大家好,我是程序員魚皮。
算法,一直被認為是程序員的內功。
從大學課堂到面試準備,刷算法題幾乎是每個程序員的必經之路。
但到了 AI 時代,還有必要刷算法么?
我想這是很多學編程的朋友都好奇的問題,但網上很少有博主敢正面回答,畢竟這個話題太敏感了。。。
我自己作為一名程序員,大學刷了 1000 多道算法題,靠著題海戰術通過了大廠的算法面試拿到 offer;后來做編程知識博主、帶了很多學員備戰面試,再到現在專注 AI 編程知識分享。可以說從學生、到打工人、再到創業者,我親身經歷了從傳統程序員求職到 AI 編程的時代變遷。
基于這些經歷,今天認真聊聊我對這個問題的看法,文章有點長(整整 5000 多字),但我覺得值得你看完。
先疊個甲,以下純屬個人觀點,如有異議,歡迎評論區討論。
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先給結論
我認為,80% 的人不需要刷算法題,20% 的人需要刷算法,但優先級也很低。
這個比例是我根據二八法則做的一個粗略判斷。
具體為什么,且聽我后面慢慢分解。
我知道這個觀點聽起來有點顛覆,畢竟「算法是程序員的必修課」這句話我們已經聽了好多年了,很多人可能下意識覺得不刷算法就找不到工作。
但事實真的是這樣嗎?
為啥要刷算法?
在決定要不要刷算法之前,我覺得最重要的一件事是:先想清楚你刷算法的目的到底是什么?
很多人其實壓根兒沒想過這個問題!
大部分人刷算法只是因為大家都在刷、前輩說要刷、網上說不刷就找不到工作。
但你有沒有認真想過,你自己到底是為了什么要刷算法?
一般來說,刷算法無非就這么幾個目的:
找工作,應對面試中的算法題
考研,408 中的數據結構與算法相關內容要考
鍛煉自己的邏輯思維能力
用算法來優化項目代碼
純粹個人感興趣
其中 絕大多數同學刷算法就是為了好找工作,這也是刷算法題流行起來的直接原因。聽說面試要考算法,所以大家拼命刷。
但這個邏輯,放到今天還成立嗎?
為什么大多數人不用刷算法?
原因有三。
1、大部分公司面試不考算法
絕大部分程序員最終去的是中小公司、創業公司、傳統企業的技術部門。這些公司面試更看重的是 項目經驗和實際開發能力,算法題要么不考,要么就出一道簡單的走個過場。
要問為什么,因為這些公司招人就是 招能干活的,你能證明自己有項目經驗、上手就能寫業務代碼,算法答不出來也沒什么影響。我們自己公司招人的時候就完全不考算法,更看重候選人做過什么項目、解決過什么問題、有沒有學習新知識的主動性。
雖然大廠筆試和面試確實會考算法,但大廠的崗位在整個就業市場里占多大比例呢?
我帶過的很多學員,最后拿到 Offer 的關鍵從來不是算法刷了多少道,而是簡歷上有沒有拿得出手的項目、面試時能不能把項目講清楚。
而且通過學員的提問,我也能明顯感覺到時代在變。
兩年前大家問我最多的還是:算法怎么刷?LeetCode 刷到什么程度夠用?
現在問的基本都是 AI 編程和做項目相關的了。
2、算法的價值正在被 AI 替代
必須承認,學算法是有收益的,除了應付面試之外,工作中也能用得上。
比如我在騰訊工作的時候,就用過貪心算法、字典樹、布隆過濾器這些來優化業務代碼的性能,晉級答辯的時候也能擺一擺。
以前也有不少人覺得刷算法沒用,但那個年代如果你不學算法,可能根本想不到應該用什么方法來優化代碼,算法知識在工作中的實際應用場景還是不少的。
但如今,時代變了!
