所以，学习不是努力读更多的书，盲目追求阅读的速度和数量，这会让人产生低层次的勤奋和成长的感觉，这只是在使蛮力。要思辨，要践行，要总结和归纳，否则，你只是在机械地重复某件事，而不会有质的成长的。

一、端正学习态度===================

浅度学习和深度学习

老实说，对于当前这个社会：

大多数人的信息渠道都被微信朋友圈、微博、知乎、今日头条、抖音占据着。这些信息渠道中有营养的信息少之又少。
大多数公司都是实行类似于 996 这样的加班文化，在透支和消耗着下一代年轻人，让他们成长不起来。
因为国内互联网访问不通畅，加上英文水平受限，所以，大多数人根本没法获取到国外的第一手信息。
快餐文化盛行，绝大多数人都急于速成，心态比较浮燥，对事物不求甚解。

所以，你看，在这种环境下，你根本不需要努力的。你只需要踏实一点，像以前那样看书，看英文资料，你只需要正常学习，根本不用努力，就可以超过你身边的绝大多数人。

我们整个世界进入了前所未有的信息爆炸时代，人们担忧的不再是无知识可学，而是有学不完的知识。而且时代的节奏变得越来越快，你可能再也不像 20 年前，可以沉着优雅平和地泡上一杯茶，坐在一个远离喧嚣的环境下，认认真真地看本书。这个时代，你再也不会有大块大块的时间，你的时间都被打成碎片了，不知不觉你也成为了快餐文化的拥趸……

在这样一个时代下，种种迹象表明，快速、简单、轻松的方式给人带来的快感更强烈，而高层次的思考、思辨和逻辑则被这些频度高的快餐信息感所弱化。于是，商家们看到了其中的商机，看到了如何在这样的时代里怎么治愈这些人在学习上的焦虑，他们在想方设法地用一些手段推出各种代读、领读和听读类产品，让人们可以在短时间内体会到轻松获取知识的快感，并产生勤奋好学和成长的幻觉。

这些所谓的“快餐文化”可以让你有短暂的满足感，但是无法让你有更深层次的思考和把知识转换成自己的技能的有效路径，因为那些都是需要大量时间和精力的付出，不符合现代人的生活节奏。人们开始在朋友圈、公众号、得到等这样的地方进行学习，导致他们越学越焦虑，越学越浮燥，越学越不会思考。于是，他们成了“什么都懂，但依然过不好这一生”的状态。

只要你注意观察，就会发现，少数的精英人士，他们在训练自己获取知识的能力，他们到源头查看第一手的资料，然后，深度钻研，并通过自己的思考后，生产更好的内容。而绝大部分受众享受轻度学习，消费内容。

扫描二维码关注公众号，回复： 13505423 查看本文章

你有没有发现，在知识的领域也有阶层之分，那些长期在底层知识阶层的人，需要等着高层的人来喂养，他们长期陷于各种谣言和不准确的信息环境中，于是就导致错误或幼稚的认知，并习惯于那些不费劲儿的轻度学习方式，从而一点点地丧失了深度学习的独立思考能力，从而再也没有能力打破知识阶层的限制，被困在认知底层翻不了身。

可见深度学习十分重要，但应该怎样进行深度学习呢？下面几点是关键。

高质量的信息源和第一手的知识。
把知识连成地图，将自己的理解反述出来。
不断地反思和思辨，与不同年龄段的人讨论。
举一反三，并践行之，把知识转换成技能。

换言之，学习有三个步骤。

知识采集。信息源是非常重要的，获取信息源头、破解表面信息的内在本质、多方数据印证，是这个步骤的关键。
知识缝合。所谓缝合就是把信息组织起来，成为结构体的知识。这里，连接记忆，逻辑推理，知识梳理是很重要的三部分。
技能转换。通过举一反三、实践和练习，以及传授教导，把知识转化成自己的技能。这种技能可以让你进入更高的阶层。

