近年來關(guān)注程序員如何學習算法的用戶越來越多，小編整理了關(guān)于左程云：程序員該如何學習算法？，程序員如何提升算法思維？??，供您參考

1.左程云：程序員該如何學習算法？

大家好，我是左程云。我本科就讀于華中科技*、碩士畢業(yè)于在芝加哥*。先后在IBM、百度、GrowingIO和亞馬遜工作，是一個刷題7年的算法愛好者，也是?？途W(wǎng)的老師。2014年起專職做程序員算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)培訓，代碼面試培訓，刷題交流等相關(guān)工作。 我是《程序員代碼面試指南--IT名企算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題目*解》的作者 ，書籍涉及算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)編程題目240道以上，并且個人實現(xiàn)出*解，大部分題目為面試高頻。這篇我想寫寫算法的重要性、我個人是如何學習算法以及一些如何學習算法的建議。 算法在求職以及工作后的重要性 求職面試必考（校招+社招），且國內(nèi)工資越高的面試中算法比重就越大。 我分別說一下國內(nèi)和國外的行情?！　ぁ鴥?nèi)的話，一般來講，工資高的公司在面試時算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題目的比重較大，工資一般的公司比重較小。當然同樣公司的不同崗位，要求也會不同，但總體趨勢就是 國內(nèi)好公司愛考算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 。這是目前國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司的情況。 國外的互聯(lián)網(wǎng)公司呢，幾乎只考算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，很多年前就是這樣了，一直如此。我相信國內(nèi)會逐漸變得像國外一樣，并不是崇洋媚外，而是算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題目真的能考出東西。先拋開算法，我們來說說面試以及如何準備。面試中都會考什么呢？ 面試中會考察算法，操作系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫，計算機網(wǎng)絡(luò)，編程語言，項目（校招涉及）/經(jīng)歷（社招中涉及的更多）如何準備？ · 操作系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫，計算機網(wǎng)絡(luò)，編程語言這些都是平時學習，記住了，理解了，不忘記就可以了項目或者經(jīng)歷是平時準備的，如果馬上面試了再去準備也是很難的，作假在面試中會直接被面試官看穿，所以這個平時就要準備好，如果是校招，那平時就要做一做有用的項目，如果是社招，平時在工作中就要用心做。 算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是真的需要好好寫代碼才能掌握，不是說看了理解了就真正會的了。算法筆試面試的特點就是沒有特點，什么樣的題都可能遇到，因為根本沒有考綱，面試官就是普通的程序員，他們在工作中或者在網(wǎng)絡(luò)上遇到什么題不錯，就可能考，所以內(nèi)容真的太多了，而且也無窮盡。這不是一個標準考試，這是能力考試。 所以，我建議大家面試或者筆試前抽出20%的時間去理解和記憶非算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的題目，剩下的時間就是去刷題。今天學習算法變得越來越重要，雖然每個公司行業(yè)不同、崗位復(fù)雜，但算法能力強是分析能力和解決問題能力的提現(xiàn)。雖然計算機的處理能力越來越強，但好算法的代碼執(zhí)行效率相比起沒有優(yōu)化的代碼，已經(jīng)不能用快多少倍來描述了。計算機科學有自己的衡量標準，也就我們常說的復(fù)雜度標準。同時，學習算法對理解底層實現(xiàn)是非常重要的，優(yōu)秀的程序員專注細節(jié)和底層，具備算法能力是起點更是基礎(chǔ)。包括今天很多的領(lǐng)域，比如機器學習，深度學習，還有大熱的AI領(lǐng)域，想要研究透徹，都離不開算法好的大腦。還有很重要的，加薪和跳槽，算法都起著非常重要的作用。學習算法可不僅僅是刷題，這一過程中自己的思維和想法的提升才是學習算法的*好處。我是如何學習算法的？ 本科在華中科技*計算機，這一期間能在學業(yè)上讓自己滿意的可能就是沒有掛科而已。