引子
以下，我总结了这些年对理想的追求，以及看的一些书，还有走的一些弯路，目的是为了把回忆保存起来，过几年再仔细品味。
导火线
游客问毕加索：为什么你的画不像照片上的那么真实呢？毕加索说：你觉得照片上的，就是真实的你吗？
是啊，到底什么是真实的，什么是虚幻的？这句话是我初中时看到的，影响了我十几年，一直为我指引方向。
学生时代
我找到了当时在国内很火的『第一推动系列』，《时间简史》《皇帝新脑》《黑洞与时间弯曲》。
当我认识到物理学是一门研究大自然的学科时，不顾父母发对，选择了冷门的大学专业。
与很多调剂过来的同学不同的是，我的收获简直是太大了，每一门课都认真的学着，并努力向这个『真实』的方向靠拢。
除了把基础物理学好之外，我又对编程产生了浓厚的兴趣，我依稀记得当时，通宵的编写VB，彻夜的学习汇编，仔细的理解C与C++。
终于到了毕业季，本来已经找到工作的我，由于社会的压力，父亲良言相劝，让我读研，至今我觉得这件事情非常正确。
当时有两个选择，跨专业考计算机或者继续学习物理，对物理学我还是比较执着，于是就选择了理论物理。并且，至今我也没有后悔这个决定。
研究生阶段，学的最多的其实是数学，数学基本功渐渐体现出来了。然而，当我了解到国内的科研现状后，我决定还是不要读博了。
厚积而薄发
毕业后，我找了一个程序员的工作，不为什么，因为社会需要。能力再大也没用，社会稀缺才是重要的，这能保证我的生活一直很轻松。
既然选择了程序员的道路，我就决定好好研究一下编程，把基础打牢，同时不忘自己对『真实性』的追求。编程不就是写写代码吗？有什么基础可言？我不这么认为。
因为已经有了很多年的编程经验，一万小时定律已经不算什么了，这才让我能更清醒的做出选择。把基础再打牢一些，基础决定了最后的高度，欲速则不达。
我先是重新研读了《计算机程序的构造与解释》，这本圣经早有耳闻，但只是翻着看了看，我后悔一开始没有认真的阅读，否则可能就改写我当时的学习路线了。
这本书让我对Lisp语言产生了好感，于是，开始疯狂学习大法，『把市面上所有能找到的书都看一遍』。当然，这是不可能的，这不过是一种决心罢了。
不过在这之前，我面临了一个选择，Lisp两大方言中，到底是学Common Lisp还是Scheme？不错，当时Racket还没有这么火。
我做出了艰难的决定，选择大而全的Common Lisp，不为别的，就是因为他可能『更不必需』。
这一向是我的决策准则，在大方向上，总是选择『更不必需』的方案，广度优先。否则，如果不这么做，就可能一辈子都不会再接触它了，总是有更重要的事情等着我。
《ANSI Common Lisp》《Land of Lisp》《Pratical Common Lisp》《On Lisp》《Let Over Lambda》《Lisp语言（马希文）》《Lisp in small pieces》
好了，这些看完后，对Common Lisp有了一个基本的认识了，于是该学Scheme了吧，这个『更必需』一点，看吧，必需的东西早晚会去学的。
《R5RS》《The Litter Schemer》《The Scheme Promgramming Language》《Essentials of Programming Languages》《An Introduction to Scheme and its Implementation》
可以看到Scheme的书更学术一些，如果没有Common Lisp的基础，这里就比较费力了。
在读Scheme的过程中，发现了自己编译原理很弱，于是恶补了一下，不懂形式语言和编译原理，都不敢说自己学计算机的。
《编程语言实现模式》《程序设计语言·实践之路》《形式语言与自动机》《自动机理论，语言和计算导论》《编译原理》《编译器设计》
然后，又发现自己算法很弱，恶补了几本算法。不懂算法，都不敢做工程啊。《算法导论》《算法》《具体数学》
这些刷完之后，我马上发现了更基础的薄弱环节，那就是Lambda演算。Lisp是函数式语言的一种，一门很像Lambda演算的语言，究竟有什么渊源呢，还得看书，同时各种语言的实现原理也吸引了我。
《Lambda-Calculus and Combinators, an Introduction》《Concept in Programming Languages》《Compiling with Continuations》《Lecture notes on the Lambda Calculus》《数学·计算·逻辑（陆汝钤）》《哥德尔·爱舍尔·巴赫 集异璧之大成》
刷怪的途中，是不可能绕过Haskell的，身为函数式家族的一朵奇葩，必须得学，是该死磕一下的时候了。
《Learn you a Haskell for Great good》《Real world Haskell》《A History of Haskell》《Beginning Haskell》《Programming in Haskell》《Haskell函数式编程入门》《Parallel and Concurrent Programming in Haskell》《Haskell: The Craft of Functional Programming》
