别再盲目刷LeetCode了！先把这5个编程基础打牢

文章目录前言一、代码规范不是“洁癖”是保命的底线二、函数式编程不是玄学是现代开发的通用语言三、Python基础工具sys模块与可变参数效率提升10倍的利器四、任务拆解能力从“写代码”到“解决问题”的核心跃迁五、经典机器学习基础大模型时代不能丢的“基本功”写在最后P.S. 无意间发现了一个巨牛的人工智能教程非常通俗易懂对AI感兴趣的朋友强烈推荐去看看传送门https://blog.csdn.net/HHX_01前言春招收尾的这段时间我后台收到了上百条计算机应届生的私信其中最扎心的一条来自一个双非院校的同学“哥我绩点3.8专业排名前5%刷了600道LeetCode八股文背了整整3轮投了50家公司48家一面挂剩下2家笔试直接没通过我到底哪里做错了”这句话一下子戳中了我。我见过太多这样的年轻人每天泡在牛客网刷题到凌晨把《剑指Offer》翻得卷边把SpringBoot、MySQL的八股文背得滚瓜烂熟可一到面试现场被面试官问一句“这个技术在你的项目里解决了什么实际问题”就当场哑口无言。更讽刺的是我上周还碰到一个做了5年Java后端的老伙计投20份简历只拿到3个面试薪资还被硬砍了20%。他跟我吐槽“现在AI一分钟就能生成我熬夜3天写的业务接口不仅没bug注释比我写的还全我这CRUD的饭碗眼看就要保不住了。”其实不管是应届生还是老程序员你们的问题根本不是不够努力而是努力错了方向。在这个AI已经能写代码的时代面试官早就不关心你能刷多少道Hard级别的LeetCode题也不关心你能不能一字不差地背出HashMap的底层原理。他们真正想知道的是你能不能写出可维护、可扩展、不出线上事故的代码你能不能把一个复杂的需求拆解成可执行的步骤你能不能用最合适的技术解决实际的业务问题而这些能力都建立在最基础的编程功底之上。很多人花了几百个小时刷LeetCode却连最基本的代码规范都不懂能背出Transformer的完整公式却不知道怎么用sys模块给Python脚本传参数张口闭口就是多智能体协同结果被一句“为什么不用随机森林先打个baseline”问得当场社死。今天我就跟大家聊聊在2026年这个AI遍地走的时代比刷1000道LeetCode更重要的5个编程基础。把这些打牢你才能在技术变革中站稳脚跟抓住真正的机会。一、代码规范不是“洁癖”是保命的底线先给大家讲一个真实的事故就发生在上个月。我一个做了6年Java后端的朋友用AI一分钟生成了一个充值接口测试的时候一切正常结果上线直接炸了。用户扣款成功却没到账公司赔了小十万他年终奖直接打了对折还背了个一级绩效。最后查出来的根因说出来都丢人不是逻辑问题就是命名不规范。AI生成的代码里把用户实际到账金额命名成了amount扣款金额也命名成了amount两个变量在同一个方法里作用域重叠循环里直接被覆盖了。测试的时候只测了单笔充值没测多笔并发结果上线就出大事了。很多人觉得代码规范是“强迫症”的产物是没事找事反正代码能跑就行。但在AI时代这个观念必须彻底改过来。现在你写的代码可能只占项目的10%剩下90%都是AI生成的。AI写的代码逻辑没问题但规范一塌糊涂变量名随便起注释乱写格式混乱。如果你自己不懂代码规范根本看不出里面的坑最后背锅的还是你。代码规范里最重要的就是命名规范。我见过太多人用a、b、c当变量名用data、info、result这种毫无意义的名字还有人用拼音缩写比如yhzh银行账号、je金额别人看你的代码跟看天书一样。好的变量名应该见名知意比如用户扣款金额就叫userDeductionAmount实际到账金额就叫userActualAmount哪怕长一点也没关系。不同作用域的变量也要有区分比如成员变量加个前缀m_常量全大写这样一眼就能看出来变量的用途和作用域。除了命名注释和格式也同样重要。注释不是写“这是一个循环”而是写“为什么要做这个循环处理什么边界情况”。比如你写了一个跳过空字符串的循环注释就应该写“跳过空字符串避免后续分词报错”而不是“循环遍历列表”。格式统一则是最低成本的提升代码可读性的方法。缩进用4个空格还是2个空格括号是跟在语句后面还是换行这些都不重要重要的是整个项目保持一致。不然别人看你的代码一会儿4个空格一会儿2个空格一会儿括号换行一会儿不换行不出5分钟就会心态爆炸。记住代码规范不是给别人看的是给自己保命的。一个规范的代码能让你在排查问题的时候节省80%的时间也能让你避免很多不必要的线上事故。在AI时代你的核心价值之一就是审查和规范AI生成的代码如果你连基本的规范都不懂迟早会被AI淘汰。二、函数式编程不是玄学是现代开发的通用语言上周参加技术沙龙坐我旁边一个写了6年Java后端的哥们儿抱着电脑一脸崩溃地吐槽“现在面试真的离谱我面个CRUD岗面试官追着我问纯函数、闭包、高阶函数我天天写SpringBoot接口这玩意儿根本用不上啊”结果话音刚落对面一个刚跳槽去AI公司做智能体开发的95后就笑了“哥你这就错了。