谈反对纯算法题面试及面试中应如何考查程序员

&&&&&& 很多公司现在都在搞算法面试，这种面试方法大概是起源于微软，而程序员们似乎也比较喜欢与算法题打交道。在这里我想说，这种现象就是应试教育的后遗症。我曾经说过，问难的算法题并没有错，错的是很多面试官只是在肤浅甚至错误地理解着面试算法题的目的。我将在本文中进一步明确和加强我的观点：我反对纯算法题面试。

&&&&&& 能解算法题并不意味着这个人就有能力就能在工作中解决问题，你可以想想，小学奥数题可能比这些题更难，但并不意味着那些奥数能手就能解决实际问题。

&&&&&& 让我们来看一个示例，题目是——“找出无序数组中第2大的数”，几乎所有的人都用了o(n)的算法，我相信对于我们这些应试教育出来的人来说，不用排序用o(n)算法是很正常的事，连我都不由自主地认为o(n)算法是这个题的标准答案。我们太习惯于标准答案了，这是我国教育最悲哀的地方。（广义的洗脑就是让你的意识依赖于某个标准答案，然后通过给你标准答案让你不会思考而控制你）

&&&&&& 功能性需求分析

&&&&&& 试想，如果我们在实际工作中得到这样一个题 我们会怎么做？我一定会分析这个需求，因为我害怕需求未来会改变，今天你叫我找一个第2大的数，明天你找我找一个第4大的数，后天叫我找一个第100大的数，我不搞死了。需求变化是很正常的事。分析完这个需求后，我会很自然地去写找第k大数的算法——难度一下子就增大了。

&&&&&& 很多人会以为找第k大的需求是一种“过早扩展”的思路，不是这样的，我相信我们在实际编码中写过太多这样的程序了，你一定不会设计出这样的函数接口—— find2ndmaxnum(int* array, int len)，就好像你不会设计出 destroybaghdad(); 这样的接口，而是设计一个destorycity( city& ); 的接口，而把baghdad当成参数传进去！所以，你应该是声明一个叫findkthmaxnum(int* array, int len, int kth)，把2当成参数传进去。这是最基本的编程方法，用数学的话来说，叫代数！最简单的需求分析方法就是把需求翻译成函数名，然后看看是这个接口不是很二？！

&&&&&& （注：不要纠结于findmaxnum()或findminnum()，因为这两个函数名的业务意义很清楚了，不像find2ndmaxnum()那么二）

&&&&&& 非功能性需求分析

&&&&&&&性能之类的东西从来都是非功能性需求，对于算法题，我们太喜欢研究算法题的空间和时间复杂度了。我们希望做到空间和时间双丰收，这是算法学术界的风格。所以，习惯于标准答案的我们已经失去思考的能力，只会机械地思考算法之内的性能，而忽略了算法之外的性能。

&&&&&& 如果题目是——“从无序数组中找到第k个最大的数”，那么，我们一定会去思考用o(n)的线性算法找出第k个数。事实上，也有线性算法——stl中可以用nth_element求得类似的第n大的数，其利用快速排序的思想，从数组s中随机找出一个元素x，把数组分为两部分sa和sb。sa中的元素大于等于x，sb中元素小于x。这时有两种情况：1）sa中元素的个数小于k，则sb中的第k-|sa|个元素即为第k大数；2） sa中元素的个数大于等于k，则返回sa中的第k大数。时间复杂度近似为o(n)。

&&&&&& 搞学术的nuts们到了这一步一定会欢呼胜利！但是他们哪里能想得到性能的需求分析也是来源自业务的！

&&&&&& 我们一说性能，基本上是个人都会问，请求量有多大？如果我们的findkthmaxnum()的请求量是m次，那么你的这个每次都要o(n)复杂度的算法得到的效果就是o(n*m)，这一点，是书呆子式的学院派人永远想不到的。因为应试教育让我们不会从实际思考了。

