為什么有人說弄懂了《算法導論》的90%，就超越了90%的程序員？實際上，計算機程序的底層核心是各種數(shù)學算法，其余的就是如何用代碼實現(xiàn)數(shù)學。世界上幾乎所有著名的計算機程序大師都與數(shù)學權威專家有關。為什么

為什么有人說弄懂了《算法導論》的90%，就超越了90%的程序員？

實際上，計算機程序的底層核心是各種數(shù)學算法，其余的就是如何用代碼實現(xiàn)數(shù)學。世界上幾乎所有著名的計算機程序大師都與數(shù)學權威專家有關。

為什么剛入門的程序員沒有感覺到算法和數(shù)據(jù)結構的重要性？

關于這個問題，我首先非常遺憾地告訴大家兩點。

首先，能夠問這個問題意味著你不是一個程序員。只能說你才剛剛開始學習編程（即使你有一份編程工作，你也不能改變這一點）。就像說一個剛學了三個月吉他的人不能稱自己為吉他手（但他可以說是吉他手或吉他手）。

其次，我很抱歉地告訴你，你還沒有開始。入門的先決條件之一是理解程序?qū)嶋H上是一個算法數(shù)據(jù)結構。所以你說你是一個入門級程序員，但你不覺得算法和數(shù)據(jù)結構的重要性。那么我想問一下，除了算法和數(shù)據(jù)結構之外，程序中還有什么重要的東西。

不理解狹義的算法，認為算法是排序算法、搜索算法，認為數(shù)據(jù)結構是數(shù)組、鏈表、哈希表、圖形等。這些都是經(jīng)典的算法和數(shù)據(jù)結構。

你寫的程序，不能有任何這些經(jīng)典的數(shù)據(jù)結構和算法，那么，你的程序沒有算法和數(shù)據(jù)結構嗎？你的程序必須解決一個問題或做些什么。這些東西，你首先需要在計算機世界建立一個模型，這個模型就是數(shù)據(jù)結構?；谶@些數(shù)據(jù)，您的程序需要執(zhí)行一些指令，這些指令是作為一個整體的算法。因此，program=algorithm數(shù)據(jù)結構就是在這個廣義上說的。

正是因為“程序=算法數(shù)據(jù)結構”，所以沒有了算法和數(shù)據(jù)結構，程序中就沒有殘留。至于算法和數(shù)據(jù)結構之間的關系，我不在這里討論?？傊?，沒有數(shù)據(jù)，算法就沒有對象和基礎。數(shù)據(jù)結構的設計和合理性將影響算法的性能。

為什么你感覺不到？答案是我答案開頭的兩點。我說的話似乎有點殘忍，但實際上沒什么。繼續(xù)學習。

程序員需要終身學習。

拼多多算法工程師和程序員有什么不同？

感謝您的邀請

！聲明一下，我不擅長編程，所以很難給你一個準確的答案。對不起[微笑

有些高級算法可以正確學習，但更常用的算法必須學習。不僅算法崗需要學習這么多算法，開發(fā)崗也需要學習很多常用算法，這樣才能在開發(fā)過程中編寫出高性能的代碼。我舉個例子。以前，我用MR處理一段數(shù)據(jù)。在reduce階段，我需要根據(jù)某個值保持頂部，但是如果不能使用其他算法，可以調(diào)用quick sort。最壞的時間復雜度是O（n^2）。當數(shù)據(jù)很大時，你不能用完。如果能夠維護大頂堆或bfprt算法，時間復雜度會大大降低。所以算法是非常重要的。

那么，我們需要學習哪些算法？我將列出以下方向

常見的圖論算法，如并集搜索、最短路徑算法、二部圖匹配、網(wǎng)絡流、拓撲排序等

例如常見的二分搜索、三分搜索，特別是二分搜索、訪談常問、深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索，經(jīng)典的八道數(shù)字題等等。還有一些啟發(fā)式搜索算法，如模擬退火算法、遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法等。