我觉得这是任何人都是可以做到的，就是看你想不想做了。

此外，在正式开始讲如何学习之前，让我先说一些关于学习的观点，这是在为后面的那些学习方法和技巧做提纲挈领的铺垫。

学习是为了找到方法

学习不仅仅是为了找到答案，而更是为了找到方法。很多时候，尤其是中国的学生，他们在整个学生时代都喜欢死记硬背，因为他们只有一个 KPI，那就是在考试中取得好成绩，所以，死记硬背或题海战术成了他们的学习习惯。然而，在知识的海洋中，答案太多了，你是记不住那么多答案的。

只有掌握解题的思路和方法，你才算得上拥有解决问题的能力。所有的练习，所有的答案，其实都是在引导你去寻找一种“以不变应万变”的方法或能力。在这种能力下，你不需要知道答案，因为你可以用这种方法很快找到答案，找到解，甚至可以通过这样的方式找到最优解或最优雅的答案。

这就好像，你要去登一座山，一种方法是通过别人修好的路爬上去，一种是通过自己的技能找到路（或是自己修一条路）爬上去。也就是说，需要有路才爬得上山的人，和没有路能造路的人相比，后者的能力就会比前者大得多得多。所以，学习是为了找到通往答案的路径和方法，是为了拥有无师自通的能力。

学习是为了找到原理

学习不仅仅是为了知道，而更是为了思考和理解。在学习的过程中，我们不是为了知道某个事的表面是什么，而是要通过表象去探索其内在的本质和原理。真正的学习，从来都不是很轻松的，而是那种你知道得越多，你的问题就会越多，你的问题越多，你就会思考得越多，你思考得越多，你就会越觉得自己知道得少，于是你就会想要了解更多。如此循环，是这么一种螺旋上升上下求索的状态。

但是，这种循环，会在你理解了某个关键知识点后一下子把所有的知识全部融会贯通，让你赫然开朗，此时的那种感觉是非常美妙而难以言语的。在学习的过程中，我们要不断地问自己，这个技术出现的初衷是什么？是要解决什么样的问题？为什么那个问题要用这种方法解？为什么不能用别的方法解？为什么不能简单一些？……

这些问题都会驱使你像一个侦探一样去探索背后的事实和真相，并在不断的思考中一点一点地理解整个事情的内在本质、逻辑和原理。一旦理解和掌握了这些本质的东西，你就会发现，整个复杂多变的世界在变得越来越简单。你就好像找到了所有问题的最终答案似的，一通百通了。

学习是为了了解自己

学习不仅仅是为了开拓眼界，而更是为了找到自己的未知，为了了解自己。英文中有句话叫：You do not know what you do not know，可以翻译为：你不知道你不知道的东西。也就是说，你永远不会去学习你不知道其存在的东西。就好像你永远 Google 不出来你不知道的事，因为对于你不知道的事，你不知道用什么样的关键词，你不知道关键词，你就找不到你想要的知识。

这个世界上有很多东西是你不知道的，所以，学习可以让你知道自己不知道的东西。只有当我们知道有自己不知道的东西，我们才会知道我们要学什么。所以，我们要多走出去，与不同的人交流，与比自己聪明的人共事，你才会知道自己的短板和缺失，才会反过来审视和分析自己，从而明白如何提升自己。

山外有山，楼外有楼，人活着最怕的就是坐井观天，自以为是。因为这样一来，你的大脑会封闭起来，你会开始不接受新的东西，你的发展也就到了天花板。开拓眼界的目的就是发现自己的不足和上升空间，从而才能让自己成长。

学习是为了改变自己

学习不仅仅是为了成长，而更是为了改变自己。很多时候，我们觉得学习是为了自己的成长，但是其实，学习是为了改变自己，然后才能获得成长。为什么这么说呢？我们知道，人都是有直觉的，但如果人的直觉真的靠谱，那么我们就不需要学习了。而学习就是为了告诉我们，我们的很多直觉或是思维方式是不对的，不好的，不科学的。

只有做出了改变后，我们才能够获得更好的成长。你可以回顾一下自己的成长经历，哪一次你有质的成长时，不是因为你突然间开窍了，开始用一种更有效率、更科学、更系统的方式做事，然后让你达到了更高的地方。不是吗？当你学习了乘法以后，在很多场景下，就不需要用加法来统计了，你可以使用乘法来数数，效率提升百倍。

