在各種各樣的算法實現、軟件包開源可用的當下，算法對于程序員而言還重要嗎？

如果你是幾十年前的程序員，那你一定精通于算法，并經常需要自己編寫算法。但在今天，算法已經變成了一種「商品」，從業者都在使用現成的軟件包和購買的算法。甚至有人提出這種觀點：「機器學習不需要數學，很多算法封裝好了，調個包就行」。

時代真的變了嗎？近日，一篇相關主題的文章在 Hacker News 網站引發討論。

以下是文章的主要內容：

我剛開始做軟件開發時，開發者必須自己實現大部分用到的算法。硬件供應商會提供一些庫，但是當時整體的開發氛圍就是自己編寫算法（除了技術性較強且復雜的數學函數）。

開發者大多都會閱讀高德納（Donald Knuth）的《計算機程序設計藝術》，對于一步一步實現算法，這本書是很可靠的閱讀資源。我還記得看到過一個庫的副本，是用很小的字母手寫了算法的更新，并將其粘貼到頁面的上一頁文本上。

那個時候，算法非常重要，因為計算機的計算速度不夠快，無法以可接受的速率解決常見問題。普通指令的執行時間和指令時間，以及給定 CPU 上可用的寄存器數量，是開發者經常討論的話題。內存容量通常是以千字節為單位的，每個字節都算在內。

那是算法的時代。

隨著內存容量從以兆字節為單位變成了以千兆字節為單位，開源商業化算法和計算機的存儲速度提高了非常多。

在算法的實現方面，現在的開發者擁有大量選擇。有那么多其他問題需要解決，為什么要浪費時間來實現算法呢？

現在，算法就像一座橋上的螺栓，非常重要但無人問津。今天的開發者更愿意討論故事點、功能、商業邏輯等等。給出一個定義明確的問題，許多開發者現在更傾向于查找已有的包，而不是從頭開始編寫代碼。

仍然會有新的算法被開發出來，研究人員持續對現有算法進行改進。但這是相對小眾的。

有些公司的算法不是商品。例如谷歌，以谷歌的規模，即使看似非常小的改進，也可以為公司節省數百萬美元（這純粹是因為巨額數字的一小部分也是很多的）。而對于有些公司，算法開發可能是其核心競爭力的一部分，算法的非商品性讓這樣的公司在競爭中占據優勢，而在非核心競爭力中算法被看作商品。

高德納的《計算機程序設計藝術》在使算法變得普遍可用方面發揮了重要作用。盡管這本書經常被引用，但是我猜想現在很少有人會讀它了。

幾年前，我突然發現自己正在看的軟件工程書籍竟然沒有專門的算法章節。

今天，我們處在軟件開發生態系統的時代。

算法還沒有完全走向默默無聞，它必須等到人們只需將需求告訴計算機，而不需要關心實現細節時（或遺傳算法編程發展得更好時），才能真正退出歷史舞臺。

開發者們怎么看？

「算法還重要嗎？」這個問題由來已久，早已成為開發者討論的焦點，大家對此的態度也各不相同。

即使有一天，計算機能夠通過語音轉代碼的形式來編譯算法，那時程序員的工作可能就是為計算機朗讀待實現的算法。

如今與 80 年代相比，在絕對數量上，有更多的開發人員在從事算法編寫工作，雖然，更高比例的開發人員從不編寫任何算法。但如果有「算法時代」，我認為就是現在。今天我們所擁有的算法比以往任何時候都要多。

有人將算法與攝影類比，解釋了算法行業正在經歷的變革：

現在這個時代，我們可以在幾分鐘內找到任何符合自己想象的圖片。所以從商業的視角來看，攝影作為一門純藝術，其價值已經被消解了。但為什么還有人聘請攝影師呢？

攝影師收取的報酬不在于「交付最好的圖像」，而在于為客戶定制想要的照片主題及效果。我認為這也是軟件行業的現狀，我們不是在算法的「藝術水平」上登峰造極，而是要針對特定業務和需求給出定制解決方案。這不是宏觀層面的創新，而是微觀層面的創新。

時代變了，也意味著程序員必須要調整自己的目標所在。「對于許多人來說，編寫純粹、通用、美妙的東西會更有吸引力。遺憾的是，我們可能沒有機會寫出像谷歌開源的軟件包那么好的東西了。」

有人表示，要不要自己編寫最合適的算法是自己的選擇，但如果不影響最后的實現結果，為什么還要浪費時間去做這樣簡單低級的工作呢？

也有人認為：封裝包的確讓他們不需要再做一些低級繁瑣的工作，但是實際工作中仍然需要編寫一些算法，因為總有一些沒有封裝好的算法需要開發者自己實現。

算法技能永遠不會過時。的確，目前一些高質量的算法實現具有廣泛可用性，可能不再需要手工實現此類算法。但是開發人員不僅需要了解數據結構支持的操作，還必須要了解其復雜性。只有這樣，才能夠滿足應用程序自身的復雜性需求。

「知其然，知其所以然」在當下還是金玉良言嗎？便捷可用的封裝包是否會使算法衰落？這值得我們思考。

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