算法和数据结构（鉴于二者的关联，以下统称算法），对于程序员的重要性一直是个具有争议性的话题。有一些程序员内心对算法有着天然的排斥，面试当中一旦考察算法知识，会被不少程序员吐槽，但有部分公司又一直在坚持这种做法。我且以一个iOS程序员的视角，谈下自己粗浅的看法。
不懂算法并不妨碍成为一名iOS程序员，大家关心的是：掌握算法知识和成为一名优秀程序员之间的关系。在我看来，二者是非充分但必要的联系。至少适度的掌握算法知识是成为一名优秀程序员的必要前提，当然也包括iOS程序员。其重要性简单来说可以归为以下三点：
- 平常编写iOS代码虽然很少遇到算法层面的考量，不过一旦遭遇特定算法问题，没有算法基础会成为无法跨越的障碍。
- 算法有助于养成“程序员”思维，或者说“计算机”思维。这种思维方式和习惯对寻求编程问题的解决方案十分重要，让我们更加接近程序的真相。
- 算法能锻炼脑力，养成刨根问底的习惯。
我必须承认一点，算法并不是第一次遇见就能爱上的玩意，初次接触会好奇，深入了解会头疼。我和算法的初会到建立基础的算法知识体系花了不少时间，从入门到放弃而后再入门。
平常写代码，其实会时不时的遇到算法相关的问题，只不过可能被选择性的忽视或避开了。我可以举两个简单的例子：
例一：检查通讯录的变化并上传服务器
为了检测iOS系统通讯录的变化，每次收到改变通知的时候，我们需要将Device当中的通讯录取出来和Database当中的通讯录进行对比，确认是否有新的改变，有的同学会写出如下代码：
for (MyContact* deviceContact in deviceContacts) {
BOOL exists = false;
for (MyContact* dbContact in dbContacts) {
if ([deviceContact isEqual:dbContact] == true) {
exists = true;
}
}
if (exists == false) {
[dbContacts addObject:deviceContact];
}
}假设设备有1000+通讯录记录（并不少见），这两层的for就是1，000，000次循环，不经意间就埋了个性能问题的坑，如果了解如何计算时间复杂度，知道hash表，针对这种场景就能写出更优质的代码。无序集合，有序集合，哈希表查询元素的问题是算法当中基础的基础。哈希表查询元素的时间复杂度是我面试常问的问题。
例二：数据库建表时索引的用处
有些程序员没听过索引是什么，有些从前辈那里得知索引可以加快查询但对原理却不甚了解，掌握这些常用技巧背后的理论知识才能做到合理使用，比如为什么我们不对表的每一个field都建立索引呢？理解索引是通过「新建表」配合「B+树」来实现快速查询的，就能很好明白索引这项利器的优和劣。索引也是我面试时的必问问题之一。
算法同时还是个锻炼脑力的好方式，我之前的文章中介绍个一个小Tip可以保持每天脑力充沛：早上在进入工作状态之前解决一个小问题。算法问题是个不错的选择，算法都比较独立而且针对性强。比如排序算法当中的QuickSort算法，空闲的时候把思路重理一遍，甚至用代码敲出来，就像每天晚上做俯卧撑一样，对大脑的锻炼十分有效，下面一小段伪代码摘自WikiPedia的QuickSort介绍：
algorithm quicksort(A, lo, hi) is
if lo < hi then
p := partition(A, lo, hi)
quicksort(A, lo, p – 1)
quicksort(A, p + 1, hi)
algorithm partition(A, lo, hi) is
pivot := A[hi]
i := lo // place for swapping
for j := lo to hi – 1 do
if A[j] ≤ pivot then
swap A[i] with A[j]
i := i + 1
swap A[i] with A[hi]
return i虽然一共只有14行，你能一目了然的看清解决思路吗？尤其是partition函数，短短7行代码就描述了一段精妙的思路，程序员的乐趣不就在此嘛。