日常工作中，你经常使用算法和数据结构吗？曾就职于 Uber 等科技公司的工程师 Gergely Orosz 提出了这样一个问题。此外，他也注意到，越来越多的人觉得算法是无用的，并认为它们只是科技公司提出的一种强制性措施罢了。
本文作者 Gergely Orosz。 不仅如此，也有更多的人抱怨称算法只是纯粹的学术练习。在 Homebrew 作者 Max Howell 发表他的谷歌面试经历之后，这样的想法被进一步普及。
虽然 Gergely Orosz 自己也从来不需要使用二叉树翻转（binary tree inversion），但是他在 Skype、Microsoft、Skyscanner 以及 Uber 工作时，每天都会遇到使用数据结构和算法的情况。 此外，他有时也需要基于这些概念编写代码和做出决策。最后，Gergely Orosz 借助这些知识来理解有些事物如何和为何构建，以及如何使用或修改它们。 由此可见，数据结构和算法并不是如人们所言用处不大。在本文中，Gergely Orosz 列举了一系列现实世界的实例，包含生产中会用到的树、图等数据结构和各种算法。 值得肯定的，所有这些都出自他的第一手经验，借此希望表达他的观点，即通用数据结构和算法知识并不只是「为了面试」，而是你在快速成长的创新型科技公司工作时，可能会经常遇到的东西。 Gergely Orosz 表示自己曾经用过非常小的算法子集，但几乎包含了所有的数据结构。毫不奇怪，他不喜欢繁琐的算法以及包含红黑树或 AVL 树等不常见数据类型的不切实际的面试问题。 接下来具体来看作者列举出来的实例，以第一人称的口吻进行讲述。 树和树遍历：Skype、Uber 和 UI 框架 在微软时，当我们构建 Xbox One 游戏机（由微软发布）的 Skype 软件时，我们使用的是内置操作系统 Xbox OS，但缺少关键库。我们当时正在该平台上构建首个成熟的应用程序之一，所以需要一个能够结合触摸手势和语音命令的导航解决方案。 我们在微软 WinJS 库上构建了一个通用的导航框架。为了做到这一点，我们需要维护一个类似于 DOM（文档对象模型）的图来跟踪可操作的元素。为了找出这些元素，我们执行了 DOM 遍历，基本上是现有 DOM 上的 B - 树遍历（B-tree traversal）。这便是 BFS（广度优先搜索）或者 DFS（深度优先搜索）的经典示例。 在 Uber 时，团队构建了很多实现节点、依赖关系以及它们之间连接可视化的工具。有一个例子就是 RIB 节点的可视化工具。该可视化工具需要维护一棵树，将它可视化为可缩放矢量图形（SVG），然后更新这棵树，同时移动设备上的 RIB 树也发生变化。RIB 自己也会为状态管理维护一个逻辑树结构（logical tree structure），但这个树结构与呈现对象不同，这就是他们设计背后的关键所在。
