2019 年你读了哪些觉得比较好的计算机书籍？

2019 年，那一年我确实沉浸在阅读的乐趣里，也接触了不少让我受益匪浅的计算机书籍。说实话，要从一整年的阅读清单里挑出“最好”的几本，其实挺难的，因为每个阶段的需求不同，感触也会不一样。但如果非要说那些给我留下深刻印象、甚至影响了我之后学习和工作方向的，我想有这么几本，我来好好跟你聊聊。

1. 《深入理解计算机系统》（Computer Systems: A Programmer's Perspective）—— 再次回味，收获更多

这本书严格来说，我不是在 2019 年第一次读。但那一年，我第二次通读了它，而且是抱着解决一些具体编程难题和系统优化问题的目的去的。不得不说，这本书的价值是随着你的经验增长而不断增厚的。

我还记得第一次读的时候，更多的是被它构建的宏大计算机世界所震撼：从二进制到处理器，从内存到操作系统，再到链接器、运行时库……感觉就像是打开了一扇通往计算机底层运作的大门。当时的我，更多的是一种“哇，原来是这样”的惊叹。

到了 2019 年，我的编程经验已经积累了一些，对很多概念有了自己的理解。这次重读，我就能把书中的理论与实际经验联系起来。比如，关于缓存的工作原理，我不再只是记住“缓存能加速访问”，而是能结合自己写的代码，思考为什么某个循环会因为缓存不命中而效率低下，或者如何通过改变数据结构来优化缓存利用率。

书中的“程序员的视角”这一点真的太重要了。它不是一本教你如何写出“正确”代码的书，而是教你写出“高效”、“可控”、“可调试”代码的书。它让你明白，你写的每一行代码，最终都会被编译、链接、加载，运行在硬件之上，而这些底层的机制，都会直接影响到你的程序的性能和行为。

比如，讲到虚拟内存的部分，我当时正在处理一个内存占比较大的 C++ 项目。通过对书里关于内存管理、地址转换、页面置换算法的理解，我能更清晰地分析程序的内存占用情况，定位潜在的内存泄露，甚至尝试一些更底层的内存调优技巧。

还有关于并发和线程的部分，它讲解了各种同步机制，以及数据竞争的危害。结合当时我对多线程编程的一些模糊认识，这本书让我茅塞顿开，理解了为什么简单的加锁并不总是够用，为什么原子操作如此重要，以及如何避免一些棘手的并发 bug。

总的来说，《深入理解计算机系统》对我来说，就像一本字典，每一次翻阅都能找到新的解释和关联。2019 年的重读，让我对“知其所以然”有了更深的体会，也让我更加敬畏计算机这门学科的精妙。

2. 《算法导论》（Introduction to Algorithms）—— 理论的基石，实践的利器

这同样是一本“常青树”般的经典。虽然这本书名听起来有些枯燥，但它在我 2019 年的学习路径中扮演了极其重要的角色，尤其是在我开始涉足更复杂的算法和数据结构应用时。

2019 年，我开始更加深入地参与一些需要处理大量数据的项目，比如数据分析、图算法的应用等。这时，对算法的深刻理解就显得尤为重要。《算法导论》之所以强大，在于它的严谨性和全面性。它不只是告诉你“用什么算法”，而是告诉你“为什么这个算法是好的”，“它的最优性是如何证明的”，“在什么情况下这个算法可能存在问题”。

书中的每一个章节，都像是一个独立的数学证明题，清晰地阐述了某个算法的思想、伪代码、正确性证明、时间复杂度和空间复杂度分析。我记得当时对图算法的那部分印象特别深刻。不仅仅是学习了 Dijkstra 算法、FloydWarshall 算法，更重要的是理解了它们背后的贪心策略和动态规划思想。

对我来说，阅读《算法导论》最核心的价值在于它培养了一种“分析性思维”。当你面对一个问题时，不仅仅是想“我能用什么现成的库”，而是能去思考“这个问题本质上是什么类型的，它可以用什么模型来描述，然后在这个模型下，哪种算法是最适合的，它的效率如何”。