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現在 AI 編程工具的發展實在太快了。你把代碼丟給 Claude 或者 Cursor,說一句「幫我優化這段代碼的性能」,它能直接分析出瓶頸在哪、建議你用什么算法、甚至直接幫你改好。如果 AI 給你推薦了某種你不熟悉的算法方案,你完全可以現場讓 AI 給你講解,理解它的原理,然后用到項目里。
這就好比以前開車,你得自己判斷什么時候該換擋、該走哪條路線、遇到故障怎么排查。
現在呢?自動擋、車載導航、智能診斷全都幫你搞定了。
算法也是一樣的道理,以前得靠自己想,現在 AI 幫你想,你只需要能駕馭 AI、對它給出的方案做出判斷就夠了。
3、刷算法的性價比太低
前面我說了,學算法是有收益的。
但關鍵是花幾百個小時刷題,換來的收益值不值?
這就是個性價比的問題了。
很多同學花了幾個月的時間,在血與淚的掙扎中,刷了三四百道題。結果最后面試的時候,還是沒有遇到原題,面對新題目還是沒有思路。
而且就算你做出來了,算法題在整個面試評價中的權重也在下降。畢竟大多數公司要招的是能做項目的人,不是算法高手,面試官心里也清楚這一點。
有人會說:那刷算法不是還能鍛煉邏輯思維嗎?
確實!
但鍛煉邏輯思維的方式有很多,開發項目、做系統設計、寫技術方案,哪個不是在鍛煉思維?而且這些方式還能同時積累項目經驗,一舉兩得。
有些同學算法題刷的挺多,什么接雨水、手撕紅黑樹搞得很溜兒,但是在真實項目中根本用不到這些。算法題和實際開發之間有很大的鴻溝,刷題能力強不等于做項目能力強。
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對于大多數同學來說,與其花幾百個小時刷題,不如把時間花在做一個完整的項目上。項目能寫進簡歷、能在面試時聊上半小時、能體現你的工程能力和業務理解。畢竟你進公司就是要做項目的,算法題做完了就做完了。
而且在 AI 時代,能不能用好 AI、能不能做出判斷,遠比手寫算法重要得多。
雖然 LeetCode 上刷題的人并沒有明顯減少,但面試的風向已經變了。連很多做算法培訓的博主和機構,這兩年都開始轉型做 AI 方向了,這本身就已經能說明問題了。很多同學還是跟著前幾年學長學姐的建議在拼命刷算法,但那些建議放到今天未必還適用。
不是刷題沒用了,而是同樣的時間,有回報更高的投入方式。
哪些人還要刷算法?
雖然說了這么多不用刷算法的理由,但我并不是一刀切地否定算法。有些情況下,刷算法題還是很有必要的。
校招沖大廠
如果你的目標是字節、騰訊、阿里這些大廠,那算法這關是躲不掉的,目前大廠面試確實還在考算法題。
根據今年網上關于春招面經的統計,大廠算法面試高度集中在特定題目上,高頻考察 3 次以上的 100 道題就覆蓋了 80% 的面試考點。
其中,字節是最重視算法的,幾乎每輪面試都會考,還會追問時間復雜度和最優解。國外也類似,LeadDev 調查了 52 位科技巨頭的面試官,目前還沒有哪家公司完全取消算法題。
但你有沒有想過,為什么大廠這么愛考算法?
換位思考一下,假設你是面試官,每天要面好幾個人,本來工作就忙得要死,怎么快速篩選呢?
肯定是直接從網上找幾道經典算法題,往那一放,候選人能不能做出來一目了然,多省事兒。
而且算法好的同學,確實在編程思維和解決問題的能力上普遍更強。大廠招人,尤其是校招,看重的就是潛力。
算法題就是這樣一種高效的篩選工具。
有些天賦好的同學,看到題目就能想到該用什么算法;但更多人是做不到的,比如我,所以只能打題海戰術,勤能補拙。一遍不懂就再刷一遍,多刷幾遍總能記住,運氣好面試碰到原題直接美滋滋。
所以想進大廠的同學,不管你喜不喜歡算法,該刷還是得刷,這就是游戲規則。
除了刷題外,有兩件事一定要知道。
第一,大廠面試的重心已經在變了。 2026 年春招,螞蟻筆試 3 道題里已經必含 1 道 AI Coding 題,看看你能不能用 AI 工具解決實際問題。
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根據我們 面試鴨刷題網站 上的面經匯總,字節、百度、騰訊、華為、美團等大廠也開始在面試中加入 AI Coding 相關的考察,比如考你會不會用 AI 工具輔助開發、能不能做 AI 工程化。
放眼國外,變化更大。Meta 從 2025 年 10 月起直接允許候選人在面試中使用 GPT、Claude 等 AI 助手,考的已經是你怎么跟 AI 協作了,手寫算法的時代正在成為過去式。
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第二,刷算法的優先級不是最高的。 不管你要去大廠還是中小公司,求職的第一關都是簡歷。大多數同學并沒有特別亮眼的競賽經歷或名校背景,簡歷上能打動面試官的就是真實的項目經驗。沒有像樣的項目,投再多也石沉大海。
算法題是面試關要過的,但你連面試機會都沒有,刷再多算法題又有什么用呢?
