L'auteur de cette article propose de savoir écrire les yeux fermé des algo comme A*, des parcours de graph et autre algo de trie. La facilité de faire cela serait un bon moyen d'être embauché.
Propos intéressant et qui me rappelle un étido paru sur TechCrunch il y a quelque temps sur l'utilisation des exercices d'algo lors des entretiens, au détriment de choses un peu plus "concrètes" comme la façon de mener à bien un projet (article ici).
Pour ma part, je suis partagé. Je continue de penser que l'algo est quelque chose de primordial quel que soit le rôle dans une équipe de dev. Chacun doit pouvoir être en mesure de remettre en question les choix faits, mettre en perspective l'apport en complexité d'une structure de données et son usage ou d'un algorithme.
Par contre j'admets volontiers que le niveau en algo ne fait pas tout et peut même avoir des effets pervers. Je pense principalement à la "réinvention de la roue". Quasiment toutes les structures de données sont disponible d'une façon ou d'une autre pour un langage donné, et souvent optimisées par rapport aux particularités dudit langage.
Au final, l'important est peut-être d'avoir une bonne vision d'ensemble des enjeux de l'algorithmique (le Big O en tête) et ainsi que des limites des outils les plus courants (algos et structures de données).
[^] # Re: quelques points
Posté par giant_teapot . En réponse à la dépêche De tout, de rien, des bookmarks, du bla bla #29. Évalué à 3.
Propos intéressant et qui me rappelle un étido paru sur TechCrunch il y a quelque temps sur l'utilisation des exercices d'algo lors des entretiens, au détriment de choses un peu plus "concrètes" comme la façon de mener à bien un projet (article ici).
Pour ma part, je suis partagé. Je continue de penser que l'algo est quelque chose de primordial quel que soit le rôle dans une équipe de dev. Chacun doit pouvoir être en mesure de remettre en question les choix faits, mettre en perspective l'apport en complexité d'une structure de données et son usage ou d'un algorithme.
Par contre j'admets volontiers que le niveau en algo ne fait pas tout et peut même avoir des effets pervers. Je pense principalement à la "réinvention de la roue". Quasiment toutes les structures de données sont disponible d'une façon ou d'une autre pour un langage donné, et souvent optimisées par rapport aux particularités dudit langage.
Au final, l'important est peut-être d'avoir une bonne vision d'ensemble des enjeux de l'algorithmique (le Big O en tête) et ainsi que des limites des outils les plus courants (algos et structures de données).