在那一年，我尝试着将书中学到的算法应用到实际问题中。例如，在做一个社交网络分析项目时，我利用书中学到的图遍历算法（如 BFS 和 DFS）来查找用户之间的连接路径，甚至尝试实现 PageRank 算法来评估用户的重要性。虽然实现过程中遇到了不少细节问题，但《算法导论》提供的扎实理论基础，让我能够 Debug 和优化，而不是仅仅停留在“不知道怎么做”的阶段。

而且，这本书不仅仅局限于常见的排序、查找算法，它还涉及了字符串匹配、计算几何、NP 完全性等很多我之前从未接触过的领域。这些知识拓展了我解决问题的视野，让我知道很多看似困难的问题，可能在计算机科学领域已经有了成熟的解决方案。

3. 《重构：改善既有代码的设计》（Refactoring: Improving the Design of Existing Code）—— 代码的“美容术”

如果说前两本是“内功心法”，那么《重构》就是“招式套路”，而且是那种能让你的代码“脱胎换骨”的套路。2019 年，我开始越来越体会到维护和迭代代码的挑战。写出能工作的代码是一回事，写出易于理解、易于修改、不易出错的代码，又是另一回事。《重构》给了我答案。

这本书的核心思想是通过一系列细致、安全的操作，逐步改进现有代码的设计，使其更清晰、更模块化、更易于维护。我特别喜欢书中列举的各种“重构手法”，比如“提取方法”、“将函数参数移到类中”、“用表达式重构条件表达式”等等。它们听起来可能很简单，但当你真正把它们应用到一团糟的代码中时，你会发现它们的力量。

在我工作的一个项目中，有一个模块的代码已经存在了很长时间，并且不断地有人在上面添加功能。结果就是，代码变得非常庞大、嵌套层级很深，理解起来非常吃力，每次修改都可能带来意想不到的 bug。

在阅读《重构》之后，我开始尝试着运用书中的方法来一点点地改进它。我先从最简单的“提取方法”开始，把一些长长的、重复的代码块抽离成独立的函数。这个过程虽然耗时，但每完成一步，代码的可读性都会有所提升，并且让我对代码的结构有了更清晰的认识。

书中的“在重构前编写测试”这一点我必须强调。它就像是重构的“安全网”。如果没有充分的测试覆盖，每一次重构都可能带来巨大的风险。2019 年，我开始有意识地为那些没有测试的代码编写单元测试，这不仅保护了我的重构过程，也让我对代码的质量有了更直观的把握。

《重构》不仅仅是一本关于代码的书，它更像是一种软件开发的哲学。它教会我如何看待和处理“遗留代码”，如何在一个持续进化的软件项目中保持代码的健康。这本书让我从一个“能写代码”的程序员，向一个“能管理好代码”的程序员迈进了一大步。

一些其他的收获和感悟：

除了这几本让我印象深刻的书，2019 年我也读了不少其他的好书，它们或多或少地对我产生了积极影响。比如，一些关于特定语言（如 Python、Go）的深入教程，让我对语言的特性有了更深的理解；一些关于分布式系统和网络编程的书籍，则帮助我构建了更强大的系统观。

但总的来说，这三本书给我的触动是最直接、最深远的。它们帮助我建立了扎实的计算机科学基础，提升了解决问题的能力，也让我对如何写出高质量的代码有了更清晰的认识。

阅读计算机书籍，对我而言，从来不是为了“学习”某个具体的技能，而是为了构建一个更完整、更深刻的认知体系。2019 年的那段阅读时光，就是我不断丰富和完善这个体系的过程。每读一本书，就像是在我的大脑里开辟了一个新的房间，里面摆放着各种工具和知识，等待着我去使用和探索。

