現(xiàn)在很多人學(xué)習(xí)編程學(xué)的還是很開心，隨著學(xué)習(xí)的深入慢慢的開始懷疑人生，懷疑自己是不是真的適合學(xué)習(xí)編程，總之一系列的不合適紛紛的涌入自己的大腦，作為一個(gè)程序員如何正確的看待算法，如何正確的學(xué)習(xí)算法，如何找到合適的提高途徑？作為一個(gè)程序員都必選要考慮的事情。

無論編程如何的變化，對于算法的要求不會隨之降低，現(xiàn)在大家對于人工智能的概念說的非常多，人工智能里面涉及到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法更是層出不窮，算法的重要性在提升，現(xiàn)在很多事情都在去追求智能化，智能化的前提算法的合理性以及最優(yōu)化。

為什么這么多人覺得學(xué)習(xí)算法特別難，學(xué)起來直接一頭霧水。

很多人覺得程序員最基本的素質(zhì)是算法要強(qiáng)，于是買了各種算法書開始大規(guī)模的學(xué)習(xí)，時(shí)間長了覺得不是那么回事了，還是懷疑自己的智商了，在這不說程序員基本素質(zhì)這塊，畢竟程序員具備的素質(zhì)除了算法還有更加核心的東西，算法的學(xué)習(xí)需要循序漸進(jìn)，不是一口氣就能搞定，而且學(xué)習(xí)算法需要有一定的基礎(chǔ)。

初學(xué)C語言學(xué)到鏈表基本上很多人都進(jìn)行不下去了，覺得太難了，指針到處亂指，簡單的來講鏈表都不算是算法太基礎(chǔ)了，學(xué)習(xí)鏈表或者二叉樹這些簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之前，先把指針的概念徹底的了解清楚，如果搞不懂指針的內(nèi)涵學(xué)習(xí)這些簡直就是一種折磨。所以在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之前還是要把指針掌握，編程的學(xué)習(xí)過程如同編程邏輯一樣絲絲入扣，一環(huán)扣一環(huán)。前面的基礎(chǔ)的不牢固后面的很難持續(xù)推進(jìn)下去。

所以學(xué)習(xí)編程急不來，學(xué)習(xí)算法也急不來，基礎(chǔ)也不是一天兩天能搞定的事情，所以學(xué)起來要來來回回的反復(fù)對照學(xué)，前面有了感覺后面的緊跟上。

學(xué)習(xí)算法不能一腦袋扎進(jìn)去不管不問了，任何一個(gè)算法都不是孤立的，都有前后的因果關(guān)系，所以在學(xué)習(xí)的過程中要懂得分解，前幾天有個(gè)同事在看算法導(dǎo)論看的很入迷，遇到了一個(gè)問題，前后思考了不明白，看算法代碼怎么也想不清楚，最后發(fā)現(xiàn)是指針的賦值沒看明白，到頭來還是指針初始化沒學(xué)透徹。

在學(xué)習(xí)算法過程中，各種腦洞，各種想法都值得去嘗試，本著理論和實(shí)踐想結(jié)合的思路去學(xué)習(xí)，不能只是實(shí)踐，也不能一味的沉浸在理論中，代碼和理論結(jié)合起來效果會更好。任何的算法都不是孤立的，有些存在某種關(guān)聯(lián)或者變種，一般來講前面的幾種算法理解透徹之后后面學(xué)起來會更加的方便。

算法的學(xué)習(xí)算是十足的燒腦運(yùn)動了，其實(shí)更加講究的知識體系結(jié)構(gòu)，掌握的算法越多，學(xué)習(xí)新的算法也就越快速。其實(shí)學(xué)習(xí)最好的辦法就是讓自己的產(chǎn)生興趣，有了興趣就會想盡一切辦法去找到解決方案。

真正的算法學(xué)習(xí)起來，存在一定的難度的，堅(jiān)持很重要，畢竟里面的東西的學(xué)習(xí)，需要耐心去看不能只是三分鐘的熱度基本學(xué)不會，畢竟算法的學(xué)習(xí)需要注意力高度集中，不停的燒腦學(xué)習(xí)。不適合學(xué)習(xí)一段時(shí)間就輕易放棄的人，所以沒點(diǎn)毅力根本就學(xué)不好算法，更加談不上學(xué)習(xí)編程了。

算法的學(xué)習(xí)過程需要一遍遍的不停的迭代，一遍遍的打磨，一直到徹底的明白，大家不要覺得很多技術(shù)大牛，表面上展示的多牛，其實(shí)下多少功夫只有他們自己清楚，他們也有痛苦的時(shí)候，只不過沒有展示出來。

無論是學(xué)習(xí)算法還是學(xué)習(xí)編程，在實(shí)際的學(xué)習(xí)過程中都會遇到各種困難，特別是對于初學(xué)者來講，遇到讓自己一點(diǎn)不明白的東西也很正常，重要的是保持一顆平常心，讓自己產(chǎn)生興趣，不卑不亢。

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