先学数据结构，然后看算法入门书，推荐《趣学算法》，有大量图解，比较简单，容易懂，而且有源码下载直接运行。传统的算法书，大多注重内容的收录，但却忽视思维过程的展示，因此我们学习了经典的算法，却费解于算法设计的过程。遇到一个实际问题，通过问题分析，选择使用什么样的算法策略，基于这种算法策略选择什么样的数据结构，有时算法策略和数据结构的选择并不是唯一的，不同的算法策略和数据结构设计的算法，其复杂性是不同的。而很多书就是灌输式的讲一个实例，一下子就选择了一个认定是最优的算法策略，告诉你就这样干，不谈数据结构，然后分析算法复杂性，就结束了。
原则上讲算法策略就讲算法策略，不依赖任何程序设计语言和数据结构，但对很多学生来讲，尤其是语言没学好，数据结构也不熟练的同学，只讲算法策略，如同空中楼阁。自己用算法解决实际问题，一头雾水。刚入门者不建议直接看《算法导论》，虽然它是经典，不适合初学者，会看蒙圈。算法入门推荐《趣学算法》，这本书有大量图解，适合初学者，从问题出发，根据实际问题进行分析，选择合适的算法策略，并分析为什么采用这种算法策略，然后选择什么数据结构，不同的数据结构复杂性会有什么区别，巧妙地将数据结构和算法策略拧成了一条线。通过大量实例，充分展现算法设计的思维过程，让学生充分体会遇到一个问题，如何分析，使用什么算法策略，采用什么数据结构，算法的复杂性如何，是否有优化的可能。
从接触算法到现在，大概七年：初学时推崇算法牛逼论，实习后鼓吹算法无用论，读研后再被现实打回算法牛逼论。怎么这么像辩证法里的肯定到否定再到否定之否定。现在来看，相当数量的鼓吹算法牛逼论的人其实不懂算法的重要性——如果你连用算法解决实际问题的经历都没有，那你如何可以证明算法很有用，而绝大多数鼓吹算法无用论的人不过是低水平码农的无病呻吟——他们从未碰到过需要用算法解决的难题，自然不知道算法有多重要。总而言之，如果你想成为一个码农或是熟练工（CodeMonkey），你大可以不学算法，因为算法对你确实没有用；但如果你想成为一个优秀的开发者（Developer），扎实的算法必不可少，因为你会不断的掉进一些只能借助算法才能爬出去的坑里。
学习路线应该是这样，从浅入深：前提：了解一门语言。先了解基本的数据结构，栈、队列、树、图、简单排序等；一般高校教材基本满足。如果还在上学，抓紧机会学习好概率论、数理统计、微积分、线性代数，最优化，为以后进阶打好基础；（概率和微积分尤为重要）。如果只想了解常见算法，这步可略。如果想在算法上走的更远，数学基本功一定需要下功夫；来吧，不用说，上《算法导论》，第一阶段看懂算法，尽量实现一遍；第二阶段看懂证明；实习、项目、编程、练习一定要伴随左右，无练习无提高；继续进阶，深入了解一个领域，或图像信号模式识别、或统计学习人工智能、或编译原理底层优化等等；例如你选择人工智能之路，那么看《统计学习》、《数据挖掘》、《神经网络》；找个好项目锻炼自己的能力，在实践中加深理解。看论文，改进已有算法，或提出更佳算法；再往上就不知道了，总之，保持激情、保持好奇心，一路向前，终将有所收获。