现在不管是Java的Stream流、Python的大数据处理还是React的hooks、AI Agent的任务编排甚至是Rust、Go的高并发开发全都是函数式编程的天下。你觉得用不上只是你没意识到而已。”很多人一听到函数式编程就头大觉得是很高深的玄学需要什么数学功底才能学。其实根本不是函数式编程只是一种编程范式跟面向对象一样是用来解决问题的工具。而且它的核心思想非常简单用一句话就能说清楚把函数当作一等公民尽量使用纯函数避免副作用。什么是纯函数我给大家打个比方纯函数就像一个自动售货机。你投进去3块钱它永远给你一瓶可乐不会有时候给你雪碧有时候吞了钱不给东西也不会改变你钱包里其他的钱。纯函数也是一样相同的输入永远会得到相同的输出而且不会产生任何副作用。比如下面这个函数就是纯函数defadd(a,b):returnab不管你什么时候调用add(1, 2)结果永远是3而且不会改变任何外部变量。而下面这个函数就不是纯函数total0defadd_to_total(a):globaltotal totalareturntotal你第一次调用add_to_total(1)得到1第二次调用得到2相同的输入得到了不同的输出而且还改变了外部变量total的值这就是副作用。纯函数的好处非常多它容易测试不需要模拟任何外部环境它容易调试出了问题只要看输入输出就行它没有线程安全问题因为不会修改共享变量。在AI开发里RAG系统的检索、增强、生成模块本质上都是一个个纯函数这样才能保证整个系统的稳定性和可维护性。除了纯函数高阶函数也是函数式编程的核心。高阶函数就是能把函数当作参数传进去或者返回函数的函数。比如Python里的map、filter、reduceJava里的Stream流都是高阶函数的典型应用。用高阶函数写出来的代码不仅简洁而且可读性非常高。比如你要把一个列表里的所有数字都乘以2用循环写是这样的numbers[1,2,3,4,5]result[]fornuminnumbers:result.append(num*2)而用map函数写是这样的numbers[1,2,3,4,5]resultlist(map(lambdax:x*2,numbers))一眼就能看出来代码的意图而且没有多余的变量。至于闭包很多人觉得很难理解其实也很简单。闭包就像一个随身的背包函数走到哪里都能带着背包里的变量不会丢失。比如你写一个计数器函数每次调用都加1用闭包实现就非常方便defmake_counter():count0defcounter():nonlocalcount count1returncountreturncounter cmake_counter()print(c())# 输出1print(c())# 输出2print(c())# 输出3这里的counter函数就是一个闭包它携带了count这个变量即使make_counter函数已经执行完毕count变量也不会被销毁。现在很多主流的框架和库都是用函数式编程写的比如LangChain的智能体任务编排本质上就是函数的组合和调用。如果你不懂函数式编程别说自己写智能体了连LangChain的源码都看不懂只能做一个调包侠。所以别再觉得函数式编程没用了它已经成为了现代开发的通用语言。不管你是做传统业务开发还是做AI开发都必须掌握函数式编程的基本思想。三、Python基础工具sys模块与可变参数效率提升10倍的利器上周带的一个实习生差点把我气出高血压。他写了个大模型批量处理图片的脚本每次换个处理文件夹、改个模型温度参数、切换一下API密钥都要打开py文件改三四行代码。一天跑十几次任务就要改十几次代码改到最后不仅把文件路径写错了还把测试环境的API密钥提交到了Git仓库差点导致线上账号被限流。我问他“你就不会用sys模块给脚本传命令行参数、管环境变量吗”他一脸懵地看着我“sys模块我只知道sys.exit()用来强制退出程序别的功能从来没用过也不知道能干嘛。”这句话直接给我整沉默了。Python作为AI开发的第一语言有很多非常实用的基础工具比如sys模块、os模块、argparse模块等等。但很多人学Python的时候只学了基本的语法和数据结构对这些基础工具一无所知导致写出来的脚本又笨又难用效率极低。先说说sys模块它是Python自带的一个核心模块提供了很多与Python解释器和系统交互的功能。其中最常用的就是sys.argv和sys.environ。sys.argv是一个列表用来接收命令行参数。