入門演算法其實很簡單，拿生活中的很多現實問題來解決就可以了。比如商場打折問題（是打折划算還是滿減划算），百錢買百雞、猴子分桃、雞兔同籠等有趣的問題。如果這些問題能夠結合具體的程式語言實現就更好了。入門演算法階段主要是鍛鍊邏輯思維能力和思考問題、分析問題、解決問題的能力，不一定要去先把計算機專業課程《資料結構》上一遍或者枯燥的數學知識學習一遍，再去學演算法。演算法其實離我們並不遙遠，它就在我們每個人的身邊。
要成為優秀的演算法工程師（注意這裡是優秀），首先要熟練的掌握數學知識，比如大學裡面學習高等數學、線性代數、概率統計、離散數學、組合數學、矩陣論等課程，就為我們成為演算法工程師打下了堅實的數學基礎。其次要學好《資料結構》這門課程，比如裡面的鍊錶、矩陣、樹、圖等各種典型的資料結構以及常用的查詢和排序演算法（比如二分查詢、氣泡排序、快速排序、希爾排序等，並熟悉各自演算法的時間複雜度）。對於通用型的演算法思想，比如遞迴、遞推、貪心、分治、動態規劃等演算法策略要熟記於心並能靈活運用。總之成為一名優秀的演算法工程師，離不開深厚的數學功底。要能靈活的使用上述各種知識，解決實際生活中的問題。有個簡單的途徑就是參加acm競賽。通過簡化生活中的實際問題，使用演算法去實現，這種成就感非常強。 此外就是熟練掌握各種開發工具和開源框架（比如caffe、tensorflow等），能夠使用程式語言（比如python或c++等）實現和驗證自己的演算法。
計算機的終極應用是人工智慧，人工智慧的核心是機器學習，而機器學習的核心就是演算法。而且隨著it資訊科技的快速發展，演算法不會像那些具體的it技術一樣迅速的過時（演算法思想永恆），所以演算法工程師的前景非常好。對於應用型程式設計師來說，它關注的是怎麼利用各種工具、技術實現功能，快速的完成產品的開發，核心的演算法並不需要去了解（比如影象識別直接呼叫某廠商、公司的封裝好的sdk就可以了）。但要成為高階程式設計師如果懂點演算法、知道實現的原理，就有價值的多。所以我們程式設計師在人工智慧時代，並不一定要求精通演算法，但一定要懂點演算法，這樣才能夠跟上這個時代的步伐，不被迅速淘汰掉。
這個未來太籠統了，如果具體化些則可行性更高一點。比如我們現在的天氣預報就是根據演算法來**未來幾天的天氣情況的，比如alphago就能夠根據當前棋盤的情況，計算出最終的勝負，從而確定下一步的最佳落子方案。所以我的觀點是，演算法會在越來越多的領域逐漸的深入應用，從而達到「智慧型」的效果，但還是在人類的控制之下。
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