在校生为了面试，有必要强行记住一些复杂算法如红黑树、KMP等的实现吗？
我个人认为，“强行记住”的度需要把握好，目标不应该是死记硬背，而是理解和融会贯通。 纯粹的死记硬背，即便短期内能应付面试，长期来看对你的技术成长帮助有限，而且很容易在压力下出错。
咱们一步一步来聊聊为什么，以及怎么做才更有效。
一、 为什么要理解这些“复杂”算法？
不是所有面试都一定会问红黑树的插入删除操作，也不是所有项目都需要你亲自写 KMP。但这些算法之所以能成为经典，并且经常出现在面试题库里，背后是有原因的：
1. 考察基础的数据结构和算法功底：
红黑树 是一种自平衡二叉搜索树。它的出现是为了解决普通二叉搜索树在某些情况下（比如插入有序数据）退化成链表，导致查找效率下降的问题。理解红黑树，你就能明白为什么需要平衡，以及平衡的策略是什么。这背后涉及到对树形结构、查找、插入、删除操作的深刻理解，以及如何通过局部调整来保证整体性能。
KMP (KnuthMorrisPratt) 算法 是一种字符串匹配算法。它解决了朴素匹配算法中大量的重复扫描问题，通过预处理模式串，找出模式串的“前后缀公共部分”，从而在匹配失败时，能够准确地知道应该跳过多少个字符继续匹配，避免了不必要的比较。这考察的是你对匹配过程的优化，以及如何通过预处理来提高效率。
2. 体现解决问题的思路和工程思维：
面试官考察的不仅仅是你写代码的能力，更是你分析问题、设计解决方案、权衡利弊的能力。
比如，为什么选择红黑树而不是AVL树？ AVL树的平衡条件更严格，但插入删除的调整次数可能更多。红黑树牺牲了一点点严格的平衡，换来了更简化的调整过程，这是一种工程上的权衡。
KMP算法的 next 数组（或者叫失配表）是如何构建的？这个构建过程本身就是一个非常精巧的模式识别和状态转移问题，体现了动态规划的思想，以及如何把问题分解成子问题来解决。
3. 为更复杂的问题打基础：
很多高级的数据结构和算法，比如B+树（数据库索引常用）、Trie树（字典树）等，都与二叉搜索树或字符串处理有关。你对红黑树的理解，有助于你更快地掌握这些结构。
KMP的思想，比如“避免重复计算”、“利用历史信息优化当前计算”，在很多其他算法设计中都有体现。
4. “敲门砖”效应：
坦白说，很多公司（尤其是大厂）的初级岗位，算法和数据结构是筛选简历和候选人的重要指标。如果你在这方面完全没有准备，很可能连被面试的机会都没有。它们是进入某些公司和岗位的“敲门砖”。
二、 那么，“强行记住”的度在哪里？
这里的“强行记住”，我认为应该包含以下几个层次：
1. 核心思想和目的：
红黑树： 它的核心目的是保持二叉搜索树的平衡，以保证查找、插入、删除的时间复杂度都是 O(log n)。理解为什么需要平衡，平衡是为了解决什么问题。
KMP： 它的核心目的是高效地在文本中查找模式串，避免不必要的字符比较，将时间复杂度从 O(mn) 优化到 O(m+n)。理解它解决的是什么“痛点”。
2. 基本原理和构成：
红黑树： 知道它的“五条性质”是什么（节点颜色、根为红色、叶子为黑色、红节点子节点必黑、任何节点到叶子的简单路径上黑色节点数相同）。理解这些性质是如何共同作用来维持平衡的。知道它的插入和删除操作时，会发生什么：“变色”和“旋转”。
KMP： 知道它需要一个“next 数组”（或者叫失配表）。理解这个数组记录的是什么：当当前字符匹配失败时，模式串应该向右移动多少位。
3. 关键操作的逻辑（而非死记硬背代码）：
红黑树： 理解插入或删除一个节点后，可能破坏了哪些性质，以及如何通过局部调整（变色、左旋、右旋）来恢复这些性质。你不一定非要能凭空写出完整的插入删除代码，但你应该能解释清楚，比如“插入一个节点，如果它是红色，可能不会破坏平衡；但如果是黑色，可能导致路径黑色节点数不一致，这时候就需要考虑颜色调整或旋转了。” 并且能画出简单的旋转示意图，说明旋转是怎么改变树结构的。
KMP： 理解 KMP 的 next 数组是如何构建的。知道它是通过比较模式串自身的前缀和后缀来确定的。同样，不要求背诵代码，但要能解释：例如，对于模式串 "abab"，next 数组应该是 [0, 0, 1, 2]。这意味着当你在 "abab" 的第三个 'a' 匹配失败时，next[2] 是 1，表示应该让模式串整体后移一位，使得模式串的第一个 'a' 对准文本的当前位置，因为模式串的前缀 "a" 和后缀 "a" 是匹配的。
4. 应用场景和优缺点：
