SERIES PHẢN PHÁC QUI CHÂN – HỌC THUẬT TOÁN ĐỂ LÀM VẸO GÌ???

06/10/2016 PHẠM HUY HOÀNG 7 COMMENTS
Mình thường nghe các bạn sinh viên hỏi về tầm quan trọng của việc học thuật toán. Ý kiến của các bạn được chia làm hai luồng trái chiều như sau:
Thần thánh hoá thuật toán: Muốn lập trình giỏi phải giỏi thuật toán. Các công ty lập trình lớn toàn phỏng vấn về thuật toán còn gì.

Coi thường thuật toán: Thuật toán là cái thứ vô dụng, mấy anh đi làm nói là có dùng bao giờ đâu.
Bài viết này sẽ giúp các bạn trả lời câu hỏi “Học thuật toán để làm cái vẹo gì?”, cũng như có cái nhìn khách quan hơn về thuật toán.

Học thuật toán để… trả lời phỏng vấn

Những người bênh vực thuật toán thường bảo rằng: Các công ty lớn như Google, Amazon, Facebook rất quan tâm tới thuật toán khi phỏng vấn. Điều này là hoàn toàn có thật nhé! Bạn sẽ phải viết code lên bảng, giải thích code và thuật toán khi PV ở các công ty này.
Mình từng đọc qua 2 cuốn sách Cracking the Coding Interview và Elements of Programming Interview. Hai cuốn này có đề cập tới quá trình phỏng vấn của các công ty này, cũng như toàn bộ các câu hỏi/lời giải về thuật toán mà lập trình viên nên chuẩn bị.
Tuy vậy, không phải công ty lập trình nào cũng như Google, Amazon, Facebook. Theo kinh nghiệm của mình và bạn bè, các công ty Việt Nam chỉ hỏi một số thuật toán cơ bản khi tuyển dụng (Bạn mình PV Ansadara bị hỏi thuật toán dầu loang và DFS).
Các công ty này cũng cần tuyển người làm việc được ngay, biết cách sử dụng công nghệ. Do vậy, đừng quá chăm chăm vào thuật toán, mà còn phải bỏ thời gian học hỏi và sử dụng công nghệ nữa nhé.
Cũng đừng quá tự tin là giỏi thuật toán thì học công nghệ nhanh thôi. Cần trải qua một thời gian làm việc lâu dài thì mới nắm hết được được điểm mạnh yếu, kĩ thuật và kinh nghiệm khi dùng ngôn ngữ/công nghệ nhé.

Học thuật toán để giải quyết vấn đề, nâng cao tư duy

Thuật toán ở khắp nơi quanh ta. Bản thân Google mạnh mẽ như vậy là nhờ thuật toán tìm kiếm của nó. Chức năng recommendation của Amazon có được cũng nhờ thuật toán. Đến cả những tin tức hiện hằng ngày trong New Feed trên Facebook của bạn cũng do thuật toán định đoạt.
Một số lĩnh vực trong lập trình cần sử dụng rất nhiều thuật toán như: render đồ hoạ, mã hoá dữ liệu, driver, machine learning, data mining… Mỗi lĩnh vực sẽ cần những thuật toán riêng. Phải nắm vững các thuật toán này thì bạn mới có thể làm việc trong lĩnh vực đó.
Việc giỏi thuật toán cũng giúp bạn tìm ra hướng giải quyết vấn đề nhanh hơn, viết code mạch lạc hơn. Nắm vững thuật toán, cấu trúc dữ liệu, bạn sẽ ước tính được độ phức tạp của code, đánh giá code chạy nhanh hay chậm, có scalable hay không.
Đây đều là những kĩ năng vô cùng cần thiết. Để thành một lập trình viên giỏi, bạn cần phải rành rẽ thuật toán (Cơ bản là được, không cần cao siêu đâu).

Đừng quá thần thánh hoá thuật toán!

Ở Việt Nam, do các kì thi tin học đều chú trọng vào phần thuật toán, giải toán nên chúng ta có xu hướng “thần thánh hoá thuật toán”. Điều này dẫn đến tình trạng Việt Nam được giải tin học này nọ nhưng chẳng có phần mềm nào nổi bật cả.
Để lập trình giỏi, ta cần rành thuật toán. Tuy nhiên, giỏi thuật toán không có nghĩa là bạn sẽ thành lập trình viên giỏi. Trong một số lĩnh vực khác như phần mềm doanh nghiệp, mobile, phần lớn các chức năng chỉ là “thêm bớt xoá sửa”.
Requirement của các phần mềm này thường hay thay đổi, dẫn đến việc thay đổi code. Lúc này, thuật toán hay, code chạy nhanh không quan trọng bằng việc hiểu đúng requirement, tổ chức dữ liệu, thiết kế cấu trúc code, viết code sao cho dễ đọc, dễ bảo trì.
Ngoài ra, bản chất của ngành lập trình là kế thừa để phát triển. Mình từng bảo rằng “Đôi khi cắm đầu vào code là cách ngu nhất để giải quyết vấn đề“. Thay vì implement các thuật toán từ đầu, các bạn có thể sử dụng thư viện có sẵn, hoặc lấy code đã viết và chỉnh sửa lại cho phù hợp.
Ví dụ: Thay vì tự viết Tree, Stack, Linked List, các ngôn ngữ lập trình đều đã implement sẵn, ta chỉ việc sử dụng. Đến cả những thuật toán phức tạp như nhận diện khuôn mặt, nhận diện ngôn ngữ cũng có API cả rồi. Những thư viện/API này đã được sử dụng nhiều, test nhiều, optimize nhiều nên sẽ nhanh và an toàn hơn code bạn tự viết.

