作者| 耳洞打三金
今天是2021年的第一天，AI科技评论首先祝大家2021年万事顺利、身体安康、心想事成、论文多多、新的一年牛气冲天( ఠൠఠ )ﾉ！！！
前些天我们编辑部有个例行活动：一起商讨元旦福利要为大家送什么书 。
为什么要送书呢？
因为书是人类的...... 是人类的...... 书中自有...... 书中自有......
好吧，其实是因为想直接送大家V100显卡，但是怕大家觉得太贵、心里过意不去、不好意思接受
。
那为什么说这是例行活动呢？
因为AI科技评论一直就在陆陆续续地为大家赠送书籍，就以今年下半年为例，AI科技评论在1024程序员节日曾为大家赠送了蜥蜴书：《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）》两书，中秋节之际曾为大家赠送了周志华教授著作《集成学习：基础与算法》（森林书）和贾扬清力荐《阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇》一书，在其它时候AI科技评论又送书了杨强老师的《迁移学习》一书以及吴军老师的《信息传》一书。
那今天我们又要送给大家什么书呢？
噢！这个不急，首先要从几件小事说起......
小事一：
在今年AI科技评论采访过的国内某TOP 2高校的一名AI研究生期间，他正在积极备战秋招，而除了顶会论文和项目经历之外，他最主要的准备都用在了刷算法题上面，其中以刷Leetcode Medium和 Hard为主，而去年三金我认识的另外一位 某TOP 2隔壁的 TOP 2同学，十分优秀啊，多篇顶会在手，但是在准备谷歌研究院、达摩院等面试时同样也在辛苦地刷算法题。
小事二：
在今年的NeurIPS 2020开会期间，三金我登录NeurIPS的虚拟Poster聊天室之后，在里面遇到了一位北美CS TOP 10名校的博士生。这个时间他在聊天室，是因为这三个小时是他的一作论文的Poster时间，他要为陆陆续续来到他的论文虚拟Poster之处的其它AI研究员介绍自己的论文以及问答交流。
而三金我显然不是在问他论文相关的问题
，而是关心他的工作问题，他说他很忙，哦对了，他手上有像NeurIPS 这样顶会的多篇论文，他也曾在Facebook AI研究院等大厂研究员做过挺长时间实习研究员，但是他面试依旧也要刷算法题，我没有问他是不是也在Leetcode 上刷，因为我怕他会觉得我比较Low、怕他把算法导论等黑色大理石书直接甩在我的脸上。
小事三：哦这个事就是传闻了，传闻以XX跳动为首的互联网大厂近年来在算法工程师的面试时，算法题考察的越来越难了，难到手写红黑树都已经成为不了段子了。
难归难，但是据流传国内江湖上还是以Leetcode Hard为一个评判基准，而且有时是面试上来就做一到三道算法题，确实是这样吗？
那是否每个人面试都需要做算法题呢？
想必不是，Kai ming这样的大神估计是不需要的，在ACM总决赛拿过牌子、Codeforces、Topcoder榜上有名的同学估计也是不需要的。
那三金我需要做算法题吗？
不需要，但这不代表我啥都不会，简单的动态规划还是不在话下的
AI太内卷了啊，现在国内外的选手都太优秀了，学历、顶会论文、项目、Coding能力都得要求 ，当去大厂面试的时候，Coding能力是很重要的考察标准，如果你没有顶会论文，但是Coding能力很强，这种情况是有可能过的，如果你Coding能力很拉垮，哪怕有一两篇顶会论文，那八成也是要挂掉。
当然这也要分研究岗和工程岗，有时具体情况要具体而论，比如对AI科学家这一级别一般不至于还要让对方做几道算法题，否则那就太掉价了。
总之，哪怕多篇顶会论文在手，找算法工作时大概率上还是手撕算法题的，因为企业要的还是工程师多一些，没有Coding能力怎么展开工程业务呢，算法工程师，算法工程师，首先你得是个工程师。
三金我口吐芬芳了这么多，需要说明的一点是以上观点仅仅代表三金我一人哈，不代表AI科技评论，如有任何不妥当之处，欢迎评论区来打三金脸
那么今天到底要送什么书就显而易见了，它肯定是一本算法书，准确的说是教大家如何高效地刷算法题的书。
它就是本月份迅猛夺下京东全品类新书榜第一名、京东计算机图书总榜第一名、
并且在两网榜单上霸榜至今的、建议程序员人手一册的、GitHub 68.8k star的硬核算法教程——《labuladong的算法小抄》!