比如你有一个脚本叫process_images.py在命令行输入python process_images.py ./images 0.7 sk-xxx那么sys.argv[0]就是脚本名process_images.pysys.argv[1]就是./imagessys.argv[2]就是0.7sys.argv[3]就是sk-xxx。用sys.argv传参数你就不用每次都打开脚本改代码了直接在命令行输入参数就行。上面那个实习生的脚本改成用sys.argv传参数后运行起来就方便多了importsysiflen(sys.argv)!4:print(用法python process_images.py )sys.exit(1)image_foldersys.argv[1]temperaturefloat(sys.argv[2])api_keysys.argv[3]# 接下来是处理图片的代码sys.environ则是一个字典用来获取和设置系统环境变量。很多时候我们不希望把API密钥、数据库密码这些敏感信息写在代码里这时候就可以把它们设置成环境变量然后用sys.environ来获取importsys api_keysys.environ.get(OPENAI_API_KEY)ifnotapi_key:print(请设置OPENAI_API_KEY环境变量)sys.exit(1)这样既安全又方便不用担心不小心把敏感信息提交到Git仓库了。除了sys模块Python的可变参数*args和**kwargs也是必须掌握的。我敢说90%的Python新手甚至写了1-2年代码的开发者看到开源AI项目里满屏的*args和**kwargs都会直接看懵连函数入口都摸不清。其实*args和**kwargs非常简单。*args用来接收任意数量的位置参数它会把这些参数打包成一个元组。**kwargs用来接收任意数量的关键字参数它会把这些参数打包成一个字典。比如你写一个大模型调用的函数需要传模型名称、温度、最大生成长度、top_p、frequency_penalty等等十几个参数。如果把这些参数都列出来函数定义会变得非常长而且以后要加新参数还要修改函数定义。这时候用**kwargs就非常方便defcall_llm(prompt,**kwargs):# 默认参数default_params{model:gpt-4o,temperature:0.7,max_tokens:1024}# 合并用户传入的参数覆盖默认参数params{**default_params,**kwargs}# 调用大模型APIreturnllm_client.chat.completions.create(promptprompt,**params)这样你可以灵活地传入任何参数不用修改函数定义# 用默认参数调用call_llm(你好)# 传入温度参数call_llm(写一首诗,temperature0.9)# 传入多个参数call_llm(翻译这段文字,modelgpt-3.5-turbo,max_tokens2048)在AI开发里我们经常要写批量处理脚本要传各种参数要切换环境。熟练掌握sys模块和可变参数这些基础工具能让你的脚本更灵活、更健壮工作效率提升10倍都不止。四、任务拆解能力从“写代码”到“解决问题”的核心跃迁2026年被Gartner、中信建投等权威机构一致定义为AI智能体规模化应用元年。从程序员日常开发的代码辅助、企业办公自动化到工业流程调度、垂直行业知识库问答各类Agent产品遍地开花。但在最近几场技术沙龙里我发现了一个扎心的行业共性问题90%的开发者在落地智能体项目时都卡在了同一个致命瓶颈上——Agent执行效果极其不稳定。很多人觉得是大模型不够好是LangChain的框架有问题于是疯狂地换大模型换框架结果效果还是一样差。其实根本原因根本不在大模型也不在框架而在开发者自己的任务拆解能力不行。什么是任务拆解能力就是把一个复杂的大需求拆成一个个简单的、可执行的小任务的能力。这是从“写代码的”到“解决问题的”最核心的跃迁也是刷再多LeetCode都锻炼不出来的能力。我给大家举个例子。很多人都做过知识库问答系统的项目面试官也经常问这个项目。大部分人的回答都是“我用了LangChain的RAG链先把文档加载进来然后分块存入向量数据库用户提问的时候检索相关的块然后传给大模型生成回答。”听起来好像没什么问题但这样做出来的系统上线后肯定答非所问漏洞百出。因为你根本没有把需求拆解清楚只是把LangChain的组件简单地拼在了一起。一个合格的知识库问答系统应该拆解成以下这些步骤数据采集与清洗把公司的文档、PPT、PDF、Excel都收集起来转换成纯文本去除页眉页脚、页码、广告等无关内容处理乱码和格式错误。文本分块根据文档的类型和结构选择合适的分块策略。比如技术文档可以按章节分块合同可以按条款分块而不是简单地按固定长度分块。