對於很多碼農來說，演算法總是顯得有那麼一點高深莫測，好像是一道難以跨越的坎。造成這種現象的原因，一是因為我們對演算法的了解和對自己能力的了解不夠，還沒入門就被嚇退了，另外乙個原因是，大部分人實際工作中很少用到演算法，很多演算法都已經被封裝到函式庫或介面裡面了，只需要呼叫就行，而為了能早點完成任務，我們一般都不會去想介面裡面的演算法如何實現，只管呼叫來完成任務，順利交差就萬事大吉了。
「不管用什麼方法，能夠完成任務就可以」，其實我覺得這種想法也是可以的，畢竟我們搞技術的都比較崇尚實用主義。但是如果我們懂得背後的原理，可能心裡會舒坦一些，而且在使用別人介面達不到理想的效能要求時，可以分析是否是介面的實現有問題，從而懂得去選擇其他實現版本或者自己動手寫，而自己動手寫，就必須懂演算法了。此外，很多大公司在面試中，往往也會考你演算法，很多很多人都倒在演算法這個環節上，屍骨遍野。這就是作為碼農，即使你的工作不是演算法研究，也需要了解一些基礎演算法的原因。
基礎演算法，我覺得對於大部分程式設計師來說，通過一定時間的練習，是可以學會的。了解了這一點，我們才不至於很容易被演算法嚇退。如果你是個演算法小白，現在要開始學習演算法了，可是又不知道從何學起，那麼我這裡給你一些建議。
首先，去找大學的資料結構和演算法教程來看。我為什麼不推薦很多人都知道的大部頭《演算法導論》呢？我是怕這大部頭又把你嚇退了，所以還是先從簡單一點的開始吧。資料結構和演算法是分不開的，一般來說，每種演算法都是為某種資料結構服務的，不同的資料結構，往往需要使用不同的演算法。資料結構，可以理解為，我們存放一堆資料時，要以某種結構形式存放，而演算法，就是要從這堆資料中尋找到你想要的那一小坨資料的方法，而衡量演算法優劣的，是空間和時間複雜度，也就是如果你能使用更少的時間和更少的空間(比如計算時需要使用的記憶體)就能得到答案，那麼這個演算法就是更好的。
假設你已經學過教材了，練習過教材上的一些演算法題目，那麼現在你可以嘗試去刷刷leetcode上的題目了。leetcode上有很多演算法題，按難度分為初級、中級等，練習時可以從簡單的到難一點的，這樣容易讓你練習的過程中保持信心。很多公司在面試演算法題時，也是直接使用leetcode上的題目。我本人曾經在遠端面試一家不錯的外企時，被要求線上完成3道演算法題，因為當時已經有比較長時間不接觸演算法題目了，所以沒能很好完成，也錯失了一次機會。然後第二天，我就去leetcode上看題目，恰巧看到了這家外企出的演算法題目，我再嘗試去解決，沒想到順利把這些題目完成了。如果我在刷這幾道題目之後接受那家外企的線上演算法題筆試，也許offer早就收入囊中了。現在，你應該知道，想要獲得好的機會，為什麼刷刷演算法題可能也是必要的原因了。
除了leetcode，還有乙個我推薦你學習演算法的**，這個**叫做：geeksforgeeks，隨便搜下就找到了。這**上面有不少巨頭公司的演算法題目，包括微軟、谷歌、亞馬遜、facebook等等，並且給出了解法，同時有不少面試者分享他們去這些公司面試後的面經，你可以參考參考。我曾經在這個**上呆蠻長一段時間，現在很久沒上去看了，寫這篇文章時，我再開啟這個**，已經很難開啟了，貌似需要你會輕功才能順暢訪問，哎，我就不說得太直白了。
以上提到的那些學習資料或**資源，在你學習時，可能也會覺得學是學了，可惜缺乏使用場景，還是無法感受到這些演算法的威力所在。現在也有一些付費的演算法專欄，號稱根據使用場景帶你學習演算法，讓你真正明白演算法是如何在實際專案中使用的。因為我沒有訂閱這個專欄，目前也不想免費給他們做廣告，因此還是先不提了，如果需要這種學習方式，可以自己去搜尋了解下這些專欄，或者私信我，我會告訴你去**訂閱。
作為程式設計師，如果你還有蠻多閒暇時間，除了打遊戲不知道幹嘛的，建議這樣去學學演算法吧。不過提醒一下，我這些建議主要是給沒有演算法基礎或者演算法基礎薄弱的技術人，高手路過時，還望理解，如能笑納，本人將倍感榮幸！
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