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每年秋招和社招季，很多准备嵌入式岗位的小伙伴都会有这样的疑问：

“明明我应聘的是嵌入式工程师，为什么笔试刷的全是 LeetCode？那些树、图、堆、回溯、DP……我根本没在工作中用过！”

这个问题，听起来确实有道理，但你有没有想过——大厂出题从来都不是“考你会不会做”，而是考你是不是“可培养”的人。本文我们就深入聊聊：嵌入式工作中用不到算法，为什么大公司还要考算法？

一、算法题≠日常任务，它考察的是思维模型 🧠

首先要明白，算法题并不是为了“让你以后用得上”而设计的，而是为了考察你的：

• 逻辑推理能力：是否能根据约束条件推导出有效解法；
• 抽象建模能力：是否能把一个复杂的问题抽象成数学或数据结构问题；
• 编码实现能力：是否能用清晰、规范的代码表达你的思维；
• 调试和边界思考：是否能考虑边界情况、性能瓶颈。

这正是很多嵌入式工程师在实际开发中也非常需要的能力。想想你在面对中断优先级、DMA资源冲突、存储优化、实时响应时，是不是也常常在“做建模 + 找解法”？

所以，算法题不是为了让你日常工作用，而是筛选出“能思考、能学习、能成长”的人。

二、大厂算法面试：从“差不多的人”中挑出“更靠谱的人”🕵️‍♂️

大公司的岗位竞争极其激烈，尤其是嵌入式这种对基础要求较高、同时候选人又往往来自类似背景（通信、电子、自动化等）的岗位。

如何从一堆简历长得差不多的“211/985本科 + STM32项目经历”的人中选出更强的？

没错，算法题就是一个很有效的标准化方式。它可以快速筛出：

• 代码功底扎实；
• 逻辑清晰、思维严谨；
• 面对新问题能迅速反应和分析的人。

再说得直接一点，你写得出链表归并，别人写不出，那你就是“更好培养”的那一个。

三、嵌入式“真的”用不到算法吗？也不完全是 🔍

虽然嵌入式工程师不像算法工程师天天写 DP，但在某些场景下，好的算法思维直接决定项目质量：

• 内存优化：嵌入式设备资源受限，能不能在 O(1) 的空间里完成任务？
• 数据压缩 / 编码：IoT 设备通信时带宽极低，数据编码策略非常讲究；
• RTOS 任务调度：优先级反转、饥饿、临界区，这些都可以用图论和并发模型理解；
• 驱动框架设计：回调链、事件派发，本质上也是数据结构；
• 传感器数据处理：滤波器设计、信号窗口滑动平均，其实都是算法模型。

虽然不是每天都用，但当你真遇到这些瓶颈时，有算法功底的人，往往是能站出来解决问题的人。

四、刷题不是目的，是构建你的“工程师大脑” 🛠️

你可能不会在工作中写“岛屿数量”、“最小路径和”，但你在刷这些题时，你在建立一套解决问题的方法论体系：

1. 看清需求（输入/输出/约束）；
2. 分析结构（是不是可以用栈、队列、树、图）；
3. 建模并优化（贪心？DP？记忆化？）；
4. 清晰表达 + 边界处理。

这些能力，会在你未来的调 Bug、写驱动、设计架构、优化产品等环节中潜移默化地帮你变得更强。

五、那是不是就该“卷死算法”？不必，也不能盲卷 📉

最后提醒一句：你要做的是“足够好”而不是“全职刷题选手”。

对于嵌入式岗位：

• 建议精刷 100~150 道核心题目（重点练数组、字符串、链表、哈希、栈队列、递归、DFS/BFS）；
• 注重思路和优化，不要追求解完题海；
• 同时加强项目能力 + Linux 驱动 + RTOS + 工具链等硬核技能。

算法只是你“工程师能力图谱”的一部分。别让它压倒你，更不要放弃它。

总结 🎯

你不需要成为“算法大神”，但你要让面试官相信：这个人够聪明，值得培养。