我曾经非常擅长用不同的语言写代码，可是在一年后，我就完全忘记了如何用这些语言写代码。

现在我正在尝试学习 Lua，我能看懂每一行的意思，但是到了要写出来的时候就不知道该怎么做了。

针对ta的苦恼，网友大神们纷纷给出建议。

你是说循环、变量之类的语法吗？

还是说排序、搜索、递归？这两种情况，我只有一些基本的想法，剩下的由google完成。我不记得代码，只记得我需要什么。

没错，就是这个方法。

知道你需要在这里使用循环比记住循环语法更重要。

一旦你知道你需要使用什么，你就可以根据需要把语法google出来。

显然有些东西你应该记住语法，比如如何创建一个函数，如何创建不同类型的变量，如何将输出放到屏幕上......

不过随着它变得越来越复杂，只要理解这个概念，再google出来就行了。

你是指如何记住怎么写编程语言的，比如Lua、Python 或 C++ 之类的吗？

通常，就是通过写代码来记住，一段时间不写，就会忘了，然后你就需要重新去学习它们。

我做的网页设计/编程越多，我就越喜欢用「直线」方法。

只需选择你需要学习的下一个东西，并在你们之间画出最直、最快的线，然后去学习这个东西。弄清楚这一点，然后继续下一步。你需要学习的只是能让你完成任务的极少数特定的东西。你不需要成为一个完美的全栈开发人员，事实上，你可以将整个过程分解为大概10到20个核心步骤，假设它不是非常复杂的话。

我确实会阅读和研究了除此之外的编程语言，因为它们确实有助于在你的工具包中添加更多东西，并且用不同的方法来填充你的记忆，但是当涉及到实际的执行， 直线方法可能会让你快1000倍。

在条件允许的情况下，就要做减法。如果一个平台/后端主机很复杂，你需要5个小时才能弄清楚如何做最简单的事情，而这本应该用几分钟就完成，那就退后一步，看看你是否可以以某种方式简化它。

你是否需要学习3种不同的编程语言并观看4小时的视频才能完成实际上非常简单的任务？或者你能不能找到一些简单的服务器来存储你的简易数据库——它的使用和集成如此简单，以至于白痴都能很快找到它？我们并不会因为从A点到B点采取最耗时、最复杂的路线而赢得额外积分。​

我靠的是练习、谷歌和同事：）

我记住得很少，只记得帮助我找到答案的那一点面包屑。如果有好办法，请指点我一下。

我在面试时最喜欢听到的答案是——

「值得记住的东西都加了书签，其他的东西我现在很容易找到；我不需要所有的答案，但我很擅长找到它们。」

我在很多算法网站上的排名都很高。在我看来，从记忆的角度理解算法是行不通的。你需要内化它的逻辑。想想其他你知道该怎么做的事，你可能可以写下它的每一步，但你做的时候不会特意去想。比如做黄油吐司。想象一下，你有一个按钮式烤面包机。你得先烤面包，然后再涂黄油。顺序不只是你记住的东西，它是有意义的。如果你先涂上黄油，它就会滴入烤面包机底部的加热元件中。烤吐司就是一种算法。是的，你记得这些步骤，但是每个步骤和这项步骤的顺序背后都是有原因的。将此应用于您的数据结构和算法。学习简单算法背后的原理，以构建理解面试问题所需的基础知识。闪存卡式的记忆术将花费你大量的时间，而且几乎没有任何回报。

我知道算法，因为它们是解决问题的广泛技术。

每当我搞不清特定语言的确切语法时，我都会google，然后阅读文档。

Linters 和编译器错误消息通常也很有帮助。​

在过去的十年里，我已经建立了一个我称之为「个人备忘单」的笔记合集，其中包括我需要反复查找的所有内容。

开始，我用它查找rsync命令、Postgres转储/导入命令、nginx配置等，但现在我只有去查那种一两年才用到一次的晦涩内容时才会用到它。

我想说，我现在已经记住了这些东西的一半了。但是当我学习一种新的语言或概念时，拥有备忘单是关键的一步。重新找到你记忆中的SO帖子或博客文章的过程实在是太太太麻烦了。

如果你是指代码的语法，那么没有必要记住它。上网查一下就行了，很容易。

如果你指的是实际的算法（一段代码是一个算法的实现），那就不要把注意力集中在「记住它」上，要试着去分析和理解它，就像它是某种神秘的公式一样。

我说的「理解」，不是指 「能够说出每一行的作用」，而是「能够说出它为什么是这样，以及它的原理是什么」。

一旦你了解了它是如何运转的，你甚至不必记住如何去做——因为你将拥有重现它所需的所有推理能力。

如果你在维护别人的代码时，可能会发现有些代码非常晦涩，并且涉及很多间接调用和/或副作用。在这种情况下，只需问问自己该代码的输入和输出是什么。只有在你需要重构一个东西时，才需要更深入的研究。

老实说，我记得以前项目的一些部分，但我并没有太费力，相反，我更关心算法的高级轮廓，比如合并排序：将一个数组拆分为2个数组，然后将这些数组拆分为另外2个数组，直到数组大小降至1，然后按顺序合并数组。

或者快速排序：选择一个枢轴，遍历数组交换值，如果它们位于枢轴的错误一侧，则大于或小于枢轴，然后对枢轴的每一侧重复执行此操作，直到每个值都是枢轴。

我记得算法的主要部分，如果我在理解上遇到问题，我会将它们放入伪代码并根据需要修复我对算法的理解。​