计算机就是用来计算的机器，优势在于利用大规模集成电路来完成快速的计算，随着计算量增大，数据类型、问题数量大幅增加，大容量存储器出现，进而要求对这些数据的进行动态规划和指令分配，计算机科学的核心课程数据结构与算法由此诞生，即对硬件系统（数据和控制单元）进行科学合理的调配控制的方法论的科学，完成这种调配的指令集合也就是我们日常所说的代码，可见，写代码绝非玄学，但也必须对各种硬件层面的存储单元与控制单元特性有合理的感性认知，才能更好地发挥计算机的性能。
一方面，数字电路的发展其实源于单片机、计算机、高速机对数据处理速率的强烈需求，明白最基本的门电路、整形电路，会让我们认识到：计算机并非智力超群的灵物，它不过是微元件的电路板的堆积，其智能体现也仅仅是深深扎根于人类需求的。
因此，客观上现实生活中各种难以计算的问题推动了计算机科学向前发展。
而离散数学就是简述这些问题模型的科学，它认为生活中的大多数问题都是数学问题，问题背后的数据模型本质上都是线性表、树形结构、图、集合等等。要想对计算机产生源源不断的兴趣，归根结底是要解决离散数学的这些问题。
由于运算电路的特点，“计算机可处理的问题”就是运算电路可处理的问题，这些问题背后的数据，最后都要转换为离散型的1、0二进制数，例如运算sinX就要运用高等数学中的微积分知识，对大规模的矩阵关系处理就要运用线性代数中的矩阵运算知识，因为矩阵几乎成了大部分大数据存储的载体，在软件运营过程中的性能测试、实验数据后期处理又需要用到概率论与数理统计中的知识与方法。由于格局太低，现实生活中这些数学知识的运用绝非这些。
知道知识的所用之处，才能运用知识创造价值，更有助于增强学习兴趣。
不要把计算机当成一门学科来学习，计算机是解决实际问题的工具，不是我们拿来在应试教育体系里背一背知识点卖弄学识的学科玩物，这岂不犯了人类自我约束的荒谬错误？关注时事热点，用敏锐的眼光去捕获生活中的数据结构问题，进而产生思维与逻辑想法，到这个时候，我们才要想起来打开电脑使用C++语言来编写代码，代码蕴含的是我们的思想和创造性思维，不是为了写代码而写代码，代码是一种宏观调控，考验的是大局观、情商智商，反映了我们熠熠生辉的个体思想。
从图灵到Linus，从冯诺依曼到21世纪的基层码农，世世代代的计算机人，皆是如此。
一直喜欢这一句话：“代码奔腾，程序人生。”
其实，奔腾的，是我们自己。
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