做嵌入式需要刷算法题么

在嵌入式开发领域，刷算法题是有必要的，且算法题在面试/笔试中出现的概率极高——无论是大厂、芯片原厂还是有技术门槛的中小型企业，几乎都会将算法能力作为核心考察项之一。其本质原因是：嵌入式开发并非单纯的“硬件驱动编写”，而是需要在资源受限（内存、算力）、实时性要求高、稳定性要求严的场景下解决复杂问题，而算法能力正是“高效解决问题”的核心体现。

一、为什么嵌入式开发需要刷算法题？

算法题考察的不是“背诵解题模板”，而是嵌入式工程师必备的底层能力，具体对应3个核心需求：

1. 解决嵌入式场景的实际问题

很多嵌入式开发场景本身就依赖算法，不懂算法会直接影响工作效率甚至项目成败，例如：

数据处理：传感器（如GPS、IMU、温湿度传感器）输出的原始数据常带噪声，需要用「卡尔曼滤波、滑动平均」等算法降噪；
内存/算力优化：嵌入式设备（如MCU、单片机）内存可能只有几KB~几十KB，需要用「链表、数组、哈希表」等数据结构高效管理内存，避免内存泄漏或溢出；
实时性保障：工业控制、汽车电子等场景要求“任务在规定时间内完成”，需要理解「优先级调度、时间复杂度」等概念，避免因代码效率低导致实时性失效；
通信协议实现：串口、I2C、SPI、CAN等协议的底层解析，本质是对“数据流的排序、校验、缓存”，需要用到「队列、状态机」等逻辑（可视为算法的简化形式）。

2. 面试/笔试的核心筛选标准

企业用算法题筛选，本质是“通过小问题考察大能力”——算法题能快速判断候选人的：

逻辑思维能力：能否把复杂问题拆解为可执行的步骤（如“如何在单片机上实现环形缓冲区”）；
代码功底：是否能写出简洁、高效、无bug的代码（如避免数组越界、合理处理空指针）；
资源优化意识：是否能在“时间复杂度”和“空间复杂度”之间做权衡（如嵌入式场景常优先牺牲少量时间换内存）。

3. 长期职业发展的“护城河”

嵌入式开发的职业路径分“硬件驱动层”和“上层应用/算法层”：

若只做基础驱动（如点亮LED、配置GPIO），竞争力会随经验增长逐渐减弱；
若想向“嵌入式算法工程师”（如电机控制、机器视觉、工业自动化）或“系统架构师”发展，算法能力是必备基础——薪资和岗位天花板会显著更高。

二、嵌入式面试/笔试中，算法题常考哪些类型？

嵌入式的算法题不追求“偏难怪”，更侧重“与实际场景结合的基础算法”，核心分为4类：

数据结构操作	链表、数组、队列、栈的基础操作（嵌入式场景常用）	1. 单链表反转；2. 实现环形缓冲区（FIFO）；3. 数组去重并排序
基础算法应用	时间/空间复杂度优化、边界条件处理	1. 用O(1)空间复杂度找出数组中出现次数超过一半的数；2. 实现字符串反转（考虑中文/特殊字符）
嵌入式场景题	结合硬件特性的算法设计（资源受限、实时性）	1. 在MCU上实现简单的卡尔曼滤波（处理传感器噪声）；2. 设计一个任务调度函数（按优先级执行任务）
逻辑思维题	问题拆解与逻辑推导	1. 用两个栈实现一个队列；2. 计算一个字节中1的个数（位运算优化）