在正式讨论之前，我想先问两个问题：
- 程序员应该具备的基础知识指的是什么？
- 计算机领域的基础指的又是什么？
举个例子，C 罗一脚把球踢进了对方的球门，这充分体现了物体之间的作用是相互的，所以足球运动的基础是物理学。
你觉得这句话有什么问题吗？要我说，上述的讨论脱离了 Context，翻译成中文是 “上下文”。
那什么是上下文呢？比如某场足球比赛，大家纷纷讨论 C 罗射门进球，这个话题讨论的其实是他高超的球技。
计算机领域也是一样，上下文指的是计算的背景和环境。我们说一个应用架构好，体现了程序员高超的应用开发能力。既然是应用开发能力，那么它的基础就不应该是电子和数学。程序员写程序，程序经过编译后变成应用，应用执行起来就是进程。
在日常生活里，用户浏览网页时看到的是图形，用鼠标点按钮的背后是显卡和中断；用户以为自己每天使用的是应用，实则是进程；用户模糊地知道，连麦是把光电信号传输过去，而程序员明确地知道，用户通过网络协议传输了二进制数据；用户以为通过微信就可以直接把消息发给张三，但其实消息首先到达的是微信服务器。
如果你是一名程序员，会很清楚地知道以上这些 “表象” 背后的“实质”，这便是程序员的基础知识。
大部分工程师的基础知识掌握得并不扎实。
程序员学好基础知识，是为了更好地开发应用、开发服务。相信你也听过，大牛们常对小年轻们说，要 “打牢基础”，但是你现在可能还不知道所谓的基础有哪些，
基础知识，就好像是瓦纳大陆中构造整个世界的七种元素一样，有独自的能力，又可以互相反应。因此，学好计算机领域的基础知识，你会受到更多大厂的青睐，遇到更好的机遇，拿到含金量更高的 Offer。特别是别人在你的项目中，也会感叹这精妙的设计和扎实的内功。
那么接下来我们就具体聊聊，构成应用程序的 7 种基本元素——也就是大牛们所说的 “基础”，关于如何 “打牢”，不要急，你也能从下文中找到答案。
讲述的是计算机是什么？计算是怎么回事？硬件如何为应用提供计算？作为工程师你只需要了解核心知识即可，其实计算机组成原理中涉及很多有趣的常识问题，比如能不能写一个程序判断计算机是不是开机状态？
操作系统对于我们最大的实践意义是：如何合理规划应用的生命周期以及资源使用，比如如何处理高并发、如何提升系统的稳定性、如何节约硬件成本等。具体来说学好操作系统，在写应用、服务的时候，就可以对 CPU、磁盘、内存、网络等资源进行合理规划，达到较高的利用率。所以，每个应用开发者都需要重视这块知识。
如果你想了解数据库、分布式文件系统、协程的底层实现，都可以从这门课开始了解……
计算机网络讲的是应用之间如何进行通信、如何设计应用之间的契约，形成稳定、高效、规范的协作关系（也就是协议）；并通过优化网络的性能，最终节省成本或者让用户满意。比如你：
- 为了让页面秒开、服务秒回，做出的所有的努力；
- 为了优化网络传输细节，去调整 TCP 的滑动窗口；
- 为了提升网络的吞吐量、减少延迟，去开启多路复用能力；
- 为了避免 Downtime，去调整网络的连接池和线程数；
- 为了开发某个应用，尝试去理解一些应用层协议，比如 SSH、RTCP、HTTP2.0， MQTT 等；
- 为了做好日常开发，去理解一些基本概念，比如 DNS、CDN、NAT、IPv4/6 等。
今天，计算机网络已经成为应用提供价值最重要的一环。
自从人们可以上网浏览图片后，逐渐吸引了大量人去冲浪。从互联网起步，到今天几十亿个网站，全球 40 亿网民数量，也就经历了短短几十年。我们的生活被外卖、电商、社交、游戏、娱乐、短视频、金融、电影改变，而这些服务都离不开网络。
对于我这样的 80 后，刚好完整地感受了这种变化。Web 1.0 时代，我还在浏览门户网站；Web 2.0 时代，我们已经将实体关系搬到了网络上；到了 Web 3.0 时代，计算机技术开始通过网络调度人和设备，为实体分配任务，比如滴滴调度专车司机、美团调度外卖配送员。
有人说这是互联网下半场的表现，而事实上虚拟现实、智能硬件、自动驾驶的时代，都还没有到来，行业发展仍需要大量的优质人才。
学完计算机组成原理、操作系统、计算机网络这 3 部分知识，你所学的基础就形成了一个完整的闭环。此时你对硬件、软件的理解，对性能、缓存的理解，都会更进一步。这些看似独立的知识实则相辅相成，比如：
- 学习网络知识能够让你更深入地看到操作系统的 I/O 和线程模型；
- 学习操作系统会看到对网络的监控、故障排查、端口、CPU 和内存的使用；
- ……
因此，弄清知识之间的内在联系，更有助于形成合力构建自己的知识体系，帮助你成为优秀的工程师、架构师。
算法和数据结构是两种科学，但是又彼此相互关联。算法是一个计算过程，数据结构是数据的组织方式。无论是计算过程还是数据的组织，我们都需要一个优化的方式——这就是算法和数据结构讨论的问题。
一个问题，有很多种解决方案，那么你想不想知道最优解是什么？虽然在给定资源的条件下，只要资源没有耗尽，问题得到解决，让用户满意，就不需要最优方案——比如最低的延迟、最少的计算时间、最大的空间利用率。
但是用户的满意有尽头吗？答案必然是没有。
图形学讨论的是应用和人之间的交互桥梁。有同学会问，那我不开发带图形的应用，只开发后端服务，还需要学习图形学吗？
我只能说，如果你对未来的世界，比如电影、VR、AR、虚拟世界、自动驾驶等充满好奇和期待， 可以尝试学一下这门课。特别是想学 AI 的同学，要知道，深度学习把数据看作图片，让 AI 下棋，你以为它在思考，其实它只是从很多图形中找到概率特征。
编程不是算法，编程是语言。语言研究的是怎么表达得更清楚。中国自古有信、达、雅的说法，编程也是这样。算法是解决某个实际问题的计算步骤，研究如何让这个计算步骤以最小的代价实现。而编程研究的是怎么用程序表达，阅读起来更方便、维护起来更简单，代码本身就像注释一样清楚。
这是 7 种元素中，最重要，也是最难的一门科学。其他 6 种元素（基础知识），工程师往往学到一定程度，够用就行，而编程的技艺则需要一直深入学习、不断探索。
在没有学习这门课程前，想深入任何一门计算机语言的底层，都会有相当大的难度。编译原理讲述的是程序语言如何被实现、源代码又如何被编译成应用。比如你想了解 JVM、V8 等引擎；想了解 Go/C++ 的编译器，从编译原理学起是不错的选择。
当然，对于应用开发者而言，编译原理提供的最大价值，就是用元编程技术设计自己的领域专有语言，从语言层面降低研发成本、提高交付效率。长此以往，还会发现系统有一些额外的能力是你之前没有想到的。比如 C++ 之父看到有个年轻人用自己设计的 C++ 模板在编译阶段计算圆周率，这就是他万万没有想到的额外能力，这种能力被称为模板元编程。
7 种元素是组成应用的 7 种基本科学。但不得不说，学习这 7 种元素还是非常耗时耗力的，需要非常有耐心，循序渐进，反复多遍去学习。