第1层：数学与逻辑基础（The Foundation）
📌 计算机技术的根源；为算法分析、密码学、AI等提供理论支撑
- 离散数学：集合、图论、逻辑、递归
- 线性代数：机器学习、图形学基础
- 概率与统计：数据分析、AI、随机算法
- 数理逻辑：布尔代数、形式化验证
- 信息论：编码、压缩、通信
第2层：计算机原理与系统基础（How Computers Work）
📌 理解硬件与操作系统如何协同工作，及程序运行的本质，写出高效、安全的代码
- 计算机组成原理：CPU、内存、I/O、总线
- 操作系统：进程/线程、调度、虚拟内存、文件系统
- 计算机网络：TCP/IP、HTTP、DNS、网络安全
- 编译原理：词法分析、语法树、中间代码、优化
- 数据库系统：存储引擎、索引、事务、SQL优化
第3层：编程语言与范式（Tools of Expression）
📌 表达逻辑的工具和风格， 选择合适的"语言"来表达解决方案
- 编程语言 ：
- 静态语言：Java、C++、Go
- 动态语言：Python、JavaScript
- 函数式语言：Haskell、Scala、Erlang
- 编程范式 ：
- 面向对象（OOP）
- 函数式编程（FP）
- 过程式、声明式、响应式
- 运行时环境：JVM、V8、CLR、解释器 vs 编译器
第4层：数据结构与算法（Problem-Solving Core）
📌 解决问题的核心工具， 提升代码效率，应对复杂问题
数据结构
- 基础：数组、链表、栈、队列
- 树：二叉树、BST、AVL、红黑树、Trie、B/B+树
- 图：邻接表/矩阵、最短路径、拓扑排序
- 哈希结构：哈希表、布隆过滤器
- 高级：跳表、并查集、堆（优先队列）
算法
- 基础：排序、查找
- 核心策略：
- 分治（快排、归并）
- 动态规划（背包、LCS）
- 贪心算法
- 回溯（八皇后）
- 图算法（Dijkstra、Floyd、Kruskal）
- 字符串算法：KMP、正则、编辑距离
- 搜索：DFS、BFS、A*
第5层：设计模式与架构模式（Software Design）
📌 组织代码的最佳实践， 提高代码可维护性、可扩展性、可测试性
设计模式（GoF 23种为代表）
- 创建型：单例、工厂、建造者、原型
- 结构型：适配器、装饰器、代理、组合
- 行为型：观察者、策略、命令、状态、模板方法
架构模式
- 分层架构（Layered）
- MVC / MVVM
- 微服务架构
- 事件驱动架构（EDA）
- CQRS、六边形架构
第6层：应用架构与系统设计（System Thinking）
📌 构建系统的思维方式；设计高可用、高性能、可扩展的复杂系统
- 系统设计原则 ：
- SOLID、DRY、KISS、YAGNI
- 分布式系统 ：
- CAP 定理、一致性协议（Raft/Paxos）
- 负载均衡、服务发现、熔断限流
- 高并发设计 ：
- 缓存（Redis）、消息队列（Kafka）、CDN
- 可扩展性 ：
- 水平扩展、分库分表、读写分离
- 云原生架构 ：
- 容器化（Docker）、K8s、Serverless
🧩 横向扩展：领域应用（跨层级融合）
这些不是独立层级，而是上述基础技术的组合与应用：
| 领域 | 所需核心技术 |
|---|---|
| 人工智能 | 数学 + 算法 + 数据结构 + 编程 |
| 区块链 | 密码学 + 分布式系统 + 数据结构（Merkle Tree） |
| 前端工程 | 编程语言（JS/TS）+ 设计模式 + 网络 + 架构（SPA/SSR） |
| 后端开发 | 数据库 + 网络 + 操作系统 + 设计模式 + 分布式 |
| DevOps | 操作系统 + 网络 + 脚本语言 + 自动化工具 |