碩士在芝加哥*，出國之前就了解到想要在國外找工作的話，面試時幾乎只考算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的題目，于是開始了刷題，也就是搜集這方面的題，并且用代碼實現(xiàn)出來，不斷看題解和與高手討論。 就這樣從2010年到今天，刷了7年算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的面試題。剛開始其實只是為了找工作才開始刷題，但是半年之后就變成了興趣。剛開始刷題的過程中很不順利，因為很多算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，教材也不會講。而且去網(wǎng)上搜各種各樣的分析文章也讀不懂，感覺基礎(chǔ)差的很遠。當時網(wǎng)上的分析文章，也不會像今天這么易懂，高手都是把最核心的點說出來，但是我沒摸到人家想說的點之前，就已經(jīng)不會了。于是就把很多很厚的書拿來啃，書上也看不懂就盡可能的找到高手向人家請教。對書上的題目實現(xiàn)了好幾遍，才發(fā)現(xiàn)入了門，頭腦也開始活泛起來。遇到不會的就查，發(fā)現(xiàn)一大片知識不知道就練。在網(wǎng)上發(fā)帖被嘲笑的日子，其實非常的漲見識，我很珍視那段歲月。當時在國外，學費也貴，因為錢的刺激和好勝心，居然沒有讓我變態(tài)，而是變成了一種斗志，用了大量的時間好好刷題。剛開始代碼實現(xiàn)算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的題目真的非常痛苦，因為這部分的內(nèi)容相比其他方面的知識絕對算高門檻，而我最開始的基礎(chǔ)也并不好?，F(xiàn)在我經(jīng)常在網(wǎng)上給同學們講題，看到同學們表達的抱怨，那簡直就是當年的我。暗暗發(fā)下心愿，如果有一天講課，絕對做一個人人都能聽懂的好老師。但不管怎么引導(dǎo)，算法學習都是一個脫皮換骨的痛苦過程，但好在會迅速上癮，堅持半年之后就能一直堅持下去了。算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)問題的技術(shù)累積需要長時間的投入，因為內(nèi)容又多又雜又難，很多算法是那種你很懷疑自己再來一輩子也可能想不到的解法。當時作為一個小白，一個算法的意思看懂了，實現(xiàn)起來是如此的難，測試用例總能指出我的幼稚；寫了很多代碼終于過了這一題，看到高手寫的實現(xiàn)，自己又幻滅了，高手寫的好棒，自己寫的……然后收拾起碎裂一地的三觀，重新出發(fā)。解了很多題目之后，類似的題目出現(xiàn)，自己還是會想很久。這讓我意識到，自己缺乏總結(jié)，于是開始了總結(jié)的過程，也萌生了寫書的沖動。刷完一道題其實是一件很難的事情，因為普通解法很容易，但是*解真得去耐著性子研究好久，去查資料，去做優(yōu)化，這個過程很漫長但是足夠迷人。到底應(yīng)該怎樣學習算法，作為過來人，給大家的建議 先跟大家聊聊算法吧。在網(wǎng)絡(luò)上流行一句話：算法分三種，競賽的算法、面試的算法、算法。雖然我覺得這么分非常讓人無語，但其實可以去這么理解，因為競賽、面試和純理論的要求和限制是不同的，所以算法在不同的要求中展現(xiàn)了不同的樣子。對于競賽來說，每道題對輸入?yún)?shù)和樣本量的要求都是非常明確的，同時規(guī)定的非常明確的還有空間的限制和運行時間的限制。每一個競賽選手都非常熟練怎么根據(jù)這些提前給好的限制，反推出自己需要實現(xiàn)一個什么樣復(fù)雜度的解法才能通過。每一行代碼包含著前輩和自己思考過的優(yōu)化。而對于面試來說，限制往往并不明確，造成這個現(xiàn)象的原因也很好理解。競賽中當然是分數(shù)最重要。在面試的過程中，與面試官的交流和體現(xiàn)自己想事情的方式、體現(xiàn)自己邏輯的嚴密更重要。所以同一道題，在競賽中必須寫清楚限制，而在面試中一道題剛開始的限制沒那么多，目的就是縮短你理解題目的時間，讓面試者先寫出一點什么，然后和面試官展開討論，隨著討論的深入，再逐漸的把限制聊清楚?？傊诿嬖嚨膱龊暇褪窍肟纯茨阆雴栴}的習慣、軌跡以及表達能力是否符合要求。當然，不管是什么要求下的算法，經(jīng)常練習算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題目對一個人在邏輯上的提升都是顯而易見的，在學校參加ACM并取得很好成績的同學，如果不是表達能力特別差的話，是一定會收獲很多offer的，因為思維被鍛煉的很好。對于算法，我給大家的建議： 先找到線團，然后進入線團里學著怎么玩。為了進入線團，需要先把基礎(chǔ)知識掌握好?！