所以項目永遠排在算法前面,這個優先級一定要搞清楚。
考研 408
考研 408 的數據結構科目占 45 分(滿分 150 分),是四大模塊里分值最高的。樹、圖、排序、查找這些算法知識點是必考的,而且綜合應用題占比接近一半,不是背背概念就能應付的,需要你真正理解算法原理才行。
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所以考研的同學確實需要學算法、多刷題。
但是要注意,408 考的是對算法原理的理解和分析能力,既考理論分析,也考算法設計題,需要你用偽代碼或 C 代碼手寫出算法實現。這跟 LeetCode 上追求 AC 的刷法還是有區別的,408 更看重你的思路是否正確、復雜度分析是否到位。
備考的時候建議以歷年真題為主,按題型歸類來練,高頻考點每年都會反復出現,把這些吃透就成功了一大半。
純感興趣
如果你是發自內心地喜歡算法,覺得解題的過程很有成就感,那當然可以刷。興趣驅動的學習永遠是最高效的。
不過我要強調一點:學算法和刷算法題是兩回事。
學算法是理解算法的思想、適用場景、時間復雜度,知道什么情況下該用什么算法來解決實際問題。這個能力非常有價值,尤其是在 AI 時代,AI 給你一個方案,你得能判斷好不好用、適不適合當前場景,這種判斷力什么時候都不會過時。
而刷算法題是在 LeetCode 上反復學套路、練手速、追求 AC。這樣做對面試有幫助,但你刷前 100 道題的時候進步最快,刷到后面,花的時間越來越多,提升卻越來越小,就是所謂的「邊際收益遞減」。
如果你想學算法,但又覺得刷題太枯燥,可以先看看網上一些輕松有趣的算法學習資源,比如動畫講解、可視化演示之類的。我自己也做了一個 算法導航網站,覆蓋了 10 多種數據結構和數十種經典算法,從排序查找到動態規劃、圖論,一站式學習。
指路:https://algo.codefather.cn
每個算法都配了動畫演示,你可以直觀地看到算法每一步是怎么運行的,理解它是什么、怎么用、有什么特點、什么時候該用,比對著代碼干想效率高很多。理解了原理之后,你完全可以把算法當成一個黑盒來用,不用再去死磕內部實現的每一個細節了。
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當然你也可以直接用 AI 來學算法,讓它給你生成 傻子都能看懂 的解釋、舉生活中的例子、甚至一步步帶你推導,效果也非常好。
對了,學算法對小朋友的思維啟蒙其實挺好的。鍛煉邏輯思維、培養解決問題的習慣,這些從小練起來,受益終身。以后我要是有了孩子,肯定也給他安排上,要么報個算法思維班,要么干脆自己開發個 AI 程序來教他。
咳咳,扯遠了……
比刷算法更重要的事
對大多數學編程、準備找工作的同學來說,從開始學到求職也就兩年左右的時間。時間有限,比起花在刷算法題上,不如把精力投入到回報更高的事情上。
1、學會 AI 編程
這是新時代程序員的第一課。
2026 年春招,字節、螞蟻、百度、騰訊、華為這些大廠面試已經開始考察 AI 編程能力了。你連 Claude Code、Copilot、Cursor 這些工具都沒用過,面試的時候怎么證明你能跟 AI 協作?
