前言

谷歌AI研究院沈卓然认为：

实际工作中绝大多数内容都完全用不到算法，更多是增删查改、对接 API、调整数据格式之类的。更进一步的工作，通常也是和系统设计关系更大，而不是算法。只有在做比较底层、比较尖端、或者非常性能敏感的场景下才可能涉及自己实现算法，但这些场景所需求的也远远不仅是算法。实际上，在工作中反而需要注意不要过度使用算法。软件工程的目的是写出易懂、易合作、易维护的代码，而不是看上去很“聪明”的，或者是效率高一点却复杂很多的代码。
不过这并不是说算法不重要。我认为在实际工作中算法知识最重要的作用是知道某些算法是存在的，这样才能够理解系统的底层原理，或者在需要的时候找到合适的算法实现并引用。

算法固然重要，但是不同岗位需要掌握的程度不太一样。前端、客户端这类的开发，掌握一些基础算法足够了。如果是脱离接口层的后端，经常要于CPU、缓存、内存、I/O等内容打交道，就需要把算法研究透。

但不得不说的是，越来越多互联网公司，在面试当中注重算法能力。

尤其是大厂，只要是写代码的岗位，都很重视手撕代码。

其实算法能力可以帮助面试官判断一个程序员的基础是否扎实，侧面也能看出程序员面对问题的解决能力。

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由此可见，算法约等于算法思维，不是为了有用没有用而学。而是提升大家的认知，提升解决问题的能力。

如何更好的学习算法

可以通过看书、网络上的课程，来了解常用的各种算法和数据结构原理。

入门级别的书籍推荐《大话数据结构》，以及《漫画算法》。稍微进阶可以看看《算法4》《算法导论》。

对于刷题方面，建议大家先不找答案，自己实现尽管烂点也没事。接下来去看答案，看到比较好的解法，要学会理解，分析为什么比你好，如果真的理解了，就能找到别人优化的点。其实在过程中会觉得非常有意思，毕竟有结果为导向。

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对于经典算法的学习，大致上分成几段：

第一阶段：对于某一个具体的算法，首先要搞清楚这个算法解决的问题是什么，可能是实现一个具体的功能，也可能是在某些方面，比如时间复杂度或者空间复杂度方面很卓越，总之搞清楚这个算法被研究出来的目的是什么。

第二阶段：然后就要弄清楚这个算法的生存环境了，也就是看看你此时研究的东西是不是对别的知识有依赖，应该先把底层依赖的知识理解并掌握。这些问题都解决之后，就进入到算法本身的学习，理解一个算法是一件辛苦的事情，刚开始看必然会产生很多的困惑，比如经常会怀疑作者讲述的内容的重要性？这些内容和这个算法有什么联系呢？经常会有这种摸不着头脑的感觉，其实作者做的铺垫都是为了建立起描述算法主要内容的基础，只有接受和理解这些基础，才能逐渐触碰到算法的精髓，所以耐心是很重要的。

第三阶段：算法的主要过程看完之后，往往还是会感到困惑，主要是不知道这个过程好在哪，这就进入了下一个阶段，理解作者对这个过程在功能性或者效率卓越这件事上的解释和证明。这才真正触碰到算法最精髓的部分，也就是深度的理解算法的主要过程所带来的好处，这才是最锻炼人理解能力的地方。

第四阶段：上面几点是算法学习阶段的过程了，接下来就是研究算法的代码实现，自己设计测试用例亲自跑一下代码，以及从代码运行时间的角度分析这个算法的优势，这也是加深对算法的理解的过程。

第五阶段：最后是配合相应的题目练习，让自己通过题目练习的方式，会用、善用学习到的算法，并对这个算法产生一定的敏感程度，具体是指看到某些题目时，能够根据题目的特点，产生与该算法的对应，也就是具备举一反三的能力。