多久能搞定算法面试题？
我隔三差五的就会收到私信询问这类问题，我的回复一般是这样：
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算法很有必要学习，建议你制定一个短期计划和长期计划。短期为了应付面试有一套策略，但面试过了，也要长期学习它。
任何事情都有规律性，我们得尊重基本的规律，尊重基本的实事。就像足球得按照规律办事，老想投机取巧，老想急功近利，最后往往是办不好的。
学习算法就像搞足球一样，也得按照规律做事，心急不得！
能做到真正吃透这个常见的算法，一定是一件非常周期长的事情，也许年、年或年，得有这种心理预期，打持久战的准备。
你或许看过我的一个专栏：天精通Python技术栈，但我绝不会去写：天精通个程序员必知算法：
这是很不负责任的！
会让学习者变得很焦躁，让他们形成一些说大不大、说小不小的感觉：
我他妈的当时都看懂答案了，为啥一到面试就写不出来！是我的记性不好吗？
ai，压根和记性没关系，什么时候学算法也变成背模板、记小抄诸如此类的活动呢？
这是学习算法非常大的误区！
掌握算法，绝不是短时间就能做到的。
我们应该放平心态，我做算法年有余，看到某些算法书，实话讲，理解也没有太好，依然还得和大家一起学习。
从零学算法该怎么做？比如这是一个行之有效的学习算法的路线：
学习基础算法，比如学习排序算法、搜索算法、贪心算法
学习非监督机器学习算法，如聚类，数据降维，关联规则挖掘
学习传统监督算法，如分类和回归
神经网络相关算法
推荐、NLP等相关算法
知道这些，依然没有毛用！
还要建立一个更重要的思维意识，学习上面每一个算法时该思考哪些问题：
这个算法解决了什么问题，它的输入是什么？输出是什么？
这个算法的时间性能如何？能不能应对高并发或大数据量输入？
空间性能又如何？
最好情况是什么？最坏情况是什么？
这个算法能并行吗？
接下来，在上面学习了这么多算法后，开始设计算法。先来看看算法设计的目标：
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Designing an algorithm is an effort to create a mathematical recipe in the most efficient way that can effectively be used to solve a real-world problem
翻译过来：
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设计一个算法就是努力用最高效的方法创造一个数学配方，确保它能有效的求解现实问题。
解决某个问题的算法设计步骤是什么？比如最简单的就拿leetcode上某道题目来说，通常包括：
首先理解需求。理解待解决的问题，及问题的每一个细节
设计并确定使用的算法，考虑准确度和时间性能个维度。
就leetcode上的题目而言，一般都能求出精确解，只考虑优化求解方法即可。但现实世界，鱼和熊掌往往不可兼得，要面临两者选择，比如短时间内求出近似解。
编码，使用一门语言编程步骤形成的算法伪代码。
测试并部署到线上生产环境
Algorithms Every Programmer Should Know
这是我见过最好的一本算法书：从第一性原理出发，如贪心策略、动规、分治，一直平滑过渡到监督、非监督、NLP，推荐等算法，一共个程序员必知的算法，全书使用的编程语言是Python，作者是Ahmad博士。
首先要掌握基础算法，培养算法思维，比如先掌握排序算法、搜索算法、贪心算法
学习非监督机器学习算法，如聚类，数据降维，关联规则挖掘
学习传统监督算法，如分类和回归
神经网络相关算法
推荐、NLP等相关算法
