一、數據結構與算法

這是編程的“靈魂”，決定了你寫出的代碼是否高效、優雅。

學什麼？

數據結構：組織和存儲數據的方式。

線性結構：數組、鏈表、棧、隊列。

樹形結構：二叉樹、二叉搜索樹、堆、AVL樹、B樹。

圖形結構：圖的各種表示方法和遍歷算法。

哈希表：通過Key直接訪問Value的數據結構。

算法：解決問題的步驟和方法。

基本算法：排序（冒泡、快排、歸併）、查找（順序、二分）。

算法思想：遞歸、分治、貪心、動態規劃、回溯。

複雜度分析：大O表示法，用於衡量算法的時間和空間效率。

為什麼重要？

面試必考：幾乎所有技術面試的核心環節。

寫出好代碼：比如，在100萬條數據中查找，用循環（O(n)）可能需要幾分鐘，而用二分查找（O(log n)）可能只需要幾十次比較。

解決問題的基礎：很多實際問題都能抽象成數據結構或算法問題。

二、計算機網絡

理解互聯網是如何運作的，它是程序之間“溝通的橋樑”。

學什麼？

網絡模型：理解經典的OSI七層模型和實用的TCP/IP四層/五層模型。

核心協議：

HTTP/HTTPS：Web開發的基石，必須掌握協議方法、狀態碼、報文頭、Cookie/Session等。

TCP/UDP：TCP的三次握手、四次揮手、可靠傳輸機制；UDP的簡單高效。

IP/ICMP/DNS：IP地址、子網劃分、DNS域名解析過程。

關鍵概念：Socket編程、GET/POST區別、CDN、網絡安全（CSRF，XSS）基礎。

為什麼重要？

日常工作的基礎：無論是做前端、後端還是運維，都需要處理網絡請求、調試接口、部署上線。

面試經典問題：“從瀏覽器輸入網址到顯示頁面，中間發生了什麼？” 這個問題涵蓋了幾乎全部網絡知識。

排查問題：當出現“網絡錯誤”、“連接超時”時，懂得網絡原理能幫你快速定位問題。

三、操作系統

理解你寫的程序是如何在計算機上被管理和執行的。

學什麼？

進程與線程：進程是資源分配的單位，線程是CPU調度的單位。理解它們的區別、通信/同步方式（管道、消息隊列、信號量、鎖）。

內存管理：虛擬內存、分頁、分段，以及為什麼程序可以使用比物理內存更大的地址空間。

文件系統：文件是如何在磁盤上存儲和管理的。

I/O管理：同步/異步I/O、阻塞/非阻塞I/O。

實踐平台：Linux。學習常用的命令行操作、文件權限、進程管理，並理解其體系結構。

為什麼重要？

理解程序運行環境：讓你明白你的代碼在運行時，底層發生了什麼。

解決性能問題：當程序出現內存泄漏、CPU佔用過高、死鎖時，操作系統知識是排查問題的關鍵。

Linux是IT世界的基石：絕大多數服務器都運行在Linux上，必須熟練使用。

四、數據庫系統

理解如何高效、可靠地存儲和管理數據。

學什麼？

SQL語言：熟練編寫複雜的查詢語句（DML），以及數據定義（DDL）和數據控制（DCL）。

數據庫理論：

事務：ACID屬性（原子性、一致性、隔離性、持久性）。

索引：索引的原理（如B+樹）、為什麼能加速查詢、何時該創建索引。

範式：數據庫設計規範，減少數據冗餘。

鎖機制：保證併發操作下的數據一致性。

數據庫類型：

關係型數據庫：MySQL、PostgreSQL。是學習的重點。

非關係型數據庫：Redis（內存鍵值數據庫）、MongoDB（文檔數據庫）。瞭解其使用場景。

為什麼重要？

數據是核心：絕大多數應用都是對數據的增刪改查。

優化查詢性能：懂得索引和SQL優化，能讓你的應用從幾秒的等待變成毫秒級響應。

保證數據正確性：在銀行轉賬、商品下單等場景下，事務機制是數據不出錯的保障。

學習建議

不要貪多嚼不爛：先掌握每個部分的核心概念，不必一開始就鑽牛角尖。

理論結合實踐：

學數據結構，就用手把鏈表、樹實現一遍。

學網絡，就用代碼寫一個簡單的Socket通信。

學操作系統，就在Linux上多折騰，寫腳本管理進程。

學數據庫，就自己建表，寫複雜的SQL查詢，嘗試優化。

循序漸進：推薦的學習順序是 數據結構與算法 → 操作系統 → 計算機網絡 → 數據庫系統。它們之間有一定關聯，但這個順序比較平滑。

記住，把這些基礎打牢，你在技術的道路上才能走得更遠、更穩，而不是僅僅做一個“API調用工程師”。 當你基礎紮實後，學習任何上層框架和技術都會感覺輕而易舉。