可能我的讲述没有像一些“AI”那样结构化、模板化，但我希望你能感受到我分享时的真实想法和一点点心得。这些书，真的在我的学习和工作旅程中，起到了非常重要的作用。

网友意见

研二在读，下面列出一些我今年知道的和看到的感觉不错的书，有些书已经读完，有些只读了一部分，一开始我也就只是从ddia开始阅读，后面慢慢发现自己有不足的地方需要填补知识空缺，所以就找了其他书来看。

语言类

python源码剖析

这本书讲解了python2.5版本的cpython实现，大致分为3个部分，分别讲解了python中基本对象python虚拟机和python的runtime的实现和原理。个人感觉这本书可以帮助你理解python执行时候的行为，为什么代码会有这样的表现，比如python的LGB规则，python的垃圾回收，从源码实现上来看python，就会理解的更加深刻，而且从这本书你可以看到很多trick的C语言实现。

但这本书对应的python版本较低，python3的源码实现和2还是有很多不同的，建议参考着下面 python3的源码实现一起看。

数据库

数据库系统实现

实习了一阵子之后，发现自己好像不知道以后要做什么方向的工作了，偶尔间发现了pingcap的talent-plan瞬间被这家公司圈粉，开始做他们的线上教程，其中week2的作业需要阅读 数据库系统概念 可是这本书贼jb厚，而且每页的内容也很多，给人一种阅读恐惧感，后来发现了数据库系统实现这本书，页数不多，而且内容精简。

这本书不适合数据库初学者，前部分内容主要讲解数据库的底层实现，前半部分讲解数据库索引实现，join算法，数据库如何从物理层和逻辑层做执行优化。后半部分讲解数据库如何做容错和并发控制。

当然这本书的一些知识点也比较老了，没有讲解工业界数据库Mysql或者PostgreSQL的实现，所以下面推荐这本书。

MySQL技术内幕

这本书讲解Innodb存储引擎的实现，因为知识点有重复再加上在图书馆借的，我就只看了Innodb锁和事务的实现部分。填补了自己知识空缺的同时也惊叹于mysql的巧妙设计。

其实阅读这本的时候，我是在看极客时间的mysql45讲。

说实话，我其实挺反感网上一些付费教程，但是这个专栏，我真的是吹爆，阅读文章的时候给人一种停不下来的感觉，对于我这种菜鸟，就感觉知识在源源不断的流进我的大脑。专栏里的文章图文并茂，作者大大实力爆表，文章思路清晰易懂。绝对值得反复阅读，因为注册用户可以免费阅读4篇文章，所以我希望大家阅读一下 03 08 20 关于事务和幻读的讲解，尤其是幻读网上的一些博客一些作者都没搞清楚就写，简直误人子弟。还有就是第 21 节关于加锁原则的讲解，强烈安利大家阅读一下。感觉这个专栏可以配合着MySQL技术内幕一起阅读。

Redis设计与实现

这本书还没有看完，主要看了redis一些基本数据结构以及实现，这本书感觉是面试必看，看起来内容很多，但是主要是因为书中图片比较多，所以你会发现看起来很快，目前看到了RDB和AOF部分，之后会慢慢看下去，但是同样的是书籍对应的redis版本比较老，缺少很多新特性相关的分析。所以就买了下面这本书。

Redis 深度历险：核心原理与应用实践

这本书弥补了Redis设计与实现很多欠缺的地方，这本书讲了redis的HyperLogLog和GeoHash等新特性，而且注重实战，包括很多代码示例，教你如何进行客户端编程，而且最重要的是，文中还对比了redis cluster和codis的架构设计，讲解了如何使用redis实现分布式锁等等，简直就是面试宝典。书籍页数不多，但都是精华。

这里插一句话，网上关于redis实现分布式锁的文章良莠不齐，能找到一篇好文章实在不容易。

下面我就贴一个讲解关于redis分布式锁实现的文章，这篇文章分为上下两篇，主要是通过redis作者和DDIA作者关于reids分布式锁实现的争论来写的，很有意思。

