起了一個不好聽的標題。工作一年多了，也已經開始帶新人了。聽到那些比我年紀大的人叫我導師，我經常忍不住翻白眼。我想寫一些見解，寫一些如果我上大學的時候看到會受益的東西。首先澄清一點，千萬不要聽信有些過來人所謂【學演算法在工作中基本用不上，但學它可以鍛煉你的思維】這種褒貶參半的話。確實有些技術人員不太懂演算法，但也伴隨著產品的成功發了家 —— 還有人不懂演算法能中六合彩呢。真正從技術角度來看，在現今【big data】時代，越核心、越高檔的職位，對演算法的要求就會越高。這就是為什麼大公司校招最喜歡考演算法，大公司喜歡自己培養人（而不是招打雜的），管理方向另說，技術方向的話，演算法不過硬不可能走得遠。為什麼演算法重要？我認為技能分為兩類，一類是可現學現賣的，一類是需要系統學習的。後者更值錢，演算法正是屬於後者。舉個例子，有人突然給你一份java或者perl代碼，讓你加個啥功能，即使你沒接觸過這些語言，對於聰明的程式員來說google一下文法兩下子就解決了；但如果有人給你一份代碼跟你說這個Recommendation Engine的效果好像不太好，而且效能有些差……對於需要系統學習的東西，假如它是你的短板，就極其容易讓你在解決問題的過程中走錯方向。哪怕你把問題拆分得很好，逐一請教google或者大牛，也不見得可以得到合理的方案，畢竟問題一般都具有特殊性，只有你自己才能把握全域資訊。比如之前有個同事問我一個很複雜的匹配問題，想得我天昏地暗血肉模糊，但後來我瞭解了他的完整需求之後，發現他歸約到匹配問題本身就丟失了一些有用資訊，換個方式直接就解決了。好。那除了演算法，需要系統學習的東西還有什嗎？我認為是組成原理和設計模式。組成原理是演算法的強力後援。程式的效能可以看作是演算法理論複雜度乘以硬體效能，不要以為後者只是一個常數的問題。把寄存器、記憶體、硬碟的調度玩好，你的程式甚至會跑出讓普通演算法滾蛋的performance。另外我們知道，【big data】時代伴隨著高機器損耗率，不懂組成原理是沒辦法讓服務穩定的。組成原理這塊我在大學荒廢了，工作後一直在補。設計模式。不懂設計模式，就只能老老實實去寫面向過程的代碼，否則你看似規整的class會成為毀滅性的垃圾。但是你能只玩面向過程嗎？不能，因為很多開源的藝術品都是物件導向的。但對於沒畢業的人來說學設計模式是很矛盾的事情，因為沒經過大量的工程實踐，很難理解那23種模式的意義何在。這個矛盾的唯一解決途徑還是多動手。你做到了別人沒做到，這塊會產生巨大優勢。資曆有限，不繼續深入。
就目前來看，這3點煉成後足以扳倒一大片。
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