第1層：數學與邏輯基礎（The Foundation）

📌?計算機技術的根源；為算法分析、密碼學、AI等提供理論支撐

• 離散數學：集合、圖論、邏輯、遞歸
• 線性代數：機器學習、圖形學基礎
• 概率與統計：數據分析、AI、隨機算法
• 數理邏輯：布爾代數、形式化驗證
• 信息論：編碼、壓縮、通信

第2層：計算機原理與系統基礎（How Computers Work）

📌?理解硬件與操作系統如何協同工作，及程序運行的本質，寫出高效、安全的代碼

• 計算機組成原理：CPU、內存、I/O、總線
• 操作系統：進程/線程、調度、虛擬內存、文件系統
• 計算機網絡：TCP/IP、HTTP、DNS、網絡安全
• 編譯原理：詞法分析、語法樹、中間代碼、優化
• 數據庫系統：存儲引擎、索引、事務、SQL優化

第3層：編程語言與范式（Tools of Expression）

📌?表達邏輯的工具和風格，選擇合適的“語言”來表達解決方案

• 編程語言：
  • 靜態語言：Java、C++、Go
  • 動態語言：Python、JavaScript
  • 函數式語言：Haskell、Scala、Erlang
• 編程范式：
  • 面向對象（OOP）
  • 函數式編程（FP）
  • 過程式、聲明式、響應式
• 運行時環境：JVM、V8、CLR、解釋器 vs 編譯器

第4層：數據結構與算法（Problem-Solving Core）

📌?解決問題的核心工具，提升代碼效率，應對復雜問題

• 數據結構

  • 基礎：數組、鏈表、棧、隊列
  • 樹：二叉樹、BST、AVL、紅黑樹、Trie、B/B+樹
  • 圖：鄰接表/矩陣、最短路徑、拓撲排序
  • 哈希結構：哈希表、布隆過濾器
  • 高級：跳表、并查集、堆（優先隊列）

• 算法
  • 基礎：排序、查找
  • 核心策略：
    • 分治（快排、歸并）
    • 動態規劃（背包、LCS）
    • 貪心算法
    • 回溯（八皇后）
    • 圖算法（Dijkstra、Floyd、Kruskal）
  • 字符串算法：KMP、正則、編輯距離
  • 搜索：DFS、BFS、A*

第5層：設計模式與架構模式（Software Design）

📌 組織代碼的最佳實踐，提高代碼可維護性、可擴展性、可測試性

• 設計模式（GoF 23種為代表）

  • 創建型：單例、工廠、建造者、原型
  • 結構型：適配器、裝飾器、代理、組合
  • 行為型：觀察者、策略、命令、狀態、模板方法

• 架構模式

  • 分層架構（Layered）
  • MVC / MVVM
  • 微服務架構
  • 事件驅動架構（EDA）
  • CQRS、六邊形架構

第6層：應用架構與系統設計（System Thinking）

📌 構建系統的思維方式；設計高可用、高性能、可擴展的復雜系統

• 系統設計原則：
  • SOLID、DRY、KISS、YAGNI
• 分布式系統：
  • CAP 定理、一致性協議（Raft/Paxos）
  • 負載均衡、服務發現、熔斷限流
• 高并發設計：
  • 緩存（Redis）、消息隊列（Kafka）、CDN
• 可擴展性：
  • 水平擴展、分庫分表、讀寫分離
• 云原生架構：
  • 容器化（Docker）、K8s、Serverless

🧩 橫向擴展：領域應用（跨層級融合）

這些不是獨立層級，而是上述基礎技術的組合與應用：