隨著科學技術的發展，人工智慧已滲透到各個行業，演算法工程師非常火爆，急缺大量人才，年薪也越來越高。很多人想入手學習演算法，那麼怎麼入門學習演算法呢？

很多人看到招聘要求，知道演算法工程師一般要求，通常要求會機器學習、數據挖掘等等演算法，因為演算法工程師會很多具體分支：

音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）

圖像處理演算法工程師

計算機視覺演算法工程師

通信基帶演算法工程師

信號演算法工程師

射頻/通信演算法工程師

自然語言演算法工程師

數據挖掘演算法工程師

搜索演算法工程師

控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）

導航演算法工程師

例如有的招聘要求：

1 熟悉機器學習演算法

2 大數據處理：熟悉至少一個分散式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-reduce/MPI

3 熟悉數據挖掘演算法

4 紮實的數學功底

5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R

加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗

那麼是不是要直接學習這些演算法呢？

其實不然，萬丈高樓平地起，任何高深的演算法都要從基礎演算法學起，不可能一口吃個胖子，所以入門演算法還是要從基礎開始：

首先學習一門語言，例如C/C++或者Java，初學者學C++比較普遍。

學一本數據結構，數據結構書有很多，具體看什麼書最好，因人而異，儘管很多人覺得嚴的書難以理解，但是無法否認，嚴的書是權威，所以仍然推薦嚴的數據結構，只不過要結合博客圖解看，那就簡單易懂了。

然後看演算法入門書《趣學演算法》，這本書圖解多，有大量圖解，問題分析，實戰演練，適合入門者快速掌握經典演算法。然後再看《演算法導論》就簡單多了。

然後選擇自己感興趣的分支，以機器學習為例，首先看看李航的《統計學習方法》，了解一下統計學習方法，因為目前的機器學習是基於統計的，建議學一下python/R，然後看看《機器學習實戰》，這本書簡單易懂，適合入門。

接著學習什麼，就根據自己工作崗位需要了。

那學習演算法應該注意些什麼呢？

演算法的學習需要循序漸進

很多人覺得程序員最基本的素質是演算法要強，於是買了各種演算法書開始大規模的學習，時間長了覺得不是那麼回事了，還是懷疑自己的智商了，在這不說程序員基本素質這塊，畢竟程序員具備的素質除了演算法還有更加核心的東西，演算法的學習需要循序漸進，不是一口氣就能搞定，而且學習演算法需要有一定的基礎。學起來要來來回回的反覆對照學，前面有了感覺後面的緊跟上。

演算法學習需要講究一定的方法

學習演算法不能一腦袋扎進去不管不問了，任何一個演算法都不是孤立的，都有前後的因果關係，所以在學習的過程中要懂得分解，前幾天有個同事在看演算法導論看的很入迷，遇到了一個問題，前後思考了不明白，看演算法代碼怎麼也想不清楚，最後發現是指針的賦值沒看明白，到頭來還是指針初始化沒學透徹。

在學習演算法過程中，各種腦洞，各種想法都值得去嘗試，本著理論和實踐想結合的思路去學習，不能只是實踐，也不能一味的沉浸在理論中，代碼和理論結合起來效果會更好。任何的演算法都不是孤立的，有些存在某種關聯或者變種，一般來講前面的幾種演算法理解透徹之後後面學起來會更加的方便。

學習演算法要有毅力

真正的演算法學習起來，存在一定的難度的，堅持很重要，畢竟裡面的東西的學習，需要耐心去看不能只是三分鐘的熱度基本學不會，畢竟演算法的學習需要注意力高度集中，不停的燒腦學習。不適合學習一段時間就輕易放棄的人，所以沒點毅力根本就學不好演算法，更加談不上學習編程了。

演算法的學習過程需要一遍遍的不停的迭代，一遍遍的打磨，一直到徹底的明白，大家不要覺得很多技術大牛，表面上展示的多牛，其實下多少功夫只有他們自己清楚，他們也有痛苦的時候，只不過沒有展示出來。

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