因為學算法和數據結構并不能直接帶來什么，不能馬上開發應用，不能馬上產生數據。
那算法和數據結構的意義是什么呢？
寫這個招聘的這家公司算是好公司，金融領域，有穩定業務穩定需求，產品質量非常高，切實解決了用戶需求。也就意味著，對于應聘者來說，這家公司會是議價強勢的一方。
所以因為這個公司還不錯，所以想招聘水平還不錯的人去解決問題，這樣才能保持公司的水平嘛。
雖然現場面試才是最重要的，但招聘信息還是多少能反映一點，最抽象的層面你需要具備什么，那算法和數據結構是一個比較抽象的層面，也就是說用人方普遍認為，有較高水平的應聘者，算法和數據結構是過關的。
其實直接看結論，這就是廢話。但是，認真想想，這個結論，掌握數據結構和算法真的被應聘者重視過嗎？
或者掌握數據結構和算法也是表象，背后更深的原因是什么呢？是掌握基礎知識的水平？是解決問題的能力？我覺得把這個想清楚很重要。
因為稍不留神，只是說：
哦，數據結構算法重要，那就瘋狂刷教科書，教學視頻。
再換成其他的：
哦，編程工資高，就趕快報培訓班。
哦，金融有意思，貌似股票比較容易接觸，直接買股票。
哦，房子過去瘋漲，房子就是一切，其他的都是屎。
最后的結論，對于應聘者來說，學數據結構和算法的意義就只是應付別人的要求。
然而，可惜的是，招聘方的出發點卻不是這樣。他們的出發點更可能是一個抽象的標準，表達什么意思呢？可能意思是：
哦，你看你掌握了數據結構和算法，說明你或多或少理解了計算機編程的一些精髓，只有在這個基礎上，才更可能高水平地解決實際問題。
當然這都是概率上的，并不絕對。
其實最終要達到的目標是什么呢？當然是能高水平地解決各種問題了，要盡量明確，我去解決你的問題，解決了給我回報，解決得好，給更多，如果解決不了，走人。
那么，在這個原則下，倒推掌握算法和數據結構對于應聘者的意義是什么：
重要的不是具體的知識點，什么鏈表，二叉樹，怎么反轉鏈表，怎么用前序，中序，后序遞歸地遍歷二叉樹。
重要的是用不斷在累加的知識，形成了什么技能，我自己或者和多少人一起，完成了什么作品，解決了啥問題，進一步這個問題可不可以普適更大更多的問題。
然后，此時此刻，招聘方你是什么性質的公司，你的需求是什么，我應聘方，我的大致可以帶給你什么，又有什么是需要之后進一步和公司一起去挑戰解決的。
或者說，學習算法和數據結構也好，學其他的也好，學習的意義不在于學習本身，在于實際問題的倒推出來的需求，因此要去學習些什么。
在這個結論下，我覺得最最重要的，就是學習本身其實只占50%的時間，剩下50%，還有很多重要的要做，理解對方的問題和需求，還有更多看似不那么有“思考含量”的工作，比如整理，復盤。
只可惜這樣的話，工作量就更多了，因為不單純了，要分心要串聯的事更多了。如果只是單純學習就行了，那多好啊。
這是一道坎。
