算法開始

　　因爲本專業是軟件工程專業，因此課程多接觸的比較多到的是軟件工程技術，本人對計算機系統的知識如操做系統、計算機網絡、數據庫知識、以及編程語言設計理論比較感興趣，操做系統學習的初衷源於大學時小夥伴對於linux 的着迷，所以我也跟着入坑，操做系統是程序員天天接觸到的系統，掌握了知識後，便會有掌控的快感。而計算機網絡的興趣則源於linux下的編程，由於涉及到網絡編程，因此對計算機網絡也有比較大的興趣。對編程語言設計理論的興趣起於本科接觸了不少的編程語言，java,c/c++,js,php,python，c#爲什麼有這麼多語言，以及語言設計的初衷、起源、能夠解決什麼問題。學習了這麼多編程語言後以爲新語言是不斷出現的，所以想掌握更高層次的知識，從一個更高的高度就看待編程語言。

　　對於算法一直是內心的一塊心病，由於感受本身從未進入算法之門，身邊總有人在講算法，面試老是在問算法，可是由於周圍同窗沒有作過ACM，所以沒有學習算法的動力（可能那些大牛學算法的初衷就是ACM，得獎，只是後來才意識到算法的重要吧，感受他們賺了很大的便宜，對找工做頗有好處）。找工做和實習的時候單純從準備面試來學習算法其實就是刷題，由於常常問的就是那幾個題，所以會寫就能夠了，也沒想太多，由於內心不是主動學（雖然知道面試有用），內心甚至有些小小的抵觸情緒。一個個刷題，刷一些彼此沒有關係，不成體系還特別晦澀的題目有意思嗎，看算法書那看N遍都不必定能看得懂記得住的東西是在找虐嗎。人是個頗有趣的動物，作事是須要動機的，只有內心徹底接受這個東西認同這個東西纔會行動，可是一旦行動起來，那股子韌勁又會讓人難以想象（看了下一些大牛的博客，這裏就不說明了，又是研究人腦又是引經據典去找證據的，我的感受忒累，並且若是真的有所謂的認知或學習方法論的話，掌握了豈不是世界無敵了。人類須要的簡單的動機，至於方法真的用簡單暴力的便可，好的方法只是起一個加速做用，沒那麼那麼重要。若是有所謂的元知識，那機器學習爲什麼還不能知足人的要求，還須要大數據）。學習算法能夠是由於ACM隊裏有個特崇拜的隊長，有高大上的聯繫場地，這裏突出了環境的重要，環境給人最直接的感官刺激。固然這裏我不是要給讀者們提供一個環境，而是要提供一個動機。就像喜歡一我的就是憑感受，餓了才吃飯，睡飽了才起牀。

　　算法首先是一個基礎，是學習計算機專業的基本功，而不是一個個oj上毫無心義的題目，意識到算法的重要性是必要的，算法其實存在感挺差的，由於都被封裝成庫了（一些人喜歡分析庫，其實瞭解語言自己的同時，裏面常常性的用到算法，工做中用到的算法都是用來解決問題的，而成熟的算法都被封裝了）。稍微接觸過算法的人都知道，算法圍繞的是數據，離不開數據結構。計算機中最重要的是什麼，是信息，是數據，爲何說二十一世紀是信息時代，就是指的這個。在處理信息得過程當中，人們總結了一些與信息密切相關的問題，這些問題如此常見，到了必需要總結成方法論的地步。都是些什麼問題呢，就是面試的時候常常問道的字符串、排序、編碼、搜索、圖（信息流動問題）。總之，算法就是問題問題問題，分類分類分類。學操做系統是爲了瞭解底層知識，豐富計算機體系知識。學網絡是爲了網絡編程（由於當初爲了溝通計算機這個問題已經解決了），學編程語言設計理論是爲了瞭解PL的本質。而學算法就是爲了解決問題了，信息處理的問題，這也是爲何不少算法比賽叫信息學競賽的緣由吧。那學操做系統必定要去heck kernel，讀linux源碼嗎，學計算機網絡必定要深刻了解協議嗎，學PL theory必定要精通lamda演算，精通編譯器嗎，算法這東西看個差很少懂就行吧。我學linux kernel徹底是憑興趣，沒有說精讀哪子系統的代碼，學網絡也沒寫太高併發的框架，甚至學PL還處於一個剛開始的階段。怎麼說呢，感受什麼都涉及可是沒有精通吧。下一階段想精通linux kernel也只是在對linux知識掌握了夠多的狀況下想深刻了解一個模塊。所以我以爲學習算法不要先想着精通，而是隨本身的興趣由淺入深，而後重點去學某一類問題。我想ACM隊在參加比賽的時候每一個人的側重都是不同的，你可能搜索比較厲害，而我可能圖比較厲害。更不要一開始把目標定的很高，有的時候過於深刻，多是一種無用功，構建本身的知識體系纔是重要的。不可否認ACM在知識體系培訓和訓練強度上是優於大部分人的，可是規範的培訓不必定能造成好的知識體系，並且咱們學習算法更重要的是爲了知足一個優秀工程師的工做能力，固然更爲實際的還有面試能力。無需過於深刻，對於工做的同窗來講，發現更有價值更有樂趣的纔是重要的。另外不能只看不寫，由於寫程序纔是更大的樂趣喲哈哈

　　對於本身，其實沒有ACM這種功力的東西學習的動力仍是不好的，畢竟只是基礎，所以仍是興趣驅動吧，不過注意必定要有的放矢。我是有多懶，連面試都不算動力嘛，可能面牛公司的話動力就大一點了吧。不過對於操做系統，興趣驅動以外我也已經想要深刻了解子系統了，由於可能之後工做須要，並且之後的工做我肯定應該會用到。我感受個人職業生涯會或多或少的跟個人興趣掛鉤了，所以興趣驅動的學習仍是對本身影響很大的，到後來可能本身的生涯應該脫離不了本身興趣造成的知識體系。根據本身的性格，喜歡隨性自由，目前可能只限於技術層次，所以我在學習的時候應該不能只停留在理論而是要用工做來提高，同時還能積累經驗，不至於被人說是紙上談兵。研究生的敗筆就是興趣沒能和工做掛鉤，想一口吃個胖子（去bat或者微軟亞洲研究院實習，其實他們想去並沒那麼難），結果老吃不着，不如先從通常的作起。

　　那如今算法我先從興趣開始，而後不斷增強學習，並在須要的時候加大強度。