前言
我做出了撰写一篇短文的决定, 就是针对此篇文章。之所以会有撰写这篇文章的想法, 是因为在微博上面时常有朋友进行询问, 面临毕业要去找工作了, 怎样去为算法方面的准备而战斗。虽然在微博之上已经进行过简单的整理, 情况就如同下面所展示的图片那样:
因字数受限, 诸多问题没办法一次性讲明白, 所以特意撰写这篇文章着重阐述: 程序员怎样能够快速准备面试里的算法, 接着推荐一些相关的书籍或者资料, 顺便也给节后打算跳槽、3月处于春季招聘小高潮、以及6月进行毕业找工作的朋友当作参考。
备战面试中算法的五个步骤
对于那些立下志向要进入一线互联网公司, 并且并不满足于一辈子只从事纯业务应用开发, 而是期望在后端领域有所作为的同学而言, 在备战面试时其中的算法部分, 划分为五个步骤, 具体如下:
1、掌握一门编程语言
首先你得确保你已掌握好一门编程语言：
要掌握一门语言, 这并非易事, 可不是简简单单翻完一两本书就能算完的, 语言存在着诸多细枝末节, 这些都得在平日里持续不断的编程练习当中去熟练掌握才行。
2、过一遍微软面试100题系列
从2010年起始, 我着手整理微软面试100题系列, 所见题目数量不可谓不多, 然而, 无论题目进行怎样的变化, 依旧是那些常见的题型以及考察点, 当然, 不考查任何知识点, 仅仅纯粹考查编程能力的题目也屡见不鲜。所以, 无论遇到怎样的千变万化, 始终离不开两点: 其一, 看你对于基本知识点的掌握状况；其二, 编程的基本功。
而当你看过一遍微软面试100题之后, 不要求全部做完, 况且这个系列的有些答案存在不少问题，看的时候需要留意, 你自会意识到, 数据结构和算法在笔试面试中的重要性。
3、苦补数据结构基础
倘若学数据结构, 能够看我们于大学里所学的任由一本数据结构教材均可, 涵盖链表、数组、字符串、矩阵、树、图等诸般内容, 要是你认为着实欠缺档次, 那么能够再瞧瞧《STL源码剖析》。
4、看算法导论
《算法导论》里, 前面较多的各章节, 都在讲述一些经典且常用的数据结构, 还有典型算法, 像二分查找、快速排序、Hash表, 以及一些高级的数据结构, 例如红黑树、B树, 要是你已经学完了一本数据结构教材, 那么建议你重点去看贪心、动态规划、图论等方面的内容, 这三个议题, 每一个议题都有很多题目可以出, 同时, 要熟悉常用算法的时间复杂度。
如果算法导论看不懂，你可以参看本博客。
5、刷leetcode或cc150或编程艺术系列
此文必看, 不管是去准备国内海量数据处理面试题, 还是去准备国外海量数据处理面试题, 它都能教你怎样快捷地把百分之九十九的海量数据处理面试题快速解决掉。
除此之外，多多去看那些优秀的开源代码, 像是nginx或者redis之类的, 再多做几个项目用以实践它, 要尽早去实习, （于一线互联网公司实习3个月说不定就比你自己在黑暗中独自摸索跌跌撞撞干一年要强）。
当然, 要是你打算进行社招, 并且已然拥有了上文所提及的语言基础, 又有数据结构基础还有算法基础, 那就能够直接跃至本第五步骤, 着手去刷leetcode或者cc150或者编程艺术系列。
后记
学习最忌讳心中浮躁, 急切地追求功利, 就算练习了算法, 也不见得就意味着能够百分之百毫无差错地通过笔试面试关卡, 因为总体来讲, 在通常的笔试面试当中, 百分之七十是基础加上百分之三十是编码能力（包含算法）, 所以要是做到了上文提及的五个步骤, 那还是远远不够的, 最后, 我推荐一份并非算法的书单, 借此为大家查找漏洞补充不足（不一定要全部看完, 欢迎大家进行补充）:
《深入理解计算机系统》有W.Richard Stevens所著的《TCP/IP详解三卷》, 还有《UNIX网络编程二卷》, 以及《UNIX环境高级编程: 第2版》, 具体情况详见此豆瓣页面；要是你打算去面机器学习一类的岗位, 那么建议去看看相关的算法, 比如支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）, 并且要老老实实地补补数学基础, 内容涵盖微积分、线性代数、概率论与数理统计（除了教材, 推荐一本《数理统计学简史》）、矩阵论（推荐《矩阵分析与应用》）等等。
综上：上述全部过程短则半年，长则三年。
最后需要着重指出的是, 那些急于求成、追求功利的人必定会失败, 越是想要快速达成目标越是应当按照一定的顺序逐步推进, 踏踏实实地向前迈进, 要是确实感觉算法以及编程难度过高, 那么转向产品、运营、测试、运维、前端、设计这些领域都是相当不错的选择, 原因在于尽管编程具有趣味性, 然而并非所有人都适宜从事编程工作。
