为什么有人说弄懂了《算法导论》的 90%，就超越了 90%的程序员？

这话说得确实有些夸张的成分，但背后却藏着不少道理。它不是说你读完了《算法导论》的绝大部分内容，就能立刻摇身一变成为业界顶尖的开发者，而是强调了这本书所蕴含的思维方式和核心知识体系对程序员能力提升的巨大影响。

咱们不妨一层一层地拆解开来聊聊，为什么人们会有这样的说法：

1. 《算法导论》是什么样的存在？

首先要明白，《算法导论》（Introduction to Algorithms）这本书，一般大家会称呼它为“CLRS”（作者的姓氏缩写）。它被誉为计算机科学领域的“圣经”之一，内容非常扎实、严谨，而且体系完整。它讲解的不是某个特定语言的语法，也不是某个框架的使用技巧，而是计算机科学最基础、最核心的那些思想和方法：

数据结构：如何组织和存储数据，例如链表、栈、队列、树（二叉树、AVL树、红黑树、B树）、图、堆等。
算法设计与分析：如何设计高效的算法来解决问题，以及如何衡量算法的优劣（时间复杂度和空间复杂度），例如分治法、动态规划、贪心算法、回溯法等等。
排序与查找：这是算法中最基础也最重要的部分，如快速排序、归并排序、堆排序，以及二分查找等。
图论：图的遍历（DFS、BFS）、最短路径算法（Dijkstra、FloydWarshall）、最小生成树（Prim、Kruskal）等。
数学基础：很多算法的分析都离不开数学，书中会涉及一些概率、组合数学、数论等知识。

2. 为什么说“弄懂了 90%”这么有分量？

这里的“弄懂了 90%”并非指字面上的阅读进度，而是指掌握了书中核心的思想和方法论，并能在实际中应用。那么，这些核心内容为什么能带来如此大的“溢价”呢？

底层逻辑的塑造：现代软件开发，无论你用的是什么框架、什么语言，最终都是在机器上运行的。而算法和数据结构，就是程序运行效率的“幕后推手”。理解了它们，你就更清楚自己的代码在底层是如何工作的，为什么会快或慢，如何才能优化。这就像学厨师，掌握了基本的刀工、火候，你就能做出一道道好菜，而不是只会照着食谱操作某一个特定的菜品。
解决问题的通用框架：《算法导论》提供了一套解决问题的“工具箱”和“思考框架”。当你遇到一个新问题时，你不再是茫然无措，而是会下意识地去思考：这个问题适合用哪种数据结构？可以用哪种算法来解决？如何分析它的复杂度？这种结构化的思维模式是大多数只关注“如何用某个框架实现功能”的程序员所欠缺的。
高效率与低效率的鸿沟：在很多场景下，一个精心设计的算法可以比一个“暴力穷举”的算法快上百倍甚至千倍。尤其是在处理大规模数据、高并发请求时，算法的优劣直接决定了系统的生死存亡。一个掌握了高效算法的程序员，能写出性能更优、资源消耗更低的程序，这本身就是一种巨大的竞争力。
面试的“敲门砖”：很多大型科技公司的技术面试，都会考察候选人的算法和数据结构知识。这是因为这些公司需要的是能够解决复杂技术问题的工程师，而算法能力是衡量这种能力的重要标准。如果你对《算法导论》中的核心内容有所掌握，你在面试中会比许多人更有底气，也更容易脱颖而出。
对其他知识的“触类旁通”：一旦你理解了数据结构和算法的核心原理，学习新的框架、新的语言、新的技术栈就会变得更容易。因为很多高级的技术，其底层原理都离不开这些基础概念。例如，理解了红黑树，你就能更容易理解 Java HashMap 的内部实现；理解了图算法，你就能更好地理解社交网络分析或者推荐系统。

3. 为何说“超越 90% 的程序员”？

这个比例虽然不严谨，但确实反映了一个现实：

大多数程序员更侧重“应用层”：很多人学习编程是为了快速实现功能，他们会花大量时间学习特定的编程语言、框架和工具。他们更像是“使用工具的人”，能熟练地把现有的积木搭出房子。
少数程序员深挖“底层逻辑”：而那些深入学习算法和数据结构的人，是在学习“制造积木”的原理，甚至是“如何设计积木的形状和材质”的原理。他们能从更底层的角度理解问题，并创造出更优的解决方案。
思维方式的根本差异：掌握了《算法导论》中的精髓，你就拥有了一种“计算思维”。你会倾向于将问题抽象化、模型化，然后找到最优的计算路径。这种思维方式，是你在面对复杂系统设计、性能瓶颈分析、甚至是新的技术难题时，能够脱颖而出的关键。

