Donald Knuth 真的僅僅是一個人嗎?
圖片來源 | Getty Images/ Bettmann
高德納曾在自傳的開頭幽默地發問:「Donald Knuth真的只是一個人么?」
作為現代計算機科學的鼻祖,他完成了編譯程序、屬性文法和運演算法則等領域的前沿研究,出版專著17部,發表論文150餘篇(涉及巴比倫演算法、聖經、字母「s」的歷史等諸多內容),寫出兩個數字排版系統,同時在純計算數學領域也有獨特貢獻。
最為人知的事迹是,他是《計算機程序設計藝術》(TheArt of Computer Programming)的作者。此書是計算機科學界最受高度敬重的參考書籍之一。
同時,他獲得的獎項難以勝數,其中包括ACM Turing Award頒發的圖靈獎(1974),美國國家科學獎(1979),日本KYOTO獎(1996),瑞典科學院的Adelskold獎及馮諾伊曼獎。而他對榮譽從不經意,據說那隻代表至高榮譽的圖靈碗被用來盛放水果。——回首過往,幾十年時光如白駒過隙,大約是他自己對做出的成果如此之多也感到吃驚,所以才有以上一問。
那麼如今,已是80歲高齡的高德納在做什麼呢?
以下譯文來自紐約時報記者Siobhan Roberts的採訪,譯文出處:CSDN - 彎月(ID:CSDNnews)。
(原文:https://www.nytimes.com/2018/12/17/science/donald-knuth-computers-algorithms-programming.html)
以下為譯文:
近乎偏執的完美主義者
半個世紀以來,斯坦福大學的計算機科學家 Donald Knuth 已然成為演算法領域的精神領袖。說起他的外貌,倒是與星球大戰中的尤達頗有幾分相似,只不過他身高 6 英尺 4 英寸(約 1.93 米),還戴了副眼鏡。
Donald Knuth 在加利福尼亞州斯坦福的家中 | 圖片來源:紐約時報Brian Flaherty
他是個眾所周知的極端完美主義者,甚至願意為任何指出他的書中錯誤的人支付報酬。
他是《The Art of Computer Programming》(中譯本《計算機程序設計藝術》)一書的作者,該書共有四卷,也是他一生的傑作。第一卷首發於 1968 年,2013 年該合集(售價約為 250 美元)被《美國科學家(American Scientist)》雜誌評選為 20 世紀最重要的科學類專著,一起被入選該書單的還包括《The Autobiography of Charles Darwin》(達爾文自傳)的特別版、湯姆·沃爾夫的《太空英雄》(The Right Stuff)、雷切爾卡遜的《寂靜的春天》(Silent Spring)以及阿爾伯特·愛因斯坦、約翰·馮·諾伊曼和理查德·費曼的專著。
《計算機程序設計藝術》出版了一百多萬冊,是計算機領域的聖經。Google 的研究主管 Peter Norvig 曾評論稱:「這本書就像一本真正的聖經,內容很長而且很全面,其他書籍都無法比擬。」該書的第一卷一共有 652 頁,書的後封面上還印有比爾·蓋茨的推薦語:「如果你能夠看懂這本書的所有內容,那麼歡迎給我發來簡歷。」
《計算機程序設計藝術》1-4 卷 | 圖片來源:紐約時報 CreditBrian Flaherty
第一卷開頭有一段摘錄自《McCall"s Cookbook》的話:
你們寫了幾千封信要求我們出版的那本書來啦。我們花了很多年的時間反覆檢查書中這不計其數的食譜,只為給您帶來最好、最有趣又完美的內容。
這本書講的是數字時代的基石——演算法,儘管 Knuth 博士認為演算法早在 3800 年前就誕生於巴比倫的石板上。Knuth 是一位受人尊敬的演算法專家,他的名字與該領域一些最重要的發展息息相關,例如 Knuth-Morris-Pratt 字元串搜索演算法。該演算法設計於 1970 年,它可以在文本中查找所有給定的單詞或任何字母組合——例如,在你按下 Command F 的時候來查找文檔中的關鍵字時,採用的就是這種演算法。
如今,Knuth 博士已然 80 歲高齡了,但工作時的他每每穿得像個年輕的極客:長袖 T 恤外套一件短袖 T 恤,再配上條牛仔褲,每年這個時候他都是這種打扮。早些年,他總是和機器打交道,寫一些原始的二進位代碼。
Norvig 博士說:「Knuth 證明了,整個計算機系統,一直到機器代碼級別的所有內容都是可理解的。」當然,隨著現在演算法越來越深入日常的方方面面,普通程序員不再有時間去「擺弄」那些二進位的東西,而是整天與各種抽象的層次結構和一層又一層的代碼打交道,經常要把從各個代碼庫中拿來的代碼串在一起。但是,真正優秀的工程師偶爾還是會深入研究底層代碼。


※北京學區房單價新高30萬一平 12平「儲物間」成交價360萬
※高技術含量模型——全網首次白雜訊降噪CTA策略源碼公布
TAG:大數據實驗室 |