技術人成長，應該專注於哪些“不變”的底層知識

在各個技術社區或者技術上，我們總是喜歡談論一些高大上的話題，比如高可用架構、人工智能、雲原生應用、跨平台框架、區塊鏈。雖然這些時髦的詞代表著行業的趨勢，但也在無形之間給我們傳遞著焦慮，我們不知道怎麽才能快速掌握這些新技能，以跟上時代發展。

在我看來，回答這個複雜問題的答案也很簡單，那就是“專注於學習那些不變的底層知識”。以我在矽谷的一個朋友為例子，他之前在 Google 工作了 8 年多，從事的是前端方面的開發工作，但後來自己卻創業做了 AI 相關的產品。

令我驚訝地是，他僅僅用了半個月時間就掌握了機器學習、深度學習相關的知識，並且成為了一名熟練工。我開玩笑問他是不是這半個月時間不吃飯不睡覺地學習，他說，其實，AI 對於他來說，並不陌生，雖然這個詞比較新，但是當他深入進去學習的時候，發現全都是他在之前工作中擅長的那些知識。比如數學、數據結構與算法、計算機組成原理......

所以我當時就感歎說，“任他東南西北風，我都要持續專注於學習那些不變的底層知識”。

從這個角度，你也就不難理解為什麽那些大公司面試的時候都喜歡問算法類的題目了。但理解歸理解，當我們真正學習算法的時候，又是另外一番景象，因為真正基礎、真正核心的東西肯定是個硬骨頭，學習的難度也相對會高。這也是很多人不願意深耕基礎知識的原因所在。

工作的這些年裡，我面試過很多人，也面對面教過很多人學習算法。下面是我總結的幾點經驗，分享給你：

1. 知道分子，一無是處，專業和熟練才是關鍵。面試的時候，我喜歡問候選人動態規劃類型的題目，很多人審完題之後都能大概知道考點是動態規劃，但是你再讓他往下說，他就會卡殼。這樣的狀態我也經歷過，本質還是不熟練，所以我說你想成為頂尖選手，前提條件就是應該專業，應該熟練，只是知道這件事情其實並沒有價值。

2. 刻意練習，持續刻意練習。如果想要深耕，我們就要成為“熟練工”，那怎麽成為熟練工呢？我的訣竅就是刻意練習，比如你對二分法不熟悉，那就每天都做一些二分法的題目，然後總結出一些適合自己記憶和理解的解題方法，讓這個知識點能真正融入到你的知識體系中。

3. 鍛煉分析、解決問題的能力。我們學習基礎知識，我們刷算法題，本質上都是希望能夠提升自己解決問題的能力，要不然，做再多的“刻意練習”都是徒勞。在學習類似算法這樣的基礎知識的時候，我們一定要心中有數，知道終局是“解決問題”。這就要求你能夠有抽象問題、分析問題的能力。

為了幫助你走出算法學習的誤區，克服畏難心理，徹底學透數據結構與算法，我跟極客時間共同推出了全新的算法訓練營第 4 期，課程經過重新打磨和設計，內容從低到高，由淺入深，從鏈表、陣列講到動態規劃、並查集、字典樹、紅黑樹和 AVL 樹、位運算、布隆過濾器和 LRU Cache 等。

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我是誰？

我是覃超，我從美國頂尖學府卡內基梅隆大學計算機專業畢業後，直接加入了 Facebook。我在 Facebook 的 3 年時間裡，作為 Facebook Messenger Tech Lead，參與了 Facebook App、Facebook Messenger、Facebook Phone 等產品的研發工作。另外，我面試過數百位技術人，對於算法面試的考察點和解題方式有豐富的第一手經驗。

放眼網上現有的算法培訓課程，經常會發現有些課程知識點覆蓋不足、研究性內容過多或隻關注面試算法的問題。因此，我希望通過算法訓練營，綜合的幫你建立起完整的算法知識體系，理清數據結構之間的關係，同時通過正確的學習方法，快速掌握常見算法題的解法，並能夠跟實戰結合起來。

我會如何帶你攻克算法難關？

1. 從低到高、由淺入深的帶你學習所有核心知識點，建立有串聯的算法知識體系

課程內容涵蓋了程序員需要掌握的所有算法知識點，從鏈表陣列講到動態規劃、並查集、字典樹、紅黑樹和 AVL 樹、位運算、布隆過濾器和 LRU Cache，每個知識點下還會講解常見的算法題和解題思路，我會帶著你學透知識點，熟練解題思路。

2. 精選 8 周習題、3 次階段考試、每日助教答疑

Leetcode 上千余道題目不可能都做，我會給你精選最值得練習的算法題，讓你在訓練中熟記每一種思路。還有 3 次三次考試，讓你自查學習成果，接收到實際學習反饋。助教均有互聯網大廠背景或者拿過 ACM 獎牌，每日解答你的學習困惑，疑難問題還可以預約 1v1 谘詢。

3. 建立一個互助、互相監督的高效學習圈子，線上分享、線下社交

你不再是獨立學習的個體，你會在班級、小組中，跟來自不同公司的夥伴共同學習。班主任會不定期組織大家進行線上分享和線下社交活動，打造一個互助、互相鼓勵的高效學習圈子，你可以隨時得到同班同組同學的幫助。

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最後，來看看往期學員是如何在算法訓練營成長的：