计算机科学的分类有多么复杂？

计算机科学的分类，与其说复杂，不如说它像一个不断扩张的宇宙，每一天都有新的星系诞生。要给它一个清晰、静态的划分，那简直比捕捉光线还要困难。它不是一套固定的教条，而是一门生长的学科，它触及的领域越来越广，也越来越深。

想象一下，我们不是在描绘一个整齐划一的城市蓝图，而是在观察一个充满活力的生态系统。各种理论、技术、应用相互交织，互相影响，有时候甚至是互相渗透。而且，不同的人、不同的机构，出于不同的目的，可能会采用不同的视角来“分类”。

核心的基石：理论的脉络

最基础的，当然是那些奠定计算机科学根基的理论分支。

计算理论（Theory of Computation）: 这是计算机科学的“物理定律”。它探讨的是“什么可以被计算？”、“如何高效地计算？”、“计算的能力和局限性是什么？”。在这里，你会遇到图灵机、可计算性、复杂度理论（P vs NP问题就出自这里）、自动机理论等等。这些概念听起来抽象，但它们是设计所有算法和理解计算机能力边界的基石。
算法与数据结构（Algorithms and Data Structures）: 这是计算理论的“工程应用”。知道什么是可以计算的，接下来就要研究如何高效地进行计算。数据结构是组织信息的方式（比如链表、树、图、哈希表），算法则是处理这些信息的操作步骤（比如排序、搜索、图遍历）。一个好的数据结构和算法组合，能让你的程序快如闪电，反之则可能慢如蜗牛。
编程语言理论（Programming Language Theory）: 计算机需要指令，而编程语言就是我们与计算机沟通的桥梁。这个领域研究的是编程语言的设计、实现、分析和验证。它包含了编译原理、类型系统、形式语义等等。为何有些语言更适合写操作系统，有些更适合做数据分析？语言设计背后的理论解释了这一切。

计算机的“身体”：硬件与系统

光有理论不行，还需要有载体来执行。

计算机体系结构（Computer Architecture）: 这就像是计算机的“解剖学”。它研究如何设计计算机硬件，包括CPU的设计、内存管理、指令集架构、输入输出系统等。你买的电脑，其核心性能很大程度上取决于其体系结构。
操作系统（Operating Systems）: 操作系统是计算机的“心脏和大脑”。它负责管理计算机的硬件资源（CPU、内存、磁盘），提供一个平台让应用程序运行。进程管理、内存管理、文件系统、设备驱动程序都是操作系统的核心组成部分。
计算机网络（Computer Networks）: 现代计算离不开连接。这个领域研究的是如何让计算机之间互相通信，包括网络协议（TCP/IP、HTTP）、网络拓扑、网络安全、分布式系统等。互联网的运行，正是无数网络技术协同作用的结果。

让计算机“思考”：智能与数据

随着计算能力的增强，我们开始尝试让计算机模仿甚至超越人类的智能。

人工智能（Artificial Intelligence, AI）: 这是计算机科学中最热门的领域之一。它研究如何让机器具备感知、理解、推理、学习和解决问题的能力。机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）、自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）、计算机视觉（Computer Vision）、机器人学（Robotics）都是AI下的重要分支。
数据科学与数据库（Data Science and Databases）: 如今我们身处数据的海洋。数据科学关注的是如何从海量数据中提取有价值的信息和知识。数据库系统是存储、管理和检索这些数据的关键技术。这包括关系型数据库、NoSQL数据库、数据挖掘、数据可视化等。
机器学习（Machine Learning）: 作为AI的一个核心分支，它让计算机能够从数据中学习，而不是被显式地编程。监督学习、无监督学习、强化学习是其主要范畴。