Kết

Mới xem qua, thuật toán có vẻ khá khó nhằn và phức tạp. Tuy vậy, những kiến thức cơ bản về thuật toán cũng không nhiều. Quanh đi quẩn lại cũng chỉ có: Cấu trúc dữ liệu Stack, Queue, Binary Tree, Linked List, … và một số thuật toán như: Dynamic Programming, Backtrack, DFS, … Bạn hoàn toàn có thể tự học và dần nắm vững chúng.
Nếu bạn không rành thuật toán, không giải được các câu hỏi hóc búa, bạn vẫn có thể là lập trình viên tốt. Lớp mình ngày xưa có hai đứa vừa học làm freelance, làm web PHP kiêm luôn SEO, thu nhập mỗi tháng cũng khoảng 20-40 triệu.
Code đơn giản, giải quyết yêu cầu kiếm tiền cho người dùng, chẳng cần gì thuật toán. Vì vậy, đừng e ngại thuật toán, nhưng cũng đừng thần thánh hoá nó. Cứ xem nó là một skill, học nhiều luyện nhiều sẽ giỏi thôi.
Để luyện tập, các bạn có thể đú 2 cuốn sách Cracking the Coding Interview và Elements of Programming Interview để vừa học vừa ôn, sau đó lên hackerrank để thử sức thôi!
Nếu năm sau rảnh, mình sẽ bỏ thời gian luyện thêm thuật toán, lúc đấy mình sẽ chia sẻ lại với các bạn nhé.
https://toidicodedao.com/2016/10/06/hoc-thuat-toan-de-lam-gi/
-------------

THỰC HƯ VỀ CÁI GỌI LÀ “CĂN BẢN” VÀ “TƯ DUY LẬP TRÌNH”

11/04/2017 PHẠM HUY HOÀNG 20 COMMENTS

Thuở còn là sinh viên, mỗi khi phải ngồi nghe giảng giải những kiến thức khô khan buồn ngủ, chúng ta thường bị mấy ông thầy dụ dỗ “Kiến thức căn bản quan trọng lắm, nắm vững căn bản rồi sau này học gì cũng được!”.

Mấy năm sau, chúng ta lại tiếp tục được nghe “Tư duy lập trình mới quan trọng, ngôn ngữ hay thuật toán chỉ là phụ thôi”.

Điều này đôi khi làm sinh viên “loạn” vì không biết thật sự “căn bản” là những cái gì; “tư duy lập trình” mặt mũi nó ra sao, làm sao để rèn luyện nó?

Bài viết này sẽ cùng vén bức màn bí mật về những thứ gọi là “căn bản” và “tư duy lập trình” mà giang hồ thường nhắc đến.

Kiến thức căn bản gồm những gì?

Đây là những kiến thức cơ sở nhất, là những viên gạch đặt nền móng cho kiến thức sau này (VD như: thuật toán cấu trúc dữ liệu, OOP, vòng lặp, đệ qui, callback, 1 số mô hình MVC MVVM, cơ chế hoạt động của web, …).

Vì chúng là kiến thức nền tảng, mang tính học thuật nhiều nên đôi khi khá là phi thực tế và buồn ngủ. Chắc hẳn ai cũng từng nhức đầu đau não khi nghe các thầy giảng về sự kiện, con trỏ hàm, cây nhị phân, đệ qui… .

Tuy nhiên, nếu nắm vững những kiến thức nền tảng này, bạn sẽ thấy việc chuyển đổi qua lại giữa các ngôn ngữ khác nhau rất dễ dàng, vì chúng được xây dựng dựa trên nền tảng chung. (Như bản thân mình, vì đã rõ cơ chế GET/POST, giao tiếp giữa client/server, mô hình MVC, mình có thể học nhanh Zend của PHP, Struts2 của Java, ASP.MVC của C#).

Trường đại học chủ yếu dạy những kiến thức này, do đó đôi khi bạn sẽ thấy chương trình học khá khô khan. Hãy nhớ điều mình từng học khi xem phim kiếm hiệp thời xưa, để học được võ công thượng thừa, phải rành những chiêu thức cơ bản trước. Những chiêu thức hoa mĩ đều từ cơ bản mà ra cả.

Tư duy lập trình là cái chi chi?

Tư duy lập trình là một thứ hơi … hư cấu vì chưa ai thấy mặt mũi nó như thế nào cả. Có người bảo rằng tư duy lập trình là thuật toán, học thuật toán và giải bài tập cho giỏi thì nhiều thì tư duy lập trình sẽ giỏi.

Cá nhân mình nghĩ, tư duy lập trình bao gồm tư duy giải quyết vấn đề và tư duy để chuyển cách giải đó thành code.

