談編程中最重要的技能

1.算法與數據結構的本質是啥？

算法（algorithm）在維基百科的定義： A set of instructions, typically to solve a class of problems or perform a computation.（一組指示，通常用于解決一類問題或執行計算。）說白了算法只不過是所說的解決問題的步驟，它們本質上是一個解決方案，不管你有意識沒意識，你或者在引用別人的算法或自己在寫“算法”，你如果覺得自己沒正規學啥算法，好像編程還可以，那要恭喜你，你的邏輯思維和解決問題的Common Sense 還不錯。算法的差別常在于思考的深度，有效性和實踐的檢驗。有些好的解決方法被固化下來給起名為啥算法，如二分查找，Quick Sort, 等。

數據結構（data structure）在維基百科的定義： A data organization, management, and storage format that enables efficient access and modification。（支持高效訪問和修改的數據組織、管理和存儲格式）說白了就是有序的數據安排，可以根據不同維度分類（原始/非原始，線性/非線性，靜態/動態）數據結構就像算法制作食品配方的手。利用數據結構和算法的結合，可以大大提高程序的性能。

2.算法與數據結構的重要性

看到這，你可能會說那編程不是就是用算法加上數據結構來解決問題，實現設計嗎？一點沒錯。算法和數據結構是計算機科學的基礎和本質。圖靈獎得主，Pascal之父世界著名計算機科學家Niklaus Wirth 就說“Algorithms+Data Structures=Programs”

業界領先高科技公司谷歌，微軟，亞馬遜，面書等在面試中都重點關注算法和數據結構，他們認為好的開發員的Identity就是算法和數據結構的純熟掌握，靈活應用和創新產生，Linux 之父Linus Torvalds 也非常強調算法和數據結構的重要性，他認為這就是好壞程序員之間的差別。因為算法和數據結構是解決問題的模式，而雇主們最看重的正是解決問題的思路和能力（HackerRank 2018 軟件調研結果）。

那我們不懂算法和數據結構或知之甚少可不可以還是好的開發員？不大可能。這就好像你去打仗，你的武器庫里空空如也，想要蓋房子，沒有材料。沒有算法和數據結構的知識積累就我們會成為無源之水和無本之木，眼光思路受限，甚至重復造輪子。

隨著科技的進步，算法應用范圍越來越廣泛也越重要：

互聯：Web 搜索、數據包路由、分布式文件共享。。。

生物學：人類基因組計劃，蛋白質折疊。。

計算機：電路布局、文件系統、編譯器。。。

計算機圖形學：電影，視頻游戲，虛擬現實。。。

安全：手機，電子商務，投票機。。。

多媒體：MP3，JPG，DivX，高清電視，人臉識別。。。

社交網絡：建議，新聞源，廣告。。。

物理：N 體模擬、粒子碰撞模擬。。。

好的算法跨行業被應用如 Dijkstra 算法在機器人導引，TCP路由，GPS導航等領域都有廣泛應用。

算法的有效性，在時間復雜度和空間復雜度上可以有巨大差別，例如在一本詞典中找一個詞，你可以一頁一頁的找，你也可以按照索引去找，時間會有很大差異，像 常用的Big O分析 （假設1 GHz CPU，平均可在 1 納秒內執行一條指令）所顯示的差別：

這就是為啥蓋茨認為編程最困難的部分是決定算法是什么，然后盡可能優化和簡化它們，他的合作伙伴保羅.艾倫說蓋茨熱衷于尋求最有效的算法和不多寫一行代碼。這對微軟的代碼文化影響深遠，例如微軟的Paxos算法的實現只有7000+行C++代碼，但幾乎所有微軟的核心云服務在主備倒換時都會用到，你可以看到好的算法和代碼的重要性和影響力。

工程師對通用的算法和數據結構應該有深刻的理解，不是簡單的生記硬背，因為好的算法和數據結構是有普遍性和不隨時間改變，熟練掌握后我們可以舉一反三，觸類旁通。如果我們對算法和數據結構“見多”，它們常會激發我們的靈感和解決思路，使我們“識廣”。

當我們把好的算法和數據結構靈活掌握和應用到我們的產品中，或創造出新的算法和數據結構，就會受到巨大的紅利，使我們主導未來，更加有競爭力。最近看到無線的一個產品通過優化算法和數據結構使960萬個令人觸目驚心的For循環搜索次數減少到256個，近4萬倍的差別：

所以我認為，產品中的不合適的算法和數據結構是一種核心壞味道，對于個人，我們每個工程師都要對算法和數據結構有深刻的理解，做到不斷積累，見多識廣，對代碼的算法和數據結構不斷優化，要做到這一點我們首先不能滿足于搬磚文化，要成為有成長和開放心態，追求極致的工程師，這是另一個話題，以后再說。

編程 算法 數據結構

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