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这么说吧，功利一点，算法不好或者不达标，进好公司基本没戏，说得逼格高一点，算法是程序的灵魂，如果程序员都不懂算法，那就真成了搬砖的，写个程序和计算1+1就没什么区别了，这就和一些人说学数学对写代码没啥用一样，通常说这些话的都是水平不咋地的程序员，逼格再高一点，算法锻炼的是解决问题的思维方式，有人说那是靠刷题刷出来的，可是除了少数天才，有谁的学习过程不是重复练习的过程呢？难道高中学到的东西不是靠做习题学习到的吗？只是学习能力强的人能通过练习将知识化为己用，举一反三而已，题主千万不要被那些浅薄的观念欺骗。

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优秀的小伙伴都知道，学好算法与数据结构，

不单单是为了应付技术面试的需要，更重要是提升自身编程水平。

那么程序员到底需不需要精通算法呢？

首先，一个出色的程序员并不一定要精通算法，毕竟发展的方向很多。

但是，一个人连基本的算法都掌握不了，他肯定成不了优秀的程序员。

前者是选择，后者是能力，能力不够的人谈选择，就是找借口。

有个程序员小哥哥说：搬砖 + 算法 = 稳定快速的搬砖，

真相了，高质量的代码，才能让项目运行如飞！

确认过眼神，修炼过算法的人，是高手程序员没错了······

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这么多年，你听说过技术过时，什么时候听说过算法过时，不仅没有过时，因为机器学习、大数据的要求，算法变得越来越重要了

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算法对于非专业人来说，确实比较难理解。我随手就问了几个非相关专业的学霸：“你觉得算法是什么？”有人说“就是计算什么的吧？精准的东西吧？”也有人说：“计算方法吧？”都不准确。
其实在没有电脑之前，就已经有算法了。它是解决某个问题的计算方法、步骤。比如，小学乘法算法表，九九八十一。比如，妈妈做饭脑子里出现的食谱，先炒，再炖，再小火收汁（我又饿了）。计算机算法，是用计算机解决问题的方法、步骤。解决不同的问题，需要不同的算法。

其实我们用的大部分APP，都有算法支撑，尤其是推荐算法，从听音乐到看视频到看资讯新闻，看小说，看直播，打游戏。那算法是怎么推荐的呢？以头条公开的推荐算法为例简单地说，就是将环境、人、和内容匹配。就像牵红线一样，是个月老。算法一般会根据这3个维度来预估，进行推荐。第一个维度：文本内容。当计算机获得一个文本内容时，他可以通过一套算法，迅速分析这个内容的主要特征，包括：质量：1 、3、 5、 6主题词：娱乐、科技、地产、游戏兴趣标签：鹿晗、王思聪、EDG、霍金时效性：1分钟内 5分钟前 2小时前作者来源：大头妹D相似文章：XXXXXX
第二个维度：人。我们在手机上电脑上的点击、阅读时间、点赞、评论、转发、都可以在后台量化成标签。计算机会不断给ID账号贴上标签，从而总结出兴趣特征、性别特征、年龄特征。比如你经常点鹿晗，就会贴上鹿晗的兴趣标签。于是形成算法推荐的第二个维度，包括：兴趣、职业、年龄、性别、机型
第三个维度：环境特征。当一个人在不同的环境下，会想看不同的内容。比如在北京，就会更关注北京天气变化雾霾沙尘暴。在长沙就可能会关注长沙美食。包括：地理位置：北京东城、上海浦东、长沙岳麓区时间：早中晚工作日节假日天气：多云晴天雨天雪天大风网络：4G、3G、2G、WI-FI算法会通过以上3个维度进行数据分析，来预估ID账户期待看到什么内容，从而推荐。这就是推荐算法。就像我们会预估，奶奶在冬天想吃炖萝卜，于是看着食谱，开始做炖萝卜给奶奶。夏天弟弟想喝冰西瓜汁，于是买食材，开始做西瓜汁。头条官方发布了一些看起来很复杂的图。传说是典型的推荐算法。看不懂太正常了～毕竟这是给技术大佬们看的。厉害的算法长什么样子？天下武功唯快不破，很多场合也适用。厉害的算法都反馈迅速。比如你刷头条，看到的所有的推荐几乎是实时推荐的，不是预先准备的。简单地说，就是你的每点击一个内容，都会产生新的推荐，新的标签，很有生命力。算法不能做什么？算法听起来似乎很厉害，但是还有很多事，算法还做不到。比如重要新闻的置顶、加权限、低级账号内容降权，都只能依靠人工。所以算法分发也不是把所有决策都交给机器。为什么总是给我推荐重复的？重复这个词不好定义。有人昨天看到一篇篮球的文章，今天多看两眼可能就厌烦了。但对于一个超级粉丝来说，恨不得所有内容都看一遍。怎么解决呢？精确抽取文本特征，刻画用户画像。简单地说就是计算机分析一篇文章越精细，文本特征越精确，用户的画像越清晰，推荐才越准。据说解决的办法还有很多，但是我已经不太能懂了。。写到这里，我似乎已经把我所有的数学知识都用上了。但愿终于算是解释清楚了。算法可能比我更加了解我自己

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