&&&&&& 工程式的解法

&&&&&& 根据上面的需求分析，有软件工程经验的人的解法通常会这样：

&&&&&& 1）把数组排序，从大到小。

&&&&&&&2）于是你要第k大的数，就直接访问 array[k]。

&&&&&& 排序只需要一次，o(n*log(n))，然后，接下来的m次对findkthmaxnum()的调用全是o(1)的，整体复杂度反而成了线性的。

&&&&&&&其实，上述的还不是工程式的最好的解法，因为，在业务中，那数组中的数据可能会是会变化的，所以，如果是用数组排序的话，有数据的改动会让我重新排序，这个太耗性能了，如果实际情况中会有很多的插入或删除操作，那么可以考虑使用b+树。

&&&&&& 工程式的解法有以下特点：

&&&&&& 1）很方便扩展，因为数据排好序了，你还可以方便地支持各种需求，如从第k1大到k2大的数据（那些学院派写出来的代码在拿到这个需求时又开始挠头苦想了）

&&&&&& 2）规整的数据会简化整体的算法复杂度，从而整体性能会更好。（公欲善其事，必先利其器）

&&&&&& 3）代码变得清晰，易懂，易维护！（学院派的和stl一样的近似o(n)复杂度的算法没人敢动）

&&&&&& 可能存在的不同看法

&&&&&& 你可能会和我有以下争论，

&&&&&& 如果程序员做这个算法题用排序的方式，他一定不会像你想那么多。是的，你说得对。但是我想说，很多时候，我们直觉地思考，恰恰是正确的路。因为“排序”这个思路符合人类大脑处理问题的方式，而使用学院派的方式是反大脑直觉的。反大脑直觉的，通常意味着晦涩难懂，维护成本上升。

&&&&&&&就是一道面试题，我就是想测试一下你的算法技能，这也扯太多了。没问题，不过，我们要清楚我们是在招什么人？是一个只会写算法的人，还是一个会做软件的人？这个只有你自己最清楚。

&&&&&& 这个算法题太容易诱导到学院派的思路了。是的这道“找出第k大的数”，其实可以变换为更为业务一点的题目——“我要和别的商户竞价，我想排在所有竞争对手报价的第k名，请写一个程序，我输入k，和一个商品名，系统告诉我应该订多少价？（商家的所有商品的报价在一数组中）”——业务分析，整体性能，算法，数据结构，增加需求让应聘者重构，这一个问题就全考了。

&&&&&& 你是不是在说算法不重要，不用学？千万别这样理解我，搞得好像如果面试不面，我就可以不学。算法很重要，算法题能锻炼我们的思维，而且也有很多实际用处。我这篇文章不是让大家不要去学算法，这是完全错误的，我是让大家带着业务问题去使用算法。问你业务问题，一样会问到算法题上来。

&&&&&& 看过这上面的分析，我相信你明白我为什么反对纯算法题面试了。原因就是纯算法题的面试根本不能反应一个程序的综合素质！

&&&&&& 应该如何考量程序员

&&&&&& 那么，在面试中，我们应该要考量程序员的那些综合素质呢？我以为有下面这些东西：

&&&&&&&1、会不会做需求分析？怎么理解问题的？&
&&&&&&&2、解决问题的思路是什么？想法如何？
&&&&&& 3、会不会对基础的算法和数据结构灵活运用？

&&&&&& 另外，我们知道，对于软件开发来说，在工程上，难是的下面是这些挑战：

&&&&&& 1、软件的维护成本远远大于软件的开发成本。
&&&&&& 2、软件的质量变得越来越重要，所以，测试工作也变得越来越重要。&
&&&&&& 3、软件的需求总是在变的，软件的需求总是一点一点往上加的。
&&&&&& 4、程序中大量的代码都是在处理一些错误的或是不正常的流程。&

&&&&&& 所以，对于编程能力上，我们应该主要考量程序员的如下能力：

&&&&&&&1、设计是否满足对需求的理解，并可以应对可能出现的需求变化。&
&&&&&& 2、程序是否易读，易维护？
&&&&&& 3、重构代码的能力如何？
&&&&&& 4、会不会测试自己写好的程序？

&&&&&& 所以，这段时间，我越来越倾向于问应聘者一些有业务意义的题，而且应增加或更改需求来看程序员的重构代码的能力，写完程序后，让应聘者设计测试案例。

&&&&&&&比如：解析加减乘除表达式，字符串转数字，洗牌程序，口令生成器，通过ip地址找地点，英汉词典双向检索……

&&&&&& 总之，我反对纯算法题面试！

来自：酷壳 – coolshell.cn