Tư duy giải quyết vấn đề sẽ giúp bạn phân tích vấn đề thành những vấn đề nhỏ hơn, xem xét những phương án giải quyết phù hợp, lựa chọn phương án tối ưu. Sau khi đã chọn được phương án thích hợp, ta phải biết cách tư duy để chuyển phương án này thành code.

Ví dụ như với ứng dụng Nhận Diện Idol, vấn đề đặt ra là: làm sau nhận diện được tên idol dựa vào hình ảnh đưa vào. Mình dùng tư duy để tìm ra hướng giải quyết gồm ba bước:

Tìm API nhận diện khuôn mặt
Xây dựng cơ sở dữ liệu mẫu gồm các JAV Idol để so sánh
Dựa trên CSDL đã có, dùng API để huấn luyện cho máy nhận diện
Khi đưa ảnh vào, dùng API để nhận diện ảnh, tra cứu trong CSDL đã có

Sau khi đã tìm được hướng giải quyết, mình mới bắt đầu viết code để hiện thực từng bước thôi.

Để rèn luyện tư duy này, cách duy nhất là suy nghĩ nhiều, lập trình nhiều. Muốn cơ bắp to thì bạn phải tập gym chứ không thể xem tạp chí thể hình. Muốn chịch giỏi bạn phải chịu khó chịch chứ không phải chỉ xem JAV là giỏi. Tương tự, muốn rèn luyện tư duy lập trình thì phải chịu khó lập trình nhiều chứ không phải chỉ đọc sách là được.

Hạn chế lên Nhận diện Idol tìm link mà chịu khó ra ngoài kiếm gấu nhé!

Căn bản quan trọng cỡ nào?

Căn bản rất quan trọng, nhưng các bạn đừng đặt tư tưởng là “phải nắm vững căn bản rồi mới làm!”. Việc học căn bản khá nặng nề, mệt mỏi và buồn ngủ. Đừng cố gắng nắm vững căn bản ngay từ đầu, khó lắm! Cứ bắt tay vào thực hành đi, việc trực tiếp code sẽ giúp bạn ngộ ra nhiều điều, giải đáp những điều bạn chưa rõ khi học căn bản.

Ngoài ra, bạn cũng đừng mang tư tưởng học căn bản cho xong là ngừng, từ nay mình giỏi rồi, học ngôn ngữ mới dễ òm, chả cần học thêm gì nữa.

Tại sao vậy? Kiến thức thay đổi, đôi khi có những thứ căn bản cũng sẽ thay đổi theo. Giả sử bây giờ giang hồ không sử dụng OOP nữa, mà chuyển qua Functional Programming. Lúc này, đống căn bản về OOP sẽ trở nên vô dụng hết.

Ngoài ra, có nhiều thứ vượt lên căn bản, phải đào sâu tìm hiểu và tiếp xúc lâu dài với công nghệ thì mới ngộ ra được.

Kết

Xét cho cùng “căn bản” vốn chỉ là căn bản thôi. Nó chỉ là một cái nền. Có nền móng vững chắc sẽ rất tốt, nhưng nếu nhà mà chỉ có nền mà không có tường, không có điện nước thì cho tiền cũng không ai dám ở. Một cái cây có bộ rễ vững chắc có thể chống chọi được bão tố, nhưng nếu nó cứ chăm chút dinh dưỡng cho bộ rễ thì sẽ không vươn cao vươn xa được.

Các mẫu phỏng vấn tuyển dụng cũng không ai thêm chữ “căn bản” vào nội dung tuyển dụng, mà họ tuyển người có những kĩ năng cần thiết, kiến thức về công nghệ. Do đó, đừng quá bám rễ vào căn bản, cũng đừng đua đòi chạy theo công nghệ mà hãy biết uyển chuyển thay đổi cho phù hợp nhé.

https://toidicodedao.com/2017/04/11/can-ban-va-tu-duy-lap-trinh/

===============

SERIES PHẢN PHÁC QUY CHÂN – LÝ THUYẾT HAY THỰC HÀNH QUAN TRỌNG HƠN?

28/03/2017 PHẠM HUY HOÀNG 9 COMMENTS

Gần đây, mình có thấy một cuộc tranh cãi, lộn,… tranh luận khá thú vị giữa các bạn sinh viên về chuyện “Lý thuyết hay thực hành quan trọng hơn?”.

Có bạn bảo “Phải vững lý thuyết thì mới giỏi được”, có bạn đáp lại “Code nhiều là giỏi chứ cần vẹo gì lý thuyết”, có người quăng gạch “anh tự học code, tự làm theo tutorial chứ có cần học lý thuyết gì đâu, vẫn có lương nghìn đô!!”.

Vì nhiều bạn cũng email cho mình hỏi vấn đề tương tự, mình viết bài này để chia sẻ cái nhìn của bản thân. Rốt cuộc lý thuyết hay thực hành quan trọng hơn?? Đọc hết bài sẽ biết!