上文说到大部分同学找算法工作都得刷算法题，且以在Leetcode平台为主，这是为什么呢？
大概是因为力扣的算法题因被BAT、京东、美团、字节跳动、滴滴、拼多多、微软、亚马逊、Google、Facebook等一线科技公司选作面试题从此名声大噪的吧。
从程序员的角度来讲，Leetcode这个平台对于在线刷题十分友好，社区讨论也非常积极，每周参加一次的Leetcode周赛也是很多同学业余的爱好。
不过很少有人能刷完力扣的上千道题，本“算法小抄”就把这些海量算法题分门别类汇总，提炼出各类题的套路和解题框架，帮助你快速掌握算法思维，以不变应万变来应对互联网公司的各种算法题！
都是白给的套路，谁能不爱！
再加上书中用喜闻乐见的语言来讲述算法，还配上了几百幅有趣的算法图示及部分动画演示。
这让三金我这一这样啥都不懂、啥都不会的同学都能快乐阅读，快乐学习。
不禁感慨，这本书确实配得上这个排名！
准备算法题最高效的方法当然是直接刷题！
但是，刷题也是有技巧的，刷题平台上动辄几千道题，难道你要全刷完吗？正确刷题方式是——
边刷边归纳总结，抽象出每种题型的套路框架。
比如，刷一道算法题，解题思路有什么可复用的地方，是否可以和之前做的某一道题联系起来？
再比如，都说动态规划问题难，千变万化，但这类问题本身是不是有一些特性，是不是能够抽象出一套抽象的指导方法来做动态规划问题？
在《labuladong 的算法小抄》中，已经为你全部总结好了这些核心框架，并且直接集中放到了开篇第一章，后续章节精选了八十道力扣算法题，手把手教你如何运用算法框架去解决实际算法问题。
本书专攻算法刷题，训练算法思维，应对算法笔试。
本书作者付东来，labuladong的作者，江湖人称Offer收割机，有着多年的刷题经验，有着他的经验加持，相信把这本书刷完，你也可以培养出框架思维!
举例说明！！！
在《labuladong的算法小抄》“动态规划解题套路框架”章节中，会讲到简单的凑零钱问题，暴力解法就是遍历一棵 N 叉树：
1defcoinChange(coins: List[int], amount: int):
2
3defdp(n):
4ifn == 0: return0
5ifn < 0: return-1
6
7res = float( 'INF')
8forcoin incoins:
9subproblem = dp(n - coin)
10# 子问题无解，跳过
11ifsubproblem == -1: continue
12res = min(res, 1+ subproblem)
13returnres ifres != float( 'INF') else-1
14
15returndp(amount)
这么多代码看不懂怎么办？直接提取框架，这样就能看出核心思路了，这就是遍历 N叉树的框架：
1defdp(n):
2forcoin incoins:
3dp(n - coin)
其实很多动态规划问题就是在遍历一棵树，你如果对树的遍历操作烂熟于心，那么起码知道怎么把思路转化成代码，也知道如何提取别人解法的核心思路。
再看看回溯算法，在《labuladong的算法小抄》“ 回溯算法解题套路框架”中会直接告诉你，回溯算法就是一个 N 叉树的前序 + 后序遍历问题，没有例外。比如，排列组合问题、经典的回溯问题，主要代码如下：
1voidbacktrack( int[] nums, LinkedList
2if(track.size == nums.length) {
3res. add( newLinkedList(track));
4return;
5}
6
7for( inti = 0; i < nums.length; i++) {
8if(track.contains(nums[i]))
9continue;
10track. add(nums[i]);
11// 进入下一层决策树
12backtrack(nums, track);
13track.removeLast;
14}
15
16/* 提取 N叉树遍历框架 */
17voidbacktrack( int[] nums, LinkedList
18for( inti = 0; i < nums.length; i++) {
19backtrack(nums, track);
20}
N 叉树的遍历框架，找出来了吧。你说，树这种结构重不重要？
综上所述，对于畏惧算法或者刷题很多但依然感觉不得要领的朋友来说，可以先刷树的相关题目，试着从框架看问题，而不要纠结于细节。
所谓纠结细节，就比如纠结 i 到底应该加到 n 还是加到 n - 1 ，这个数组的大小到底应该开成 n 还是 n + 1 ？
从框架看问题，就是像我们这样基于框架进行抽取和扩展，既可以在看别人解法时快速理解核心逻辑，也有助于我们找到自己写解法时的思路方向。
当然，如果细节出错，你将得不到正确的答案，但是只要有框架，再错也错不到哪去，因为你的方向是对的。但是，你要是心中没有框架，那么根本无法解题，给你答案，也不能意识到这就是树的遍历问题。
框架思维是很重要的，有时候按照流程写出解法，说实话我自己都不知道为啥是对的，反正它就是对了……
这就是框架的力量，能够保证你在思路不那么清晰的时候，依然写出正确的程序。
当然最重要的还是为众多大佬节省刷题时间提高刷题效率，毕竟您也不想因为准备面试而天天一道一道的刷算法题对吧？
[赠书福利]
AI科技评论本次联合【博文视点】为大家带来15本“ 《labuladong 的算法小抄》”正版新书。
在本文留言区留言，欢迎大家畅所欲言，谈一谈你刷算法的故事，或你对2020的总结或者是对2021年的规划和心愿，甚至可以是新的一年对AI科技评论的建议和期待，有哪些喜欢看的报道，还希望看到什么样的报道？
AI 科技评论将会在留言区选出 15名读者，每人送出《labuladong 的算法小抄》一本。
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