1樓：地鐵風
得看你做什麼。
你要是僅僅用來處理一般實驗資料，Python + 一點演算法足夠。
要是想做凝聚態理論的模擬，還要學 C++ 和並行
要是想做 Lattice QCD 這種 hardcore 計算，還要學一點體系結構知識和各種詭異的數值演算法，懂得如何利用快取預讀等機制優化程式，能看懂並實踐 Numerical Recipe. 在這個級別你已經不用害怕失業了，因為你已經有能力去申請 FLAG 一般工程師的職位。
要是想做高能實驗的資料處理……………… 上學期我們系來了個 LHCb 的人作報告，他說現在 LHCb 有自己設計的 FPGA 採集資料，然後在超算上做實時的資料處理，而且是 machine learning enhanced. 需要學什麼你自己想吧……………… 對了我以前給某高能實驗教授做 RA 的時候，他讓我算儀器上的溫度分布，所以我還順便玩了玩有限元~~
但是！！！！！你把這些學好了，都擋不住你物理學的好。因為如果你物理學的特別好，就不需要自己寫程式，而可以指揮別人寫……………… （對，我就是那個被指揮的……）
對了，千萬別學 Fortran 和 Matlab。我們物理系作為乙個藝術類專業，不要學這些醜陋的東西。
2樓：sunny
樓主，程式設計這個詞範圍是比較廣的。
學物理的人寫的程式和計算機行業從業者（typically google的程式猿啊等等），完全不是一碼事。
這倆基本就是雷鋒和雷峰塔的關係。你如果要一直搞物理，說實在的就會寫一些計算的東西就行了，真的計算機工程完全和物理人弄的東西是兩碼事。
3樓：
對於你要做的夠用就好
像python這種語言學起來很快
我是有了具體project要用了才學的相應程式語言,做中學效率較高，不然學了不用很容易忘
4樓：劉慎修
要多有用有多有用，要多沒用有多沒用。問題是你想用什麼以及怎麼用。
要說有什麼好的習慣。。。我只能說年紀輕輕的，吸毒賭博和Fortran不要碰就是了。
5樓：
課程上的內容，哪怕是計算物理或者偏微分方程 numerical method 這類課，對程式設計本身的要求也都不高，挺容易應付的。但搞研究就簡直了... 真是需要啥用上，python 很好用很好用，一定要好好學。
6樓：
這個要看以後從事的具體的方向的，即使是物理中相同的方向，對程式設計也有著不同程度的要求。如果以後做一些模擬什麼的，對計算機要求的程度就比較高了。反正現在不知道以後會做什麼，計算機又是這麼方便的工具，有時間就多學學吧。
那種整天算草稿紙，不動計算機的人現在非常難找，要麼是超級大牛，要麼是超級老古董。
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前面很多答案假大空，估計很多大頭書自己都沒看完就拿來裝b了 最好的辦法就是直接用C 去刷leetcode，然後多看看其他人的高分解答，一點點去google那些C 特性，堅持個1年以上，不僅資料結構和演算法還有語言特性，隨便完爆那些啃大頭書的人。刷完leetcode更重要的，學好了演算法和資料結構，所...
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