每位程序员都应该知道的 50 个算法（第二版）
一本新的 O’Reilly/Packt 书《50 Algorithms Every Programmer Should Know》引发了对其出版社和内容范围的质疑：它从基础数据结构一路跳到 TLS 握手，以及 LSTMs 和 LLMs 等深度学习主题。许多评论者认为这本书过于浅显，更多是追随热点而非真正需要，并将其与更受尊敬的算法教材和免费大学课程作对比。讨论随后扩展到大多数软件工程师是否真的需要亲自实现这些算法、理解概念与依赖库之间的取舍，以及人们对“每位程序员都应该知道”这类说法的疲劳感。
对出版社和编辑质量的看法
- 许多评论者不信任出版社（Packt），称其模式是“数量优先于质量”，作者筛选薄弱、编辑极少，并大量依赖“写书换免费书”的策略。
- 几位读者提到自己曾被当作缺乏经验的作者/审稿人联系，这进一步强化了他们对低编辑标准的印象。
- 也有人指出少数例外（有些书他们喜欢），但总体上仍会避开 Packt 的书。
- 与 oreilly.com 共同列出被认为削弱了 O’Reilly 传统上更强的品牌形象。
书籍范围、内容与目标读者
- 目录被批评为过于臃肿：既有基础计算机科学内容（排序、big‑O、数据结构），又有密码学/TLS，以及大量机器学习/深度学习内容（k-means、RNNs、LSTMs、GRUs、LLMs、SciPy/Jupyter）。
- 许多人认为这更像是“现在什么卖得好就都塞进去”，而不是一本连贯的算法教材；有人称之为“身份危机”，更像机器学习/AI 概览。
- RNNs/GRUs/LLMs 被广泛认为与“每位程序员”无关。
- 对 TLS 握手章节的技术审视认为它令人困惑且带有误导性。
- 有人认为其真正目标读者是刷 LeetCode 和面试题的人。
替代资源
- 多本经典算法教材和免费的在线笔记被推荐为更强、更深入或更聚焦的替代方案。
- 一些更容易上手的入门材料（例如“grokking”风格的书、偏可视化/直观的讲解）也被积极提及。
程序员是否需要知道/实现算法？
许多业界程序员表示，自己几乎从不手写核心算法；他们使用库里的数据结构以及排序/搜索。
不过，很多人认为理解概念（数据结构、BFS/DFS、拓扑排序、复杂度、内存局部性）至关重要，因为它有助于：
- 选择合适的容器和库。
- 调试和性能调优。
- 识别某个问题是否对应已知算法。
也有人反驳说，死记大 O 和细节往往只是“琐碎知识”，真正的性能来自剖析、理解具体实现以及 I/O。
教育、面试与“每位程序员都应该知道”
- 几位评论者指出，算法导向的面试与日常工作之间存在鸿沟，后者很少直接用到这些技能。
- 自学开发者描述自己会对“高级”算法产生冒名顶替综合征，但后来发现自己大多只需要概念层面的认知，而不是细节实现。
- “每位程序员都应该知道的 N 件事”这种说法被广泛视为标题党、教条且会引发焦虑。