算法面试可能是微软搞出来的面试方法，现在很多公司都在效仿，而且我们的程序员也乐于解算法题，我个人以为，这是应试教育的毒瘤！我在《再谈“我是怎么招程序员”》中比较保守地说过，“问难的算法题并没有错，错的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。”，今天，我想加强一下这个观点——我反对纯算法题面试！（注意，我说的是纯算法题）
我再次引用我以前的一个观点——
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。
好了，让我们来看一个示例（这个示例是昨天在**上的一个讨论），这个题是——“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——find2ndlen)，就好像你不会设计出dehdad;这样的接口，而是设计一个dey);的接口，而把baghdad当成参数传进去！所以，你应该是声明一个叫findktlen,intkth)，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find，因为这两个函数名的业务意义很清楚了，不像find2nd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——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findkt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。（顺序的处理很容易进行各种处理）
3）代码变得清晰，易懂，易维护！（学院派的和l一样的近似o(n)复杂度的算法没人敢动）
可能的争论你一定会和我争论，
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
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