端惴ê蛿?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》（教材），你一定要看完+理解。這里面講的都是不能再基礎(chǔ)的東西了，覺得講得不好，自己搜維基百科。沒辦法，如果堅持不下來，你后面就受罪去吧。然后有一些很經(jīng)典的書可以迅速讓你進入狀態(tài)，比如我這本《程序員代碼面試指南》，還有《劍指offer》，配合在線練習： 對于很龐大的算法，我個人的習慣是找例子來引導(dǎo)自己的思路，一點一點的接近算法的核心。*需要注意的是，一定要寫代碼，光看沒有用的。對于經(jīng)典算法的學習，大體上分成幾個階段：*階段：對于某一個具體的算法，首先要搞清楚這個算法解決的問題是什么，可能是實現(xiàn)一個具體的功能，也可能是在某些方面，比如時間復(fù)雜度或者空間復(fù)雜度方面很卓越，總之搞清楚這個算法被研究出來的目的是什么。 第二階段：然后就要弄清楚這個算法的生存環(huán)境了，也就是看看你此時研究的東西是不是對別的知識有依賴，應(yīng)該先把底層依賴的知識理解并掌握。這些問題都解決之后，就進入到算法本身的學習，理解一個算法是一件辛苦的事情，剛開始看必然會產(chǎn)生很多的困惑，比如經(jīng)常會懷疑作者講述的內(nèi)容的重要性？這些內(nèi)容和這個算法有什么聯(lián)系呢？經(jīng)常會有這種摸不著頭腦的感覺，其實作者做的鋪墊都是為了建立起描述算法主要內(nèi)容的基礎(chǔ)，只有接受和理解這些基礎(chǔ)，才能逐漸觸碰到算法的精髓，所以耐心是很重要的。 第三階段：算法的主要過程看完之后，往往還是會感到困惑，主要是不知道這個過程好在哪，這就進入了下一個階段，理解作者對這個過程在功能性或者效率卓越這件事上的解釋和證明。這才真正觸碰到算法最精髓的部分，也就是深度的理解算法的主要過程所帶來的好處，這才是最鍛煉人理解能力的地方。 第四階段：上面幾點是算法學習階段的過程了，接下來就是研究算法的代碼實現(xiàn)，自己設(shè)計測試用例親自跑一下代碼，以及從代碼運行時間的角度分析這個算法的優(yōu)勢，這也是加深對算法的理解的過程。 第五階段：*是配合相應(yīng)的題目練習，讓自己通過題目練習的方式，會用、善用學習到的算法，并對這個算法產(chǎn)生一定的敏感程度，具體是指看到某些題目時，能夠根據(jù)題目的特點，產(chǎn)生與該算法的對應(yīng)，也就是具備舉一反三的能力。 學習永無止境，不管是算法小白，還是有一定的算法基礎(chǔ)，提升算法永遠都是剛需，我正好要在牛客網(wǎng)即將開一個算法班，針對算法小白的初級班和有一定算法基礎(chǔ)的進階班，如果你想跟我一起學習，也歡迎你報名跟我一起探討算法，希望所有努力和上心的人都能成為大牛。課程報名： 初級班： 進階班： 當然，正值雙十一，正好?？途W(wǎng)上有個雙十一的活動，這樣買會比較優(yōu)惠：

2.程序員如何提升算法思維？

持續(xù)學習，持續(xù)開發(fā)，是目前主流 IT 業(yè)界程序員的一個生活常規(guī)，在現(xiàn)代技術(shù)迭代速度非?？斓那闆r下，只有不斷保持自我學習和探索才不會與時代脫節(jié)。無論是專業(yè)的 IT 從業(yè)者還是 IT 小白，都需要培養(yǎng)自己的算法思維。擁有良好算法思維后的直接好處有：更高的面試成功機會，和更快的日常問題處理能力。何為算法思維，并不是對一些已經(jīng)設(shè)計好的優(yōu)秀代碼的反復(fù)背誦和背板，而是自己對于問題的抽象能力的練習，即從抽象問題到實際進行編碼或者設(shè)計程序解決問題的一個能力，如果單純對于一些算法進行背誦的話，我們的思維能力不會得到提升，最多就是熟練的碼農(nóng)而已。所以，當看到別人設(shè)計的優(yōu)秀算法后，我們一定要探尋算法背后那“曲徑通幽”的思維之路。只有經(jīng)歷了思維之路的磨難，才能永遠占有一個算法，并有可能舉一反三，或者是設(shè)計一個巧妙算法。個人認為，對于提升算法思維的方法，首先我們需要深入思考各種苦惱的問題，例如：假設(shè)我喜歡租車出行，那么對于某一個地方的停車點一般在什么時候有車的機率*？有車的概率是否與天氣，溫度等因素有關(guān)？我希望可以在回家之前通過手機 APP 讓家里的空調(diào)提前工作起來，但是我非常 Geek ，不想使用現(xiàn)成的產(chǎn)品而想自己實現(xiàn)一個，和同學吹牛的時候可以更加脫穎而出？在明確了這些問題以后我們就可以開始思考如何嘗試寫一個小的程序來幫助自己解決，這個時候如果手頭有一個習慣的語言就非常合適了（比如我個人就喜歡 Python，有很多庫可以使用，而且入門非常容易），如果沒有的話，可以去看看各個語言合適的場景，不過對于爬蟲、數(shù)據(jù)分析相關(guān)個人認為更加貼合日常生活的項目來看，還是考慮直接從 Python 3 起步比較好，后期如果想用樹莓派做點智能家居相關(guān)的項目的話 Python 也是非常合適的。