红黑树： 知道它在很多标准库（如 C++ STL 的 `map` 和 `set`，Java 的 `TreeMap` 和 `TreeSet`）中被广泛应用，因为它们需要有序性且性能有保证。知道它的时间复杂度是 O(log n)。
KMP： 知道它适用于文本编辑器中的查找功能、生物信息学中的 DNA 序列比对等场景。知道它的优点是效率高，避免了冗余比较。
三、 怎么做才能不是“强行记住”？
关键在于“理解”，以及“实践”。
1. 从“为什么”入手：
看视频讲解/阅读优质文章： 很多技术博主或在线课程都有非常生动的讲解，会通过图示、动画来展示算法的执行过程，这比直接看枯燥的代码注释要有效得多。例如，讲解红黑树时，一定会画出旋转和变色的过程。讲解KMP时，一定会用例子展示next数组如何工作。
对比学习： 拿红黑树和普通二叉搜索树比，拿KMP和朴素匹配算法比。对比它们在相同场景下的表现，你就能体会到它们为何重要。
2. 动手画图和模拟：
红黑树： 拿一个小例子，比如插入几个数字，然后手动根据红黑树的规则进行调整，画出每一步的变色和旋转。这个过程非常能加深你对算法逻辑的理解。
KMP： 拿一个文本和一个模式串，手动模拟 KMP 的匹配过程，特别是匹配失败时，如何根据 next 数组来移动模式串。
3. 理解核心逻辑，不执着于代码细节：
红黑树： 你不一定要记住所有节点的插入后可能出现的 8 种情况，但你要明白，插入一个节点，最坏情况下可能导致不平衡，而“变色”和“旋转”是解决不平衡的两种基本手段，并且它们是局部操作，不会破坏整个树的有序性。
KMP： 理解 next 数组是模式串自身的前后缀匹配信息。重点是理解 `next[i]` 的含义：当模式串的第 `i` 个字符（从 0 开始）匹配失败时，下一个要比较的模式串字符的索引是 `next[i]`。
4. 尝试自己实现（可选，但非常有益）：
如果你有时间和精力，尝试在纸上或IDE里自己实现一下红黑树的插入（哪怕只是一部分，比如遇到红色节点插入），或者 KMP 的 next 数组构建。实现的过程会暴露你理解上的盲点，让你在调试中真正掌握它。哪怕最后没实现出来，这个过程也是宝贵的。
注意： 对于很多校招面试，尤其是第一轮技术面，你可能不需要写出完整的、没有 bug 的红黑树代码。但如果你能清晰地描述出核心步骤和逻辑，并且知道怎么处理不平衡情况，就已经很不错了。
5. 关联实际应用：
思考一下，如果项目里有类似的需求，你会不会考虑用这些算法？为什么？什么情况下用，什么情况下不用？
比如，如果你的项目需要管理一个大量动态插入删除的数据集合，并且需要高效查找，那么基于红黑树的`map`或`set`就是一个不错的选择。
如果你的系统需要频繁地在大量文本中查找特定字符串，那么KMP或其变种（如BoyerMoore）就是需要考虑的。
总结一下：
有必要，但不是“强行背诵实现”。
目标： 理解这些算法的核心思想、解决的问题、基本原理、关键操作逻辑以及应用场景。
方式： 通过对比、画图、模拟、关联实际来加深理解，而不是死记硬背代码。
输出： 面试时，你能清晰地解释清楚算法的工作原理，能够描述出核心的逻辑和处理方式，甚至能分析其优缺点和适用场景，这就足够了。
如果你能做到以上这些，那你就已经成功地将这些“复杂”算法内化成了你解决问题的工具，而不是单纯的记忆负担。这比单纯的背代码更能让你在面试中脱颖而出，并且在未来的技术道路上走得更远。
记住，面试官想看到的是你的思考能力和解决问题的潜力，而不是你机械记忆的能力。把精力放在理解上，会让你事半功倍。
网友意见
quora上有道类似的问题，问的是如何才能增强数据结构和算法的能力，robert love(《Linux Kernel Development》的作者)的答案我认为写得非常好，其中也回答了题主的“是否需要背下来rbtree的实现”，链接在这里：Robert Love's answer to How do I strengthen my knowledge of data structures and algorithms?。简要翻译如下：
-----
现在的学生学习和理解数据结构的方法有问题。
数据结构的良好基础不是对每个数据结构都知道细节怎么实现，都背下来大O复杂度和摊销复杂度，当然知道这些非常好，只是你在工作中很少用到它们，你的职业生涯里几乎不可能让你实现一个红黑树的节点删除算法。但是！！你必须知道什么时候BST对于一个问题是个有效的解法。
所以，两个建议：
1. 可视化数据结构，把它画出来，在你的脑海中可视化，可以更好地帮助你直观地理解它。（推荐两个数据结构可视化网站：Data Structure Visualization 和 VisuAlgo - visualising data structures and algorithms through animation）
