我很不舒服地承認，2005 年我在微軟工作時，我不知道如何實作 BFS（廣度優先搜尋）。當時，我已經進入專業軟體工程職業生涯六年，並獲得了電腦科學碩士學位。
幾年後我仍然不知道這一點，有一天，在午餐時，有人提到他們之前面試過的候選人「甚至不知道如何找到圖中的最短路徑」。這讓我感覺很可怕——我知道我也做不到。幾秒鐘之內，我就從一個看似成功的微軟軟體工程師變成了一個冒名頂替者。這件事促使我提升了我的電腦科學基礎。
雖然我最終學習了 BFS，但我的例子表明，在軟體工程職業生涯中取得紮實的進步並不需要熟記演算法簡介（又稱 CLRS）。與二十年前相比，今天更是如此。如今，我們正在更高的抽象層次上工作。最常見的演算法，如二分搜尋，都包含在標準庫中，實現它們是浪費時間。
儘管如此，我還是敦促每個開發人員學習電腦科學的基礎知識。
為什麼要學習電腦科學基礎？
答案很簡單：學習電腦科學基礎可以促進你的職業生涯。方法如下。
您將很快了解不熟悉的系統。
一旦你學習了基本的演算法和資料結構，你就會發現它們無所不在。您將意識到 HTML 和 XML 文件是樹，鍵值儲存在概念上可以被視為哈希表，並且從單一消費者的角度來看，Kafka 主題是佇列。這是非常強大的，因為它可以讓您了解這些系統的行為和限制，即使您對它們了解不深。
當我第一次開始使用 git 時，我感到不知所措。我不明白它是如何運作的，這些命令也沒有多大意義。有一天，我在 YouTube 上又看了一篇 git 講解，其中提到 git 是一個 DAG（有向無環圖）。一夜之間，我成為了修復團隊成員儲存庫的 git 專家。
您將能夠解決具有挑戰性的問題。
軟體開發人員日常處理的大多數問題不需要先進的電腦科學知識。然而，偶爾會出現一個具有挑戰性的問題。這時了解演算法和資料結構會非常方便。我記得我在一個依賴圖問題上苦苦掙扎了幾天，當時我的同事指出，如果我應用拓撲排序，我可以快速解決它。
你會在面試程式設計方面做得更好。
許多面試，尤其是大型科技公司的面試，都包含程式設計問題。通常，這些問題可以使用一種標準演算法來解決。如果您熟悉他們，您將有更好的機會在這些面試中取得好成績。
如何保持技能與時俱進。
大多數技能都會隨著時間的推移而退化。演算法技能沒有什麼不同。即使您記得演算法或資料結構背後的想法，隨著時間的推移，細節也會變得模糊。這就是為什麼定期更新你的技能是有好處的。有很多方法可以做到這一點。我最喜歡的是定期參加Advent of Code活動。 Advent of Code 是 12 月的線上活動，直到聖誕節之前每天都會向您提出兩個問題。解決這些問題非常有趣，可以讓我提升演算法和解決問題的技能。但最好的部分是解決方案大線程——其他人發布解決方案的專用子版塊。一旦解決了當天的問題，我就會檢查這些線程。它們是我從未想到的驚人見解、非常規方法和程式設計技巧的寶庫，我從它們身上學到了很多。
圖片：https://cs.stackexchange.com/a/107190
原文出處：https://dev.to/moozzyk/computer-science-fundamentals-are-still-important-5h5i
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