行業
但人很難忍受自己在做沒實質意義的事情
羅素曾有段話
中文意思大約是
「沒有事情能比從事建設性工作
更能消弭仇恨的」
雖然我現在依然沒建設性
但相較於我人生之前各片段
仍是我目前最有價值的時候
以前我精神不正常被強制住院時
我才發現我遇過最恐怖的事情是
自己的智商衰退,與喪失自己的想像力
只要有個環境能讓我保有那樣的思考環境
就算是高危險性的工作也無妨
「朝聞道,夕死可矣」
能欣賞自己在做的事情
是個很令人羨慕的能力
等過幾年後
也許前端被踢下神壇
但自己依然想弄懂、會去做
那時,前端就是你的宿命
不過說真的
若學長是刻意去尋你晦氣的話
我覺得是有些不妥
不管內容為何!!
6樓：
人過一萬，千奇百怪。
我信奉的信條就是對於主動走上歪路的，減少競爭者的人，不要去反駁，賺一時的快樂，鼓勵他，讓他一條胡同走到黑，多好
7樓：Abby Chau
評價一下他說過的各句:
【除去做專案，計算機往硬體方向研究深入就是研究物理，軟體方向研究深入就是研究數學】
深入了之後是甚麼都可以, 但我覺得說得還算挺好的
【計算機這方面很淺，深的是各自子學科的挖掘。如嵌入式、資訊處理，雖然是計算機的一部分，但是和計算機還是有所區別。】
深入了之後就不是計算機了? 有邏輯矛盾就不評價, 再追問主觀意思
【你做個工程，除掉演算法 + 資料結構，就只剩下美工了，還剩下什麼？】
你就吐糟一下美工也是資料結構吧
資料結構是存放方法
演算法是搬運方法
不單單是工程, 物流、會計都是演算法 + 資料結構, 甚至運動員也是在鑽研搬運肌肉和氧氣而已。
而且不證明交換律就別用 + 和 = 了。
【你們這些做前端的，根本不需要理解大量演算法，反正有API，也只會用API。譬如SQL語句句法分析內部的B樹、紅黑樹等，你們根本不需要理解。如果要考慮效率優化的話，你們就只會換API。
】我認同【所謂工程架構等內部，最根本的就是優秀的資料結構和演算法】
同3【你懂資訊理論嗎？】
他只是想約架, 不知道看了多久百科和github 了, 不要上當 (笑
還算是挺有益的課外讀物
8樓：龍騰道默默地
你們相互反對的都不是對方的觀點，而是話語權。
而在無利益關係的情況下，糾正話語權只會得到敬而遠之。
所以你現在可以選擇不用理會他，或者成全他。在這個過程中自己也會收穫相應的東西，這種東西的缺乏使得你有與他辯論的願望，我也很期待知道這是什麼。
9樓：parker liu
「程式＝資料結構＋演算法」很對呀，資料結構（型別）和演算法（運算）是一對對偶空間，一起組成了程式。這一對對偶空間是可以相互轉換的，也因此可以說資料即運算，運算即資料。
你學長說的有些太片面，有些偏激了，但部分是有一定道理的，你理解這些有道理的部分後還是很有幫助的。計算機的應用是很廣泛的，在深入應用計算機時，往往是和其它學科交叉的。
10樓：
早在2023年，人們就堅定不移地認為「程式 = 演算法 + 資料結構」了
Algorithms + Data Structures = Programs is a 1976 book written by Niklaus Wirth covering some of the fundamental topics of computer programming, particularly that algorithms and data structures are inherently related. For example, if one has a sorted list one will use a search algorithm optimal for sorted lists.
The book was one of the most influential computer science books of the time and, like Wirth's other work, was extensively used in education.
The Turbo Pascal compiler written by Anders Hejlsberg was largely inspired by the "Tiny Pascal" compiler in Niklaus Wirth's book.
cite: Algorithms + Data Structures = Programs
11樓：
我決定要長期跟進這個問題，今年大一割，真正開始開始接觸cs第三年站在我現在的視角上我對這位學長的觀點是支援的我記得我看的第一本書是譚浩強的紅書，上面有一句話程式=演算法+資料結構很不幸這本書正在被一些人批判佔坑
12樓：Agile2-張恂老師
江湖上流行的所謂「程式 = 演算法 + 資料結構」，是老生常談，已經過時、片面，甚至錯誤的說法。我一時記不起這句名言源於哪位大師的哪本名著，好像 1992、1993 年之前就已經聽說了。
反駁也很簡單：
分別拿一本講解演算法、資料結構，以及設計模式、軟體架構的經典名著或教材給他們作下對比，看看這些書中是否講的是同乙個內容。顯然，描述程式結構的設計模式、軟體架構，既不是演算法，也不是資料結構，儘管三者之間存在一定的聯絡。
「程式 = 演算法 + 資料結構」其實反映了 1970-80 年代「老結構化程式設計」時代人們對於軟體的認識。那是的主流是結構化程式設計，演算法與程式結構之間存在著簡單的對應關係，例如通常可以把乙個演算法中的乙個步驟簡單地編寫為乙個或多個高階程式語言的例程（如 C 語言函式），用演算法描述就可以簡單地推導或翻譯出程式結構。然而，這種簡單的程式設計觀點與認識已經過時、落伍了。
興起於 1990 年代的 OOAD、設計模式、軟體架構等技術標誌著軟體開發進入了「新結構化程式設計」時代。
進入 21 世紀，「程式 = 演算法 + 資料結構 + 程式結構 + ？」才是更為準確的說法。
13樓：tomsheep
鄒欣老師的《構建之法》裡提到了這麼幾個公式，我覺得可以一觀:
程式 = 演算法 + 資料結構
軟體 = 程式 + 軟體工程
軟體公司 = 軟體 + 商業模式
往往軟體工程的質量直接決定軟體的質量，商業模式的優劣決定了乙個公司的成敗
14樓：波波桑
自己有不足的地方，默默的去補就可以了，沒必要較真，每個人都有自己的活法。 程式=演算法+資料結構其實不假，一般反駁這個公式的都是菜鳥。
15樓：
其實我覺得你想表達的只是你覺得自己不如他，不喜歡聽他說話而已，那別理他唄，他說的話基本沒什麼問題。
有一點我發現前面的大牛們都沒提到：
兄弟你要清醒的認識到計算機是工科，物理數學都是理科，理科必然領先於工科很長一段時間，否則必然是這個時代的悲哀。所以說，學數學做科研也沒什麼好驕傲的，做工程做專案也沒什麼好丟人的，哪怕僅僅是在拖控制項..