分布式系统

数据密集型应用系统设计

DDIA神书，关键是读起来很爽，停不下来，感觉读书就喜欢这种感觉（可能是我太菜，知识点欠缺很多）其实关于数据库的事务部分我是看了这本书才真正理解的，这本书就像一个指南针一样，在这里你会看到一些你只知道名字的分布式相关的术语，而这本书会帮你把这些知识串起来，让你对分布式系统有个整体的概念。据小伙伴说这本书配合着6.824食用更佳，因为我只做了lab1，就不方便评价了，所以也推荐大家边阅读边写代码。希望所以接触后端开发的同学都能够读一遍。

操作系统

操作系统导论

建议大家看一下这位大佬的书评。

这本书的中文译名不是很好，不过翻译质量其实还可以，和我一样英语水平有限的同学可以买本中文版看一看，但是中文版有几个图画错了，感觉编辑也太不上心了，明明和原版的图画的很不一样。第366和367页的图都画错了，大家可以对照着英文版看一下。

作者很贴心的给出了书籍的pdf和课后作业以及代码。

在读这篇文章的时候和读DDIA一样，就一个字爽，书中的讲解通俗易懂，脉络清晰很适合用来回忆操作系统的知识点。在阅读这本书的时候，我也受启发写了一篇文章。

Docker容器与容器云

这本书刚开始看，讲解关于docker的实现原理，docker如何使用namespace cgroup实现一个容器，以及docker还存在的问题，之前一直以为会用就可以，但实际上如果搞懂了原理，会很好的帮助你使用。

还在阅读中的书籍

19年底吃土买了很多书，这些书都还在阅读中或者只写了个名字，先贴出来，等明年再回答。

这些就是我19年看的或者20年要继续读的书籍，之前一直在迷茫，原来是太菜了，眼界太狭隘，所以看不到自己的未来发展方向。但还好，因为现在我还知道有那么多知识需要我学习，需要我努力，希望也能帮到正在看这个回答的你。

我来回答一下本人在美国转专业学习计算机过程中使用过的14本特别有用的书籍，都是强推。

这些书都是经典，一年之内也不太可能全部看完，需要常读常新。阅读书籍是为了打基础，正所谓基础不牢，地动山摇。

大家不管是学习还是准备面试，良好的基础是一切的开端。我自己比较喜欢看书，这些书你不需要都看，感觉也没那么多时间全部看完。

我把他们分成几个类别：算法，数据结构，算法面试，系统设计，编程能力提高五个方面。接下来，每个方面我都会推荐其中特别适用的书。

首先是算法，算法和数据结构是计算机学习的基石。无论你学习计算机的任何方向，没有扎实的算法和数据结构，肯定学习起来就捉襟见肘了。

我自己非常喜欢的普林斯顿算法红宝书第四版，这本书是普林斯顿超级大神教授Robert Sedgewick的神作，该书还有配套的MOOC课程，以后有时间再写网课了。该书是特别棒的算法和数据结构的教程，全书提供Java的实现，而且大部分内容也放在了本书的配套网站上：https://algs4.cs.princeton.edu/home/ 本书的优点是会把算法详细的过程掰开揉碎地讲明白了。书里面有大量的配图，更不说配套网站上的ppt，简直就是艺术。一句话，1万分推荐。就一个缺点，没有讲动态规划（DP），所以我在下面也推荐一些涉及到DP的书籍。你认真读此书的话，会发现很多大公司的面试题就来自它的习题里面。

还有另外一本算法神作就是算法设计手册了。这一本则是把算法分类了，还提供了特别多适用的算法应用场景，让读者知其然，并知其所以然。这本书的数和图部分，还有递归回溯，是特别多人拍手称赞的地方，值得认真看三遍。这本书就讲了第一本里面遗憾缺失的DP。总之，这两本都是超级强推。

提到算法，肯定会提到算法圣经之算法导论，这本书是算法百科全书，优点是全，缺点是太全太厚，数学太多了。是很好的参考书，但不适合短期突击学习。感兴趣的读者可以挑战一下。