Nền giáo dục trọng lý thuyết

Có một sự thật đáng buồn là: Nền giáo dục Việt Nam rất coi trọng lý thuyết. Từ cấp 1 đến cấp 3, chúng ta được tống vào đầu một mớ kiến thức. Lên Đại Học, mọi chuyện cũng cũng chẳng khá hơn là mấy.

Đa phần các lý thuyết này khá trừu tượng, khô khan nên sinh viên rất khó tiếp thu. Do học mà không biết cách áp dụng, các lý thuyết này rơi rụng dần. Nhiều bạn sinh viên cảm thấy hoang mang vì không biết “mình học cái này để làm gì!”.

Xét cho cùng, các trường làm vậy là có lý do của họ. Lý thuyết dễ dạy, dễ đọc chép, đỡ tốn công sức của giảng viên. Nắm rõ lý thuyết, hiểu rõ bản chất vấn đề, bạn có thể áp dụng trong nhiều hoàn cảnh. Tuy nhiên, vốn sinh viên đã không hiểu, không thích lý thuyết thì làm sao có thể đem ra mà áp dụng cho được?

Sinh viên phải đau khổ mà học lý thuyết thế này

Vậy thì ta đi… thực hành!

Có một câu nói vui thế này:

Trên lý thuyết, lý thuyết rất gần với thực tế. 
Còn trên thực tế, lý thuyết khác xa thực tế.

Thực hành chính là cách áp dụng lý thuyết vào thực tế. Lý thuyết vốn trừu tượng khó hiểu, nhưng thực hành thì rất rõ ràng cụ thể, giúp ta nắm vũng lý thuyết hơn.

Cách học code nhanh nhất chính là… bắt tay vào code. Ngày xưa, khi muốn học Spring, mình mất 2 tuần ngồi đọc cuốn “Spring in Action” mà chả thu được gì. Bây giờ, do đã có kinh nghiệm, khi mình muốn học Android, thay vì ngồi đọc từ đầu đến cuối một cuốn sách Android để nắm rõ “lý thuyết”, mình sẽ code theo demo, sau đó nghịch ngợm sửa code để mở rộng thêm.

Trong ngành lập trình, thực hành là người bạn tốt của lập trình viên. Ta thấy được code chạy như thế nào, gửi nhận dữ liệu ra sao, thấy được chương trình làm những gì. Ta có thể tạo ra được sản phẩm để khoe bạn bè, cảm thấy hứng khởi hơn đống lý thuyết khô khan nhiều.

nhandienidol — Bạn thử dùng kiến thức để viết cái app nhận diện JAV Idol xem, vui phết

Hiện tại, một số trường cao đẳng, trường nghề dạy lập trình có lượt bớt lý thuyết và tập trung vào thực hành hơn. Cách làm này tỏ ra khá hiệu quả, bằng chứng với là nhiều bạn có khả năng code, ra trường vẫn có thể tìm được việc làm, không cần bằng đại học.

Nhưng thực hành không phải là tất cả…

Quá chăm chăm vào thực hành mà bỏ dở lý thuyết sẽ biến bạn thành thợ code, chỉ làm mà không hiểu. Đó cũng là lý do đôi khi các bạn tự học lập trình thường gặp khó khăn hơn các bạn tốt nghiệp một chút, vì có thể họ bị hổng một số kiến thức, lý thuyết cơ bản.

Ngoài ra, có những lúc bắt buộc phải nắm rõ lý thuyết. Muốn học cao, tìm hiểu những vấn đề phức tạp, bạn phải có lý thuyết và nền tảng tốt. Giả sử bạn học Machine Learning mà không có lý thuyết về toán rời rạc, xác suất thông kê xem, vỡ mồm ngay.

Các thầy cô nói cũng có phần đúng: Vững lý thuyết thì thực hành rất dễ. Ví mình đã rành lý thuyết về RestAPI, giờ mình có thể viết Rest API bằng C#, Java, Python, và gọi RestAPI từ web, mobile, win app. Mình đã rành lý thuyết về OOP thì có thể code OOP trong Java, C++, C#, JavaScript.

Học như thế nào cho đúng

Hãy học lý thuyết song song với thực hành. Học một ít lý thuyết để hiểu sơ nó. Nếu chưa hiểu thì cứ để đấy, thực hành xong quay lại. Ví dụ như với AJAX, trước đây mình đọc lý thuyết mà ko hiểu gì. Sau khi code với nó nhiều mình đã hiểu dần, xem lại lý thuyết để bổ sung lỗ hổng là đủ.

Thực hành là bạn bè của lý thuyết, nâng đỡ cho lý thuyết. Áp dụng lý thuyết vào thực hành. Vừa code vừa ngẫm nghĩ nguyên lý hoạt động, xem lý thuyết đấy áp dụng vào chỗ nào chỗ nào.

Phải vững lý thuyết mới giỏi được, điều này không sai! Nhưng nếu cứ cắm đầu vào học lý thuyết thì trước sau gì bạn cũng sẽ quên mất. Cần dành thời gian cho thực hành, sau đó mới quay lại lý thuyết để kiểm nghiệm.

Tất nhiên, sau khi đã vững lý thuyết, ta cần thực hành nhiều để tích lũy kinh nghiệm. Có những thứ không bao giờ có trong lý thuyết, chỉ có trải qua thời gian dài tích lũy thì ta mới nắm được.