Dijkstra算法用于尋找最短路徑、最大子段和、數(shù)字DP等

這一類比較大，特別是在機器學習、人工智能、密碼學等領域。比如數(shù)論中的大數(shù)分解，大素數(shù)的判定，擴展歐幾里德算法，中國剩余定理，盧卡斯定理等等，組合數(shù)學中的博弈問題，卡特蘭數(shù)公式，包含排除原理，波利亞計數(shù)等等，計算幾何中的極性排序、凸包問題、旋轉卡盤問題、多邊形核問題、平面最近點對問題等。另外，還有一些矩陣的構造計算，如矩陣的快冪等。

如果要做算法作業(yè)，除了上面的一些應用算法外，主要是機器學習、深度學習算法。

作為一名程序員，需要精通高深的算法嗎？為什么？

算法涉及計算效率，但事實上，現(xiàn)在計算機的計算速度非常快。所以，如果你不寫非常大的項目，可以使用效率低的算法。我看過百度的一些算法，大腦組織了算法。但事實上，計算機本身也有普通的算法可以使用，雖然算法效率高，但開發(fā)效率不一定高。所以要視情況而定

如果把程序看成一輛汽車，那么程序語言就構成了汽車的車身和輪胎。而算法是汽車的核心——發(fā)動機。

汽車跑得快還是慢取決于發(fā)動機的質(zhì)量（當然，輪胎太差），數(shù)據(jù)結構是用來轉換發(fā)動機的。

算法是程序的靈魂，一個程序需要實現(xiàn)特定的功能，要實現(xiàn)它有很多算法，所以算法的優(yōu)劣決定了程序的質(zhì)量。

在早期階段，程序員可能對算法了解不夠，認為算法的研究是算法工程師的事，對普通程序員用處不大。

我總覺得數(shù)據(jù)結構和算法是“屠龍術”和“虛招”。除了面試，我根本不需要他們。

不懂算法，只要編程語言API、開發(fā)框架使用熟練，代碼還是寫得“飛”。

語言是我們邁向更高編程水平的唯一途徑。如果我們不能在算法上有自己的成就，軟件編程就是一個代碼農(nóng)民。

在相同的工作時間內(nèi)，丹尼爾的完成率通常是普通程序員的兩倍

這就是數(shù)據(jù)結構和算法的魔力，它可以幫助你更快更好地編寫代碼。

不會算法，如何成為出色的程序員？

作為一名擁有近30年編程經(jīng)驗的老手，我想我有資格回答這個問題。

程序員確實有年輕的問題。一般來說，當他們35歲左右時，他們的職業(yè)生涯就進入了一個分水嶺。他們要么被調(diào)到管理崗位，要么成為架構師、系統(tǒng)分析師或產(chǎn)品經(jīng)理。總之，繼續(xù)編程的前景不是很好。為什么？看看主要編程語言和框架的循環(huán)。

我們可以看到，IT行業(yè)的舊技術將被淘汰，新技術將每10年左右誕生一次。你在大學里學到的編程知識和技能到35歲基本上已經(jīng)過時了。如果你繼續(xù)編程，你將無法與其他人競爭。畢竟，他們的新知識仍然很熱門。此時，大部分高級程序員基本上都依賴于對過去開發(fā)的系統(tǒng)進行升級。產(chǎn)品周期短、技術變革快是程序員吃青春飯的主要原因。

那么程序員如何繼續(xù)發(fā)展他們的職業(yè)生涯呢？在我看來，雖然程序員是腦力勞動者，但他們與運算符并沒有太大區(qū)別。因此，不考慮算法和邏輯就編寫代碼是不可行的。注重行業(yè)知識和產(chǎn)品知識的積累，及時向上游設計或管理轉移。

最后，程序員無法與醫(yī)生和律師相比。例如，醫(yī)生需要學習至少35年才能成為主治醫(yī)生。你就要結束了。當別人在舞臺上時，你怎么能比較呢？