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关于 算法 的常见问题
算法是用于解决问题或达到预期目标的分步过程。这个概念不难理解；您使用自己的算法处理日常事务，例如决定是开车还是坐地铁上班，或者决定要从杂货店购买的东西。软件程序是功能更强大的算法的一个示例，它们使用计算资源并行执行多项复杂算法，以解决更高级别的问题。
随着计算机变得越来越强大，算法正在帮助计算机拥有自己的生命力 - 确实如此！机器学习技术依赖的算法无需程序员的指导即可随着时间的推移进行学习和改进。这些技术可用于为相对简单的任务（例如图像识别或业务工作流程的自动化和优化）训练算法。它们中最复杂的算法是建立深度学习和人工智能能力的核心，许多专家预计这些能力将改变我们的世界，而且改变之大甚至超过互联网的出现！
学会理解和应用算法技术来解决问题是一项对于解决复杂计算问题极其重要的技能，而学习该领域需要满足比某些以编程为重点的计算机科学课程更专业的前提条件。
学生应能熟练使用常见的编程语言（如 C、Javascript 和 Python）编写代码。但是，具备较强的离散数学技能（例如逻辑、集合、函数和图形）也很重要。首先学习数据结构的基础知识也很有帮助，这些知识研究如何通过组织、管理和存储数据来实现高效访问，而这是任何有效算法的关键基础。
由于算法对如此多类型的计算机编程工作至关重要，因此，具备该领域技能的专业人员最终可能会在众多公司中担任高薪角色。例如，算法经验对于数据科学家工作（需求最广泛的技术工作之一）很重要。
其他算法工作的专业性更强。使用人工智能或其他高级应用程序的技术公司可能会聘用算法工程师、机器学习工程师、自动化软件工程师和计算机视觉工程师。在使用物联网 (IoT) 应用程序的公司中也有非常专业的工作，例如计算机视觉工程师、医疗器械算法工程师和自动驾驶汽车工程师。
在开始学习算法之前，您可能需要具备的技能和经验包括计算机基础知识、计算机科学以及算法如何通过输入和输出进行工作。 从某种意义上说，算法是计算机处理的命脉。 它们是计算机用户向计算机发出的一系列指令，目的是将一组事实或数据转化为对计算机用户有用的信息。 现代流媒体推荐系统中也使用了算法。 从数据排序到在屏幕上显示信息，掌握算法工作原理的基本知识是学习这门细致学科的重要组成部分。
最适合从事算法工作的人是计算机科学工程师、数据科学家、数学家和统计学家，他们拥有定量解决问题的技能和扎实的数学背景，并对数学充满热情。 这些专业人员可能是计算机科学专业的硕士甚至博士毕业生。 这些最适合从事算法工作的人可能还在动态编程、数据分析、数据结构以及 Python 和 Java 等编程语言方面拥有深厚的背景。
如果你了解计算机科学的基础知识以及它们与算法处理的关系，你就可能知道算法是否适合你。 这些基础知识包括了解计算机体系结构、数据结构、数学和逻辑。 在这些领域中获得的启示可能包括数组、链表、二叉树、集合论和线性方程。
您可能想学习的与算法相关的课题包括逻辑回归、神经网络、数据挖掘、自动金融交易、人工智能和量子计算。 这些可能是深度学习、数学公式和统计学等其他重要课题的基础。 了解这些知识可以帮助你理解算法与计算机之间的交集。
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