打个比方：

想象一下，在修一条高速公路。

大部分程序员（90%）知道如何开挖掘机、铺沥青、划标线，他们能按时按质完成大部分的施工任务，并且熟练使用各种施工工具和机械。
而那些“弄懂了《算法导论》的 90%”的程序员，他们不仅知道如何施工，还明白为什么需要特定的路基结构、为什么选择某种材料能承受更大的压力、如何设计更科学的曲线才能减少车辆的阻力、如何用最少的资源（人力、材料）来完成工程。他们可能还需要懂一些力学、土木工程的原理（对应算法的数学分析），但他们能够做出更高瞻远瞩的设计，解决更棘手的技术难题。

当然，我们也要客观地说：

“90%”是相对概念：这个比例不是绝对的，取决于你如何定义“程序员”和“弄懂”。在一些高度专业化的领域，可能大部分从业者都有扎实的算法基础。
光有理论不够：光把书读懂了，不去实践，那也只是纸上谈兵。算法能力的提升需要大量的练习和实际项目的检验。
其他能力同样重要：编程能力是多方面的，除了算法，还需要良好的沟通能力、系统设计能力、代码可读性、软件工程实践等等。算法只是其中非常重要的一部分。

总结一下：

说“弄懂了《算法导论》的 90% 就超越了 90% 的程序员”，并非夸大其词，而是强调了算法和数据结构作为计算机科学基石的重要性。它代表了一种更深入的、更底层的、更具通用性的技术思维。掌握了这部分知识，你就能从“使用工具”的层面，跃升到“理解原理、创造工具”的层面，从而在解决复杂问题、优化性能、面试和职业发展上获得显著的优势。这是一种对程序员“深度”和“核心竞争力”的认可。

网友意见

你把前三章弄懂个六七成，就能超越95%的程序员……

不是说这书多难，而是说很多人不了解程序员这行业低水平者占比率有多高。就像去年总理说中国有6亿人月收入不到1000，让很多声称北上广月入两万不如狗的人瞠目结舌。

很多半路出家甚至大学计算机专业出身、干了好几年的程序员，这辈子仅有的认真学技术的经历也就是培训班的三个月（科班四年学了个寂寞最后还得去培训班的情况太常见了）之后就是百度CSDN复制粘贴代码了。

学算法是不可能的，这辈子都不会学算法。用现成的库不香吗？效率低就换一个，最后粘在一起勉强能用就行。反正熬两三年当个主管或转产品或售前，这辈子就再也不会写一行代码了。混不上去的话，宁可转行也不会再浪费时间深造的。

没法子，这是国内现状，既然绝大多数IT企业成功靠的都不是技术超越同行，而是玩金融、骗投资、搞垄断、拼销售、拉关系，那轻视技术就是个普遍现象。愿意提高自己算法能力并真正得到重视的也只是几个技术小圈子，而非广大程序员群体。

至于算法导论这本书么，其实跟大多数公认优秀的技术书籍一样，不是什么武林秘籍，咬着牙反复读几遍就能脱胎换骨。建议初读时跳过太艰深啃不动的细节，多尝试理解一些概念和算法本身要解决的问题，日后遇到刷不懂的算法题或者实际项目中的难点，不妨回来当工具书参考一下，很可能就恍然大悟茅塞顿开了。

别说算法导论了，当你工作几年就会明白，，以下几个任何一个都可以超过90%程序员：

1.把事情想明白，说清楚，跟别人商量好

2.写代码，注意边界条件和编码规范，写单测，基本做到无bug提测

3.工作中做好计划和进度跟踪，沟通和汇报，不把问题遗留到变成事故

4.思考和分析，如何优化目前的工作流程，引入工具和方法，提升生产效率

5.把自己工作中用到的技术用熟，搞清楚原理，优点短处，适用场景