¿De qué sirve la teoría de la computación en la carrera de desarrollo de software?

En lo que respecta a TOC, se utiliza ampliamente en el diseño de lenguajes de programación y sus compiladores.
TOC básicamente trata las siguientes dos áreas.
(i) Autómatas
(ii) Lenguas formales y su reconocimiento.

(A) Automata se utiliza básicamente para diseñar la solución determinista de varios problemas. Por ejemplo: casi todos los lenguajes de programación tienen palabras clave como “Int, Float, double, do, while, etc.” Si debo reconocer estos patrones en el lenguaje de programación, tendré que diseñar las expresiones regulares para que coincidan con estas palabras clave y luego DFA (Autómatas finitos deterministas) para reconocer estas palabras clave.

(B) Casi todos los compiladores tienen diferentes fases de procesamiento del lenguaje natural como analizador léxico, analizador semántico y analizadores sintácticos, etc. Cada una de las fases mencionadas necesita un autómata específico (DFA en el caso de léxico y PDA (autómata de inserción) en caso de que de sintáctico). Estos autómatas son componentes básicos de todos los algoritmos utilizados en las fases del compilador.

El motivo detrás de discutir todos los usos en tiempo real de TOC mencionados anteriormente es ayudarlo a comprender la importancia de TOC en sistemas basados ​​en el procesamiento del lenguaje natural. Entonces, si desea construir cualquier sistema basado en el procesamiento del lenguaje natural, el conocimiento de TOC es esencial.

Diría que algunas partes de la Teoría de la Computación son muy importantes para un desarrollador de software. Incluso si no lo usa en su rutina diaria.

Debe saber cuáles son los problemas NP, NP difíciles y NP completos, de modo que si en un caso raro se enfrenta a un problema similar, sabrá que no puede resolverlos en tiempo polinómico y probablemente debería invertir su tiempo para encontrar un algoritmo de aproximación en su lugar. (Reconozco que esta es probablemente una situación muy rara y que la mayoría de los desarrolladores pueden pasar toda su carrera sin encontrarse con esta situación).

Sin embargo, temas como máquinas de estado, expresiones regulares, lenguajes regulares, gramáticas libres de contexto tienen aplicaciones en el diseño de compiladores, algoritmos de coincidencia de cadenas, etc. Si está trabajando en los problemas en los que necesita escribir muchas herramientas de procesamiento de texto, implementar analizadores, etc. entonces esto sería necesario. Además de eso, este conocimiento también ayuda a ampliar sus habilidades para resolver problemas.

Además, debe ser capaz de analizar el tiempo y la complejidad espacial de los algoritmos. Necesitas saber esto durante las entrevistas. Además de eso, este conocimiento lo ayuda a elegir las mejores estructuras de datos para resolver problemas. Por ejemplo, debe saber cuándo usar una tabla hash y cuándo usar una lista para almacenar datos. Los buenos programadores también sabrán sobre la complejidad de tiempo / espacio de las estructuras de datos proporcionadas por su lenguaje. Entonces saben si necesitan usar una biblioteca externa para mejorar el rendimiento de su aplicación o si probablemente necesitan implementar alguna estructura / algoritmo de datos para obtener ese bit extra de rendimiento.