从ChatGPT与New Bing看程序员为什么要学习算法?

文章目录

  • 为什么要学习数据结构和算法?
    • ChatGPT与NEW Bing 的回答
    • 想要通关大厂面试,就不能让数据结构和算法拖了后腿
    • 业务开发工程师,你真的愿意做一辈子CRUD boy吗?
    • 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!
    • 学习计划

为什么要学习数据结构和算法?

“算法难道不是脱离实际工作的知识?可能除了面试,这辈子也用不着吧?”

你是不是和我想的一样?

尽管计算机相关专业的同学在大学都学过这门课程,甚至很多培训机构也会培训这方面的知识,但是,很多程序员对数据结构和算法依旧一窍不通。还有一些人也只听说过数组、链表、快排这些最最基本的数据结构和算法,稍微复杂一点的就完全没概念。

当然,也有很多人说,自己实际工作中根本用不到数据结构和算法。所以,就算不懂这块知识,只要Java API、开发框架用得熟练,照样可以把代码写得“飞”起来。事实真的是这样吗?
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我们先来听听ChatGPT与NEW Bing怎么回答“程序员为什么要学习数据结构和算法”。

ChatGPT与NEW Bing 的回答

NEW Bing

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ChatGPT

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想要通关大厂面试,就不能让数据结构和算法拖了后腿

很多大公司,比如BAT、Google、Facebook,面试的时候都喜欢考算法、让人现场写代码。有些人虽然技术不错,但每次去面试都会“跪”在算法上,很是可惜。那你有没有想过,为什么这些大公司都喜欢考算法呢?

校招的时候,参加面试的学生通常没有实际项目经验,公司只能考察他们的基础知识是否牢固。社招就更不用说了,越是厉害的公司,越是注重考察数据结构与算法这类基础知识。相比短期能力,他们更看中你的长期潜力。

你可能要说了,我不懂数据结构与算法,照样找到了好工作啊。那我是不是就不用学数据结构和算法呢?当然不是,你别忘了, 我们学任何知识都是为了“用”的,是为了解决实际工作问题的,学习数据结构和算法自然也不例外。

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业务开发工程师,你真的愿意做一辈子CRUD boy吗?

如果你是一名业务开发工程师,你可能要说,我整天就是做数据库CRUD(增删改查),哪里用得到数据结构和算法啊?

是的,对于大部分业务开发来说,我们平时可能更多的是利用已经封装好的现成的接口、类库来堆砌、翻译业务逻辑,很少需要自己实现数据结构和算法。但是, 不需要自己实现,并不代表什么都不需要了解

如果不知道这些类库背后的原理,不懂得时间、空间复杂度分析,你如何能用好、用对它们?存储某个业务数据的时候,你如何知道应该用ArrayList,还是Linked List呢?调用了某个函数之后,你又该如何评估代码的性能和资源的消耗呢?

作为业务开发,我们会用到各种框架、中间件和底层系统,比如Spring、RPC框架、消息中间件、Redis等等。 在这些基础框架中,一般都揉和了很多基础数据结构和算法的设计思想。

比如,我们常用的Key-Value数据库Redis中,里面的有序集合是用什么数据结构来实现的呢?为什么要用跳表来实现呢?为什么不用二叉树呢?

如果你能弄明白这些底层原理,你就能更好地使用它们。即便出现问题,也很容易就能定位。因此, 掌握数据结构和算法,不管对于阅读框架源码,还是理解其背后的设计思想,都是非常有用的。

在平时的工作中,数据结构和算法的应用到处可见。我来举一个你非常熟悉的例子:如何实时地统计业务接口的99%响应时间?

你可能最先想到,每次查询时,从小到大排序所有的响应时间,如果总共有1200个数据,那第1188个数据就是99%的响应时间。很显然,每次用这个方法查询的话都要排序,效率是非常低的。但是,如果你知道“堆”这个数据结构,用两个堆可以非常高效地解决这个问题。

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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!

何为编程能力强?是代码的可读性好、健壮?还是扩展性好?我觉得没法列,也列不全。但是,在我看来, 性能好坏起码是其中一个非常重要的评判标准。但是,如果你连代码的时间复杂度、空间复杂度都不知道怎么分析,怎么写出高性能的代码呢?

你可能会说,我在小公司工作,用户量很少,需要处理的数据量也很少,开发中不需要考虑那么多性能的问题,完成功能就可以,用什么数据结构和算法,差别根本不大。但是你真的想“十年如一日”地做一样的工作吗?

经常有人说,程序员35岁之后很容易陷入瓶颈,被行业淘汰,我觉得原因其实就在此。有的人写代码的时候,从来都不考虑非功能性的需求,只是完成功能,凑合能用就好;做事情的时候,也从来没有长远规划,只把眼前事情做好就满足了。

可是如果你在一家成熟的公司,面对的是千万级甚至亿级的用户,开发的是TB、PB级别数据的处理系统。性能几乎是开发过程中时刻都要考虑的问题。一个简单的ArrayList、Linked List的选择问题,就可能会产生成千上万倍的性能差别。这个时候,数据结构和算法的意义就完全凸显出来了。

其实,我觉得,数据结构和算法这个东西,如果你不去学,可能真的这辈子都用不到,也感受不到它的好。但是一旦掌握,之前你可能需要费很大劲儿来优化的代码,需要花很多心思来设计的架构,用了数据结构和算法之后,很容易就可以解决了。

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学习计划

还记得你刚学算法时手写出冒泡排序时的喜悦,以及被其精妙的想法折服时的心情吗?

public class BubbleSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {5, 3, 8, 4, 2};
        bubbleSort(array);
        for (int i : array) {
            System.out.print(i + " ");
        }
    }
    
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        int n = array.length;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
                if (array[j] > array[j + 1]) {
                    int temp = array[j];
                    array[j] = array[j + 1];
                    array[j + 1] = temp;
                }
            }
        }
    }
}

让我们重拾这片心情,继续朝着算法这条路出发吧!

出于对算法的探索以及为了备战四月的蓝桥杯,我报名了这次新星计划中的算法赛道,在接下来的两周里我会持续分享我学习算法的过程与总结。学习任何东西都需要有一个计划,而且这个计划要根据自己的实际情况来制定。比如:

  • 我们应该先从哪些基础知识开始入门?
  • 我们应该按照什么样的顺序和难度来逐渐深入?
  • 我们应该花多少时间来练习编码和调试?
  • 我们应该如何评估自己的进度和效果?

就让我带着大家一起领略算法的神秘与五彩缤纷的世家吧!

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