鵝廠粉絲的算法面試祕籍

前幾天和一個粉絲聊面試，他說去年同時拿到了騰訊和網易的 offer，最後選擇了 騰訊 。

我瞭解了下他的面試過程，就一點，無論是網易還是騰訊的面試，其中一個佔比非常大的權重就是數據結構與算法。

其實現在不管面試什麼崗位，前端也好，後端也罷，都必須考察算法，這關過了，基本上就沒太大問題了。他告訴我，那些大廠認爲，你能把最基本、最核心的算法都能搞定，那麼那些編程語言啊、不同的應用方向，開發框架啊對你來說一定不是難事。

這事兒在當時算刷新了我對算法的認知了。

一個大廠的面試官朋友也告訴我，算法是必考項，雖然也會相應的考察你技術方向的一些專業技能，比如如果你面試 Android，那 Android 方向的專業技能也是考察很重要的一個方向。算法與數據結構這一關如果你過不去，那你進大廠基本別想了。

但是話說回來，即便這條是所有人都知道的共識，也不是所有人都能搞得定。有些人就是覺得自己基礎差、非科班，要麼知難而退，要麼沒有決心啃下這塊硬骨頭，這時候就體現每個人面對困難的方式了。

再退一步講，即便你不想加入大廠，在IT 領域，如果你想喫技術這碗飯，長久來看，算法也會制約一個人的上限，等到技術更高深，經驗越豐富，算法的重要性會越來越明顯。

那麼，如何才能更好的啃下算法這塊骨頭呢？

無他，就是靠自己的毅力以及決心。一天不行，一個月；一個月不行，一年；有決心的人，啥學歷、智商或者資歷，那些都是藉口。

不過除了毅力和決心之外，其實學習還是有效率之差的。

互聯網時代，其實網上有很多免費學習資料，只要你用點心，也總能找到學習資料。但是恕我直言，很多時候，效率很重要，網上縱有很多免費消息，但是一來花費你的時間，二來自己摸索也會踩不少坑，三是不夠系統。

知識付費時代，花點小錢，跟那些大牛系統的學習，能幫你省下不少時間，效率會增加不少，你得相信，那些專業有口碑的平臺，請的那些人都是各領域的大牛，他們出的一個專欄，都是大牛背後多年來的經驗教訓，背後也一大堆課程設計的運營人員，跟着大牛學你覺得不比你自己摸索更快麼？

很多人都說知識付費沒用，其實這取決於你自己，你花錢買了課程，但是買完就覺得是會了，從來沒有打開好好看，那自然錢白花了。但是對於需要的人來說，花點小錢能提升自己的學習效率，這就是有價值的。

說到這裏，很多人應該猜到說，也該推薦課程了，但是有一說一，上面的話都是我的真心話，下面推薦的課程你不感興趣忽略就是了，上面這段文字對你有價值也挺好，對於有需要的，推薦好的課程也是一種更大的價值。

市面上講算法的人很多，能讓我非常認可，而且願意推薦的，也就是極客時間的《數據結構與算法之美》了。極客時間確實是一個有資歷的老平臺，毫不誇張的說，這是程序員圈裏口碑最好，參與度最積極的算法課，口碑與流量雙豐收。11W 的訂閱量，就是最好的證明。

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王爭是前 Google 的工程師，也陸續幹過架構、做過產品、帶過團隊、創過業。工作十多年，始終沒有脫離編碼第一線。而且他從讀研就開始鑽研算法，實戰經驗相當豐富。

講算法的人很多，但真正能講透徹的很少，王爭這方面絕對是專家。他把整個學習過程劃分成 4 個階段，列出每個階段的核心知識，根據難易程度做了拆分，並用 1 - 10 分說明重要性，一張圖就能讓你有個大概的認知。

完整的學習路線圖

專欄最大的特色是：100+ 真實項目場景案例，300+ 手繪詳解圖，每個知識點都是結合王爭自己的理解、實踐和經驗講解，10 多年的獨家心法，都在這了。

總的來說，從基礎到思維再到實戰，再穿插階段性的練習和總結，是我見過最全面、性價比最高的算法課。

11W+人學的算法課，到底能解決什麼問題？

1、夯實基礎篇，這裏基本囊括了所有最常用、最重要的數據結構與算法，比如：

數組、鏈表、棧、隊列、遞歸、排序、二分查找、散列表、哈希算法、二叉樹、紅黑樹、堆、字符串匹配等等；

這部分配合手繪圖解，以及大量代碼示例，還有一些總結的“實用寶典”，保證能快速應用到工作中，非常實用。

2、高級篇，從 80 分到尖子生的區別，開拓視野，訓練邏輯，提升算法思維，比如：

拓撲排序、最短路徑、位圖、統計問題、向量空間、B+樹、搜索、索引、並行算法等等；

概念 + 應用，這裏剖析的都是稍複雜一些的數據結構與算法，現在流行的區塊鏈、人工智能等核心代碼實現會涉及到這些。

3、實戰部分，學習開源框架、底層系統的設計原理，提升工作實戰技能：

主要串講一下前面講到的數據結構和算法，並且結合 Redis、Disruptor 這樣的開源項目，剖析它們背後的數據結構和算法，幫你提升讀懂源碼的能力（JDK 很多源碼，不乏大量的數據結構，例如大家喜聞樂見的面試題 HashMap）。

這個專欄幫到挺多人的，我隨便截了幾個，你可以看看：

一個體系的課程，勝過 100 篇所謂的乾貨文，讓你少走彎路。 

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本文分享自微信公衆號 - 機器學習算法與Python實戰（tjxj666）。
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