对于一个非计算机科学专业出身的人来说，对计算机这门科学的总体感觉就是不成熟。我是物理学出身的，物理学是一门经过几千年发展出来的一门科学，每个理论都有一个严格的证明，同时有很多实验来验证这个理论。这个理论一旦成为一个物理学的理论，那几乎是可以在任何地方应用的。用计算机的术语来说，它的重用性很高。
而对计算机来说，更多的是一种技巧性的东西，和物理学不一样的是，计算机研究的是设计一个世界，而不是认识一个世界。所以，有时候，它更多的是一种设计，或者说更像是一种艺术的创作。
计算机科学从更高的层次上来说，更加的接近于数学，比如我们学的操作系统，他主要研究的是一个资源优化配置的问题，这在数学上和经济学上实际上有很成熟的理论，比如排队论，还有petri网络。这些理论可以从一个抽象与定量的角度来研究，而我们学的操作系统只是从一个定性的角度来研究这个问题。
像物理学一样，计算机科学很好的利用了数学，但是，实验在计算机科学中并没有受到重视。更多的原因也许是代价的问题，我们要构造一个实验，可能要花费很长的时间。还不如直接写代码了。系统分析人员往往也是利用自己的经验，来设计系统。当是很多时候，经验是不可靠的，弥补这一不足的就是科学的实验。
举个例子，在设计一个邮件发送系统的时候，邮件列表由不同的服务商提供，如果说每个邮件列表有50w个，一共有20个列表，一共有1000w的数据，这样数据库可能会很庞大，你也许会想到这样一个方案，把不同的列表保存在不同的数据库表中，这样就变成了20个表了，每个表50W，你很有可能会觉得这个注意是不错的，唯一的缺点是操作每个邮件列表可能会稍微变的复杂了一点，首先要找到数据表，然后再找数据，而且这样的数据库的设计也是不规范的，但这表面上看至少是个好主意，因为看来效率能大大的提高。如果你做个实验，就会发现，从1000w的数据里面读取50w的数据和从50W数据里面读取50W的效果是差不多的（当然要建立好索引），只是稍微的速度快了一点。不同的邮件服务商提供的邮件列表里面的邮件可能是有重复的，根据法律，你不能同时给email发送两封邮件，对放在同一个表中的设计，这个实现不是很难，但是对于分表的设计，这个难度就比较大了。这是我遇到的一个真实的问题，因为项目的设计人员想当然的认为更新，插入，查询1000w的表的效率要低很多倍，结果采用了不规范的数据库的设计，结果需求改变了以后，这个系统被做的相当的复杂。实际上，只要有一点点的实验精神，这样的错误就不会犯。当然，我们也可以从数据库的原理来解释这样的现象，但是人的知识都是有盲区的，用实验的方法验证自己的关键的设计，能让我们尽量的减少错误。
做为一个物理学出身的程序员，我觉得应该把物理学中的一些研究方法，理念用到计算机科学上。在我的blog 中，我也会体现这样的观点：世界上的规律是相似的。