当你有一天知道了逻辑中的充要条件或是因果关系后，你会发现使用这样的方式来思考问题时，你比以往更接近问题的真相。学习是为了改变自己的思考方式，改变自己的思维方式，改变自己与生俱来的那些垃圾和低效的算法。总之，学习让我们改变自己，行动和践行，反思和改善，从而获得成长。

小结

总结一下今天的内容。首先，学习是一件“逆人性”的事，就像锻炼身体一样，需要人持续付出，但会让人痛苦，并随时可能找理由放弃。如果你不能克服自己 DNA 中的弱点，不能端正自己的态度，不能自律，不能坚持，不能举一反三，不能不断追问等，那么，无论有多好的方法，你都不可能学好。因此，有正确的态度很重要。

此外，还要拥有正确的学习观念：学习不仅仅是为了找到答案，而更是为了找到方法；学习不仅仅是为了知道，而更是为了思考和理解；学习不仅仅是为了开拓眼界，而更是为了找到自己的未知，为了了解自己；学习不仅仅是为了成长，而更是为了改变自己，改变自己的思考方式，改变自己的思维方式，改变自己与生俱来的那些垃圾和低效的算法。

端正的学习态度和正确的学习观念，是高效学习的第一步，拥有这两者一定可以让你事半功倍。

二、源头、原理和知识地图===================

挑选知识和信息源

还是我在《程序员练级攻略》中说的那样，英文对于我们来说至关重要，尤其是对于计算机知识来说。如果你觉得用百度搜中文关键词就可以找到自己想要的知识，那么你一定远远落后于这个时代了。如果你用 Google 英文关键词可以找到自己想要的知识，那么你算是能跟得上这个时代。如果你能在社区里跟社区里的大牛交流得到答案，那么你算是领先于这个时代了。

所以，我认为你的信息源要有下面几个特质。

应该是第一手资料，不是被别人理解过、消化过的二手资料。尤其对于知识性的东西来说，更是这样。应该是原汁原味的，不应该是被添油加醋的。
应该是有佐证、有数据、有引用的，或是有权威人士或大公司生产系统背书的资料。应该是被时间和实践检验过的，或是小心求证过的，不是拍脑袋野路子或是道听途说出来的资料。
应该是加入了一些自己的经验和思考，可以引发人深思的，是所谓信息的密集很大的文章。

顺便说一句，我发现 Medium 上的文章质量比较高，很多文章都 Google 到了 Medium 上。

我在《程序员练级攻略》后期的文章中罗列了很多文章资源，有的读者很不能理解，他们觉得我多少应该导读一下或是写上一些自己的想法，而不是只是简单地罗列出来。这里请允许我辩解一下，我之所以这样做，并不是因为偷懒，我完全可以把这些信息资料全部隐藏起来，翻译也好，搬运也好，导读也好，自己消化完后再写出来。那么，我可以写出多少个专栏来？

我觉得，只要我有时间，极客时间上的所有专栏都不用写了，我一个人就 OK 了。我可以写得又快又好，而且超出所有的人。那我可以挣到很多钱。但我不想这样，我想把我读过的好的文章推荐给大家，就像推荐书一样。那些是信息源头，已经写得非常不错了，我不用再多废话。而且那些文章底部都有很多的引用，你可以一路点过去。

但我想通过这些简单链接的方式，为我的读者打开一个全新的世界，他们可以在这个世界中自己找食吃，而不需要依赖我，这才是我想给大家带来的东西。我不知道，我的那些推荐文章，有没有让你看到了一个很广阔的世界，在那里，每天都在产生很多最新、最酷、最有营养的一手信息，而不是被我或他人消化过的二手信息。

这里，我只想说，对于一个学习者来说，找到优质的信息源可以让你事半功倍。一方面，就像找到一本很好的武林秘籍一样，而不是被他人翻译过或消化过的，也不会有信息损失甚至有错误信息会让你走火入魔。另一方面，你需要的不只有知识和答案，更重要的是掌握学习的方法和技能。你要的是“渔”，而不是“鱼”。

