文末包邮送书！！！
回顾过去一年，我们耳熟能详的大厂纷纷爆出裁员，虽然最终都被官方辟谣，但……
互联网寒冬之下，所有公司都勒紧裤腰带过活，这种背景之下，如果你不努力、不学习，想去大厂，凭什么？
请大家原谅我的直白，当前，处在IT人才的买方市场（供过于求），而且未来几年应该都是这样。大部分企业在招聘时会从很多优秀的人中选出更优秀的人，而不是在一群普通人中选择优秀的人。如果你不够优秀，可能在筛选简历环节就被淘汰。而企业在筛选没有太多工作经验的应届生时，最常用的方式就是解决算法难题。
所以我最终很直白地告诉这位同学，该刷的题还是得刷，该记的知识点还是得记，如果目标是一个好的offer，那就更是如此。
但如果放开这一切，我们还是要思考：为什么学算法？为什么学数据结构？
“面试造火箭，工作拧螺丝” ，我知道很多人都是工作四五年，别说红黑树，就连普通的二叉树都没手写过。这种状态正常吗？正常。但不写不等于不用。就算真的不用，也不等于不需要知道怎么用。
其实，很多同学学习数据结构的方法是有问题的。就这位同学而言，至少背代码是绝对错误的。学习算法与数据结构应该契合一些应用场景，自然而然地理解和记忆，而不是死记硬背。
比如说对于红黑树，我们需要知道这是一种常用的平衡二叉树（或者说特殊的平衡二叉树）知道其对于查找、 插入、删除的复杂度都是log(n)，其中 n 是说树中元素的数量。对于Java栈，你可能还需要知道 Hashmap 为什么选用红黑树来实现；要知道红黑树可以在一些非实时任务调度中高效公平地调度任务；要知道其所有的应用，都是围绕着“平衡”二字展开的，这才是数据结构的核心。
至于实现的细枝末节，知道固然好，但没必要逼着自己记忆，因为在我们的职业生涯里，绝对不可能出现让你手写红黑树的节点删除的场景。
但你需要知道为什么创造它？为什么引入它？它有什么特殊的？它适用于哪些场景？不适用于哪些场景？对于不适用的场景有什么替代方案？这样才能真正理解算法与数据结构。其实，除了算法，对于别的知识也是这样。只是算法更容易在面试时候展。
我们学习学习操作系统的目的难道是要造出来一个操作系统吗？显而易见并不是。学习操作系统是让我们了解为什么会有OS？如果没有OS又会是什么样子？它怎么样做任务调度？怎么样做进程管理？怎么样对可用的硬件做成抽象？死锁是如何产生的？内存是怎么管理的？文件系统是如何实现的？通信指谁与谁的通信？这些都不是为了应付考试，而是了解事务的本质，这才是核心。
我们很可能不会完美地掌握所有知识，但会在学习的过程中发现自己的知识盲点，进而刻意提高，而不是陷入“学不会—理解不了—记不住”的死循环。当然，对于要找工作的人，可以针对面试中的问题集中学习，但面试过后，总归是要将知识落地，才能体现你的最终价值。不要说什么“面试造火箭，工作拧螺丝”，疲于应付拧螺丝的人，只能一直留在拧螺丝的位置上；而想法设法把“拧螺丝”这件事做好的人，才有机会去造火箭。
说回算法学习，最重要的就是构建策略。假如我们遇到一个问题，让我们找到一个国家的铁路网中两个城市的最短路径。对于这种问题，大家肯定首先想到的就是使用迪杰斯特拉算法。但是如果问题变成“换乘火车次数少于N次，寻找最短路径”呢？这时不能直接套用最短路径的算法。只是改变了题中的条件，就可以让整个题目走向另一个逻辑，这就需要大家对原算法的原理和执行过程特别了解，并且读懂题意。
所以，我将以往刷过的经典算法题进行了整理，并抽象出这些算法的底层逻辑，出版了这本《图解算法小册》。
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