元数据添加给每个文本块添加元数据比如文档名称、章节、作者、创建时间等方便后续检索和过滤。向量生成与存储选择合适的嵌入模型把文本块转换成向量存入向量数据库。检索优化实现混合检索关键词检索向量检索重排序提高检索的准确率。Prompt工程设计合理的Prompt告诉大模型如何使用检索到的信息回答问题如何处理不知道的问题。生成与后处理调用大模型生成回答然后对回答进行后处理比如去除无关内容添加引用来源。评估与迭代建立评估指标测试系统的准确率、召回率、相关性不断优化各个环节。你看一个看似简单的知识库问答系统其实包含了这么多步骤。每一个步骤都有很多细节要处理比如文本分块的大小嵌入模型的选择检索的阈值Prompt的写法等等。如果你没有把这些步骤拆解清楚只是简单地调用一下LangChain的RetrievalQA链那肯定做不出好用的系统。在AI时代大模型本身就是一个强大的任务执行者但它不会帮你拆解问题。如果你拆解不好大模型再厉害也没用。就像你让一个顶级厨师给你做一桌满汉全席但你只告诉他“给我做饭”他肯定不知道该怎么做。但如果你把需求拆解成“先做一道宫保鸡丁再做一道鱼香肉丝最后做一碗蛋花汤”他就能给你做出一桌美味的饭菜。所以别再埋头刷LeetCode了多花点时间锻炼自己的任务拆解能力。拿到一个需求先不要急着写代码先把它拆成一个个小任务想清楚每个任务要做什么怎么做会遇到什么问题。这样你才能写出高质量的代码解决实际的业务问题。五、经典机器学习基础大模型时代不能丢的“基本功”上周参加技术沙龙遇到个刚入行半年的小伙子张嘴就是GPT-4o、多智能体协同、RAGFine-tuning说得头头是道。结果面试官一句“你这个用户流失预测的二分类任务为什么不用随机森林先打个baseline”问得他当场哑口无言面试直接凉凉。他下来跟我抱怨“现在都什么年代了还问随机森林这种老掉牙的东西大模型不是什么都能做吗”我相信很多人都有这样的想法觉得大模型出来了传统机器学习就没用了。这是我见过最愚蠢的想法。大模型不是万能的在很多场景下经典机器学习模型比大模型更高效、更便宜、更可控。我给大家算一笔账。假设你有一个10万条数据的二分类任务用逻辑回归或者随机森林在普通的笔记本电脑上训练只需要几分钟准确率能达到90%以上推理一次只需要几毫秒成本几乎为零。而用大模型微调你需要租GPU服务器训练一次要几个小时成本几百块钱推理一次要几秒钟而且准确率可能还不如随机森林。更重要的是经典机器学习模型是可解释的。比如逻辑回归你可以看到每个特征的权重知道哪个特征对结果的影响最大。而大模型是黑盒子你根本不知道它为什么会给出这样的结果。在很多对可解释性要求很高的场景比如金融风控、医疗诊断是绝对不能用黑盒的大模型的。我认识一个在银行做风控的朋友他们现在用的还是逻辑回归和随机森林模型。不是他们不想用大模型而是监管要求必须解释每一笔贷款的审批原因。如果用大模型你根本没法跟监管解释为什么这个用户被拒贷了只能说“大模型说他会逾期”这肯定是不行的。所以经典机器学习不仅没有过时反而在很多场景下是不可替代的。作为一个AI开发者你必须掌握这些经典模型的基本原理和适用场景。哪些经典模型是必须学的呢我给大家列一个清单线性回归与逻辑回归最基础也是最常用的模型用于回归和二分类任务。决策树与随机森林工业界应用最广泛的模型几乎能处理所有类型的数据而且效果很好。K近邻KNN简单易懂适合小数据集的分类和回归任务。K-Means聚类最常用的无监督学习算法用于数据聚类和异常检测。朴素贝叶斯适合文本分类任务比如垃圾邮件识别。学习这些模型的时候不用死记硬背复杂的数学公式重点理解每个模型的核心思想、优缺点和适用场景。比如什么时候用逻辑回归什么时候用随机森林什么时候用监督学习什么时候用无监督学习。记住大模型是在经典机器学习的基础上发展起来的。不懂经典机器学习你就不知道大模型的局限性也不知道什么时候该用大模型什么时候该用传统方法。这样你永远只能做一个调包侠遇到问题根本不知道怎么解决。写在最后现在很多人都在焦虑怕被AI淘汰怕找不到工作。于是盲目跟风卷大模型刷LeetCode背八股结果越卷越焦虑越卷越迷茫。其实技术变革从来都不是淘汰那些基础扎实的人而是淘汰那些只会做重复劳动、不会思考的人。在这个AI能写代码的时代你刷再多的LeetCode背再多的八股文都不如把基础打牢。代码规范、函数式编程、Python基础工具、任务拆解能力、经典机器学习基础这5个东西是不管技术怎么变都不会过时的。把这些打牢你才能在技术变革中站稳脚跟抓住真正的机会。最后送给大家一句话基础不牢地动山摇。别再盲目刷LeetCode了先把这些基础打牢你会发现原来编程这么简单原来找工作这么容易。P.S. 无意间发现了一个巨牛的人工智能教程非常通俗易懂对AI感兴趣的朋友强烈推荐去看看传送门https://blog.csdn.net/HHX_01