學習演算法的真正目的#

學習資料結構和演算法，並不是為了死記硬背幾個知識點，而是為了：

• 建立時間複雜度、空間複雜度意識
• 寫出高品質的程式碼
• 能夠設計基礎架構
• 訓練邏輯思維

我們學任何知識都是為了「用」的，是為了解決實際工作問題的。

不同角色的學習必要性#

業務開發工程師#

你可能會說：「我整天就是做資料庫 CRUD，哪裡用得到演算法？」

確實，大部分業務開發利用封裝好的介面、類別庫來堆砌業務邏輯，很少需要自己實現資料結構和演算法。但是：

• 不需要自己實現，不代表不需要了解
• 不懂原理，如何選擇 ArrayList 還是 LinkedList？
• 不懂複雜度分析，如何評估程式碼的效能？

常用的框架如 Spring、RPC、Redis 等，都揉和了大量資料結構和演算法的設計思想。掌握這些知識，能更好地使用它們，出問題時也更容易定位。

基礎架構研發工程師#

不同的人做出的框架，架構設計思路都差不多，但品質差異巨大。高手之間的競爭在於細節：

• 演算法是否夠優化
• 資料存取效率是否夠高
• 記憶體是否夠節省

這些累積起來，決定了一個框架是否優秀。

資深工程師#

有的人寫程式從來不考慮非功能性需求，只完成功能、湊合能用就好。十年的積累可能跟一年沒有任何區別。

在大公司面對千萬級甚至億級用戶時，效能幾乎是開發過程中時刻都要考慮的問題。一個簡單的 ArrayList、LinkedList 的選擇，就可能產生成千上萬倍的效能差別。

面試的角度#

大公司面試為什麼喜歡考演算法？

• 校招：學生沒有實際專案經驗，只能考察基礎知識是否牢固
• 社招：越厲害的公司，越注重基礎知識，因為他們更看重長期潛力而非短期能力

小結#

資料結構和演算法如果不去學，可能真的這輩子都用不到。但一旦掌握，你就會常常被它的強大威力所折服。之前需要費很大勁優化的程式碼，用了資料結構和演算法之後，很容易就可以解決。