对于学习代码困难的人来说，应该如何学习代码比较合适？第1页

yongle-li-86 网友的相关建议:

我：啥是SVD？啥是广义逆？哦SVD啊，让我来看看Numerical Recipes。。。。。。。糟糕，这个部分还要看《矩阵计算》。。。。。。。不好，又要翻《高等代数》了。这个定理太专门，我的《矩阵论》放哪去了。。。。。。。指标对来对去整不明白，《具体数学》放哪了。。。。。。。好了，终于写出来一个O(N^3)的算法，但是太慢了，我要做一个500万 500万矩阵的问题，让我看看咋化成O(N log N)。。。。。。。。嗯，这里有个开源子程序，来自于地球上某角落的一个大学里一个课程大作业，估计能有用。。。。。。。糟糕！怎么Segmentation Fault了？（Debug一周后）我****！原来是我下载的子程序弄了一个全局变量跟我的变量名冲突了！赶紧把变量名改过来。。。。。。。咦怎么又死了？（又一周后）原来是字符串占用了浮点数的内存！唉还要改Module啊。。。。。。。咦这里有个现成的小程序？嗯？编译要用20年前的操作系统和18年前的Intel Fortran编译器，还要配合19年前的一个库函数，这个库函数在15年前已经停止更新，无法在现在的操作系统上用。。。。。。。谁来救救我。。。。。。。

本是为了整明白程序看点书，结果越看越迷糊。。。。。。。。

正好我课题组有两名新生加入。正在给他们培训。就在这里讲一点编程的学习方法。书是一定要读的，但是不可能“我先读一些书，学会了再编程”，永远是边学边用，滚动式学习。

先介绍一下我学习编程的历史。

我2004年底开始接触编程。之前都是小打小闹，比如用LOGO语言画个几何图形之类的。2003年大二，我们开了C语言，但是我竟然神奇的没有任何印象，可能是当年的SARS夺走了许多上课时间的原因。2004年有位老师从美国德州农机学院回国，负责讲授一门《计算化学》，实际上是半学期线性代数科普，

外加半学期Fortran编程小入门。当时书也不多，也没有上机的课时，这位老师在黑板上写伪代码和笔记本电脑操作相结合。当时还坐校车走遍了山东大学四个校区，寻找谭浩强写的一本Fortran参考书。我觉得学的还比较有兴趣，就自告奋勇去他课题组实习。正赶上寒假来临，老师提示了我学一些内容，就回安徽安庆老家过年去了。我寒假就没有回家，在泉城广场附近的书店逛了一下午，买了几本书，学习了一些理论知识。计有：

计算机操作系统

数据结构与算法

编译原理（龙书）

在电脑上练习了Linux一些基本操作和vi的用法。（当时我的笔记本电脑被盗，是在老师的办公室里用老师的电脑、他给我开的账号进行练习的）

开学一来，我跟老师说了我的假期收获，他问了我一些基本操作，发现我已经熟练，就告诉我要学习Intel编译器，并给我当年全国最先进的“联想深腾6800”账号（速度排全球第15名，我都觉得很了不起了。现在的无锡“太湖之光”曾经占据过全球第一宝座一年之久，祖国的科研实力真是今非昔比），叫我负责编制一些MPI程序。于是我又购买了若干本MPI的入门书籍（有一本深蓝色16开大本，和一本清华大学编写的），按照书中的例子开始编写程序。搞了几个月，这段科研经历随着我返回天津大学而结束。

这段时间我只关注算法的实现，由于书中有矩阵乘法、矩阵求逆的例子，我就照着书里的例子用Fortran编写出来，调试成功并测试速度即可。后来分布式存储和读写一直也没有完全搞明白，因为书中没有，网上的信息庞杂，进展有限。现在好像方便许多了。至少我一个同学已经学会，我有需要的时候咨询就好。

读研究生的时候，第一个小程序是利用一套基函数，求解一维束缚态本征值问题。这是一个纯粹计算的问题，虽然Morse势有解析解，但是我们假定不知道，用一组三角函数做为基，把求解薛定谔方程问题化为一个矩阵本征值问题。而求本征值这一步用MKL函数库进行，关键在于计算矩阵元、建立矩阵。（这就是计算物理的思路特点，跟教科书里什么级数解、解析解的思路是不一样的）这里暴露出来我的不足，往往公式推导不求甚解就开始编程，因为编程时反馈快，类似打游戏；而公式往往推一天，然后费去一大堆草稿纸，让我不想再抄一遍。这样导致编程的结果一直出错，对自信心打击很大。后来老实推导了程序，在师兄的建议下学了一些LaTeX，写出公式手册并打印出来，按手册编程，就一次通过。这时候我根本没有管子程序，所有的代码都在一个主程序里。

