David Wheeler
All problems in computer science can be solved by another level of indirection
“计算机科学中遇到的所有问题都可通过增加一层抽象来解决”
侯捷老师所言：「学习需要明师。但是明师可遇不可求，所以退而求其次你需要好书，并尽早建立自修的基础。迷时师渡，悟了自渡，寻好书看好书，就是你的自渡法门。」
《计算机组成原理：硬件/软件接口》书中说的计算机系统结构的八个伟大思想：
看某篇拿了一堆offer的大佬说：
后面学习不论是计算机网络，还是操作系统，都对这几个思想印象深刻，感觉都是这几个思想的具体化实现，类似于 cache 或者 Redis 这样的技术，我认为实际上就是利用了加速大概率事件，和存储器层次的思想去进行设计和加速
编程指北-公众号的一段话很有感触：
编译原理遇见算法
当你学完有限状态机以后，你会发现以前觉得很牛逼正则表达式似乎自己也能用 DFA、NFA 实现一下了。状态机的思想在编程中很多地方都用得上。
比如解析 HTTP 协议，如果没学过状态机思想，你可能会一行行的 if/else 去做解析，这里最麻烦的地方在于，if/else 需要提前将 HTTP 头部字段都接收到再来判断，而我们知道 HTTP 基于 TCP，而 TCP 是流式传输，所以你很有可能是几个字符一组组接收到的，这个时候用 if/else 写出来就很难看了。
而用状态机编写起来代码就会非常优雅。状态的转移是由规则驱动的，接收到一个字符就判断一个，非常的方便。
继续学完语法分析，你会掌握递归下降分析这样非常重要的思想，你可以使用递归下降快速的实现四则运算计算器。
如果不用递归下降你可能需要先中缀表达式转后缀，然后求值，这是我们大一数据结构课写的，当时用栈写的，有点麻烦。后来学完编译原理，又用递归下降重写了一遍，区区几十行代码遍搞定。
还有一类场景在实际开发中的用的很多，比如淘宝、京东这样的电商，它们的营销规则有很多，比如满减、直减、跨店等等，这样的规则是不可能写死在代码里的。
那是怎么做的呢？
一般会实现一个配置系统，并设计一个DSL（领域特定语言）来表达这些规则，将规则直接配置到系统中，这样可以非常方便的修改，那么如何在代码里去解析 DSL 定义的规则呢？这就需要为 DSL 写一个语法解析器，这里就会用到语法分析的方法。
DSL（Domain Specific Language），它是一种用于某个特定领域的程序设计语言。这种特定于某个领域是相对于 C、C++、Python 这种通用语言而言的，通用语言可以在各个领域使用，我们熟悉的大多数程序设计语言都是通用语言，它们都是图灵完备的。
像我们平常经常使用的 JSON、SQL、HTML 这些都算是一种 DSL，你甚至可以尝试用递归下降去写一个 JSON、XML 解析器，这比写电商网站更有价值的。
继续往下学你会了解到抽象语法树 AST 如何生成、如何转化为中间代码、如何对中间代码优化、最终又是怎么生成机器指令的。
你会看到贪心算法在寄存器分配中的应用，也会看到图论中的可达性分析又是如何实现死代码消除。
