“演算法都是封裝好的，學了有什麼用？”，這是幾年前一個試用期員工問我的問題。

他有一年工作經驗，基礎一般跟過幾個專案，屬於可以幹活的人。來了以後就問我，要快速提升應該學什麼。面試的時候覺得他演算法功底不太好，就推薦他把演算法好好學一學。結果他反問：“演算法都是封裝好的，學了有什麼用？”。

一直認為演算法是程式設計的基礎，學好演算法是毫無疑問的事情。就好像學寫字就要把橫豎撇捺學好一樣，但被人問起來，發現自己確實沒有好好思考過這個問題。

還沒過試用期，他就自己離職了。他說想做底層開發，而我分配給他的任務都是簡單的應用邏輯，覺得沒成長。

1級的玩家技術好可以打2級的怪，但要打100級的Boss恐怕會死得很慘。沒有哪個公司會冒這樣的風險讓演算法都不懂的新人開發底層模組。

故事講完了，那麼學演算法到底有什麼用呢？除了演算法，其實我還被問過：

我不寫編譯器，學編譯原理有什麼用？

我不做計算機，學計算機組成原理有什麼用？

我不寫作業系統，學作業系統有什麼用？

總結來說就是：基礎知識（原理），工作中用不上，學了是不是浪費時間？

磨刀到底誤不誤砍柴工？這個問題其實很難講清楚，但我還是嘗試講幾點。

1. 知識的普適性

所謂普適性，或者說通用性，是指一項知識到了其他領域是否適用。

我們學了加減乘除，物理能用上，化學能用上，生物也能用上，所以加減乘除具有很強的普適性。

學美術的同學，與其學“手的100種畫法”，不如研究一下解剖和骨骼結構，因為掌握了這個可以隨意畫1000種手，所以手的100種畫法這個知識不具有普適性，但骨骼結構有。

學程式設計的同學，學各種時髦技術，各種框架API，流行技術框架每幾年換一次，就得重新學，那之前學的到底是有用還是沒用呢？這些知識具有普適性嗎？

基礎知識和原理，雖然很少會直接用到，但它們有強大的普適性，無論做哪個領域的開發歸根結底都繞不開那些基礎。

2. 成熟的、可借鑑的方案

很少有人能從0到1發明新的東西，所謂的創新通常是站在巨人的肩膀上，從1到1.1做了一些改進。我們寫的程式碼、解決問題的方案有多少是自己發明的？

基礎知識和原理，包含了大量經典問題的解決方案和思維框架，越是做底層開發，越是能理解這一點。資源管理、記憶體管理、執行緒排程，不學一學作業系統能玩得轉這些開發？靠自己的腦子可以想得出完善的方案？

3. 解決疑難問題

面試過幾個號稱主程的，用xxxx庫為公司搭建了網路框架，認為自己精通網路開發。問他如何處理粘包問題，他：“什麼粘包”。我想他們公司的專案可能活不過半年吧。

但凡要做一些基礎架構，不懂基礎知識將是致命傷。使用開源庫可以幫你快速完成工作，但若是出現開源庫未涉及的內容、或對庫理解不足導致出現bug，而程式設計師又不懂基礎原理，那就只能蒙圈了。

4. 造輪子

程式設計師都知道不要重複造輪子，使用穩定的庫肯定是比自己擼程式碼來得高效安全。越是低階程式設計師越不需要造輪子，他們大多寫應用層邏輯，各種庫拿來用就行了。

當你級別越高，越是需要造輪子。公司需要積累自己的核心技術、別人的輪子不適用與自己專案的場景等等各種原因，你總是需要自己造輪子或改別人的輪子。你不懂基礎知識和原理造不了輪子？那公司找高手來造輪子，你去寫簡單的邏輯，當低階碼農就好了。

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