16樓：Zhao
程式確實等於演算法加資料結構，這是為了讓一些說明文字對於新接觸程式設計的人來說顯得通俗易懂的說法。 學科觀點就說到這，如果是別人的人生觀念的話，還是不要試圖去反駁。
17樓：Hao liu
僅就那個UI的問題說幾句。很多計算機學科非常牛的高校裡面，是有人機互動這個專業的。筆者在CMU待過一段時間，辦公室樓下就是HCII，看過他們的一些研究，相當複雜。
互動問題真要是那麼簡單，也不用這麼多教授研究生專門琢磨了。
18樓：軟體園的豬
他說的很對啊，程式=演算法+資料結構
同樣：人=碳+水，這當然是對的，如果要尋找外星人，這個理論也許有用，但是要處理人際關係就沒有絲毫用處。
你寫過程式肯定知道，越抽象就越正確，同時也越沒有用處。你可以把所有的物體都抽象為乙個Object，肯定正確，但是也肯定沒用。除了可以new可以delete，這個Object什麼也不能做。
19樓：
這種人和我的導師乙個尿性，數學轉到計算機系，各種鄙視搞工程的，整天就是：「你們這幫搞工程的，就知道隨便套個公式巴拉巴拉"，或者就是:"這一看就是那幫搞工程的人做出來的巴拉巴拉"。
關鍵是，他媽的沒我們這幫搞工程的人，誰給你做專案啊！！魂淡，讓你賺錢你要被你噴
20樓：
這麼講吧，如果說軟體是建造房子，我們做的是設計圖紙，根據圖紙和已有的資源造出適合人居住的房子，他們做的是研究造房子的材料，各種架構的優缺點和改進。
每一種都是不可代替的，每一種也都是不分貴賤的，你做的不是和他理論，而是無視這個話題。
補充：社會效率上來講兩者也是差不多的，我們做的工作肯定是有用的（造房子），但是他們的工作是一堆人中只有幾個有用，但是這幾個都非常有用，換句話說我們是10個1，他們是10個中1個10
21樓：「已登出」
老夫來談談問題的本質吧。
1.對於高手來說，任何行業的理論都相當簡單，計算機也不過如此。
2.但是，理論只是理論，實際上做起來，卻有非常多的問題。舉個最簡單的例子，學C語言時，要把書上入門級的hallo word執行起來，實際上有非常多的別的問題要解決，而且還不簡單。
比如，很多xp系統連vc都跑不動，為什麼？最後發現是ghost系統缺東西惹的禍。
3.最重要的一點，崗位收入，與崗位難度，不成正比。很多賺錢的崗位，比如銷售經理，比如企業老總，技術含量比計算機低得多，每天要做的事情也少得多。
但是，你會因為這些崗位賺的錢多，而放棄你喜歡的專業【計算機】嗎？如果【是】，請及早改行。
學新的語言還是學演算法資料結構？
早起的鳥兒 資料結構真的很重要！你可以學一門語言的時候，順便再用它來寫資料結構。資料結構學的差不多的時候，這門語言的語法也基本上學完了。其實，同一類的語言語法相似點很多的，只要學會一種，其他的都很好學。 賴敬之 瀉藥個人認為基礎打好比較重要，C語言的話建議先閱讀一遍 C primer plus 這本...
關於演算法和資料結構和程式語言和程式的關係是什麼？
計算機底層都是 01010101010的二進位制存在記憶體中，為了讓人類能直觀運算元據，產生了資料結構，抽象出一種結構。C語言知識實現演算法的一種工具，用其他的工具也能實現。演算法大概就是，為了達成某種目的，一種思路。程式就是演算法的具體實現。使用特定的資料結構，並且用某種工具比如C語言編寫實現 L...
怎樣在一年以內系統地學習資料結構與演算法？
Hunter 大學裡這門課開課就乙個學期，所以用一年來學習感覺戰線有點太長。題主你完全可以找本不錯的薄的資料結構與演算法書籍來盡快掌握基本的知識，然後去刷題，在刷題中學習鞏固，學以致用會讓你學的越來越快。 加公尺谷大資料老師 資料結構與演算法，可以說是計算機學科的重要基礎，怎麼才算學好了資料結構與演...