编程笔记类似上图这种。

秋季学期我选了四门大课：量子化学、高等量子力学、群论、谱学原理，累死。期末见到导师（导师半年中国半年美国），导师告诉我一个人的精力只能支撑一学期学明白两门课，我才反应过来是自己贪多嚼不烂了。转过年来学计算物理，在师兄的教导下开始培养子程序封装的意识，把某个特定的计算步骤写成子程序，一来是“一次干好一件事”（Q-Chem开发者之一邵逸汉教导我的名言），另外是可以反复调用，省力。

（邵逸汉博士现在已经从Q-Chem公司退休，加入了俄克拉荷马大学。欢迎同学们报考他的研究生）

再往后是痛感自己编程知识匮乏，正好组里有一本进口书，是师兄在香港买的，我就抱着啃了一段时间，了解了很多知识的同时，也感觉这时间花的不值，知识的增加并没有带来代码能力的增加。后来三年级的时候开始阅读一个大型程序AMBER的代码，把主要部分啃下来，这时候发现了许多业内人士的代码习惯，以及一些书里写了不少、但实际不怎么用的“白知识”（Neil Gaiman发明的词，跟White Noise类似，但属于信息）。这时候又花了两天时间过了一遍师兄买的那本书，觉得Fortran语言再没有什么神秘的了。后来自己又开发了子程序。当时还为方便的制作部分电荷（partial charge），制作了一些小程序，又获得了一些锻炼（这些小程序后来都没有继续开发，是因为自定义功能需求暴涨，我又没空）。

我在博士后阶段的编程能力又迎来了一次飞跃。这次是当时课题组需要使用一个Python的程序，只有我会一点Python，就硬着头皮上。成功使用这个程序发表了一两篇文章之后，导师又叫我读懂整个程序，然后读懂整个计算方法。一番折腾搞定之后，这三部曲就成了我现在学习新方法的三板斧：

速度弄一个现成的程序，做一个小例子，务求完整；
搞定整个程序的来龙去脉；
根据程序中的具体计算方法，进一步学会编制此程序用到的理论方法。

忠告：编程需要循序渐进，一开始不可能一口吃个胖子，也不能想读完一本程序的教科书，以后就再也不用看，就一直编程就好。

有益的思路是，

1.用一本最好是讲解用编程解决具体问题的书入门，最开始也不需要考虑子程序的问题，以实现想法为导向学习。此时解决了自己的问题就好，不必深究。

2. 随着经验的增加，已经不需要时时查询语法的时候，再尝试“重构”，把自己的程序拆成各个子程序的组合，每个子程序只做一件事情，搭积木一样解决手头的问题。

3. 然后再下载业内的程序进行阅读理解，体会常用的编程技巧。小技巧这东西每个研究方向都不一样，无法泛泛而谈，只有通过已有的程序来学习。比如AMBER里计算van der Waals势和力，是牺牲内存换取速度：

先算出因子、，然后计算每一项势能的时候就算一个平方、一个减法和一个乘法：

4. 出错的地方永远不是最难的，而是你觉得不可能错的地方。因为难懂的部分你会觉得恐怕是个挑战，下意识里就会仔细的编程，往往不会出错；而简单的部分，往往会让你觉得“飞龙骑脸怎么输？”然后就死了。。。。。。。我一个师弟曾经被检查出来i和j指标写反了，我今年给学生检查出来把3-秩张量当成矩阵来用，一次性少了不少分量，导致程序出错几个月，自己还查不出来错误所在。

5.要坚持检查中间结果。一个好习惯是把中间结果打印出来，跟你自己用计算器手算的结果对比，看看程序是不是像你想象的那样运行了。这一点至关重要，往往你想象不到的地方程序出错，只有用看上去最笨的方法才能检查出来。当然了，有人好像能熟练运用GDB之类的debuger，这是极好的；但是如果你技术不熟练，还不用手算，就永远也无法改正你的错误了。

6.导师的作用，是告诉你什么能做什么不能做，什么需要搞定，什么不用太花精力。Debug这种体力活还是要自己搞。

这里我推荐一个学习Julia编程的课程，是我的朋友朱强老师开设的，100%免费共享。

朱老师也是工作做的非常棒的一位导师，欢迎有志青年去报考他的研究生。而且学校地点也非常有吸引力哦。

最后感谢题主回复。友情赠送一张我制作的“量子地毯”^[1]（Python实现），祝题主享受编程每一天！

参考

^ Frank Grossmann, Theoretical Femtosecond Physics, 3rd ed. 2018

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