Kết

Hi vọng qua bài viết này, các bạn sinh viên hiểu rõ hơn về tầm quan trọng của lý thuyết và thực hành, đồng thời biết cách cân bằng cả hai.

Còn các bạn thì sao? Các bạn thích lý thuyết hay thực hành hơn. Hãy chia sẻ trong phần comment nhé

https://toidicodedao.com/2017/03/28/ly-thuyet-va-thuc-hanh/

----

====

SERIES PHẢN PHÁC QUY CHÂN – ĐIỀU GÌ NGĂN CẢN BẠN ĐẠT CẢNH GIỚI TỐI CAO TRONG “CODE HỌC”?

19/04/2016 PHẠM HUY HOÀNG 12 COMMENTS

Chuyện ngày xưa

Đã từng có thời, code là một việc cực kỳ mệt nhọc và nhàm chán.

Đã từng có thời, lập trình việc phải làm việc với từng byte từng bit một.

Đã từng có thời, code phải được viết ra giấy, đóng thành thẻ rồi đút vào máy.

Đã từng có thời, ta phải mất cả năm trời để tạo giao diện, quản lý bộ nhớ, viết một chương trình đơn giản.

FortranCardPROJ039.agr — Ngày xưa, mấy bác lập trình viên code bằng cách “đóng lỗ” lên mấy tấm thẻ như thế này

Chuyện ngày nay

Tuy nhiên, những ngày tháng đó đã chìm vào quá khứ. Như mình đã nhắc tới ở bài trước, lập trình là việc kế thừa những nền tảng được xây dựng bởi những người đi trước. Hàng loạt thư viện/framework ra đời, giúp việc code trở nên nhàn hạ dễ dàng hơn. Ngày xưa, để làm một website, ta phải học HTML/CSS, viết từng dòng code bằng tay, sau đó hì hục up lên mạng. Giờ đây, chỉ cần 1, 2 ngày với WordPress, Zoomla, Wix… ta đã có một website lung linh chễm chệ trên mạng. Với ứng dụng phức tạp hơn, ta cũng có thể viết nhanh chóng bằng Ruby on Rail, NodeJS, Meteor, …

Thế nhưng, cuộc đời rất công bằng, có được thì cũng có mất. Những thư viện/framework này làm cuộc sống của bạn dễ dàng hơn nhưng cũng là trở ngại đường bạn trên con đường truy cầu đỉnh cao “code đạo”. Các framework này giúp bạn làm được nhiều thứ một cách nhanh chóng, nhưng cũng làm bạn trở nên “lười biếng” và “ngu ngốc” hơn.

1-MRPl_SNuRGJchb6eOAnkSA — Hai javascript library/framework to và nổi nhất hiện nay – React và AngularJS

Hiện đại hay… hại điện???

Hiện nay, đa phần việc lập trình đều dựa trên thư viện/framework, do sự mạnh mẽ và tiện dụng của nó. Có thể nói, sự xuất hiện tràn lan của các thư viện/framework đã sinh ra một thế hệ developer làm biếng (Trong đó cũng có mình, ngại quá :”>), suốt ngày chỉ biết gọi API, dùng framework. Họ có thể học lướt, nắm được cách dùng của một framework rất nhanh, và nghĩ rằng mình đã “thành thạo” ngôn ngữ/framework đó. Tiếc thay, đời đâu có đơn giản như thế.

Nếu một đứa trẻ lớn lên trong chăn ấm nệm êm, chỉ biết ăn sung mặc sướng thì nó sẽ không biết việc kiếm tiền cực khổ thế nào. Lập trình viên cũng thế, đôi khi ta mải hì hục cắm đầu vào viết code cho chạy mà không hiểu được nó làm những gì. Mình đã gặp vài bạn có dùng Unity, StructureMap mà không hiểu IoC là gì, tại sao phải dùng. Mình cũng từng làm chung nhóm với vài bạn sử dụng Entity Framework nhoay nhoáy nhưng không biết lambda expression là gì, không hiểu câu SQL được sinh ra thế nào, mapping object ra sao, tại sao câu query viết ra lại chậm.

Nếu không thật sự hiểu cách một framework hoạt động, không hiểu tường tận một ngôn ngữ, bạn sẽ không bao giờ đạt tới đỉnh cao, mãi mãi chỉ là thằng thợ code, cầm bàn phím đi code dạo (như mình) mà thôi.

