比尔·盖茨曾说过：“如果你自以为是一个很好的程序员，请去读读Donald E. Knuth的《计算机程序设计艺术》吧……要是你真把它读下来了，就毫无疑问可以给我递简历了。”虽然比尔·盖茨推荐的是《计算机程序设计艺术》这本书，但是本质却折射出了算法的重要性。
大家好，我是Jerry银银，购买过算法专栏的同学应该时不时会看到我的留言！目前我是一名Android应用开发工程师，主要从事移动互联网教育软件的研发，坐标上海。
我为何要学算法？
细细想来，从毕业到现在，7年多的时间，我的脑海里一直没有停止过思考这样一个问题：技术人究竟能够走多远，技术人的路究竟该如何走下去？相信很多技术人应该有同样的感受，因为技术的更新迭代实在是太快了，但是我心里明白：我得为长远做打算，否则，就算换公司、换工作，可能本质也不会有什么改变。
但是，我其实不太清楚自己到底应该往什么地方努力。于是，我翻阅了好多书籍，搜寻IT领域各种牛人的观点。多方比较之后，我终于决定，从基础开始，从计算机领域最基础、最重要的一门课开始。毫无疑问，这门课就是数据结构和算法。
我是如何遇见极客时间的？
既然找到了方向，那就开始吧。可是问题来了，从哪儿开始呢？大方向虽然有了，可是具体的实现细节还是得慢慢摸索。大学没怎么学，工作这么多年也没有刻意练习，起初我还真不知道从哪儿开始，只是买了本书，慢慢地啃，也找了一些简单的题目开始做。有过自学经历的同学，应该有同感吧？刚开始连单链表翻转这样简单的题都要折腾半天，真心觉得“痛苦”。
之前我在极客时间上订阅过“Java核心技术36讲”，体会到了专栏和书本的不同。极客时间的专栏作者都是有着丰富的一线开发经验，能很好地把知识和实战结合在一起的大牛。这些课听起来非常爽。估计你应该经常跟我一样感叹：“哦！原来这些知识还可以这么使用！”当时我就在想，极客时间啥时候有一门算法课就好了。
说来真是巧，没多久，极客时间就推出了“数据结构与算法之美”。我试读了《为什么要学习数据结构和算法》和《数组：为什么很多编程语言中数组都从0开始编号？》这两篇之后，立即购买了。
到现在，专栏学完了，但是我依然记得，王争老师在《为什么要学习数据结构和算法》这篇文章里面提到的三句话，因为这每一句话都刺痛了我的小心脏！
第一句：业务开发工程师，你真的愿意做一辈子CRUD Boy吗？
第二句：基础架构研发工程师，写出达到开源水平的框架才是你的目标！
第三句：对编程还有追求？不想被行业淘汰？那就不要只会写凑合能用的代码！
我每天是怎么学专栏的？
于是，每天早上醒来，我的第一件事就是听专栏！专栏在每周的一、三、五更新，每周的这三天早上，我会听更新的文章。其它时间，我就听老的文章，当作复习。
听的过程，我一般会分这么几种情况。
第一种情况，更新的内容是我之前就已经学过的，基本已经掌握了的。这种情况下，听起来相对轻松点，基本上听一遍就够了。起床之后，再做一下老师给的思考题。这种情况在专栏的基础部分出现得比较多，像数组、链表、栈、队列、哈希表这些章节，我基本上都是这么过来的。
第二种情况，更新的内容是我学过的，但是还不太精通的。这种情况下，王争老师讲的内容都会将我的认知往前“推进”一步。顺利的话，我会在上班之前就搞懂今天更新的内容。这种情况是曾经没有接触过的内容，但是整体来说不难的理解的，比如跳表、递归等。
还有一种情况，就是听一遍不够，听完再看一遍也不行，上午上班之前也搞不定的。不过，我也不会急躁。我心里知道，我可能需要换换脑子，说不定，在上午工作期间，灵感会突然冒出来。这种情况一般出现在红黑树、字符串查找算法、动态规划这些章节。
到了中午休息时间，我会一个人在公司楼下转一圈，同样，还是听专栏、看专栏。
如果今天的文章，早上已经搞定了，我会重新看下其他同学的留言，看看其他同学是如何思考文章的课后思考题的，还有就是，我会看看其他同学学习过程中，会有哪些疑问，这些疑问自己曾经是否遇到过，现在是否已经完全解决了。
如果今天的文章，早上没有彻底搞懂，这种情况下，我会极力利用中午的时间去思考。
晚上的时间通常无法确定，我有时候会加班到很晚，回到家，再去啃算法，效率也不高。所以，我一般会在晚上“看”算法。为什么我会用双引号呢？是因为我真得只是“看”，目的就是加深印象。
