其实在中国我也算是干了17年的程序员，这么多年基本上面试没人考过我算法。年轻的时候，行业特别不成熟，说难听点，会写代码就好了，谁也没有太高的要求，那会儿就不流行面试靠算法。经验到了一定程度以后，倒是流行考算法了，我去面试很多公司都是跟高层聊聊就入职了，基本上没人来考察我的基础。
倒是我在面试程序员的时候，随便会考一些基础的算法。二分法就已经可以干掉80%的面试者了，这里还不是说在白板上手写一个没有Bug的二分法，大多数人说都不说不清楚二分法在干嘛，复杂度是什么，等等。
大多数二分法可以完美过关的人，你随便再问问二叉树的知识也就是挂了。再多问点哈希是怎么回事，大多数人几乎完全不知道怎么回事。
我们的行业已经发展了这么多年，但是基础还是蛮薄弱的。当然，好的也有很多，非常厉害的人也很多，但是整体的底子还是太薄。
我在这里也不能吹牛逼。我自己虽然可以考别人，但是自己的底子也很薄。年轻的时候，觉得算法就是套路，想用的时候总能弄明白。然后做了10多年的应用，除了少数几个特别的领域的算法，搞的时候比较吃力，大多数时候都觉得没啥的。当然我们做的都是应用层的开发，不会动不动每个人都需要发明新的算法，所以，当然容易一些。
不过我后来还是觉得被现实给教育了。
首先是，前年facebook全球招人，我朋友蛮多，有人就推荐我试试看。我当时正好在学一个算法课玩，觉得自己玩的还可以啊，就参加了面试。结果电话面试三轮就挂掉了。
我不得不承认，人家出的面试题其实不难，但是我对某个细节确实没有深究过。当时给出的答案凑合可以用，但是题目稍微一点，马上就失效了。面试完了，我自己一分析，确实有非常完美的解决方法，而且不管题目怎么变，都还可以解决问题。
今年亚马逊要在国内招人去美国，我又有一堆朋友说可以推荐我去，我想了想最近的算法还是不够扎实，这样的机会反正每年都有，我先退而结网，明年再临渊羡鱼吧。
再然后，就是我在我学的算法课上真正学到了算法的魅力。
这其实是我在coursera的算法2里面遇到的一个作业，用最短路径法实现Seam carving算法。
什么叫Seam carving算法呢?就是比如如下图有一张风景照片，但是真正的信息量在人和这座城堡建筑上，能不能无损或者说不伤害画面效果的方法下，去掉中间那么多内容呢？
比如把它变成这个样子？
有的人想，这可能需要PS大师手动来改了，有的人则可能这必须用人工智能了，首先做对象识别，把人和建筑扣出来，然后再移动，然后再修改。
事实上，有一个算法叫做Seam carving，它可以自动实现这个效果，而且效果非常之好，甚至比人工智能的方法普适度还高。怎么做呢？
首先计算出图片中每个点的能量，这个所谓能量，就是每个点跟周围点的颜色差值有多大，这个运算非常简单。如下图：
然后从图片上方往下方连线，方法是寻找能量总和最低的链路（一个像素宽）。一堆能量相对比较低的链路可能如下图：
和原图放在一起如下图：
然后如果，你希望横向压缩这张照片的时候，你就可以一次删除一根能量比较低的线路，虽然这条线路不是直的，但是每次去掉一根线，图片就横向缩小一个像素，而且肉眼绝对无法察觉，这样你就可以根据需要的删除你想要的数量的线路，然后图片就压缩，同时不损失任何重要的信息。
这就是算法的魅力，其实核心是最小路径算法，但是一般人想象的最小路径算法应该没有这么一个奇特的用途吧？
我后来才发现，算法上的短板其实影响了我的发展。
我在10年左右做了一个很有意思的手写iPad程序Demo，当然那个Demo要做到我觉得完美的效果，有一堆算法和机器学习方面的限制要突破。
所以，虽然当时我自己玩的已经很high了，我的同事们也都特别喜欢那个App，很多人用了很多年（都没正式发布过，用Xcode给他们安装了）。我也时不时的想起那个App。但是，我最后还是没有去做它。
头两天，我在寻找一个手写识别算法的时候，偶然发现了一个iPad手写App，叫做Nebo，在手写，绘图方面跟我设计的方式方法非常的像，而且完成度特别高。我就特别懊悔，这么多年如果我之前好好的钻研一下算法，我也许早就做出来，我那个App了。
所以，这两年，我还在继续学习算法，当然因为工作压力、时间、个人爱好等等原因，学的还不够好和快。我也还在继续学习机器学习算法。
我也觉得每一个程序员，如果你会长期做一个程序员，也许5-10年以上，你就应该好好的学习算法。
好了，最后，不能免俗的推荐两个算法课，一个是我之前学的coursera的算法1和2。不过你可能需要英语比较好，而且可能需要翻墙。
还有一个就是最近GitChat出的
《算法应该怎么“玩”》
，之前看到我好几个朋友推荐，我就入手了，觉得不错，也推荐给大家。
作者简介：
王晓华，毕业于华中科技大学，
中兴通讯开发经理和资深软件工程师，主攻嵌入式通讯软件开发
。精通 C 和 C++ 开发语言，熟悉领域：算法设计、面向对象的软件设计和重构、测试驱动开发等。
主要作品：《算法的乐趣》和译作《雷神的微软平台安全宝典》
。
专家推荐：
百度美研 T10 架构师，百度深度学习系统 PaddlePaddle 技术负责人
王益推荐
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（飞林沙）
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