Những thứ thuộc về bề mặt như cú pháp, cách gọi hàm,… có thể dễ dàng học được một cách nhanh chóng. Nhưng những thứ sâu xa hơn như: cơ chế hoạt động của framework, xử lý asynchronous, performance, tổ chức/thiết kế code và file hợp lý,… không thể học được trong một sớm một chiều. Những kiến thức dạng này chỉ có thể đạt được sau một quá trình

Những kiến thức dạng này chỉ có thể đạt được sau một quá trình ăn dầm nằm dề lâu dài với ngôn ngữ/framework đó. Ví dụ như trong đoạn code dưới đây, javascript senior dev chỉ cần 10-30s là có thể nhìn ra vấn đề, trong khi nhiều developer có thể phải mất cả 15-30p hoặc hơn để tìm hiểu và fix lỗi.

	function addLinks () {
	for (var i=0, link; i<5; i++) {
	link = document.createElement("a");
	link.innerHTML = "Link " + i;
	link.onclick = function () {
	alert(i);
	};
	document.body.appendChild(link);
	}
	}

	// click vào 5 link đều ra số 5
	window.onload = addLinks;

view raw

test.js

hosted with

by GitHub

Con đường nào tới đỉnh cao “code đạo”

Trong một bài viết khác, mình đã từng nói rằng đôi khi code là cách ngu nhất để giải quyết vấn đề“. Thế nhưng, sẽ có nhiều khi bạn gặp phải trường gặp “code là cách duy nhất để giải quyết vấn đề”. Đôi khi, có vấn đề rất khó nhằn: cần optimize tốc độ, bug nằm trong framework. Để giải quyết những vấn đề này, ta phải có một nền tảng kiến thức vững, một cái nhìn thông suốt về bản chất framework/ngôn ngữ – thứ chỉ có thể đạt được thông qua quá trình tiếp xúc lâu dài.

Các bậc cao nhân xưa cũng từng nói: Không có đường tắt để đi tới đỉnh cao võ đạo (Đường tắt tới đỉnh Phan-xi-păng thì có, vì người ta vừa xây cáp treo xong). Các cụ nước ngoài cũng khuyên là: Để giỏi lập trình, hãy học trong 10 năm. Kiến thức có thể nhồi nhét vào đầu thông qua video hoặc sách vở. Song để biến nó thành kĩ năng, thành kinh nghiệm, bạn cần bỏ thời gian để tự mình tiêu hóa, trải nghiệm.

Tổng kết lại, điều mình muốn gửi gắm tới các bạn là: các thư viện/framework có thể giúp bạn làm việc nhanh chóng và hiệu quả hơn nhiều; dùng chúng thì dễ, nhưng để thật sự thông thạo chúng, bạn phải cố gắng tìm hiểu cơ chế hoạt động, bản chất thực sự, các best practice,… của chúng. Nhớ đừng tự cho là mình giỏi, mình đã biết hết mà hãy luôn giữ thái độ hoài nghi, tò mò “tại sao code chạy được, tại sao lại được API thiết kế như vậy, …”. Nhớ theo dõi series phản phác qui chân này để trau dồi thêm các vấn đề cơ bản nhé.

Xin kết bài bằng lời khuyên của thầy Khánh, một người thầy tại Đại học FPT mà mình khá kính trọng:

Cái quan trọng nhất là phải nắm rõ bản chất vấn đề. Các ông có thể dùng thư viện, dùng framework gì cũng được, nhưng phải hiểu rõ code tụi nó làm gì trong đó!

Why is everyone in such a rush?

Walk into any bookstore, and you'll see how to Teach Yourself Java in 24 Hours alongside endless variations offering to teach C, SQL, Ruby, Algorithms, and so on in a few days or hours. The Amazon advanced search for [title: teach, yourself, hours, since: 2000 and found 512 such books. Of the top ten, nine are programming books (the other is about bookkeeping). Similar results come from replacing "teach yourself" with "learn" or "hours" with "days."

The conclusion is that either people are in a big rush to learn about programming, or that programming is somehow fabulously easier to learn than anything else. Felleisen et al. give a nod to this trend in their book How to Design Programs, when they say "Bad programming is easy. Idiots can learn it in 21 days, even if they are dummies." The Abtruse Goose comic also had their take.

Let's analyze what a title like Teach Yourself C++ in 24 Hours could mean:

Teach Yourself: In 24 hours you won't have time to write several significant programs, and learn from your successes and failures with them. You won't have time to work with an experienced programmer and understand what it is like to live in a C++ environment. In short, you won't have time to learn much. So the book can only be talking about a superficial familiarity, not a deep understanding. As Alexander Pope said, a little learning is a dangerous thing.
C++: In 24 hours you might be able to learn some of the syntax of C++ (if you already know another language), but you couldn't learn much about how to use the language. In short, if you were, say, a Basic programmer, you could learn to write programs in the style of Basic using C++ syntax, but you couldn't learn what C++ is actually good (and bad) for. So what's the point? Alan Perlis once said: "A language that doesn't affect the way you think about programming, is not worth knowing". One possible point is that you have to learn a tiny bit of C++ (or more likely, something like JavaScript or Processing) because you need to interface with an existing tool to accomplish a specific task. But then you're not learning how to program; you're learning to accomplish that task.
in 24 Hours: Unfortunately, this is not enough, as the next section shows.

Teach Yourself Programming in Ten Years

Researchers (Bloom (1985), Bryan & Harter (1899), Hayes (1989), Simmon & Chase (1973)) have shown it takes about ten years to develop expertise in any of a wide variety of areas, including chess playing, music composition, telegraph operation, painting, piano playing, swimming, tennis, and research in neuropsychology and topology. The key is deliberative practice: not just doing it again and again, but challenging yourself with a task that is just beyond your current ability, trying it, analyzing your performance while and after doing it, and correcting any mistakes. Then repeat. And repeat again. There appear to be no real shortcuts: even Mozart, who was a musical prodigy at age 4, took 13 more years before he began to produce world-class music. In another genre, the Beatles seemed to burst onto the scene with a string of #1 hits and an appearance on the Ed Sullivan show in 1964. But they had been playing small clubs in Liverpool and Hamburg since 1957, and while they had mass appeal early on, their first great critical success, Sgt. Peppers, was released in 1967.

