拿数据结构这门课程为例，严蔚敏老师的经典教材相信几乎学过计算机的人都是耳熟能详的，这本书上的算法和数据结构短小精悍。我们的授课老师，却只讲最简单的概念和不深的理论描述，给我的感觉就是，"数据结构"几乎是门和"离散数学"差不多的数学课--他用最肤浅的知识，"成功地"告诉了我们"数据结构"是门几乎不用动手写程序的课程，只用上课听听就好了。于是乎，一门需要动手实践、将会极大地提高我们编程素养和思维能力的课程，就被我们这样迷迷糊糊上完了。
震撼：在清华听朱仲涛老师的"数据结构"课
2005年准备研究生考试的时候，我旁听了朱仲涛老师的"数据结构"课，当时的感觉只能用两个字来形容：震撼。在他的课上，我对数据结构有了全新的认识，对计算机也有了一点与以往不同的了解。
他的讲课风格非常独特，他只用1/5的时间简述一下要讲的内容，剩下的时间都是当场写程序。著名的约瑟夫环、Dijkstra算法、Prime算法、快速排序、堆排序、锦标赛排序、Tarjin强连通分量、Convex Hull等深的浅的，教材上有的没有的，全部在课堂上从0开始实现：每遇到一个算法，一边写程序，一边讲解，不懂就将程序的运行结构拿出来分析，并不时地穿插离散数学、概率论、内存管理、C语言、汇编语言等知识，几乎将我们学到的东西非常恰到好处地拿出来，让我们从心里面觉得原来所有的知识是连贯的，我们之前的积累都是有用的，并且富有成就感。
我清晰地记得他在工业工程系课堂上讲"栈"的时候，用计算几何中的Convex Hull（计算几何中求凸包的算法，由美国ACM大牛Graham发明，该算法通过nlogn复杂度求出平面中一堆点的最外层包围矩形边界）来显示栈的使用。这个算法在A4纸上写说明最少也要两页，加上里面具体的技术，个人觉得可以给3个小时的时间来考查一个训练有素的程序员是否合格。而朱老师在1.5小时的时间里，一边讲，一边写，用最优雅的方式，完整地实现了这个算法，写完程序，一个编译错误也没有，成功运行，随机的点，优雅的边界，当时全班鼓掌两分钟。他说："我很自信，即使是最顶级的程序员，也不能将我的代码优化多少了。"
他的课让我明白："数据结构"，以及一切计算的课程里面，凡是自己不理解的东西，自己说不清道不明的东西，其实有很多人是理解的。我的老师没有给我必要的关键性指导，但，不可否认有一些同学，他们总是先知先觉，他们总是会问"为什么这门课程要这么上"，他们总是会思考自己是不是走在正确的路上，于是他们大量丰富自己的实践，从而也优雅地完成了本科学业。但遗憾的是，我和大部分我的同学们，就这样，因为缺乏必要的指导，迷迷糊糊、庸庸碌碌地过完了本科。
现在回想过去，才发现自己当时多么无知、多么机械。其实，不懂的时候，不管任何时候，你都可以去问老师、同学，从而节省大量的时间和精力。我们必须在年轻的时候有意地培养自己独立思考的能力，经常想一想，我要的是什么、为什么要做这件事、做这件事有什么好方法、这样做有什么好处和坏处、如何改进等，也要与人交流、沟通，讲出自己的想法，请别人指正。我们需要培养的是自己的思考方式，而不是简单地获取知识。
计算机专业需要大量时间，需要付出大量精力，也需要极大的耐心。但大部分像我一样的80后都做不到。而做到的，现在几乎没有例外地都找到了很好的工作。
公司不重视技术--与我的兴趣冲突
本科毕业后我就参加了工作，一干就是三年。
我工作的地方是个典型的国有企业转制后的股份制公司，计算机公司，以系统集成和网络为主，软件是副业。我的项目经理和部门经理对我很好，现在我依然感谢他们。只是，我实在无法接受这样的工作状况：待遇一般，沟通匮乏，无视积累，没有传承，频繁的软件部门高层更换预示着软件的步履维艰。也许，我们把软件业务全部外包会更好，但是那么多为公司辛勤工作的员工将何去何从呢？
