OK,首先一个小问题——你知道国际大厂通用的筛人方法是什么吗？......
只有两个：
①算法 Algorithm
②系统设计 SystemDesign
如果你在美国、加拿大，是应届生想找份工作，那么你其它什么都不用考，单单只考算法就够了。至于你使用的何种语言，Java、Python、C++......Who care? 只要你现场敲代码能把算法写出来，其它不做要求。
现在国内很多大厂也开始和国际接轨了。例如想进华为，那么三道算法题，其中有一道必须是图算法；去字节，四道大算法题（其中动态规划算是很普通的题了）......
一、算法的重要性问题何在？
市场上很多突击性的课程，只要有人肯学肯背，就能搞定。比如有些基础知识不知道，可以用粗略的方式了解，然后用背题的方式来增加面试的可能性，大概率是可以应付的。
但是，突击解决不了的就是算法和系统设计。
算法讲究的是逻辑，需要你真正地把程序写出来，能够解决这个问题，体现的是逻辑思维能力，而这就需要日积月累的训练。并且，算法某种程度上是超越语言的，当真正了解算法后，就会发现语言、语法都没那么重要。只要掌握任何一种语言了，就可以上手算法了。特别是年轻人，强烈建议，认真把算法学起来。哪怕速度很慢也不要紧，掌握了此程序员的“易筋经”，还要什么自行车。
而系统设计，则侧重学习设计模式、设计思想、DDD、软件工程......另外原理源码的解读则可以帮助你建立起个人的设计思维。
如果你掌握了算法，你也就掌握了投资周期长的能力，同时侧面说明你是一个刻苦的人，并且不会太笨！业务大家都会做，只有掌握了别人无法实现的东西，才能成为不可替代的角色，才是真正的核心竞争力。
二、算法带来的个人价值推荐算法、最短路算法、最值算法、排序算法、压缩算法、加密算法......生活中有诸多算法。但是，身边不乏有很多“前辈”告诉你——“算法没用，我只在面试的时候用过。”我个人有理由怀疑他危言耸听，或者缺乏自信，再或者误人子弟。
1.抽象问题的能力多数的算法问题，不会直接告诉你用的是什么样的算法，这就需要通过自己的思维进行抽象，才能把它和自己学过的算法及其相关知识联系起来，抽象的过程就是锻炼思维的过程。
2.解决问题的能力对于算法题目，一般只有输入和输出，没有任何图形化界面。只要你的输入按照预期进行输出，而不需要去关心UI如何展示，不会有其它杂念和顾虑，而是完全专注于解决问题本身。
3.编码能力论coding能力的养成，那必然是在练习刷题的过程中不断提升的。不断学习、反复练习、程序的时间效率和空间效率得到提升，代码质量也是在优化的。同时，遇到困难的时候，还能看看别人的代码，理解其思路，茅塞顿开！
4.调试能力很多人在做算法题的时候，都难免遇到怎么都改不出和测试用例一样的输出，尤其是碰到指针的问题，二叉树或者链表的指针指来指去，晕头转向，完全不知道现在的程序是如何运作的。
推荐三个好用的方法：
①画图在没有把问题想清楚的情况下，把问题具象化，化抽象为形象。一种高端的艺术能力，能帮助更好地解决问题本质，孰能生巧下必有收获。
②调试当之无愧的程序员基本素养，能够精确到每一个语句，每一行代码，每一个变量在当前状态下的值。如此一来，就可以判断问题出现在哪一行代码，更好的定位问题，对症下药。
③print大法推荐给初学者，是最傻瓜式但相对较常用的方式。如果不会调试，就可以选用此种方法。每个变量的值改变后，都把它打印出来看看，以此找出问题所在。
5.测试能力做算法题的时候，测试用例都过了，但是最后题还是过了的情况，相信很多人都遇到过。那是因为测试用例一般会是大量的，并且考虑到大部分的情况，只要有一组数据失败就算不通过，过程相当严谨。因此，通过实现一个个算法能够帮助养成更严谨的测试习惯，多考虑边界条件，多想想会出问题的点。对日后的工作而言，百利而无一害。
三、常见算法错误“人非圣贤，孰能无过？”总是难逃一错，哦，不，可能是很多错误......
内存泄漏、栈溢出、死循环、数组越界、整型溢出、初始化问题、边界问题、递归出口、变量二义性，运算符优先级、等幂性等等。（欢迎补充哈~）遇到算法错误，头大得很。通过思考常见错因，能更快地解决问题哦~
四、结语大环境确实不好，但是如果只知道自怨自艾，那都是徒增烦恼且于事无补的。
回归现实，感觉算法岗好像还是不够接地气，而开发岗则更香。好比有钱途、有未来的AI算法岗，确实往往是大厂才需要。因此，还望诸位结合学历、年龄、能力、城市等因素综合考虑，才能得出最优解！
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最后，祝愿大家一路高歌，扶摇直上~
