理论，究竟有多重要
比如数据结构，很多都用到数学的离散数学理论
比如说算法，同样很多都用到高等数学的知识
大的方面如设计模式，也要遵循统一的理论标准，可能每个人的标准都不一样，但在设计之初就必须规定下来，在以后的设计中遵循。
谈到理论我一直认为很高深，想到的都是什么研究所，研究院等等相关的名字。像我一个朋友说的他们研究生研究的是下一代计算机模型，我读研究生的同学研究的是与未来通信相关的。
这里俺就只谈编程，专注于数据结构，算法和设计模式这些最根本的东西，但是这些东西你是很容易知道但是很难搞透彻。就拿算法分析来说，一个算法的时间界，上界，下界，平均界你怎么分析它？一般人都知道时间复杂度，这是很容易知道，但是你会分析吗？我始终认为分析出一个算法比你写一个算法难不知道多少倍。
所以这就要理论基础了，那么谈到这里理论是很重要。
------------------------
理论很重要，但是很难学很难理解，这是众所周知的，要不然专家学者人人都可以当。
我的一个观点：搞理论的人不是疯子就是不愁吃穿闲的发慌。大多数人都是恰恰够用，而且是自我感觉恰恰够用，所以这恰恰也是技术上出现瓶颈的由来，然后去学理论，然后又感觉恰恰够用。。。。
除非你是疯子，等那么一天你一个理论就让你名扬天下，不然你还是学到恰恰够用然后需要的时候继续学习。
------------------------
思考这个问题是因为被一些算法的数学理论打击了，考虑要不要深入，划不划算。
我现在两个想法
1.深入理论，彻底搞透
2.够用就行，以后在学
[解决办法]
1.深入理论，彻底搞透
这种精神可嘉，我想世界上没有几个人能把所有的IT行业的算法彻底搞透的。一个理论，一个算法的提出不是可以随便说出来的。
看你将来做哪一行了，同是做IT的，其职业也不是完全一样的。那么遇到的问题也不会是一样的，当遇到什么问题时，尝试着去弄懂它，如果不能完全弄懂也没问题，能够运用它也可以。
我们不是学者，不是专家，更不是研究员吧。很多的算法，我们不需要能够都弄的很透彻。作为一个编程人员能够很好地运用就不错，如果能够理解就更好了。
只能尽可能的好，没有完全的透彻。
[解决办法]
只知道相当重要的撸过~我同意楼主第二个想法， 毕竟不是搞学术的。。
[解决办法]
需要的时候就去补···
[解决办法]
任何理论、权威、传说、真理、标准、解释、想象、知识……都比不上摆在眼前的事实！
[解决办法]
理论当然要学习，因为虽然实践出真知，但是永远是理论指导实践。
至于理论深度，其实大可不必太过功利，不说别的，你一个搞计算机的，高中学那些政治历史啥的有用么？就说计算机行业本身，你一个搞软件的，也不可能接触到太前沿的硬件知识，但是不能说因为这个就不学，知识没有独立的，都是有体系的，有些知识你不一定能直接用到，但是却是修炼内功，是受益终身的，就拿读研的方向来说，很多人读的都挺理论化，学的也基本用不上，但不能说用不上就不学，那些知识是对体系的一种补充，学好了，整个思维能力可以上一个档次，在更高的层次看待问题和在同一层次看待问题是不同的，这就是为啥本科毕业的老师教高中生，博士毕业的老师教本科生一个道理，你没走到更高的知识层面，永远没法把下层的东西看透。
