我的结论是不需要学这些已经存在的经典算法了。
然后推断你就业不足 5 年，说错了就无视我。
这是时代的发展。这些曾经的经典，在当下的年代已经不重要了。建议成为弄潮儿~

@stillywud 你说怎么弄潮嘛，我觉得兄弟思路不错，心安处方是故乡，能勉强跟住不掉队太远，多练练基本功，只要生活过得去，没必要太去卷和焦虑，何况现在 ai 使用门槛这么低，ai 的能力基本已经可以证明他不会成为大众吹的那个 agi ，好多人都是跟着瞎卷，就像小龙虾热，完全没必要。

我相信，弄潮儿原本就是弄潮儿，而现在 ai 给了普通人错觉，以为自己也能行。

@vicazuruhu97 就是拥抱 AI ，排序什么的不需要你考虑了，你只需要描述清楚你的需求即可

驾驭 AI 应该去学习软件工程而不是算法。算法他比你懂得多，软件工程才是你指挥他的地方。

我看 30 年谭浩强还是保守了，要坚持谭浩强教材基本方针 100 年不动摇

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能不能麻烦 OP 解释一下你主题的逻辑：「因为 AI 会带来焦虑，所以我们要驾驭 AI ，所以要学习基础的排序算法」？ 这每个命题的逻辑链路都不成立。

如果你真的想「消除 AI 带来的焦虑」，你会首先去弄懂它究竟是什么，它「怎么打败我的」、「它战胜人类的策略是什么」 你把它当成真正的需要尊敬的对手来对待。

AI 的驾驭者必须具有的显著特质，我称之为「超级学习者」 人类本身必须具有无止境的好奇心和探索能力，通过 AI 去抓取自己所需的一切学识，主动拼装自己的知识地图，这样才能永远走在 AI 的能力前面。

在过去，我如果只是个程序员，我最多只能学到如何编写飞机的飞控程序，但作为超级学习者，现在我完全有机会同时去涉猎结构力学、流体方程、数值模拟、金属工艺、CNC 编程、电路设计、飞行器动力设计 …… 然后真的去造一架飞机出来。 而且这种知识摄取比以往的任何一个时代都更平等、更一视同仁；任何一个普通人都能 literally 地随意、尽情地从整个人类的所有知识库里取用它想要的知识。LLM 会改变一切「学习」的形态和逻辑，人类很快会告别「教」的时代而进入到「育」的时代。


不过其实 OP 本来也没想讨论这些，我本来要写到自己的日志里的，懒得开坑而已

@msg7086 您说得对，软件工程是一个很重要的方向，这也是最近 AI 编程演进的方向。

**最近 AI 工程化比较流行的是 Harness Engineering**

它是一种 AI Agent 的工程范式，其不再是单纯“让 AI agent 写代码”，而是设计一整套约束机制 + 反馈回路，让人如何去“驾驭 AI”。其核心关注点不再是“生成能力”，而是 AI 输出是否可靠、行为是否一致、系统是否可维护、可持续演进等。

它要解决的问题是：当 AI 已经具备强大的生成能力之后，人如何重新建立“控制力”，也就是人如何才能驾驭 AI ，而不是被 AI 牵着鼻子走。

我最近也在整理一个如何指导 AI 编程的知识库： https://microwind.github.io

通过升级自己的能力，从程序员转型到指挥者和决策者，面对 AI 汹汹来袭时能从容不迫，不再焦虑：
1 、算法思想：负责逻辑思考与方向决策，
2 、架构设计：负责系统边界约束和验证 AI 的代码
3 、提示词工程：是为了更好地与 AI 交流
4 、Skills 规范：每一项工程开发都参照规范体系化进行

掌握了这些能力，心理上至少不会感觉自己面对是黑盒，而是还能掌控整个系统。

@GeruzoniAnsasu 您说的很对，程序员需要改变认知，扩宽自己的眼界和认知，而不是局限在原来的技术世界里，只有不断提升认知，拓宽思维，才能赶上时代的步伐。谢谢你经常的评论！

面试还得考查基础知识和古法编程呢

AI 时代，我让 AI 重温了下 10 大经典算法。AI 重温完，我感觉好多了，人就得学会驾驭 AI 。

@kneo 让您见笑了。我只是让 AI 帮我润色补充，使得行文规范，通俗易懂，内容核心都是自己写的。多年前就写好了这些代码，重新回顾感觉还可以，会感觉自己没有偏离太远。