前几天看到一篇文章，讲的是一个初三学生，因为只对编程感兴趣（而且听他妈妈的意思是编程很厉害，是编程“大神”）导致其他学科成绩很差只能读职高，标题和链接如下：
历史上曾经有哪些15岁的人编程已经非常有名气？
历史上有一些15岁的人在编程领域取得了非常出色的成就，以下是其中的一些例子：
- Bill Gates：1970年，15岁的Bill Gates和他的朋友Paul Allen创建了他们的第一个公司Traf-O-Data，该公司开发了一种基于Intel 8008处理器的计数机，为交通调查提供数据。之后，他们继续合作开发了基于BASIC语言的操作系统，并成立了微软公司。
- Nick D'Aloisio： 2012年，15岁的Nick D'Aloisio创建了一款名为Summly的新闻聚合应用程序，它能够自动将长篇文章压缩成几句简短的摘要，该应用程序很快获得了广泛的关注。2013年，雅虎以3000万美元的价格将Summly收购，并将其改名为雅虎新闻摘要。
- Thomas Suarez：2011年，15岁的Thomas Suarez开发了一些流行的iPhone应用程序，如Whac-a-Mole和Bustin Jieber。他还在YouTube上发布了一些教程视频，教授其他人如何编写应用程序。
- Aaron Swartz：Aaron Swartz是一位计算机编程天才，他在15岁时就开始学习编程，并创造了一些重要的互联网工具和应用程序，如RSS订阅格式和开源网络论坛软件Reddit。他还是维基百科和Creative Commons的创始人之一。然而，他于2013年自*身亡，享年26岁。
这些人的成功证明，年龄不是成功的障碍，只要有足够的热情、天赋和努力，年轻的编程爱好者也可以在编程领域取得非凡的成就。
初三的学生编程能有多厉害？是不是不需要读很多书就能成为编程高手？数学能力对编程有什么影响？
上面提到了，曾经有很多国外编程大神在15岁的时候已经非常知名，那是不是说不需要读高中、大学就能成为优秀的程序员了呢？有很多人说编程需要数学能力很强，那这位初三学生数学成绩不怎么好，他怎么就编程这么厉害呢？
首先讲一下什么是编程：
编程是指使用计算机语言编写计算机程序的过程，它是计算机科学中的一项基本技能。编程的目的是让计算机执行一系列指令，从而实现特定的功能或解决特定的问题。
编程语言是一种用来描述计算机程序的语言，它定义了一组语法和规则，以及一系列计算机指令，用来告诉计算机执行什么操作。编程语言可以分为高级语言和低级语言，高级语言更加接近自然语言，更容易理解和使用，低级语言更加接近计算机底层的指令，更加复杂和难以理解。
编程的过程通常包括以下几个步骤：问题定义、算法设计、编写代码、调试和测试、优化和维护。经过这些步骤，程序员可以开发出各种应用程序、软件和系统，例如操作系统、游戏、网站、移动应用、人工智能和机器学习等。
上面我标记了几个关键词：高级语言、算法设计。这是编程的前提条件。
什么是高级语言？
我这里打个简单的比方：高级语言就是你的母语，比如中文，低级语言就是外语，比如法语，你用高级语言编程写程序（或者叫跟计算机交流）会相对容易很多，用低级语言则要难很多。初三学生通常用的都是高级语言（Java、Python等）。
什么是算法设计？
我还是举例子说明。
假设有一个有序数组arr = [1, 3, 4, 6, 7, 9, 11, 13, 15]，现在要在该数组中查找元素6的位置，你要用什么方法才能以最快的速度找到他？你找到的这个方法就是算法设计。
通常有很多方法可以找到这个数字6，以下是程序员比较常用的两种：
二分查找算法（Binary Search Algorithm）也被称为折半查找，是一种用于在有序数组中查找某一特定元素的算法。该算法的思想是，在有序数组中，先找到数组的中间元素，将其与要查找的元素进行比较，如果中间元素等于要查找的元素，则查找结束；如果中间元素大于要查找的元素，则在数组的左半部分继续查找；如果中间元素小于要查找的元素，则在数组的右半部分继续查找。以此类推，直到找到要查找的元素或者确定元素不存在为止。
二分查找算法的时间复杂度为O(log n)，其中n为数组的长度。由于该算法只需要比较数组中的元素，因此效率较高，特别是对于比较大的有序数组，二分查找算法的效率更为明显，其具体查找过程如下：
- 首先，找到数组的中间位置，即arr[4] = 7，并将其与要查找的元素6进行比较。由于7大于6，因此继续在数组的左半部分继续查找。
- 接下来，查找左半部分的中间位置，即arr[1] = 3，并将其与要查找的元素6进行比较。由于3小于6，因此继续在数组的右半部分继续查找。
