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“工欲善其事，必先利其器”，對于百度工程師來說，算法就是他們解決難題的利器。 

為什么這么說？因為百度搜索引擎研發(fā)的各個環(huán)節(jié)都離不開算法。我們需要快速，準確、實用、創(chuàng)新和不斷改進的算法來滿足用戶的需求。 

百度面對的是海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，以及每天上億次的檢索請求。它要求百度能夠收錄和索引超過10億的中文網(wǎng)頁，并提供快速的檢索服務。這只有高效率的算法才能完成。 

百度招聘的工程師在加入公司后，有一道入門練習題，就是編寫一個數(shù)據(jù)掃描分析程序，要求寫出的程序能在1分鐘之內(nèi)掃描分析完千萬量級的數(shù)據(jù)，才算及格。高水平的程序員可以利用高效的算法在10秒以內(nèi)解決問題，甚至只要六七秒。但如果沒用對算法，花一星期的時間，也做不到1分鐘之內(nèi)。 

大家可以設想一下，百度有十億以上的網(wǎng)頁，如果要在一周甚至三天內(nèi)處理一遍，平均每秒處理要多少個？每天1億次的檢索又意味著峰值時每秒要處理多少次檢索？事實上，針對一個問題，我們可以想出很多的算法，但如果效率不高，是無法真正投入使用的。 

Web搜索引擎是一個很新的研究領域，因為從它誕生到現(xiàn)在不過10年左右的時間。學術界IR(Information Retrieval)領域的研究為搜索引擎提供了不少算法方面的理論基礎模型，但這些理論距構建一個好的Web搜索引擎還有很大一段距離。這需要我們探索和開發(fā)很多新的算法及系統(tǒng)。實際上，百度搜索引擎中的很多算法都極具創(chuàng)新性，而且都是基于實際應用的需求。這是和學術界研究工作的一個較大差異。學術界的算法研究主要是為了解決某個學術方面的問題，不是太關注實用性，以及效率。 

舉個例子來說，在傳統(tǒng)的中文分詞算法研究中，學術界最關注的是能達到多高的準確率，但對算法的運行速度上考慮的相對較少?？稍诎俣龋绻褂玫姆衷~算法速度太慢，就根本無法應用。此外，百度面對的是Web上的大量數(shù)據(jù)，大部分傳統(tǒng)的IR算法都會遇到信息爆炸的問題，我們需要想出很多新的方法來解決這些問題。這對我們的工程師的算法提出了很高的要求。 

Web上的數(shù)據(jù)是不斷變化的，用戶的檢索需求也是不斷變化的。百度就是要在這不斷變化的兩者之間需找一個最佳匹配。所以百度的算法需要持續(xù)的進行改進，以迅速適應這些變化。比如對搜索引擎來說有一個方面的技術很重要，就是判斷一個網(wǎng)站是否在作弊的方法。由于那些針對搜索引擎作弊的人，如果能提高搜索引擎排名，將獲得巨大的經(jīng)濟利益，所以他們會不斷使用各種方法去猜測百度算法中潛在的漏洞，進行攻擊。這是一個很復雜的問題，而且仍在不斷發(fā)展變化中。這就要求我們能夠迅速的發(fā)現(xiàn)這類問題，提出算法，并應用到百度搜索引擎中。在最短時間內(nèi)消滅問題。否則作弊行為很快就會泛濫成災。 

在百度，算法的應用是融入到研發(fā)部門每個人的工作中的。在這里，不是經(jīng)理告訴工程師做什么，怎么做，用什么算法，而是需要工程師自己在某個領域去發(fā)現(xiàn)問題，提出算法，評估效果，并不斷改進。這要求每個工程師在算法上的基本功很強，并能靈活的加以應用，以解決實際問題?，F(xiàn)在，百度有不少的程序員，他們大部分的時間是用在發(fā)現(xiàn)問題，分析問題，思考解決問題的方法上。實際編寫代碼所花的時間并不多。 

有不少人覺得，現(xiàn)在的搜索引擎已經(jīng)足夠好了，算法上沒有太多改進余地了。我不贊成這個觀點。雖然每次CNNIC互聯(lián)網(wǎng)用戶調(diào)查的數(shù)據(jù)顯示，超過90%的人對搜索引擎提供的服務表示滿意，但是第一次搜索就能找到滿意結(jié)果的用戶只有50%左右，很多用戶都是在多次更換關鍵詞之后才搜索到自己想要的結(jié)果。這說明我們還有巨大的改進空間。讓所有用戶能在第一時間找到他們想要的信息，是我們的最終目標。

可以說，搜索引擎開發(fā)中使用的基本算法大部分都在大學課程中涵蓋了。對于一個人來說，在學校學習過這個算法，和能夠靈活運用是兩個概念。只有通過參與較多的項目開發(fā)和程序編寫，將算法和應用相結(jié)合，才能在這方面得到較好的發(fā)展。 對于算法學習，我的建議還是多思考，多做項目和程序。在做的過程中肯定會遇到一些問題，這是正常的。好的程序員善于從問題和失敗中學到東西，舉一反三，設法避免以后出現(xiàn)同樣或類似的錯誤。另外，還要善于從別人身上學習，有意識的進行思考和總結(jié)，這是比較有效的方式。