注重基础和原理

我在很多的场合都提到过，基础知识和原理性的东西是无比重要的。这些基础知识就好像地基一样，只要足够扎实，就要可以盖出很高很高的楼。正所谓“勿在浮沙筑高台”。我说过，很多人并不是学得不够快，而他们的基础真的不行。基础不行，会影响你对事物的理解，甚至会让你不能理解为什么是这样。当你对事物的出现有不理解的东西时，通常来说，是因为你的基础知识没有跟上。

在《程序员练级攻略》一文中，我用了很大的篇幅给出了学习基础技术的路径。只要你努力学习那些基础知识，了解了其中的原理，就会发现这世界上的很多东西是大同的。

举个例子，如果你学习过底层的 Socket 编程，了解多路复用和各种 I/O 模型的话（select, poll, epoll, aio, windows completion port, libevent 等），那么，对于 Node.js、Java NIO、Nginx、C++ 的 ACE 框架等这些中间件或是编程框架，你就会发现，无论表现形式是什么样的，其底层原理都是一个样的。

无论是 JVM 还是 Node，或者是 Python 解释器里干了什么，它都无法逾越底层操作系统 API 对“物理世界”的限制。而当你了解了这个底层物理世界以后，无论那些技术玩成什么花样，它们都无法超出你的掌控（这种感觉是很爽的）。

再举一个例子，当学了足够多的语言，并有了丰富的实践后，你开始对编程语言的各种编程范式或是控制流有了原理上的了解，这时再学一门新语言的话，你会发现自己学得飞快。

就像我 2010 年学习 Go 语言一样，除了那些每个语言都有的 if-else、 for/while-loop、function 等东西以外，我重点在看的就是，出错处理是怎么玩的？内存管理是怎么玩的？数据封装和扩展怎么玩的？多态和泛型怎么搞的？运行时识别和反射机制是怎么玩的？并发编程怎样玩？……

这些都是现代编程语言必需的东西，如果没有，那么这个语言的表达能力就很落后了。所以，当知道编程语言的本质和原理后，你学习一门新的语言是非常非常快的，而且可以直达其高级特性。

最最关键的是，这些基础知识和原理性的东西和技术，都是经历过长时间的考验的，所以，这些基础技术也有很多人类历史上的智慧结晶，会给你很多启示和帮助。比如：TCP 协议的状态机，可以让你明白，如果你要设计一个异步通信协议，状态机是一件多么重要的事，还有 TCP 拥塞控制中的方式，让你知道，设计一个以响应时间来限流的中件间是什么样的。

当学习算法和数据结构到一定程度的时候，你就会知道，算法不仅对于优化程序很重要，而且，会让你知道，该如何设计数据结构和算法来让程序变得更为健壮和优雅。

有时候，学习就像拉弓蓄力一样，学习基础知识感觉很枯燥很不实用，工作上用不到，然而学习这些知识是为了未来可以学得更快。基础打牢，学什么都快，而学得快就会学得多，学得多，就会思考得多，对比得多，结果是学得更快……这种感觉，对于想速成的人来说，很难体会。

这里我想再次强调一下，请一定要注重基础知识和原理上的学习！

使用知识图

先讲一个故事，2000 年我从昆明到上海，开始沪飘的岁月。刚到上海，找不到好工作，只能大量地学习和看书，C/C++/Java，TCP/IP，Windows 编程，Unix 编程，等等。结果呢，书太多了，根本看不过来。我想要更多地掌握知识，结果我发现以死记硬背的方式根本就是在使蛮力学习，我很难在很短的时间内学习很多的知识。

于是我自己发明了一种叫“联想记忆法”的方法，比如，在学习 C++ 的时候，面对《C++ Primer》这种厚得不行的书，我就使用联想记忆法。

我把 C++ 分成三部分。

第一部分是 C++ 是用来解决 C 语言的问题的，那么 C 语言有什么问题呢？指针、宏、错误处理、数据拷贝…… C++ 用什么技术来解决这些问题呢？
第二部分是 C++ 的面向对象特性：封装、继承、多态。封装，让我想到了构造函数、析构函数等。构造函数让我想到了初始化列表，想到了默认构造函数，想到了拷贝构造函数，想到了 new……多态，让我想到了虚函数，想到了 RTTI，RTTI 让我想到了 dynamic_cast 和 typeid 等。
第三部分是 C++ 的泛型编程。我想到了 template，想到了操作符重载，想到了函数对象，想到 STL，想到数据容器，想到了 iterator，想到了通用算法，等等。