對于 Python 的學習，目前有很多非常成熟的課程，可以覆蓋各個不同的能力范圍，這里著重推薦 Coursera 的視頻課程，配合本地 IPython 或者 LeetCode 一起調(diào)試和練習，可以獲得很好的效果。01 舉個例子02 找思路我們以*個問題為例，如果你希望了解一個停車點的車輛情況，你需要有一些網(wǎng)絡(luò)知識，了解 APP 和相關(guān)軟件服務(wù)器之間的通訊協(xié)議，當了解了具體的接口之后就可以寫一個包含循環(huán)的程序來定時判斷某一個點的車輛數(shù)量信息，這個程序可以用 Python 來完成，涉及到的庫不會超過 2 個，基本就是 requests 和 json 庫。一般來說如果要獲取一個數(shù)據(jù)，代碼類似如下（通過遞歸的方式獲取一個點的車輛信息）：def get_car_list_by_pklId(pklId,page): headers = { "Host": "xxx.xxx.com, } content = { "pklId": pklId, "page": page } r = requests.post(" , json=content) json_data = json.loads(r.text) car_list = json_data['data']['list'] if json_data['data']['page']['has_next']: page += 1 car_list.append(get_car_list_by_pklId(pklId,page)) return car_list對于這樣的操作來說，真的只需要import requests和import json就可以啦~03 存數(shù)據(jù)在得到了對應(yīng)的數(shù)據(jù)之后可以考慮用文件或者數(shù)據(jù)庫的方式把內(nèi)容持久化下來方便之后的分析，此時可以使用pymongo庫，寥寥幾行代碼，數(shù)據(jù)就已經(jīng)很好地存儲下來。（ 此處可參考我們之前發(fā)的文章 )力扣（LeetCode）：Python + MongoDB 小型程序利器在 Python 中引入：import pymongo指定數(shù)據(jù)表并連接：myclient = pymongo.("mongodb://localhost:27017/") # 默認的 MongoDB 監(jiān)聽地址 db = myclient["test_db"] # 使用上一步建立的 myclient 連接，并且使用 test_db 數(shù)據(jù)庫 table = db['cars'] # 使用 db 連接的 test_db 數(shù)據(jù)庫中的 cars 表 增刪改查：# 定義我們要插入的數(shù)據(jù)，JSON 格式，在 Python 中就是 Dict 格式 data = {"pkl": 23, "car_num": 2, "date": datetime.datetime.utcnow()}插入一條記錄：# 插入一條記錄并返回插入 ID post_id = posts.insert_one(data).inserted_id 對外展示*，我們考慮對數(shù)據(jù)進行可視化（畢竟這些內(nèi)容是要給別人看的），如果只是練習用的話可以簡單一點，考慮 ，如果需要對外展示的話，可以試試 Chart.js~*，當我們完成了這些操作，就可以寫一篇文章記錄一下整個過程，這么做的好處有如下：證明自己的能力可以獨立從分析到實際實現(xiàn)完成一個小的項目吸引相關(guān)同好，通過評論得到一些發(fā)展意見從而優(yōu)化自己的流程記錄這次探索，相當于積累了自己的文檔庫此外，如果你認為這類問題具有通用性，可以考慮同時將代碼放到世界*的同性交友網(wǎng)站——GitHub 上面，不僅能獲得相關(guān)用戶討論，還能在個人社交媒體上進行自我宣傳，如果可以吸引到有類似需求的用戶，既可以提升自己 GitHub 帳號的*度，還可以結(jié)識更多的朋友，激勵自己去創(chuàng)建更多的項目，增加更多的相關(guān)項目經(jīng)驗，完成一個正向的循環(huán)，讓自己更加熟悉：發(fā)現(xiàn)問題，尋找思路，并且解決問題的一個具有算法思維的流程。本文作者：Nova聲明：本文歸 “力扣” 版權(quán)所有，如需轉(zhuǎn)載請聯(lián)系。

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