以上基本是我工作日学专栏的“套路”。
等到了周末或者其它节假日，就是“打攻坚战”的时候了。估计很多上班族和我一样，只有周末才有大量集中思考的时间。这时候，我一般会通过做题来反向推动自己的算法学习。
像红黑树、Trie树、递归、动态规划这些内容，我都是在周末和节假日搞懂的。虽然到现在对其中一些知识还不能达到游刃有余的地步，但是对一般的问题，大体上我都知道该如何抽象、如何拆解了。
通过学习专栏，我有什么不一样的收获？
首先，专栏学习拓宽了我的知识面。例如，很多书本不讲的跳表，王争老师用了一篇文章来讲解。犹记得当我看完跳表时，心想，这么简单、易懂、高效的数据结构，为什么很多书籍都没有呢？这个专栏真的买值了！
其次，专栏的理论和实践结合很强。书籍是通用性很强的教材，一般很少会涉及软件系统是如何使用具体的数据结构和算法的。在专栏中，老师把对应的知识和实践相互结合，听起来特别过瘾！比如堆这种数据结构，理解起来不难，但是要用好它，还得下点功夫，经过老师一讲解，搭配音频，我的理解也变得更加深入了。
最后，专栏留言这个功能真的太好了，为自学带来了诸多便利，也让我获得了很多正向反馈。很多时候，经过相当长的一段时间思考，还是不能打通任督二脉，其实后来回想，当时就差那一层窗户纸了。于是，我在文末留下了自己的疑问，结果王争老师轻描淡写一句话我就明白了。
留言功能还有个非常大的好处。如果你用心学习，用心思考，用心留言，你的留言很大概率会被同伴点赞，很多时候还能被置顶。这本身就是一种正向反馈，也会更加促进自己的学习动力。还有一种更爽的体验，突然有一天早上，我照例醒来听专栏，突然听到了自己的名字。这个专栏4万多人订阅，老师居然记得我！可见王争老师真的认真看了每一条留言。
最后，我总结下自己学这个专栏的收获。尽管很多，但是我想用三句话来概括。
第一，写代码的时候，我会很自然地从时间和空间角度去衡量代码的优劣，时间、空间意识被加强了很多。
第二，学习算法的过程，有很多的“痛苦”，也正是因为这些“痛苦”，我学到了很多知识以外的东西。
第三，过程可能比知识更重要。要从过程中体会成长和精进的乐趣，而知识是附加产品！
专栏虽然结束，但是学习并没有结束。同学们，我们开头见！
精选留言
2019-02-13 08:28:43
2019-02-13 08:47:12
吴军老师说过：
基础理论知识是一个人的基线，理论越强基线越高。再为自己定一个目标和向上攀附的阶梯，那么达到目标就是时间问题。
而很多野路子工程师搞了半辈子也未达到优秀工程师的基线。很多他们绞尽脑汁得出的高深学问，不过是正规工程师看起来很自然的东西。
关于工程师发展路线，或是成长阶段，吴军老师给出了一个参考(每一级能力相差一个数量级):
- 第五级： 能独立解决问题完成工程工作
- 熟练应用工程知识和技能，无需他人指导，根据分配的需求完成任务。
- 第四级： 能指导和带领其他人一同完成更有影响力的工作
- 根据大需求确立目标以及实现方式，并将解决方案进行分解，领导团队(分配、协调、沟通等)完成此目标
- 第三级： 能独立设计和实现产品，并且在市场上获得成功
- 充分了解行业，提炼需求，并独立领导团队完成产品研发。随后可以将其量产化并营销至市场。
- 第二级： 能设计和实现别人不能做出的产品，具有不可替代性
- 对行业有深入认知和独特见解，能够做出先前没有的产品，且别人无法复制。
- 第一级： 能开创一个产业
- 站在科技最前沿，充分认识哪些科研成果已经成熟，在当前时代已经被满足，并将其产业化，形成巨大的生态链
2019-02-13 15:38:51
下面的路该怎么走？这是无论多么焦虑都要面对的问题。智能时代是变革的时代，在新生产力的驱动下，一些旧业态将被淘汰，新产业出现，还有一些传统产业被重新塑造、如虎添翼。投身于最新生产力的创造，无遗更机会成为时代的弄潮儿。然而，使新生产力迸发出最惊人创造力的场景，往往是在与传统产业的结合上。第一次工业革命的“蒸汽机+传统产业”，第二次工业革命的“发电机+传统产业”，二战后信息革命的“电子化+传统产业”，本世纪初的“互联网+传统产业”，以及当下的“机器智能+传统产业”，都成为或将成为人类文明加速腾飞的推进器。也许这是我的选择被赋予的新使命，当然它需要千万人的共同努力。新的时代已经来临，无论我们愿不愿意。在这个时代，我们可以做技术的主人，可以做技术的仆人，也可以做“隐身人”，但唯独不能站在技术的对立面。我不能做技术的敌人，也不想做“隐身人”，那么我就要同技术站在一起。