于是，我通过“顺藤摸瓜”的方式，从知识树的主干开始做广度或是深度遍历，于是我就得到了一整棵的知识树。这种“顺藤摸瓜”的记忆方式让我记住了很多知识。最重要的是，当出现一些我不知道的知识点时，我就会往这棵知识树上挂，而这样一来，也使得我的学习更为系统和全面。

这种画知识图的方式可以让你从一个技术最重要最主干的地方出发开始遍历所有的技术细节，也就是画地图的方式。如果你不想在知识的海洋中迷路，你需要有一份地图，所以，学习并不是为了要记忆那些知识点，而是为了要找到一个知识的地图，你在这个地图上能通过关键路径找到你想要的答案。

小结

总结一下今天的内容。首先，我强调了，挑选知识和信息源的重要性，因为优质的信息源可以让你事半功倍。其次，我认为，一定要注重基础和原理，基础打牢，学什么都快，而学得快就会学得多，学得多，就会思考得多，对比得多，结果是学得更快。

最后，我指出，学习时一定要使用知识图，学习并不是为了要记忆那些知识点，而是为了要找到一个知识的地图，你在这个地图上能通过关键路径找到你想要的答案。我相信，只要掌握了好的方法，你能做到的话，你的学习效率一定提升很快。

三、深度，归纳和坚持实践===================

系统地学习

在学习某个技术的时候，我除了会用到上篇文章中提到的知识图，还会问自己很多个为什么。于是，我形成了一个更高层的知识脑图。下面我把这这个方法分享出来。当然学习一门技术时，Go 语言也好，Docker 也好，我都有一个学习模板。只有把这个学习模板中的内容都填实了，我才罢休。这个模板如下。

这个技术出现的背景、初衷和要达到什么样的目标或是要解决什么样的问题。这个问题非常关键，也就是说，你在学习一个技术的时候，需要知道这个技术的成因和目标，也就是这个技术的灵魂。如果不知道这些的话，那么你会看不懂这个技术的一些设计理念。
这个技术的优势和劣势分别是什么，或者说，这个技术的 trade-off 是什么。任何技术都有其好坏，在解决一个问题的时候，也会带来新的问题。另外，一般来说，任何设计都有 trade-off（要什么和不要什么），所以，你要清楚这个技术的优势和劣势，以及带来的挑战。
这个技术适用的场景。任何技术都有其适用的场景，离开了这个场景，这个技术可能会有很多槽点，所以学习技术不但要知道这个技术是什么，还要知道其适用的场景。没有任何一个技术是普适的。注意，所谓场景一般分别两个，一个是业务场景，一个是技术场景。
技术的组成部分和关键点。这是技术的核心思想和核心组件了，也是这个技术的灵魂所在了。学习技术的核心部分是快速掌握的关键。
技术的底层原理和关键实现。任何一个技术都有其底层的关键基础技术，这些关键技术很有可能也是其它技术的关键基础技术。所以，学习这些关键的基础底层技术，可以让你未来很快地掌握其它技术。可以参看我在 CoolShell 上写的 Docker 底层技术那一系列文章。
已有的实现和它之间的对比。一般来说，任何一个技术都会有不同的实现，不同的实现都会有不同的侧重。学习不同的实现，可以让你得到不同的想法和思路，对于开阔思维，深入细节是非常重要的。

基本上来说，如果你按照我上面所提的这 6 大点来学习一门技术，你一定会学习到技术的精髓，而且学习的高度在一开始就超过很多人了。如果你能这样坚持 2-3 年，我相信你一定会在某个领域成为炙手可热的佼佼者。

举一反三

举一反三的道理人人都知道，所以，在这里我并不想讨论为什么要举一反三，而是想讨论如何才能有举一反三的能力。我认为，人与人最大的差别就是举一反三的能力。那些聪明的或者是有经验的人举一反三起来真是太令人惊叹。

