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IT程序员为什么要学算法？因为学习算法既能解决问题对自己又有用，这是最大的推动力。通过工作中应用的一些案例来切入，利用碎片化时间入门算法提升技术竞争力。有了兴趣之后就可以尝试将算法尽可能的优化并套用到一个完整的项目中。
程序员对算法通常怀有复杂情感，算法很重要是共识，但否每个程序员都必须学算法是主要的分歧点。很多人觉得像人工智能、数据搜索与挖掘这样高薪的工作才用得上算法，觉得算法深不可测。
在面试中，算法题目是必须的，通过算法能够看出一个程序员的编程思维，考察对复杂问题的设计与分析能力，对问题的严谨性都能够体现出来。一个算法的好坏，直接影响一个方法调用的性能，进而影响软件的整体性能。算法是每一个技术人员都必须具备的基础能力之一。
算法比起其他编程语言的学习，对理解能力要求更高，学习起来也相对困难一些。在学习算法的过程中，刚刚入门的学习者总会遇到各种各样的困难。尤其是大量初学者没有正确的学习方法与完整的知识体系图谱，实际编程中遇到问题无人指导。
需要进行系统化学习充分建立算法学习思维，扎实编码能力。从基础来讲要学习算法，至少要非常熟练地掌握一种排序算法，各种线性表的插入、删除算法，树的遍历和插入、删除算法，图的遍历算法等。
多学习掌握一些常见问题的解决模式，比如穷举算法如何应用，动态规划算法如何应用。最后要勤思考已经掌握并解决的算法，复盘为什么用这种方法解决有没有其他方法，类似的问题怎么办，提高举一反三的能力。
编程算法只是算法的一种表达形式，还可以用表格或流程图来表达算法。数据挖掘领域涉及的算法和其他领域算法只是问题域不同。数据挖掘和机器学习常用的方法，比如决策树、贝叶斯学习、神经网络、遗传算法等，在其他领域也有应用。
在人工智能领域或各种专家系统中决策树算法也是常用算法。各种算法在不同领域扮演不同角色本质上没有区别一通百通。
算法实现是否有通用思想？人们设计各种算法的目的是解决现实问题，虽然各种算法的实现五花八门，但算法设计模式却有一些通用的方法或思想。归纳起来，这些常见的算法设计方法有迭代法、穷举搜索法、分支界限法（剪枝法）、递推法、递归法、回溯法、分治法、贪婪法和动态规划法等。
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