既然要备战面试中的算法，那么首要前提当然是得知道需要准备哪些算法，即凡事得先知道what，然后再考虑how。
一般来说，笔试面试中常考的知识点有：
- 数据结构：字符串、链表、数组、堆、哈希表、树（Trie树、后缀树、红黑树、B树、R树）、图（遍历：BFS、DFS、Dijkstra）；
- 算法：基于各个数据结构的查找（二分、二叉树）、排序、遍历，分治、递归、回溯，贪心算法、动态规划、海量数据，外加字符串匹配和资源调优；
- 数学：排列组合概率；
- 操作系统、网络协议、数据库等等。
学习一个算法，先知其解决什么，后知其解决策略，最后了解彼此之间的联系。如图算法中，①广搜：一层一层往外遍历，寻找最短路径，策略：队列，②最小生成树：最小代价连接所有点，策略：贪心（Prim：贪心+权重队列），③Dijkstra：寻找单源最短路径，策略：贪心+非负权重队列，④Floyd：多结点对的最短路径，策略：动态规划。
而贪心和动态规划之间的联系是，贪心：最优子结构+局部最优，动态规划：最优独立重叠子结构+全局最优，数组+链表=Hash表。此外，你还可以放空自己，不知道任何算法，去尝试解决一个个问题，后发现，原来解决某某问题的方法就是某某算法。
知道了what、和how，最后就是按部就班一步一个脚印学习之：to do。
那么，对于立志进一线互联网公司，同时不满足于一辈子干纯业务应用开发，希望在后端做点事情的同学来说，备战面试中的算法，分为哪几个步骤呢？如下：
首先你得确保你已掌握好一门编程语言：
- C的话，推荐Dennis M. Ritchie & Brian W. Kernighan合著的《C程序设计语言》，和《C和指针》；
- C++ 则推荐《C++ Primer》，《深度探索C++对象模型》，《Effective C++》；
- Java推荐《Thinking in Java》，《Core Java》，《Effictive Java》，《深入理解Java虚拟机》。
掌握一门语言并不容易，不是翻完一两本书即可了事，语言的细枝末节需要在平日不断的编程练习中加以熟练。
我从2010年起开始整理微软面试100题系列，见过的题目不可谓不多，但不管题目怎般变化，依然是那些常见的题型和考察点，当然，不考察任何知识点，纯粹考察编程能力的题目也屡见不鲜。故不管千变万化，始终不离两点：①看你基本知识点的掌握情况；②编程基本功。
而当你看了一遍微软面试100题之后(不要求做完)，你自会意识到：数据结构和算法在笔试面试中的重要性。
例如你会发现解决面试编程题几种常用思路，就是活用数据结构+算法：
- 分治，分而治之，然后归并；
- 空间换时间，如活用hashtable；
- 巧用数据结构，如堆代替数组；
- 能排序，考虑排序，比如前后两个指针往中间扫，若已经排好序，想想有无必要二分；
- 不能排序，考虑动态规划，如 01背包问题，每一步都在决策；
- 细节处理，注意边界条件。
如果学数据结构，可以看我们在大学里学的任一本数据结构教材都行，如果你觉得实在不够上档次，那么可以再看看《STL源码剖析》。
然后，你会发现：大部分的面试题都在围绕一个点：基于各种数据结构上的增删改查。如字符串的查找翻转，链表的查找遍历合并删除，树和图的查找遍历，后来为了更好的查找，我们想到了排序，排序仍然不够，我们有了贪心、动态规划，再后来东西多了，于是有了海量数据处理，资源有限导致人们彼此竞争，出现了博弈组合概率。
《算法导论》上的前大部分的章节都在阐述一些经典常用的数据结构和典型算法（如二分查找，快速排序、Hash表），以及一些高级数据结构（诸如红黑树、B树），如果你已经学完了一本数据结构教材，那么建议你着重看贪心、动态规划、图论等内容，这3个议题每一个议题都大有题目可出。同时，熟悉常用算法的时间复杂度。
如果算法导论看不懂，你可以参看本博客。
-
如主要在国外找工作，推荐两个面试编程网站：一个是http://leetcode.com/ ，leetcode是国外一网站，它上面有不少编程题；另外一个是http://www.careercup.com/ ，而后这个网站的创始人写了本书，叫《careercup cracking coding interview》，最终这本英文书被图灵教育翻译出版为《程序员面试金典》。
-
若如果是国内找工作，则郑重推荐我编写的《程序员编程艺术》，有编程艺术博客版，以及在博客版本基础上精简优化的编程艺术github版。除此之外，还可看看《编程之美》，与《剑指offer》。
而不论是准备国内还是国外的海量数据处理面试题，此文必看：教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题。
此外，多看看优秀的开源代码，如nginx或redis，多做几个项目加以实践之，尽早实习（在一线互联网公司实习3个月可能胜过你自个黑灯瞎火摸爬滚打一年）。
当然，如果你是准备社招，且已经具备了上文所说的语言 & 数据结构 & 算法基础，可以直接跳到本第五步骤，开始刷leetcode或cc150或编程艺术系列。
学习最忌心浮气躁，急功近利，即便练习了算法，也不一定代表能万无一失通过笔试面试关，因为总体说来，在一般的笔试面试中，70%基础+ 30%coding能力(含算法)，故如果做到了上文中的5个步骤，还远远不够，最后，我推荐一份非算法的书单，以此为大家查漏补缺(不必全部看完，欢迎大家补充)：
- 《深入理解计算机系统》
- W.Richard Stevens著的《TCP/IP详解三卷》，《UNIX网络编程二卷》，《UNIX环境高级编程：第2版》，详见此豆瓣页面；
- 你如果要面机器学习一类的岗位，建议看看相关的算法（如支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）），及老老实实补补数学基础，包括微积分、线性代数、概率论与数理统计*（除了教材，推荐一本《数理统计学简史》）、矩阵论（推荐《矩阵分析与应用》）*等..
最后望大家循序渐进，踏实前进，若实在觉得算法 & 编程太难，转产品、运营、测试、运维、前端、设计都是不错的选择，因为虽然编程有趣，但不一定人人适合编程。