从哪里开始？单纯的写写Java和Python代码，也许可以建立与智能时代联系，但它难以建立宏观、深刻、系统的时代体感。我认为要从最根本的地方入手，直接切入这个时代的“第一性原理”，也就是机器智能的“第一性原理”。算法与数据结构是机器的思维方式，依旧是智能时代的灵魂，这里应该是我再出发的起点。相应的还有计算机体系结构、计算机网络、操作系统，以及有关的数学知识体系。然而这些知识我在学校都学过，仅仅再回忆一遍就可以吗？不，这远远不够。因为我需要更系统的学习，需要知道这些知识在工业界的最新进展与实践，需要把这些知识连接到更广泛的行业领域中举一反三，需要能够判断哪些任务适合交给机器而哪些还不能，需要引发更多有价值的深入思考……很幸运我遇到了极客时间。
带着问题学习、用学到的知识解决实际问题，是最高效的学习方法。记得在学校学习算法与数据结构的时候，我实在无法理解这些反直觉的机器逻辑，能够理解的知识点非常有限，更不用说形成完备知识体系了。更可惜的是，那时心浮气躁，没有沉下心由浅入深，却靠疯狂做题刷存在感，以题量衡量学习水平，实则是狗熊掰棒子、只见树木不见森林，更很少能与工业场景建立联系。走出校园后没有优质的学习环境，缺乏有效学习渠道，再想“补课”就难了。极客时间提供了比较优质的环境与渠道，降低了领域间的信息门槛，使我能够接触到一线工程师与技术人员的新视角，与工业界建立一定的联系。在这里计算机知识不是数字游戏与考试题，而是一个个真实的工程问题，有助于引导建立时代体感。
师傅领进门修行在个人。然而想学好算法与数据结构，乃至于达到个人目标，仅仅啃一遍王争老师的课是远远不够的。这是一个很好的开始，它很重要，但也只是一个开始，后面的路还要靠自己。这个时代没有地图，也没有路标，只有广阔的天地和一块指南针。那么就从更多的接触、更加系统的学习、更加深入的思考，以及第二遍阅读《算法与数据结构之美》开始吧。
2019-02-13 07:34:57
2019-09-17 08:20:06
2019-02-13 22:20:27
2019-02-13 08:39:39
2019-02-21 10:49:37
2019-02-13 09:56:21
《数据结构和算法之美》是我在极客订阅的第一个专栏，我个人觉得看专栏和书的区别是——看书是一个人在看，而专栏里有老师的答疑，用户的相互探讨，集思广益。
半年时间过得很快，虽然专栏里的文章已经看过大半，但老师列出的课后练习和算法实战还没有完全掌握，专栏里的文章我仍需多次阅读。
谢谢老师！
2019-02-13 08:32:36
2019-04-09 21:33:01
2019-02-13 10:55:39
2019-02-13 08:22:29
2019-02-13 01:03:44
另，老师开设这么好的一个专栏，真的谢谢!
2020-05-15 15:10:21
2019-03-13 14:18:12
2019-02-13 18:15:55
人生道路上我们不断优化自己的信息源，初级阶段更多的是接收已有的信息，比如以接受教育开始，利用大块时间系统性学习新知识，构建某一领域的知识大厦。后期更多的是思考与使用，在接收新信息的同时，归纳总结到之前构建的属于自己的知识殿堂，这一阶段知识不在单纯是知识，融合为可以提高效率，运用自如的“智慧”。
另外也向老师和同学们提一些问题：
- 在社区、社交（twitter、 medium、quora、reddit）等互联网平台上有哪些值得关注的人、blog、或专栏
- 网络上大部分内容是讲“怎么用”，对于入门来说这些知识确实有用，但是在爬坡的时候，原理性的“为什么”及历史脉络更有用处，这类“为什么”的信息源有那写
2019-02-13 09:19:21
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