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为什么要学习算法？
难道仅仅为了应付面试吗？
其实不然，算法在计算机这个行业中至关重要，甚至可以这么说：算法无处不在
我们学习计算机编程，都是在 IDE 中写给定的程序开始的，C、C++、
Java、Python … 计算机的语言非常之多
初学这些语言的时候，可能觉得很简单，就是声明一个变量，写一个
循环，做一个函数，慢慢地组建起了自己的逻辑
很多人认为本科、或工作中所写的程序和算法一点关系都没有，但是
大家思考过没有：编译器到底是怎么理解你所写的程序
事实上，编译器这个工具本身就包含了诸多算法：从理解你的特定语法，
到系统里的内存分配，从能够智能地报告给你编译的错误，甚至是逻辑
的错误，到能够自动优化你所写的代码，提高程序执行的效率 …
这些都是算法做成的，只不过这些算法被封装进了一个工具中，我们甚
至意识不到它的存在，认为它是理所当然的
在当今社会，这种工具中蕴含的巨大的算法，已经不仅仅是提供给像程序员
这种专业人士来使用，很多常见的工具也蕴含着算法带给普通大众的便利
最典型的就是搜索引擎的使用，如果我在 Google 中搜索一个关键字，
如：algorithm
Google 在 0.48 秒的时间中，就为我找到了 127 个 million， 也就是上
亿条的搜索结果
Google 不仅帮我找到了结果，并且按照它的算法进行了排序，把最重要
的内容放在了前面。显然，这是经过遍历的
这里大家可以想象一下，不要说靠人的力量来遍历一亿多条信息，到底是
怎样一个工作量
即便是使用自己熟悉的语言，简单地写一个 for 循环：从0 遍历到 1.27 亿，
不妨尝试一下计算机究竟需要花多长时间，才能做到这一点
而因为有了算法，Google 可以在 0.48 秒的时间中，从比一亿这个数量级
大的多的浩瀚的网络信息的海洋中，帮我准确定位到一亿多条有用的信息，
这便是算法的力量
而现在，算法也早已不仅仅是在浩瀚的信息海洋中进行简单的查找了，以
苹果的 Siri 为例代表着算法的另一类巨大的用途，即 能够智能的理解人类
的语言
Siri 靠语音识别相关的算法，不仅可以准确的辨识我们说的是什么，更能够
给出相应的智能回应
同时，如何让机器更好的理解我们人类自身，理解我们的生活，也是一个
非常热门的话题，以此为代表，最为成熟的就是推荐算法的使用
事实上，无论是 Google，还是音乐、电影、媒体相关的像 Spotify、
Netflix、IMDb、YouTube 等，或购物平台 Amazon、eBay，或求
职平台 LinkedIn，或出行平台 Uber …
全都依托于推荐算法，帮助我们更加方便快捷的找到自己想要的信息
甚至有些时候，我们自己都没有意识到我们会需要和喜欢某一类信息，
而推荐算法却推荐了过来
很多人都听说过推荐算法背后一个重要的学科，叫做 机器学习，实际上，
机器学习的基础，也是基本的算法的使用
抛开上面的高大上，在我们的生活中，也存在着很多算法，例如：动画、游戏，
在制作这些娱乐产品时，也是离不开算法的
在动画中：
现在的动画制作，早已不是一帧一帧来绘制，最后再连起来，而是形成
了一套使用计算机进行建模、进行渲染、 进行运动、进行交互的机制
近乎每一个画面都包含了无数前人对算法的研究，如：动物毛发的制作，
物体的运动如何符合现实运动规律，各种光线的反射、折射，以及环境
的模拟：天空上的云朵、水的效果 … 这些全部是算法
当然，不仅是动画电影这种完全虚拟化制作，需要图形学的算法来进行
生动的表现，就算是制作真人电影，也需要强大的计算机技术来进行影
视的后期制作，将虚拟的生物、或特殊的效果融合进电影中，以达到更
好的表现效果
在游戏中：
就算我们平时玩的非常简单的小游戏也蕴含着有意思的算法，如：迷宫生成的算法