计算机的“应用”：让技术落地

理论和系统最终要服务于人类的需求，于是有了各种各样的应用领域。

软件工程（Software Engineering）: 这是关于如何系统地、高效地开发高质量软件的学科。它关注软件开发的生命周期，包括需求分析、设计、实现、测试、维护等。这就像是计算机世界的“建筑学”和“项目管理”。
图形学与可视化（Computer Graphics and Visualization）: 这让计算机能够处理图像和视频，创造出逼真的三维世界，或者将复杂的数据以直观的方式呈现出来。电影特效、游戏、科学可视化都离不开图形学。
人机交互（HumanComputer Interaction, HCI）: 这是一个研究如何让计算机更容易、更愉悦地被人类使用的领域。它关注用户界面设计、可用性测试、用户体验研究。
安全与隐私（Security and Privacy）: 随着计算的普及，保护信息和系统免受攻击变得至关重要。这个领域研究加密技术、网络安全、身份认证、隐私保护算法等。
分布式系统（Distributed Systems）: 现代许多应用都运行在多台计算机组成的网络上。这个领域研究如何协调和管理这些分布式的资源，保证其可靠性、可扩展性和容错性。云计算、大数据处理都属于这一范畴。

交叉与融合：不断延展的边界

最让人觉得“复杂”的，恰恰是这些领域之间的边界越来越模糊。

生物信息学（Bioinformatics）: 计算机科学与生物学交叉，利用计算方法分析生物数据。
计算金融（Computational Finance）: 将计算机算法应用于金融建模和交易。
计算社会学（Computational Social Science）: 用计算方法研究社会现象。
量子计算（Quantum Computing）: 这是一个新兴领域，探索利用量子力学原理进行计算，有望解决传统计算机无法解决的问题。

为什么说它“复杂”？

1. 跨学科性强: 计算机科学是“科学”，但它又与数学、工程学、物理学、心理学、社会学等众多学科有着千丝万缕的联系。
2. 技术迭代快: 新的理论、新的算法、新的硬件、新的应用层出不穷。今天你学到的“前沿”技术，可能几年后就成了基础知识。
3. 研究视角多元: 同一个问题，可以从理论层面、系统层面、应用层面、甚至人因层面去研究。
4. 不断涌现的新领域: 就像前面提到的量子计算、AI的飞速发展，都在不断拓展计算机科学的边界，创造新的子领域。

所以，要理解计算机科学的分类，更像是理解一棵不断生长、枝繁叶茂的大树。你可以关注它的主干（理论），了解它的枝条（系统），欣赏它的花朵（应用），但更重要的是理解它整体的生命力和生长逻辑。它不是一个静态的表格，而是一个动态的知识体系，永远在吸收新的养分，生长出新的方向。

网友意见

一、wiki分类

按照wiki上的分类，计算机科学可分为以下三类^[1]

1. 理论计算机科学（Theoretical computer science）

Theory of computation：计算理论

Information and coding theory：信息与编码理论

Data structures and algorithms：数据结构与算法

Programming language theory and formal methods：程序设计语言理论与形式化方法

2. 计算机系统和计算过程（Computer systems and computational processes）

Artificial intelligence：人工智能

Computer architecture and organization：计算机体系结构

Concurrent, parallel and distributed computing：并发，并行和分布式计算

Computer networks：计算机网络

Computer security and cryptography：计算机安全与密码学

Databases and data mining：数据库与数据挖掘

Computer graphics and visualization：计算机图形与可视化

Image and sound processing：图像与声音处理

3. 应用计算机科学（Applied computer science）

Computational science, finance and engineering：计算科学、金融与工程

Social computing and human–computer interaction：社交计算和人机互动

Software engineering：软件工程

二、ACM分类

ACM有1964、1991、1998和2012四个版本，这里参考最新的：The 2012 ACM Computing Classification System^[2]

完整分类如下：

General and reference

Hardware

Computer systems organization

Networks

Software and its engineering

Theory of computation

Mathematics of computing

Information systems

Security and privacy

• Formal methods and theory of security
• Security services
• Intrusion/anomaly detection and malware mitigation
• Security in hardware
• Systems security
• Network security
• Database and storage security
• Software and application security
• Human and societal aspects of security and privacy
• Cryptography

Human-centered computing

Computing methodologies

Applied computing

Social and professional topics

这里面的每一项，实际上都包含着更多具体的细分学科，我在AMC分类里列举了Security and privacy 下面的细分学科，之后会完善其它方向的分类。

另外，知乎没有办法设置三级标题，属实有点不方便了

参考

1. ^wiki分类 https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science#Programming_language_theory_and_formal_methods
2. ^ACM计算机分类 https://www.acm.org/publications/class-2012

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