好吧，我承认，Lisp中遇到Continuation，Haskell中遇到Monad的时候，我真的跪了，只能硬着头皮看，谁叫我不知道别人也跪了呢。这其实也表明学习时最好不要看别人，自己学才能走的更远。
放松一下
把这些放一放，容我先把其他主流语言刷一遍，压压惊。
《C与指针》《C专家编程》《程序员的自我修养》《Rust Essentials》《Realm of Racket》《Seven Concurrency Models in Seven Weeks》《Programming in Standard ML》《Learn you some Erlang for Great Good》《Scala编程》《C++模板元编程》
各种工业级的语言就不说了，语法过一下就行了，反正以后有的是机会学的，这些不是『更不必需』的。
Go，Java，C#，PHP，Python，Ruby，JavaScript，Clojure，Swift，C++。
数学与逻辑学交相呼应
好了，有了这些『基本功』之后，让我们再来一战吧。那我必须先把类型理论搞一搞，这个始终是个没有填的坑。
《类型和程序设计语言》《Type Systems》《The Litter Prover》
然后，发现类型其实和逻辑学有一腿，逻辑学可是一个大的方向，琢磨了好几天，我决定还是先尝试一下吧。
《Teach yourself Logic 2015》《Logic and Structure》《数理逻辑》《计算机科学中的现代逻辑学》
其实，决定后发现并不是那么难，难的是决定不是决定后的行动。让我感到惊讶的是，逻辑学的很多结论都暗示着人们对『真实性』问题的探索，我非常幸运走到了这里。
以集合论，证明论，递归论，模型论为基础的逻辑学，完美的诠释了『真实性』问题的最新进展。
感叹之余，可以绕回来了学学数学了，读读范畴论，然而还要从抽象代数开始。
《近世代数基础》《Categories for the Working Mathematician》
幸亏研究生阶段学了一些数学，群论，集合论，拓扑学，微分流形，都已经学过，这里就相对容易了一些。
到后来才发现了计算机科学的数学基础，《离散数学教程》——北大版，其中包含了集合论，图论，代数结构，组合数学，数理逻辑，5大部分，早看这本就好了。
其中，逻辑和代数，分别在语法和语义层面为计算机科学打下了坚实基础。
目前有一些遗憾，那就是同调代数，代数拓扑，同伦类型论还没有看，希望以后坚持读下去，
《Practical Fundations of Programming Languages》是一本好书，只读了一半，希望能读完，《程序设计语言的理论基础》，《计算机语言的形式语义》值得认真学习。
其他的
其实以上过程中，我故意的隐藏了作为一个软件工程师应该读的那部分书。
让我们来看看吧，软件工程是一个不小的领域，也是需要修炼的，幸亏是工作需要，让我不得不学好它。
从哪开始呢，当然是设计模式了，不懂设计模式，怎么进行『面向对象』的编程呢？《大话设计模式》《设计模式之禅》《软件架构模式》
然后是代码质量，《测试驱动开发》《代码大全》《程序员修炼之道》《重构》《重构与模式》
软件开发方法论，《快速软件开发》《软件需求模式》《人月神话》《大教堂与市集》《没有银弹》《敏捷软件开发: 原则，模式与实践》
编程思想，《UNIX编程艺术》《代码之殇》《高效程序员的奥秘》《理解专业程序员》《软件随想录》《程序员的呐喊》《黑客与画家》《代码的未来》《图灵的秘密》《你的灯亮着吗》
新潮的东西也该玩玩，《大数据时代》《集体智慧编程》《统计学习方法》
有过Lisp的基础，Emacs应该是正常的选择了吧，《GNU Emacs Lisp Reference Manual》
还有很多没有看完的书，太难的太无聊的，或者印象不够深刻的书，没有提到，希望以后能够再有机会拿起来读一下。不过，也可能根本就没有这个机会了。
总结一下，Scheme和Haskell绝对是两个正确的切入点，越早接触越好。同时也会更早接触到领域内的大神，粉碎自尊与自傲，含着泪跪着走完剩下的路。
结语
那么，言归正传，到底什么是真实呢？我的理解是，科学方法就是目前最有效的对真实性的保障。
科学方法讲究从假设出发，约定一套推理规则，那么就可以推导出很多结论来了。然而这些结论并不是现实世界本身，这些结论与现实世界之间的解释关系构成了一个数学模型。
我们看到，不同的假设和推理规则构成了不同的公理系统，连同对它们的解释又构成了不同的模型，所解释的现实世界是公理系统的语义。
怎样证明某个公理系统是『对』的呢？不幸的是，无法证明，只能证伪。而且，只需要找出一个反例即可。
这就是科学方法。以上是数学（集合论），逻辑学（一阶逻辑），哲学（科学哲学），自然科学（物理学），计算机科学（可计算性理论）的交汇点。
我庆幸之前的所有选择，给了我这样的认识，我还会一直坚持下去，直到有更深入的理解。
我觉得一个人终究会走到自己想要去的地方，不管经过何种途径，沿途中任何我们所做的积累都是有用的，未来的某一天真的就能用上。
人们也不可能在一个阶段同时抓住两件东西，只能舍弃一个，没关系，舍弃说明你得到了更重要的那个，过后你完全可以再有机会得到失去的那个，只要你坚持自己的梦想。
相反，如果当时你拥有了失去的那个，应得的就会被错过，人生本来就是不完美的。