我觉得一个人的举一反三能力，可以分解成如下三种基本能力。

联想能力。这种能力的锻炼需要你平时就在不停地思考同一个事物的不同的用法，或是联想与之有关的其他事物。对于软件开发和技术学习也一样。
抽象能力。抽象能力是举一反三的基本技能。平时你解决问题的时候，如果你能对这个问题进行抽象，你就可以获得更多的表现形式。抽象能力需要找到解决问题的通用模型，比如数学就是对现实世界的一种抽象。只要我们能把现实世界的各种问题建立成数据模型（如，建立各种维度的向量），我们就可以用数学来求解，这也是机器学习的本质。
自省能力。所谓自省能力就是自己找自己的难看。当你得到一个解的时候，要站在自己的对立面来找这个解的漏洞。有点像左右手互博。这种自己和自己辩论的能力又叫思辨能力。将自己分裂成正反方，左右方，甚至多方，站在不同的立场上来和自己辩论，从而做到不漏过一个 case，从而获得完整全面的问题分析能力。

在这方面，我对自己的训练如下。

对于一个场景，制造出各种不同的问题或难题。
对于一个问题，努力寻找尽可能多的解，并比较这些解的优劣。
对于一个解，努力寻找各种不同的测试案例，以图让其健壮。

老实说，要获得这三种能力，除了你要很喜欢思考和找其它人来辩论或讨论以外，还要看你自己是否真的善于思考，是否有好奇心，是否喜欢打破沙锅问到底，是否喜欢关注细节，做事是否认真，是否严谨……

这一系列的能力最终能构建出你强大的思考力，而这个思考力会直接转换成你的求知和学习能力。其实，我也是在不断地加强自己的这些能力。

总结和归纳

对自己的知识进行总结和归纳是提高学习能力的一个非常重要的手段。这是把一个复杂问题用简单的语言来描述的能力。就像我小时候上学时，老师让我们写文章的中心思想一样。这种总结和归纳能力会让你更好地掌握和使用知识。

也就是说，我们把学到的东西用自己的语言和理解重新组织并表达出来，本质上是对信息进行消化和再加工的过程，这个过程可能会有信息损失，但也可能会有新信息加入，本质上是信息重构的过程。

我们积累的知识越多，在知识间进行联系和区辨的能力就越强，对知识进行总结和归纳也就越轻松。而想要提高总结归纳的能力，首先要多阅读，多积累素材，扩大自己的知识面，多和别人讨论，多思辨，从而见多识广。

不过，我们需要注意的是，如果只学了部分知识或者还没有学透，就开始对知识进行总结归纳，那么总结归纳出来的知识结构也只能是混乱和幼稚的。因此，学习的开始阶段，可以不急于总结归纳，不急于下判断，做结论，而应该保留部分知识的不确定性，保持对知识的开放状态。当对整个知识的理解更深入，自己站的位置更高以后，总结和归纳才会更有条理。总结归纳更多是在复习中对知识的回顾和重组，而不是一边学习一边就总结归纳。

我们来总结一下做总结归纳的方法：把你看到和学习到的信息，归整好，排列好，关联好，总之把信息碎片给结构化掉，然后在结构化的信息中，找到规律，找到相通之处，找到共同之处，进行简化、归纳和总结，最终形成一种套路，一种模式，一种通用方法。

要训练自己这方面的能力，你需要多看一些经典的方法论图书，看看别人是怎样总结和归纳知识的。你可以在一开始模仿并把自己的理解的知识给写出来，写博客会是一种很好的方式。另外一种更好的方式是讲一遍给别人听。总之，你需要把你总结归纳的知识公开出来，给别人看，接受别人的批评和反馈，这样你才能成长得更快。其实，我也在锻炼这样的能力。

如果你在 Coolshell 上看过我写的《TCP 的那些事儿》，你就能知道我对《TCP/IP 详解》这本这么厚的书以及一些日常工作经验的总结，我写成了两篇比较简单的博客。你需要像我一样扩大自己的知识面，然后学会写博客，就能慢慢地拥有这种能力了。这种将信息删减、精炼和归纳的方法，可以让你的学习能力得到快速的提升。当你这么做的时候，一方面是在锻炼你抓重点的能力，另一方面是在锻炼你化繁为简的能力。这两种能力都是让你高效学习的能力。