工作阶段，我的角色还真不少，有点需求分析，有点系统设计，大量的软件开发，大量的系统实施，一点点知识探索，一点点售前支持。既是典型的多面手，又是行行肤浅的门外汉。很少有人能从技术上指导我，不是因为我很牛，只是因为我们实在不是个以技术见长的公司，而我自己，却十分喜欢技术，喜欢和计算机打交道，喜欢盯着计算机的输出而后体会其无穷的美感。这是我喜欢做的事，但工作却不允许我这么做。
考研?读研 定调：开始改变思维习惯，化机械记忆为主动思考
若只有机械思维--上了清华又如何
工作的第三年，我准备考研了。我的如意算盘是，当2006年8月我的工作合同到期的时候，能自然而顺利地过渡到研究生阶段。
当时我设想了4种结果：
上清华计算机系的研究生，将来去Microsoft或IBM工作；
调剂到清华软件学院，依然可以去好的外企工作；
调剂到其他院校；
考研失败，就当什么都没发生过，继续工作，或者从头再来。
以上的每一个结局，我都能承受，不算破釜沉舟，但绝对全力以赴。在每一个下班的晚上，在每一个周末的分分秒秒，我蹬着自行车冲到清华，吃饭、看书，回来睡觉，利用工作的间隙继续看书。就这样，没有任何杂念，没有任何包袱，风风雨雨地跑着，简简单单地过着。带着对未来的期盼，和对现有生活的改变，坚持着。也曾经偶尔想过放弃，但更多的是受理想的驱使。
考研的结果，我进了清华大学软件学院。但仔细回想考研的过程，我却依然没有摆脱思维的局限--以机械记忆为主的学习方式。也许是我觉得时间太宝贵，也许是真的连思考的时间都没有了，我每看到一个题目，总是会先看答案，让答案来指引我的思路，而不是用自己的脑子想问题。
这种学习方式在短期内的确会取得很大的成果，但却贻害无穷。长此以往，会使人丧失判断力、理解力和交流能力，只留下可怜的记忆力--这样的人难有大成。这样的学习方式会使我们的思考方式沦为简单地重复和机械地回忆，胆子变小，创新力几乎丧失--对于计算机这种快速变化和要求很高的学科来说，显然没有什么价值。
读研之后我终于正视了自己思维的机械与缺乏活力的问题。我有意识地努力尝试去改变。看书的时候，我每看一会儿就想想作者在说什么，以训练自己的概括能力；看看作者表述得是否合理，以训练自己的怀疑能力；勤于反思，以训练自己提出问题的能力。但习惯是长久养成的，显然改变也是需要一段时间的。
实习之门 定调：快想，快说，快干
IBM实习：和以前的工作不一样呢
IBMCRL的环境不错，普通员工的办公场所也算宽敞：电脑两台，都是高配置。空调很凉快，体制宽松，但人们的工作非常紧凑、忙碌，压力大，追求高效。
作为一个曾有过工作经验的实习生，在这里体会到了完全不一样的感觉。
工作效率高、速度快。CRL的整体工作节奏不太像IBM这种巨人的风格。Mentor是个急性子的女博士，脑子非常聪明，解决问题的能力很强。同样的新问题，她能够很大胆地想出新办法。CRL要求员工讲话简短，注重效率，跟人沟通开门见山，且从来不喜欢重复。我在这里体会到，很多时候，如果不能在头三句话里就把一个问题说清楚，后面就可能永远没有开口的机会了。
对新问题的反应快。这里的正式员工论智商，确实赶上了清华排名10%～30%的人才了。没办法，只能以勤补拙了。
工作量大。这里一天的工作量，相当于在以前单位工作一个星期。像战争一样的生活，让我每次下班后见墙就想靠，见床就想睡。不过感觉也非常充实。
没有心计，人比较单纯。有什么说什么，不用耍心眼，不用藏着掖着。可以把辛苦的差事，努力做得简单而快乐。