今天有一个读者问了我一个问题，感觉挺有意义，跟大家分享下。
这位读者在某985大学读计算机专业，因为身边很多同学天天刷算法题感到很疑惑，于是跑来问我：
回答完这位读者，感觉要不要好好学算法，要不要刷算法题还真是一个计算机学生和程序员们都会思考的问题，跟大家分享下我的想法：
1.算法是大厂的敲门砖
算法是大厂笔试和面试必考题，这点毋庸置疑。而算法可以通过刷比如Leetcode得到不小提升，刷题的本质是强化，能更高效夯实基础知识，同时也属于刻意训练的范畴。
别说现在了，我毕业那会儿大厂就开始考核算法和数据结构了，面试就要求手写各种奇葩算法问题了，写出来的就能通过面试，反之就被无情淘汰。
其实不光是中国这样，在北美，在硅谷刷题进大厂的现象更普遍，在硅谷无论科班出身、文科转码、无学历转码，要想进大厂就得疯狂刷题。
从实习，到全职，跳槽，一路上硅谷码农都在刷LeetCode。在可以预见的未来，中国程序员的面试状况会不断接近美国，这几乎是不可避免的趋势。
2.大厂考核算法背后的逻辑
其实大厂的初中级工程师在工作中的95%以上的时间里，的确不需要用算法，有的朋友会说：这是面试造火箭，入职拧螺丝钉。
但思考一个问题：能造火箭的人拧螺丝钉自然不是问题，只会拧螺丝钉的人遇见造火箭的需求，能行吗？
大公司对程序员的算法能力有更高要求的原因也很简单：算法要产生巨大价值，往往基于海量的用户和复杂的业务场景。
海量的用户就需要千人千面、需要智能推荐，这样才能最大程度让用户黏在平台里，让企业获取更大的用户商业价值。反过来说，如果用户量很少，供给给算法程序的训练库都不够用，更别谈精准了。
海量的用户就意味着对性能的追求，高并发/高可用/低延时往往就需要用算法调优，最起码你得知道时间复杂度、空间复杂度吧？这也算是算法基础对不对。
业务越复杂，它对应的产品形态和代码实现也就越复杂。这种情况下，代码的任何一个微小的优化，都会产生巨大的生产力。比如阿里云对服务器策略的一点点优化，都会节约成千上万的服务器资源。
所以，大厂尤其重视算法，这个真的很理所当然。
其实不光是算法工程师要好好研究算法，在大厂混的或者要想进大厂的朋友，算法都是重中之重，关键中的关键。
当然有人可以说：我就不想去大厂，就要混中小厂，但很遗憾也只有中小厂的底层码农不需要算法，一旦想成为架构师，算法还是不可回避。
我在360带研发团队之际，部门做了一个o2o的新产品， 某一次大型活动，并发量增长10倍，服务器直接卡死，紧急带领部门几个架构师，对整体的代码做了重构，用算法数据结构疯狂优化了好几个性能卡点，在没增加服务器的情况下解决了故障。
这就是学好算法的作用。
3.算法体现代码和架构之美
踏上了编程之路也就意味着你选择了一种终身学习的生活方式。每一个程序员都要练就十八般武艺，而掌握算法就像修炼了九阳神功。换句话说，掌握了算法，你的内功修炼速度就会有质的飞跃。
无论你是从事业务开发，想要评估代码性能和资源消耗；还是从事架构设计，想要优化设计模式；或者想要快速玩转热门技术，比如人工智能、区块链，都要先搞定数据结构与算法。
因为任凭新技术如何变化，只要掌握了这些计算机科学的核心“招式”，你就可以见招拆招，始终立于“不败之地”。
真正掌握算法的工程师对计算运行有更深刻的理解，比如对cpu执行的理解，对多线程/多进程编程，对高效存储读写的理解。
以b+树算法举例，只有精通了b+树底层原理：以块存储分割换总体读写性能，这种底层理解才会驱动你对计算机原理的全方位理解，你才能从学会cpu cache优化到精通并行编程，再到精通服务器体系架构。
写在最后的话：
如果你是计算机专业在读学生，又或者是工作三年内的职场萌新，感觉自己对算法还很陌生，那么在它身上花再多时间都是值得的。
无论是进大厂还是成为高级工程师/技术专家，算法都是你要攻克的第一个难关。
另外，我的公众号上收录了一份经典算法资料，是一位阿里大佬撰写的，大家回复【01】即可获取。