2. 学习什么时候以及如何将不同的数据结构运用到自己的代码里。忘掉细枝末节的东西，而更关注：什么时候需要hash？什么时候需要tree？什么时候最小化堆是正确的答案？
算法学习推荐：算法导论
算法具体实现书籍：Algorithms in C++， ALgorithms in Java
-----
robert的回答给了一个很好的思路，不仅在数据数据结构这门课上可以应用，也可以帮助在其它一些基础课的学习上，我谈一下自己的理解：
学习操作系统，需要理解为什么会有OS这个东西，如何没有OS会怎么样；OS提供给用户哪些抽象、它又是怎么管理硬件的；进程是怎么管理和调度的，死锁是怎么产生和解决的，内存是怎么管理，文件系统有什么用以及是如何实现的，最好再就一个具体的操作系统（比如xv6）研究这些原理是怎么应用的；而不是开机启动的详细步骤，当然你知道最好。
学习计算机组成原理，需要理解的是为什么在这个高级语言泛滥的时代我们还需要学习汇编，计算机是如何一步一步发展到如今这个组成结构的，为什么单周期实现的cpu效率不高，之后的流水线cpu是如何改进单周期的以及其设计中的挑战是什么，由流水线引发的hazard有哪些以及怎么处理，forwarding又是怎么实现；而不需要背下来每一级流水线寄存器是哪些，因为现代cpu实现一般都是15级以上的流水线stage，除非你是cpu设计者否则背了根本没用。
学习计算机体系结构，需要理解常用的并行方法，并知道每一种并行方法里的具体手段，比如instruction-level parallelism中，需要理解Instruction pipelining，Out-of-order execution，Register renaming，Speculative execution等技术到底干了什么达到改善的目的，知道这些的目的是为了帮助你在程序里合理地组织代码和数据来最好地发挥CPU功能，而不是为了让你设计一个新的CPU。另外，处理器设计中包括了许多工程实践中的很好的原则，学习它可以帮助你理解和解决别的领域的问题。
学习编译原理，需要理解的是一个编译器实现的几个步骤（词法分析、语法分析、语义分析、运行时环境、中间代码、代码生成、代码优化）以及一些关键算法。学词法分析你需要理解状态机、学语法分析你至少需要知道LL自顶向下和LR自底向上的算法，以及为什么需要把我们的程序转成抽象语法树。学运行时环境需要理解程序是怎么存储、装载和执行的。代码优化的时候需要知道最常见的优化方法。
学习计算机网络，需要理解的是整个全球互联网是怎么运作的以及5层模型（应用层、传输层、网络层、数据链路层、物理层）中上层和下层是怎么交互的。可能对大部分开发者有用的是应用层和传输层TCP/UDP的原理，重点是TCP原理的理解：为什么TCP是一个可靠协议？它为了“可靠”付出了什么代价？TCP为什么要握3次手而不是4次5次6次？为什么结束TCP连接需要4次挥手而不是5次6次？TCP的重传机制是怎么实现的？为什么要引入滑动窗口的概念？以及需要理解Congestion control的核心算法是怎样的。
学习数据库原理，重点不是让你知道sql怎么写，而是让你理解如何设计正确的schema，在这个过程中为了消除数据冗余、插入/删除/修改异常会逼着你理解那几种范式（1NF、2NF，3NF，BCNF），以及思考一个功能完整、效率高的数据库是怎么实现，重点是原理的学习，比如在学习transaction的ACID性质的时候，这四点分别代表什么意思，以及是怎么实现它们的？如何实现一个高效的数据库这个话题就太大了，不展开了。
总结一下，为了让自己更高效地学习这些课，介绍一个我一直在用的方法，就是在学习这些课的同时，不断地问自己，“这个设计/算法为什么是这样的，而不是那样的。如果让我来解决这个问题，我会怎么做”。
update：
大一大二计算机相关专业的新生很容易搞不清楚这些基础课程的关系，导致学得非常累。其实，这些基础课不是计算机领域这张大地图上零散的点，它们可以通过“抽象”来实现“分层”，“分层”的目的是让你更容易看清楚这些课的关系，我写过一个回答来解释这个事情：https://www.zhihu.com/question/19628851/answer/305960909，希望对初学者有帮助。
类似的话题
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有