Malcolm Gladwell has popularized the idea, although he concentrates on 10,000 hours, not 10 years. Henri Cartier-Bresson (1908-2004) had another metric: "Your first 10,000 photographs are your worst." (He didn't anticipate that with digital cameras, some people can reach that mark in a week.) True expertise may take a lifetime: Samuel Johnson (1709-1784) said "Excellence in any department can be attained only by the labor of a lifetime; it is not to be purchased at a lesser price." And Chaucer (1340-1400) complained "the lyf so short, the craft so long to lerne." Hippocrates (c. 400BC) is known for the excerpt "ars longa, vita brevis", which is part of the longer quotation "Ars longa, vita brevis, occasio praeceps, experimentum periculosum, iudicium difficile", which in English renders as "Life is short, [the] craft long, opportunity fleeting, experiment treacherous, judgment difficult." Of course, no single number can be the final answer: it doesn't seem reasonable to assume that all skills (e.g., programming, chess playing, checkers playing, and music playing) could all require exactly the same amount of time to master, nor that all people will take exactly the same amount of time. As Prof. K. Anders Ericsson puts it, "In most domains it's remarkable how much time even the most talented individuals need in order to reach the highest levels of performance. The 10,000 hour number just gives you a sense that we're talking years of 10 to 20 hours a week which those who some people would argue are the most innately talented individuals still need to get to the highest level."

So You Want to be a Programmer

Here's my recipe for programming success:

Get interested in programming, and do some because it is fun. Make sure that it keeps being enough fun so that you will be willing to put in your ten years/10,000 hours.
Program. The best kind of learning is learning by doing. To put it more technically, "the maximal level of performance for individuals in a given domain is not attained automatically as a function of extended experience, but the level of performance can be increased even by highly experienced individuals as a result of deliberate efforts to improve." (p. 366) and "the most effective learning requires a well-defined task with an appropriate difficulty level for the particular individual, informative feedback, and opportunities for repetition and corrections of errors." (p. 20-21) The book Cognition in Practice: Mind, Mathematics, and Culture in Everyday Life is an interesting reference for this viewpoint.
Talk with other programmers; read other programs. This is more important than any book or training course.
If you want, put in four years at a college (or more at a graduate school). This will give you access to some jobs that require credentials, and it will give you a deeper understanding of the field, but if you don't enjoy school, you can (with some dedication) get similar experience on your own or on the job. In any case, book learning alone won't be enough. "Computer science education cannot make anybody an expert programmer any more than studying brushes and pigment can make somebody an expert painter" says Eric Raymond, author of The New Hacker's Dictionary. One of the best programmers I ever hired had only a High School degree; he's produced a lot of great software, has his own news group, and made enough in stock options to buy his own nightclub.
Work on projects with other programmers. Be the best programmer on some projects; be the worst on some others. When you're the best, you get to test your abilities to lead a project, and to inspire others with your vision. When you're the worst, you learn what the masters do, and you learn what they don't like to do (because they make you do it for them).
Work on projects after other programmers. Understand a program written by someone else. See what it takes to understand and fix it when the original programmers are not around. Think about how to design your programs to make it easier for those who will maintain them after you.
Learn at least a half dozen programming languages. Include one language that emphasizes class abstractions (like Java or C++), one that emphasizes functional abstraction (like Lisp or ML or Haskell), one that supports syntactic abstraction (like Lisp), one that supports declarative specifications (like Prolog or C++ templates), and one that emphasizes parallelism (like Clojure or Go).
Remember that there is a "computer" in "computer science". Know how long it takes your computer to execute an instruction, fetch a word from memory (with and without a cache miss), read consecutive words from disk, and seek to a new location on disk. (Answers here.)
Get involved in a language standardization effort. It could be the ANSI C++ committee, or it could be deciding if your local coding style will have 2 or 4 space indentation levels. Either way, you learn about what other people like in a language, how deeply they feel so, and perhaps even a little about why they feel so.
Have the good sense to get off the language standardization effort as quickly as possible.

With all that in mind, its questionable how far you can get just by book learning. Before my first child was born, I read all the How To books, and still felt like a clueless novice. 30 Months later, when my second child was due, did I go back to the books for a refresher? No. Instead, I relied on my personal experience, which turned out to be far more useful and reassuring to me than the thousands of pages written by experts.

Fred Brooks, in his essay No Silver Bullet identified a three-part plan for finding great software designers:

Systematically identify top designers as early as possible.
Assign a career mentor to be responsible for the development of the prospect and carefully keep a career file.
Provide opportunities for growing designers to interact and stimulate each other.

