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面試遇到了演算法題?看這篇就夠啦。

語言只是工具,而演算法才是程式的靈魂。這句話,我估計你在編程之路上,已經聽到過無數次。但具體到工作里,你是不是還會有下麵這樣的困惑?

  • 資料結構和演算法,跟操作系統、計算機網絡一樣,是脫離實際工作的知識。除了面試,我可能這輩子也用不著。

  • 就算不懂這塊知識,只要Java API、開發框架用得熟練,我照樣可以把代碼寫得“飛”起來。


    那今天我就來詳細聊一聊,為什麼要學習資料結構和演算法。首先我先問你個問題,作為一名開發工程師,你真的願意做一輩子的CRUD boy嗎?

    我知道,大部分的程式員整天做的事情就是增刪改查,在所謂的“業務開發”工作里,更多的是利用已經封裝好的現成的接口、類庫來堆砌或者翻譯業務邏輯,這其中很少需要資料結構或者演算法之類的知識。

    但是,不需要自己實現,並不代表什麼都不需要瞭解。

    舉個例子,如果你不知道這些類庫背後的原理,不懂得時間、空間複雜度分析,那你又如何有信心能用好、用對它們?儲存某個業務資料的時候,你如何知道應該用ArrayList,還是LinkedList呢?呼叫了某個函式之後,你又該如何評估代碼的性能和資源的消耗?

    初級程式員才比招式,高級程式員只看內功。

    一個簡單的ArrayList、Linked List的選擇問題,就可能會產生成千上萬倍的性能差別。這個時候,資料結構和演算法的價值就完全凸顯出來了。如果你理解他們背後對應的資料結構,那就可以迅速看到這些類背後的本質區別,那個時候,你根本不用死記硬背,自然理解什麼樣的場景里該選擇什麼。


           
         

    在西安交大讀研究生的時候,一個師兄給了我一本《演算法導論》,從此我便一頭扎進演算法世界,到現在也十多年了。這期間,我研究過數十本資料結構與演算法的書籍,並對它們進行了仔細地對比、分析。

    我發現,像《演算法導論》這些經典書籍,雖然很全面,但是過於缺乏重點。很多人學起來都非常困難。而市面很多在線課程或者線下課程,大多是為了“應試”,只講一些看似通用,實則脫離真實開發場景的內容。費勁學完感覺根本用不上,過不了幾天就忘了。

    鑒於此,我很想做一個能讓工程師真正受用的,能夠不拘泥於編程語言,與實際開發場景聯繫緊密,而又能夠幫你訓練演算法思維,真正提升編程內功的資料結構與演算法課程。

    我是誰?


    我叫王爭,前Google工程師,從事Google翻譯相關的開發工作,深入研究演算法數十年。現任某金融公司資深系統架構師,核心業務接口平臺負責人,負責公司核心業務的架構設計、開發,以及可用性、高性能等相關技術問題的解決。

    你能獲得什麼?


        1、掌握資料結構與演算法的核心知識

    我根據自己研讀數十本演算法書籍和多年專案開發的經驗,精選了20個最實用資料結構和演算法結合具體的軟體開發實體,由淺入深進行講解背後的設計思想,並適時總結一些實用“寶典”,保證你印象深刻,並且能夠迅速對應到實際工作場景中

        2、提升演算法思維,訓練解決實際開發工作難題的強能力

    這部分我會講一些不是那麼常用的資料結構和演算法。雖然不常用,但是並不是說他們沒用。設置這一部分的目的,是為了讓你開拓視野,強化訓練演算法思維、邏輯思維。如果說學完基礎部分可以考80分,那掌握這一部分就能讓你成為尖子生。再回過來說,不管是現在流行的區塊鏈技術還是人工智慧,核心代碼實現中都會涉及到這些演算法。

        3、學習開源框架、底層系統的設計原理,提升工作實戰技能

    最後我會通過實戰部分串講一下前面講到的資料結構和演算法,並且結合Redis、Disruptor這樣的開源專案,剖析它們背後的資料結構和演算法,幫你提升讀懂原始碼的能力(JDK很多原始碼,不乏大量的資料結構,例如大家喜聞樂見的面試題HashMap)。


           
         

    我掰著指頭數了下,整個專欄會涵蓋100多個演算法真實專案場景案例。我還手繪了一些清晰易懂的詳解圖,幫你理解核心概念和實現過程,展示每個知識點的框架邏輯,讓晦澀難懂的演算法變得輕鬆有趣。


           


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