在軟體開發的職業領域裡，在什麼樣的情況下才會遇到 ： 計算機編程藝術《The Art of Computer Programming》以及 演算法導論《Introduction to Algorithms》 中的知識呢？
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這就是一個程序員好壞的差據。好程序員經常會靈光一現的說道：「哎呀，這個地方如果用這個演算法效率會更高。」或者「我記得TAOCP裡面曾經遇到過這個問題，應該這麼寫會更好……」
壞程序員則感嘆：「在什麼樣的情況下才會遇到 ： 計算機編程藝術《The Art of Computer Programming》以及 演算法導論《Introduction to Algorithms》 中的知識呢？」
1）你的提問很明顯是針對一個演算法來問的。2）你能遇到的是思考問題的方法，不一定就是那個演算法。3）不要相信記住一個方法可以解決一個所有問題，那還是應試教育帶給你的遺產而已。
4）這個問題顯示出你的學習方法是功利性很強，所以你對計算機書籍的要求是無法滿足的。
5）同一個問題，為什麼大師就會筆記解決得更好？那是需要一段較長時間的思維方法的積累的。甚至有一部分是難以用語言和書籍表達的。大量的前期閱讀，不是為了功利性的輸出，而是能讓你當你沉浸在一個領域，按照那個相關的領域的思考問題的方式，去處理問題。－－－－－－－－－－－改天再更新據我所知，太多了……我個人極其反對那些演算法無用論的觀點。
比如，題主可以想一想，大型的互聯網公司如何統計每日、每月的獨立訪客數？知乎如何在新建提問時列出重複的提問建議？瘋狂的小鳥如何模擬一次撞擊？背後都是複雜的數據結構和演算法。等到被內力深厚的人拍死，才發現之前所學全是花拳繡腿，那就晚了.
不要問內功修來做什麼，哪個階段能用到，修鍊就對了.@王亞暉 @羅淇文 基本上理的很清楚了，
優秀演算法的思想，會提高你解決問題的 「靈機一動(ah!insight! )」率.
人的大腦經過其他牛人的思維方式洗禮後，會對問題解決產生感覺！學過的人應該都會有這種奇妙的體驗，你一看到某個問題，就能隱隱感覺到，絕對有lg(n)或更快的解。然後取出對應的數學工具，把問題解個通透，最後編出親和硬體的代碼，
done,move on!90%的人是俗人，90%的程序員是俗猿。所以不要按照「地球人都知道」的路線發展，去學習自己感興趣和實際需要的東西，否則你也將變成那90%。
單純了解數據結構與演算法沒有很大用處，只有你的相關知識量足夠了的時候這些東西才會有發揮的餘地。在處理實際業務的時候。
所以說大多數情況下，在學習編程順手做做小demo的時候，會有這種疑問。只看過演算法導論, 我來舉兩個例子.
-遊戲排行榜: 快速排序演算法-遊戲中的尋路: A*演算法如果你知道更好的解決方案在哪裡還有得救, 如果只滿足於學校那種冒泡排序的話... ...說個笑話:」演算法這東西除了在筆面試的時候有用，其他的時候用不著「
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