接下来的两本，可以当做是算法的课外读物，写得浅显易懂。刚开始学算法的小伙伴，可以先从他们着手，第一本其实是合集，叫Algorithms Illuminated。分三个部分：基础，图算法和数据结构，贪心算法和DP。该合集页数比较短，但是看完之后，对算法的理解肯定会加深不少。

第二本就是算法图解了，语言风趣，有比较多的插图。入门很合适。

最后一本算法书，名字就叫算法，作者还提供免费的教程，我个人觉得对面试帮助很大。因为里面讲解算法的思路，有点以题目为导向的感觉，其中递归和DP部分，让我有醍醐灌顶之感。

第二部分是数据结构，这里就推荐三本书，一本是Java，一本是Python。Java的就是鼎鼎大名的CS61B的课程推荐教程：Data Structures and Algorithms in Java。Python的也是一本畅销书：Problem Solving with Algorithms and Data Structures。

还有就是中文的《大话数据结构》，数据结构中文入门读物的不二选择。

第三部分是算法面试，第一本就是口口相传的Cracking the Coding Interview (CC189)。说实话，这本书入门勉勉强强，因为现在的算法面试已经远远不是这个难度系数了。但入门还是不错的。

现在比较适合的是这一本：Elements of Programming Interviews in Java：The Insiders' Guide。这本书比较赞的地方在于，每个题目会给读者抽丝剥茧，将题目讲得很细致，从brute force开始，一步步推导到最优化解，中间没有跳跃。这样的方式和面试很类似，因为面试过程中，你不一定立马就有最有解。你需要和面试官沟通，一步步走向胜利。

接下来是系统设计。现在的面试，尤其是比较资深的职位，说白了就是如果你跳槽的话，就会需要面系统设计。这里就推荐一本书：Designing Data-Intensive Applications。

最后来看看编程能力提高方面。这个方面的话，你如果是Java玩家，这本Effective Java你肯定是需要熟读的了。Josh Block是Java语言开发的超级大牛，业界都在推荐。跟着大牛来一波不会错的。

下面的两本就是有关程序员素养培养方面的书籍了。程序开发的方方面面都会涉及到。也都是超级出名的书：Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship 以及 Code Complete : A Practical Handbook of Software Construction, Second Edition。

再来更新两本，一本C++ primer，C++入门必备书籍：

一本计算机基础知识加强和提高必备，人人首推的CSAPP（Computer Systems: A Programmer's Perspective）：

想提高自己的编程思维和能力，光靠看书肯定不行，否则就有点纸上谈兵的味道了。我个人是主要做网页开发方面。我经常使用下面这些平台来训练自己的动手编程和项目能力。

第一个是项目提升

具体请参考这个回答：java框架学习方向以及顺序？ - 穷码农的回答 - 知乎

第二方面是算法训练和加强

光学不练，算法是学不会的。

所以推荐一些好的刷算法和数据结构平台，当然也是为了找工作面试做准备咯。

LeetCode。

这是现在刷题找工作最热门的网站了。

但LeetCode现在题目也太多了，一共1200+了。全刷完没必要，也不高效，所以推荐看下面的回答：

2. Educative

他家最最出名的还是这门Grokking the System Design Interview, 但凡提到准备系统设计，这门课都上入门必推的：

还有这门算法课：

这门课程是一个算法总结提高的课程，它把算法面试中可能遇到的题分成了各种模式，每类题各个击破。

（如果你需要上面这些算法课程，那么你可以使用 awesome-developer 的折扣码获得网站所有课程的额外15%off！上面的折扣码针对单独购买所有课程有效。单独买课的折扣码有效期最后两周，大约到2021年1月22号左右。

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比如有最经典的sliding window模式，Two pointers模式，快慢指针模式，合并intervals模式，cyclic sort模式，in-place翻转链表模式，树上的BFS，树上的DFS，双Heaps模式，subsets模式，二分法变种，Top K模式，多路模式（K-ways），0/1背包，拓扑排序。

需要的小伙伴就去来一波吧！

以上。

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