而且越來越多的公司在鼓勵使用 AI 編程。騰訊 25 年的研發大數據報告顯示,超 9 成工程師已經在使用 AI 編程,50% 的新增代碼由 AI 輔助生成。
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實際上很多團隊的比例比這還高,有些創業公司 90% 以上的代碼都是 AI 生成的了。連大廠內部都已經全面擁抱 AI 了,你覺得面試的時候會不看重這個能力嗎?
我從 23 年就開始分享 AI 編程了,積累了不少經驗,給大家分享一條 最短的速成路徑。
可以先看我免費開源的 快速入門,學會 Cursor、Claude Code 等主流 AI 編程工具的用法。
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然后跟著完整的 AI 編程實戰項目練手,比如我的 、、 等等。日常也可以看看教程里的「經驗技巧」和「產品變現」部分,說不定你做出來的 AI 工具還能賺到錢。
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萬能視頻下載總結器項目
能熟練運用 AI 編程實現自己的想法后,再去學習 AI 應用開發所需的各種工具、概念、技術棧,比如 RAG、微調等等,結合 AI 也能很輕松地把這些技術運用到你想做的項目中。
2、做出并上線項目
我經常跟大家說,找工作時,只有過了簡歷關,才有后面的事情。
如果沒有項目,簡歷上寫什么?
寫 LeetCode 刷了 500 道嗎?
面試官看到這個,只會覺得這是很多人都在做的事,不會加分。搞不好面試的時候還會專門出道難一點的算法題,看看你這 500 道到底刷出了什么水平。
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但如果你簡歷上有一個自己從零搭建并且上線了的項目,哪怕技術棧不復雜,面試官也能圍繞這個項目跟你交流,你怎么做技術選型?遇到了什么問題?怎么解決的?這些答的好都是加分項。
而且項目上線了,面試官直接就能體驗到,比簡歷上寫一堆干巴的描述可信得多。
尤其是現在有了 AI 編程工具,做項目的門檻比以前低了很多。以前一個人從零開始做一個完整的項目,可能要幾周甚至幾個月,現在借助 AI,效率能提升好幾倍。
門檻都降到這么低了,如果還不做個項目出來,是不是有點說不過去?
3、積累技術深度和業務理解
算法考的是「能不能解出這道題」,但工作中更重要的是「面對一個需求,你能不能選出最合適的技術方案」。
技術棧的深度、系統設計能力、對業務的理解,這些靠的是項目經驗和持續學習實踐,不是靠刷題能練出來的。
而且隨著 AI 越來越強,代碼執行層面的工作會越來越多地交給 AI,但審方案、做判斷、做決策這些事,短期內還是得靠人。你的技術積累越深,就越能判斷 AI 給的方案靠不靠譜,這才是 AI 時代真正重要的能力。
現在的大廠面試越來越愛考 AI 相關的面試題、系統設計和場景題了,權重比算法題還高。面試鴨 上有不少這方面的題目和題解,可以參考。
指路:https://mianshiya.com
雖然當初我自己刷了 1000 多道算法題,通過了大廠面試,我不否認刷題對我當年找工作的幫助。但那畢竟是幾年前的事了,那時候沒有 AI 編程工具、面試也不考 AI Coding,刷算法是不虧的。
時代變了,以前算法是程序員面試的硬通貨,現在它更像是一個加分項。如果你想找工作進大廠、或者目標公司明確考察算法的,該刷還是要刷,但要注意優先級,把項目和 AI 工具的學習排在前面。對于其他大部分同學,與其花幾百個小時在 LeetCode 上磨題,不如先學好 AI 編程,做個 AI 應用開發相關的項目。
未來,駕馭 AI 的能力會跟曾經的算法一樣重要,甚至更重要。
學算法本身是好事,理解算法思想、培養技術判斷力,這個能力什么時候都有價值。但「學算法」和「刷算法題」是兩碼事。學算法是目的,刷題只是手段之一。如果你把刷題本身當成了目的,刷了幾百道題卻不知道這些算法在實際場景中怎么用,那就是本末倒置了。
我是魚皮,持續分享 AI 編程干貨。覺得有用的話記得點贊收藏和關注~
也歡迎在評論區聊聊:如果你是面試官,你會考算法題嗎?
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