在3/31 這幾天面試有感這一篇中，有提到我在面試時相當重視基本的資料結構和演算法。
有些朋友回答我說，其實像他們都不是很重視。
有些朋友也說：不會這些還是可以做程設啊！
(再次聲名圖片和主題無關...我只是想要在職場類的文章都加上OL圖而已)
在程式設計的兩個觀點 中，作者王建興先生也有提到類似的觀點。
文章前面2 /3 乍看似乎是說基礎的不必要~~
但剛好相反，在後半時，作者話鋒一轉，帶出了基礎的重要性。
....為什麼即使已經有許多現成的演算法及資料結構，甚至是其他用途的程式庫，程式員還是必須修習像演算法及資料結構這樣子的課程？
演算法基本是一門探討以電腦程式解決問題的學問，時間複雜度和空間複雜度是貫穿演算法這門學問的主要支柱。
時間複雜度和空間複雜度所代表的是什麼？正是代表解決問題在時間上以及空間上所需付出的代價。
我們學習演算法，除了學習常見的演算問題分類，以及如何解決這些演算問題之外， 更重要的是要學習解決問題的方法，以及培養解決問題時的成本意識。
即使大多數的應用程式開發者毋需憂心於新型演算法的設計問題，但是對於常見的演算法諸如排序、搜尋等，最好具備一定的認識， 在撰寫程式時才能知道究竟有那些工具可供取用。
而且，更重要的是，在撰寫程式碼時，隨時都應該對演算的成本保持警覺，尤其對於每一個高階的抽象操作， 都應該確切的了解其演算的成本及代價。
高階抽象包裝有時就像糖衣，它包覆的究竟對你來說是不是毒藥，必須要時時刻刻小心。
倘若在撰寫程式時，僅考慮架構上的特性，缺乏成本意識、忽略了演算特性，那麼還是很容易在無意中寫下效能低落的程式碼，無法設計出新的演算法不是真正的問題所在，這才是真正的問題所在！...
程設人員的優與劣，可相差至百倍之譜。
不是只有將程式碼拼湊起來，就可以交差。
抓的到老鼠的就是好貓。
但是，太肥或反應太慢的貓，確定抓的到老鼠嗎？
這些基本的東西，也是我在面試時，一定會問的。
順便也可以看看本科系的應試者，當初學習的情況。
也希望剛出社會，想走這一行的新鮮人，多花些時間在這些你所謂 "已經不需要" 的東西上面。
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