為什麼喜歡考演算法

1. 演算法工程師是青春飯嗎以後的發展路線是怎樣的

演算法工程師不是青春飯。

在入職的年齡中，演算法工程師的入職年份越多，就有越多的公司要你。由於演算法工程師對於知識結構的要求比較豐富，同時演算法工程師崗位主要以研發為主，需要從業者具備一定的創新能力，所以要想從事演算法工程師崗位往往需要讀一下研究生，目前不少大型科技企業對於演算法工程師的相關崗位也有一定的學歷要求。

提到人工智慧，就不得不提人工智慧領域最炙手可熱的演算法工程師。演算法即一系列解決問題的清晰指令，演算法工程師就是利用演算法處理事物的人。演算法工程師主要根據業務進行細分，常見的有廣告演算法工程師、推薦演算法工程師、圖像演算法工程師等等。

但作為熱門領域和人才供不應求的人工智慧，開出的薪資依舊讓人羨慕眼紅。獵頭Jony表示「人工智慧科班出身的博士，50萬年薪僅僅是起步價，優秀的開到80萬、100萬都不一定能搶到。」

2. 面試筆試中讓設計一種演算法，是不是必須要寫出代碼來啊

一般面試考演算法會考察你幾個方面
1. 如果考官覺得你基礎知識不錯，考演算法一般就是看你對一些常見知道的熟練程度，是否會靈活運用。就是看你有沒有解決一個新問題的能力。一般偽代碼說想法就行，一般會較難的問題。
2. 若覺得你的基礎知識不行，可能目的就是探查你有沒有基礎的代碼能力了。因為有很多人能說，但是不能寫，哈哈。
3. 有些公司一定要求是要寫代碼的。或者有一些考官是這種風格的。但是寫的話多半都是簡單的，所以有機會多熟悉一下，基本的像排序，冒泡，快排什麼的啦。

3. 演算法為什麼重要

第一，演算法實際上不能孤立理解。演算法必須和數據、產品一起來理解。演算法的出現，實際上背後隱藏著人們閱讀行為的「數據化」。我們知道，閱讀是一種私密的行為，閱讀的行為是人們建立精神世界的支柱。那麼問題來了，我們使用產品，我們必須上傳數據。當每個人的閱讀都變為數據，實際上意味著每個人的愛好都能夠被迅速的存儲（你也可以被理解為監視）。而演算法則使得機器能夠最有效率的對人們的愛好和行為進行判斷和分析。從用戶上看，這即是方便，也是隱私的暴露。而對於商業來看，當數據和演算法達到一定水平之後，判斷人們的愛好和規律，進而製作廣告，推出吸引人的媒介產品就成了輕而易舉的事情。可以說未來的數據就是最核心，最重要的資源。

第二，演算法意味著預測，意味著在人們的意識之外，發現他還沒有找到的需求。這是很有意思的。它超出了人們的想像，機器比我們更加了解我們自己。從媒介產品角度來說，這非常有意思，傳播的生產模式可能改變了，反饋滯後的問題也會解決。而從更長遠的角度看，了解閱讀數據只是第一步，下一步可能是更加深層次的愛好，甚至是更底層的行為和思考。但從這個方面來，演算法不是人工智慧，但他意味著人工智慧。它是一個關鍵的入口，從這個地方開始，人們可以藉助機器的力量對自己的行為進行矯正，人的感性思維能力和數據得出的科學結論開始融合了，這是人走向人機合一的第一步。但反過來，我們也需要警惕，演算法的這種功能是不是掌握在社會的良性力量手裡？如果資本或者其他利益集團掌握了演算法和數據資源，是否會對社會控制又多一層牢不可破的枷鎖，一個反烏托邦的社會可能會到來。

第三，不要忘記了演算法的迭代。演算法的妙處在於它是自我成長的。人的迭代是有限的，因為人的思維模式是固定的，學習能力在成年後隨著時間遞減。但是演算法，就像Alphago的棋術，幾年內就漲了幾個量級。這是因為隨著人們使用，給予越來越多的反饋，演算法會越來越精確，發展到人們難以想像的地步，因為演算法是機器學習得出的，人們也越來越不知道演算法背後究竟是什麼東西。可以說，這是其他任何模式都無法做到的。他不知道這背後到底是什麼。

所以總的來說一句話，演算法是很有意思也很有價值的一個熱點。我們要答這個熱點，可以用到的理論既要包括新媒體、人工智慧的相關理論包括一些我們已經說到的如信息繭房、知識溝之類的問題，也要從反面用到傳播政治經濟學（考慮演算法和數據資源的所有權）、全景監視（演算法意味著對人們徹底的監視）。這樣我們答題會比較有深度，也比較完整。

4. 演算法分析的目的是什麼

回答如下：

目的是評價演算法的效率，通過評價可以選用更加好更加適合的演算法來完成。