This assumes that some people already have the qualities necessary for being a great designer; the job is to properly coax them along. Alan Perlis put it more succinctly: "Everyone can be taught to sculpt: Michelangelo would have had to be taught how not to. So it is with the great programmers". Perlis is saying that the greats have some internal quality that transcends their training. But where does the quality come from? Is it innate? Or do they develop it through diligence? As Auguste Gusteau (the fictional chef in Ratatouille) puts it, "anyone can cook, but only the fearless can be great." I think of it more as willingness to devote a large portion of one's life to deliberative practice. But maybe fearless is a way to summarize that. Or, as Gusteau's critic, Anton Ego, says: "Not everyone can become a great artist, but a great artist can come from anywhere."

So go ahead and buy that Java/Ruby/Javascript/PHP book; you'll probably get some use out of it. But you won't change your life, or your real overall expertise as a programmer in 24 hours or 21 days. How about working hard to continually improve over 24 months? Well, now you're starting to get somewhere...

References

Bloom, Benjamin (ed.) Developing Talent in Young People, Ballantine, 1985.

Brooks, Fred, No Silver Bullets, IEEE Computer, vol. 20, no. 4, 1987, p. 10-19.

Bryan, W.L. & Harter, N. "Studies on the telegraphic language: The acquisition of a hierarchy of habits. Psychology Review, 1899, 8, 345-375

Hayes, John R., Complete Problem Solver Lawrence Erlbaum, 1989.

Chase, William G. & Simon, Herbert A. "Perception in Chess" Cognitive Psychology, 1973, 4, 55-81.

Lave, Jean, Cognition in Practice: Mind, Mathematics, and Culture in Everyday Life, Cambridge University Press, 1988.

Answers

Approximate timing for various operations on a typical PC:

execute typical instruction	1/1,000,000,000 sec = 1 nanosec
fetch from L1 cache memory	0.5 nanosec
branch misprediction	5 nanosec
fetch from L2 cache memory	7 nanosec
Mutex lock/unlock	25 nanosec
fetch from main memory	100 nanosec
send 2K bytes over 1Gbps network	20,000 nanosec
read 1MB sequentially from memory	250,000 nanosec
fetch from new disk location (seek)	8,000,000 nanosec
read 1MB sequentially from disk	20,000,000 nanosec
send packet US to Europe and back	150 milliseconds = 150,000,000 nanosec

Appendix: Language Choice

Several people have asked what programming language they should learn first. There is no one answer, but consider these points:

Use your friends. When asked "what operating system should I use, Windows, Unix, or Mac?", my answer is usually: "use whatever your friends use." The advantage you get from learning from your friends will offset any intrinsic difference between OS, or between programming languages. Also consider your future friends: the community of programmers that you will be a part of if you continue. Does your chosen language have a large growing community or a small dying one? Are there books, web sites, and online forums to get answers from? Do you like the people in those forums?
Keep it simple. Programming languages such as C++ and Java are designed for professional development by large teams of experienced programmers who are concerned about the run-time efficiency of their code. As a result, these languages have complicated parts designed for these circumstances. You're concerned with learning to program. You don't need that complication. You want a language that was designed to be easy to learn and remember by a single new programmer.
Play. Which way would you rather learn to play the piano: the normal, interactive way, in which you hear each note as soon as you hit a key, or "batch" mode, in which you only hear the notes after you finish a whole song? Clearly, interactive mode makes learning easier for the piano, and also for programming. Insist on a language with an interactive mode and use it.

Given these criteria, my recommendations for a first programming language would be Python or Scheme. Another choice is Javascript, not because it is perfectly well-designed for beginners, but because there are so many online tutorials for it, such as Khan Academy's tutorial. But your circumstances may vary, and there are other good choices. If your age is a single-digit, you might prefer Alice or Squeak or Blockly (older learners might also enjoy these). The important thing is that you choose and get started.

Appendix: Books and Other Resources

Several people have asked what books and web pages they should learn from. I repeat that "book learning alone won't be enough" but I can recommend the following:

Scheme: Structure and Interpretation of Computer Programs (Abelson & Sussman) is probably the best introduction to computer science, and it does teach programming as a way of understanding the computer science. You can see online videos of lectures on this book, as well as the complete text online. The book is challenging and will weed out some people who perhaps could be successful with another approach.
Scheme: How to Design Programs (Felleisen et al.) is one of the best books on how to actually design programs in an elegant and functional way.
Python: Python Programming: An Intro to CS (Zelle) is a good introduction using Python.
Python: Several online tutorials are available at Python.org.
Oz: Concepts, Techniques, and Models of Computer Programming (Van Roy & Haridi) is seen by some as the modern-day successor to Abelson & Sussman. It is a tour through the big ideas of programming, covering a wider range than Abelson & Sussman while being perhaps easier to read and follow. It uses a language, Oz, that is not widely known but serves as a basis for learning other languages. <

Notes

T. Capey points out that the Complete Problem Solver page on Amazon now has the "Teach Yourself Bengali in 21 days" and "Teach Yourself Grammar and Style" books under the "Customers who shopped for this item also shopped for these items" section. I guess that a large portion of the people who look at that book are coming from this page. Thanks to Ross Cohen for help with Hippocrates.
http://norvig.com/21-days.html