作为现在在外企工作的一员，看着标题 ，使我对这本书有了兴趣。但是试读的章节实在是有点少。但从刚开始就介绍某人的面试到最终去美国工作的经历可以看出，整个流程非常长，我们公司也有很多在国内工作了不短的时间后去美国总部的（像我们以前的老大，现在拿到绿卡了，所以不准备带北京的team，因为时差的关系，太累），据说这种transfer也是有限制及排队等各种因素限制的，但总体来说还好。然后介绍了各种职位，其实我想作为一个IT从业者来说，有哪些相关的职位，这些职位能干什么，大家心理都很清楚，可能唯一的区别就是SDET在国外的重视程度要比国内重一些，因为很多时候国内总认为做SDET是因为干不了开发（干SDET的不要喷我，我只是说国内的事实而己，我知道SDET的重要性）。最后只是说人脉的重要性和一些能用到的资源，人脉这东西在中国的人应该是了解最深的（据说在国外除了本土有两大帮派，一个中国帮，一个是印度帮，这两个帮派在面试的时候都会对另一个帮派进行挑刺，虽说不会直接无理由的就拒绝，但如果不是水平比较高的很容易被刷，当然高手在哪儿都有一股唯我独尊的气质镇场子）。
上面说了这么多，好像和标题没啥关系？对，还真是没啥关系，我就是有感而发的。为什么取个这样的标题呢，是因为我看了看这本书的目录，里面讲的面试题基本都是算法类的（不要跟我说数据结构-_-）。曾几何时，曾有一种声音，说算法不重要了，这种人执有这样一个观点，认为现在很多东西是吧,CURD，一切搞定，我是来干活的，为什么要算法呢？其实我觉得这种人这种观点并没有大问题，很多人在工作中算法用得较少，有些可能从来没用过（一点点的设计，想法就不要说算法了）。但是有时候我们又不得不承认算法在性能的改变上起着很大的作用。像我以前有个脚本，在集群上跑一天数据大约1T，一般要2个月数据，这些数据直接扫一遍找出我要的数据就得花不少时间，而其实中间还涉及两个表的join，在集群上用250个token跑得十多个小时，后来想了一些小方法优化了一下，性能提升了50%，但其实这些小方法是一些很简单的事性，当然是根据整个job的流程，先想清楚瓶劲在哪，然后再想办法来优化它，你说这些小方法属不属于算法？好像都可说，但是思想是相通的，算法的精髓就是想法，为什么是想法，像来个字符串匹配，你说我就20来个字符长度，你随便怎么搞，但长了，好了，搞不定了，你就得想别的办法了,字符串的算法很多，你想到哪个呢？其实就得根据需求来了，或许经典算法就能满足你的需求，有时候可能需要进行一些改变，甚至在场景中你蛮力进行一些特殊的优化速度会更快！所以算法可以不重要，但想法一定要重要，知识一定要重要，你得有积累，你才有爆发，不要书到用时方恨少。