- 接下来，查找右半部分的中间位置，即arr[3] = 6，并将其与要查找的元素6进行比较。由于6等于6，因此可以确定要查找的元素已经找到，返回其位置3即可。
因此，使用二分查找算法，在该数组中查找元素6的位置为3（编程的时候通常位置从0开始的）。
接下来介绍一种比较复杂难以理解的算法，上述查找算法依赖数组是排好序的，就涉及到怎么把一组数字排好序的算法了，这里举一个快速排序算法的具体例子：
假设要对数组arr = [8, 4, 2, 9, 3, 6, 7, 5, 1] 进行快速排序，可以按照以下步骤进行：
- 选择一个基准元素，通常选取数组的第一个元素。这里选择基准元素为8。
- 将数组中小于基准元素的元素移到基准元素的左边，大于基准元素的元素移到基准元素的右边。具体实现可以使用双指针法，从数组的左右两端开始，向中间遍历，并交换元素位置，直到左指针和右指针相遇。在这个例子中，第一次遍历后数组变为[1, 4, 2, 5, 3, 6, 7, 9, 8]。
- 对左边的子数组和右边的子数组分别递归地进行快速排序。对于左边的子数组[1, 4, 2, 5, 3]，选择基准元素为1，将小于1的元素移到基准元素的左边，大于1的元素移到基准元素的右边，得到子数组[1, 4, 2, 5, 3]，然后对其进行递归排序。对于右边的子数组[6, 7, 9, 8]，选择基准元素为6，将小于6的元素移到基准元素的左边，大于6的元素移到基准元素的右边，得到子数组[5, 4, 2, 3]，然后对其进行递归排序。
- 递归结束后，将左边的子数组、基准元素和右边的子数组拼接起来，得到排序后的数组[1, 2, 3, 4, 5, 6,7, 8, 9]。
因此，经过以上步骤，快速排序算法将未排序的数组arr = [8, 4, 2, 9, 3, 6, 7, 5, 1] 排序为有序数组[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。
上面提到的算法才是编程的核心，程序=算法 数据结构，数据结构都是编程语言涉及好的会用就行，尤其是高级语言。而算法则是要不断的学习，并且要具备不少的基础知识才能精通。
那高中毕业或者大专毕业为啥有好多人也能干程序员这一行？
其实写程序编程有很多方向，有一些方向是不需要特别高深的算法的，甚至有些大神已经把这些高深的算法写好了，你直接拿来用就行，所以做一些基础编程工作，比如开发一个网页，写一个简单的数据库查询修改程序等等，也不太会涉及底层知识。
但是如果要想成为真正的编程大神，就需要具备很专业的数学等理论知识，才能在编程之路上走的更远。
至于这个初三同学，他的发展路径我认为有两条：
- 评论区的一条留言，这条路很好，我面试别人的时候也遇到过类似的大神（中专--大专--专升本--考研）：本科学校有个编程牛人，是一路从职高到大专再专升本然后再考研浙大走来的，现在麻省理工学院攻读计算机相关的博士学位。
- 大专毕业，找个培训机构或者自学成才，读职高、大专的时候多找找实习工作或者搞一些开源项目，积累经验，毕业工作也不难找，就是不太好进大公司。
再多说几句，还有很多复杂的排序算法，都是各种数学家和非常聪明的大神设计的，目的是尽快的完成排序工作。常见的几种实现方式有以下几种：
- 快速排序（Quick Sort）：该算法使用分治法思想，将数组分成两个子数组，然后递归地对子数组进行排序，最终将整个数组排序。快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn)。
- 归并排序（Merge Sort）：该算法也使用分治法思想，将数组分成两个子数组，然后递归地对子数组进行排序，最终将两个有序子数组合并成一个有序数组。归并排序算法的时间复杂度为O(nlogn)。
- 堆排序（Heap Sort）：该算法使用堆数据结构来实现排序，将数组中的元素构建成一个堆，然后依次取出堆顶元素，再将剩余元素重新构建成堆，直到所有元素都取出为止。堆排序算法的时间复杂度为O(nlogn)。
- 桶排序（Bucket Sort）：该算法使用计数排序的思想，将数组中的元素分配到不同的桶中，然后对每个桶中的元素进行排序，最终将所有桶中的元素合并成一个有序数组。桶排序算法的时间复杂度为O(n)。
- 计数排序（Counting Sort）：该算法使用桶的思想，将数组中的元素作为桶的下标，然后统计每个桶中元素的个数，最终将所有桶中的元素合并成一个有序数组。计数排序算法的时间复杂度为O(n k)，其中k为桶的个数。