最后，还想说一下，一般来说，拥有这样能力的人，都需要有在更高的维度上思考问题的能力。比如一些名人的金句，就是这种能力的体现。这种能力需要你非常深入的思考，需要你的阅历和经验，当然，和聪明人在一起也是提升这种能力的最有效的选择。

实践出真知

所谓实践出真知，也就是学以致用，不然只是纸上谈兵，误国误民。只有实践过，你才能对学到的东西有更深的体会。就像我看《Effective C++》和《More Effective C++》这两本书一样，一开始看的时候，我被作者的那种翻来覆去不断找到答案又否定自己的求知精神所折服。但是，作者的这种思维方式只有在我有了很多的实践和经验（错误）后，才能够真正地体会为什么是这样的。

这两书不厚，但是，我看了十多年，书中的很多章节我都可以背出来，但是我想得到的不是这些知识，而是这种思维方式，这需要我去做很多的编程工作才能真正明白，才会有斯科特·迈耶斯（Scott Meyers）那样的思维方式，这才是最宝贵的。

另外，实践出真知也就是英文中的 Eat your own dog food。吃自己的狗粮，你才能够有最真实的体会。那些大公司里的开发人员，写完代码，自己不测试，自己也不运维，我实在不知道他们怎么可能明白什么是好的设计，好的软件？不吃自己的狗粮，不养自己的孩子，他们就不会有痛苦，没有痛苦，就不会想改进，没有改进的诉求也就不会有学习的动力，没有学习，就不会进步，没有进步就只会开发很烂的软件……不断地恶性循环下去。

实践是很累很痛苦的事，但只有痛苦才会让人反思，而反思则是学习和改变自己的动力。Grow up through the pain，是非常有道理的。

坚持不懈

坚持不懈是一句正确的废话。前段时间，我在我的读者群中发起了一个名为 ARTS 的活动。每人每周写一个 ARTS：Algorithm 是一道算法题，Review 是读一篇英文文章，Technique/Tips 是分享一个小技术，Share 是分享一个观点。我希望大家可以坚持一年，但是我也相信，能够坚持下来的人一定很少，绝大多数人都是虎头蛇尾的，但是我依然相信会有人坚持下来的。

坚持是一件反人性的事，所以，它才难能可贵，也更有价值。我从 2003 年写 blog 到今天 15 年了，看书学习写代码，我都会一点一点的坚持。人不怕笨，怕的是懒，怕的是找到各种理由放弃。

这里，我想鼓励一下你。现在很多国外的在线视频课都是 3-5 分钟一节课，一共 20 节课，总时长不到两个小时。然而，你会发现，能坚持看完的不到千分之一。当年 Leetcode 只有 151 道题的时候，一共有十几万人上来做题，但全部做完的只有十几个，万分之一。所以，只要你能坚持，就可以超过这个世界上绝大多数人。想一想，如果全中国有 100 万个程序员，只要你能坚持学习技术 2-3 年，你就可以超过至少 99 万人了（可能还更多）。

当然，坚持也不是要苦苦地坚持，有循环有成就感的坚持才是真正可以持续的。所以，一方面你要把你的坚持形成成果晒出来，让别人来给你点赞，另一方面，你还要把坚持变成一种习惯，就像吃饭喝水一样，你感觉不到太多的成本付出。只有做到这两点，你才能够真正坚持。

希望我的这些话可以让你有足够的动力坚持下去。

小结

总结一下今天的内容。我分享了系统学习、举一反三、总结归纳、实践出真知和坚持不懈等几个方面的内容。

在系统学习中，我给出了我学习时用的学习模板，它不但有助于你学习到技术的精髓，更能帮你提升你的学习高度。坚持几年，你一定能在某个领域成为炙手可热的佼佼者。
在举一反三中，我分享了如何获得这种能力的方法。
在总结和归纳中，我指出，积累的知识越多，在知识间进行联系和区辨的能力越强，总结归纳的能力越强，进而逐渐形成在更高维度上思考问题的能力。
在实践出真知中，我阐明了实践的重要性，并认为，只有实践过，才能对学到的东西有更深的体会。

正确的学习思路（上）、