算法与数据结构是计算机科学中最重要的基础，编程难度也最高。正确地理解并设计算法是编程的典型难题。最好掌握不同的算法，以便在不同的问题上进行不同的算法分析。
求解算法的时间复杂度和空间复杂度是值得一提的。时间复杂度通常是指程序执行所需的时间，它受到数据规模的影响。空间复杂度是指程序执行时所需存储单元的数量，类似于数据规模的概念。
并行编程将程序设计分解成可并行计算的多个任务，从而提高程序的性能和速度。并行编程需要理解与处理多个同时运行的进程，包括处理进程同步、通信、共享数据的问题。此外，为了充分利用计算机多个CPU核心，开发人员需要深入了解并行处理器的结构和特性。
与单线程程序相比，由于并行程序存在着竞争状态的应用问题，因此调试并行程序也更为复杂。
异步编程的使用能够通过提高应用程序的效率，在避免I/O延迟和系统资源瓶颈的同时，提升用户体验。随着系统的复杂度不断提高，异步编程也成为了更常见的开发模式。
尽管异步编程具有很多优点，但编写和维护异步程序仍然是有挑战的。由于异步编程涉及到处理很多并发执行的环节，因此开发人员需要设计恰当的调度程序来管理不同的任务。
现代编程语言不断发展，增加了很多高级特性，例如函数编程、惰性计算、闭包、泛型编程等等。高级特性的使用使得编写程序更加简洁，同时提高了程序的性能。
但是，高级特性的使用通常要求对编程语言本身有深入的理解，并且很难提供通用的解决方案，因此，开发人员需要理解并使用适当的技术，同时要注意不要滥用这些技术，因为这样可能会导致代码难以理解和调试。
关注微信