在很多游戏中都有迷宫的概念，但并不是所有的迷宫都是人为事先设计好的，很多
游戏的迷宫是靠计算机自动生成的，如何生成一个靠谱的有意思的迷宫，便是一个
典型的算法问题
在制作这种小游戏的过程中，也会遇到算法，扫雷就是一个典型的例子
不知道有多少人曾经思考过：自己能不能制作出扫雷这样的游戏？
当点击一个小方块时，这个小方块将向外展开多少个空间，这是一个非常经典
的算法的使用，叫做 Flood Fill
除了制作这种小游戏，在玩这种游戏的时候，也可以使用算法，这样的游戏
相信大家都玩过：通过移动方块来消除屏幕中的方块，最后把所有的方块都
消除干净
类似的小游戏非常多，如：有一阵子大热的 Blue Path，它的本质就是寻找
一条哈密顿通路，也就是遍历屏幕上所有可以遍历的点，这就是一个典型的
图论算法
说到游戏，更不用提在诸多游戏大作中面对复杂的游戏规则，电脑 AI 也是
采用算法来和人类进行对弈的
「AI，即 人工智能」
而说到电脑 AI 和人类的对弈，那么今年（2017）最火的莫过于 AlphaGo
这个由人类所编写的围棋程序打败了世界上重量级的围棋选手
而 AlphaGo 背后是一种叫做深度学习的算法，是机器学习算法的一个分支。
显然，深度学习本身也是一种算法
除了 AI 需要使用算法，近年来（2017），计算机视觉相关的算法也在飞速
发展，通过现在非常火热的无人车、无人驾驶等概念也不难看出，这里面核
心的技术就是计算机视觉
计算机视觉要根据图像作为输入，来识别出图像相关的信息
而和计算机视觉相对应的一个也非常火的概念，就是所谓的 AR 技术
「AR，即 增强现实」
如：迪士尼的一个非常有意思的 Demo，在真实的环境中使用纸和笔
进行绘制，而程序通过摄像头来看绘制的画，相应的在虚拟世界里就
能产生出一个立体的图像，同时完美的把涂色效果在一个虚拟世界的
3D 空间中展示出来
实现这样的效果，背后依然是算法的积累
迪士尼 Demo 链接：
https://www.disneyresearch.com/publication/live-texturing-of-augmented-reality-characters/
而在常用的软件中：
1）
在使用 Photoshop 进行抠图操作时，Photoshop 中魔棒就是一个
非常典型的算法，可以把相近颜色的内容勾选出来
2）
而各种压缩型的文件，如：JPG、MP3、MP4、RAR 文件，它们都
是非常有效的压缩算法的实现，帮助我们把本来非常大的数据包压
缩变小，使得我们可以更加容易的存储更多的海量的数据
3）
另外相信大家都学习过数据库，其实数据库本身就是一个巨大的算法
库，只不过，它将这个算法库封装的很好，让我们只需要使用简单的
SQL 语句就可以快速的进行数据库的存取
但是不知道大家有没有想过：如果我要自己实现一个数据库，该怎么做呢？
当然，现在有那么多成熟的产品，不会有人来自己实现数据库了，但是如果
大家要进入像 Oracle 这样的数据库公司，改进它们的数据库，或推出下一
代的数据库，这些算法就变得非常有意义
上面提到的能够做出那么复杂的、或有意思、或有意义的功能，在本质
上，都是依托于算法，而算法的另一个非常重要的作用就是进行性能的
优化
如：在苹果 2016 年的开发者大会上，对苹果的智能手表 Apple Watch
的系统进行了一次更新。在这次更新中，watchOS 3 以一个非常重要的
机制 instant 来提升性能，这个机制完全是系统层面的改进
以前购买的苹果手表，只要升级到 watchOS 3，就可以享受这个机制带
来的便利，它使软件的运行速度提高了 7 倍
总结
（1）算法是非常有用的，我们每天都在接触算法
（2）学好算法，才能创造出更有意义的东西
【made by siwuxie095】