技术路线的核心竞争力

起了一个不好听的标题。

工作一年多了，也已经开始带新人了。听到那些比我年纪大的人叫我导师，我经常忍不住翻白眼。

我想写一些见解，写一些如果我上大学的时候看到会受益的东西。

首先澄清一点，千万不要听信有些过来人所谓【学算法在工作中基本用不上，但学它可以锻炼你的思维】这种褒贬参半的话。确实有些技术人员不太懂算法，但也伴随着产品的成功发了家 —— 还有人不懂算法能中六合彩呢。真正从技术角度来看，在现今【big data】时代，越核心、越高档的职位，对算法的要求就会越高。这就是为什么大公司校招最喜欢考算法，大公司喜欢自己培养人（而不是招打杂的），管理方向另说，技术方向的话，算法不过硬不可能走得远。

为什么算法重要？

我认为技能分为两类，一类是可现学现卖的，一类是需要系统学习的。后者更值钱，算法正是属于后者。举个例子，有人突然给你一份java或者perl代码，让你加个啥功能，即使你没接触过这些语言，对于聪明的程序员来说google一下语法两下子就解决了；但如果有人给你一份代码跟你说这个推荐引擎的效果好像不太好，而且性能有些差……

对于需要系统学习的东西，假如它是你的短板，就极其容易让你在解决问题的过程中走错方向。哪怕你把问题拆分得很好，逐一请教google或者大牛，也不见得可以得到合理的方案，毕竟问题一般都具有特殊性，只有你自己才能把握全局信息。比如之前有个同事问我一个很复杂的匹配问题，想得我天昏地暗血肉模糊，但后来我了解了他的完整需求之后，发现他归约到匹配问题本身就丢失了一些有用信息，换个方式直接就解决了。

好。

那除了算法，需要系统学习的东西还有什么？我认为是组成原理和设计模式。

组成原理是算法的强力后援。

程序的性能可以看作是算法理论复杂度乘以硬件性能，不要以为后者只是一个常数的问题。把寄存器、内存、硬盘的调度玩好，你的程序甚至会跑出让普通算法滚蛋的performance。另外我们知道，【big data】时代伴随着高机器损耗率，不懂组成原理是没办法让服务稳定的。组成原理这块我在大学荒废了，工作后一直在补。

设计模式。

不懂设计模式，就只能老老实实去写面向过程的代码，否则你看似规整的class会成为毁灭性的垃圾。但是你能只玩面向过程吗？不能，因为很多开源的艺术品都是面向对象的。

但对于没毕业的人来说学设计模式是很矛盾的事情，因为没经过大量的工程实践，很难理解那23种模式的意义何在。

这个矛盾的唯一解决途径还是多动手。你做到了别人没做到，这块会产生巨大优势。

资历有限，不继续深入。

就目前来看，这3点炼成后足以扳倒一大片。

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