程序员是怎么学习算法的?在网络上流行一句话：算法分三种，竞赛的算法、面试的算法、算法。虽然这么分非常让人无语，但其实可以去这么理解，因为竞赛、面试和纯理论的要求和限制是不同的，所以算法在不同的要求中展现了不同的样子。
对于竞赛来说，每道题对输入参数和样本量的要求都是非常明确的，同时规定的非常明确的还有空间的限制和运行时间的限制。每一个竞赛选手都非常熟练怎么根据这些提前给好的限制，反推出自己需要实现一个什么样复杂度的解法才能通过。每一行代码包含着前辈和自己思考过的优化。
而对于面试来说，限制往往并不明确，造成这个现象的原因也很好理解。竞赛中当然是分数最重要。在面试的过程中，与面试官的交流和体现自己想事情的方式、体现自己逻辑的严密更重要。所以同一道题，在竞赛中必须写清楚限制，而在面试中一道题刚开始的限制没那么多，目的就是缩短你理解题目的时间，让面试者先写出一点什么，然后和面试官展开讨论，随着讨论的深入，再逐渐的把限制聊清楚。总之在面试的场合就是想看看你想问题的习惯、轨迹以及表达能力是否符合要求。
当然，不管是什么要求下的算法，经常练习算法和数据结构题目对一个人在逻辑上的提升都是显而易见的，在学校参加ACM并取得很好成绩的同学，如果不是表达能力特别差的话，是一定会收获很多offer的，因为思维被锻炼的很好。
对于算法，给大家的建议：
先找到线团，然后进入线团里学着怎么玩。为了进入线团，需要先把基础知识掌握好。《算法和数据结构》(教材)，你一定要看完+理解。这里面讲的都是不能再基础的东西了，觉得讲得不好，自己搜维基百科。没办法，如果坚持不下来，后面就受罪去吧。
对于线上刷题平台的题目，先不找解答，先自己实现，实现的多low，复杂度多差，都坚持写完。
然后分析出复杂度。接下来去网上找答案，看到复杂度和你一样或比你低的，直接略过。看到比你好的，重点看，一定要理解，然后分析为什么比你的好，如果你真的理解了，你一定能找到别人优化的点。
这个过程可能是最奇妙的过程，不要给自己太大压力，这个过程其实可以很欢乐，有想法并创造出来，练习了自己的coding能力。
别人有更好的实现，推翻了你的所有模型和幻想，你幻灭了，却也因此找到了让你血脉喷张方法。这个阶段看似苦，实际上其乐无穷。
在学习别人解法的过程中，又了解了很多算法和数据结构。而且付出的每一滴汗水，都是结果导向的，可量化的，实实在在的。
写写简单的测试函数就可以发现自己方法的运行时间和更好的解法就是没法比。这是一个非常培养自驱力的阶段，这是一个只追求解法更快更强的阶段。
看到很多经典的结构，学到很多很不错的优化。比读那些让你吃力的书更加快乐，也能够一直启发你走下去。你苦苦寻找啊，觉得好的不能再好的方法啊，直到有一天，突然看到一个更优的解法，相信你一定会一整天都在贤者时间里。
不建议刚开始刷题的人就直接在网络上搜集文章开始学习，因为太散了，而且需要花很多时间去鉴别正确与否。
当这些内容都掌握之后，再开始在网上搜集各种各样的题，并与网友参加各种各样的讨论，会比较高效。
把底子打好之后，对于专项算法的学习就得心应手了，而且会学的很快。 对于很庞大的算法，找例子来引导自己的思路，一点一点的接近算法的核心。唯一需要注意的是，一定要写代码，光看没有用的。
对于经典算法的学习，大体上分成几个阶段：
第一阶段：对于某一个具体的算法，首先要搞清楚这个算法解决的问题是什么，可能是实现一个具体的功能，也可能是在某些方面，比如时间复杂度或者空间复杂度方面很卓越，总之搞清楚这个算法被研究出来的目的是什么。
第二阶段：然后就要弄清楚这个算法的生存环境了，也就是看看你此时研究的东西是不是对别的知识有依赖，应该先把底层依赖的知识理解并掌握。这些问题都解决之后，就进入到算法本身的学习，理解一个算法是一件辛苦的事情，刚开始看必然会产生很多的困惑，比如经常会怀疑作者讲述的内容的重要性?这些内容和这个算法有什么联系呢?经常会有这种摸不着头脑的感觉，其实作者做的铺垫都是为了建立起描述算法主要内容的基础，只有接受和理解这些基础，才能逐渐触碰到算法的精髓，所以耐心是很重要的。
第三阶段：算法的主要过程看完之后，往往还是会感到困惑，主要是不知道这个过程好在哪，这就进入了下一个阶段，理解作者对这个过程在功能性或者效率卓越这件事上的解释和证明。这才真正触碰到算法最精髓的部分，也就是深度的理解算法的主要过程所带来的好处，这才是最锻炼人理解能力的地方。
第四阶段：上面几点是算法学习阶段的过程了，接下来就是研究算法的代码实现，自己设计测试用例亲自跑一下代码，以及从代码运行时间的角度分析这个算法的优势，这也是加深对算法的理解的过程。
第五阶段：最后是配合相应的题目练习，让自己通过题目练习的方式，会用、善用学习到的算法，并对这个算法产生一定的敏感程度，具体是指看到某些题目时，能够根据题目的特点，产生与该算法的对应，也就是具备举一反三的能力。
学习永无止境，不管是算法小白，还是有一定的算法基础，提升算法永远都是刚需。
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