程序员在学习实用算法时，通常需要掌握以下几个关键领域：
基础数据结构
线性表：包括列表和链表，链表尤其重要，因为它是许多其他数据结构和算法的基础。
栈与队列：栈用于后进先出（LIFO）操作，队列用于先进先出（FIFO）操作，优先队列和堆也是常见的数据结构。
哈希表：了解哈希表的工作原理和碰撞解决方法，如开放定址法、链地址法等。
树与图：包括二叉树、红黑树、B树与B+树、前缀树等，以及图的基本概念和算法，如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）、最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）和最小生成树算法（Prim、Kruskal）。
排序和搜索算法
排序算法：如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等，了解它们的时间复杂度和空间复杂度。
搜索算法：如二分查找、深度优先搜索、广度优先搜索等。
算法设计技巧
分治算法：将大问题分解为小问题，分别解决后再合并结果。
贪心算法：在每一步选择当前最优解，以达到全局最优。
回溯算法：通过试错来寻找问题的解，适用于解决组合优化问题。
动态规划：通过将问题分解为子问题并存储子问题的解，避免重复计算，提高效率。
算法分析和优化
时间复杂度：评估算法运行时间的增长率，帮助选择高效的算法。
空间复杂度：评估算法所需的额外空间，帮助优化内存使用。
实用算法
一些特定于实现的算法和技巧，如语音查找、日期和时间例程、B树和索引文件、数据压缩、任意精度的算术、校验和与数据验证等。
建议程序员在学习算法时，结合理论学习和实践操作，通过编写代码来实现和验证算法，这样可以更深入地理解算法的原理和性能。同时，多参与编程项目和算法竞赛，可以接触到更多的实际应用场景和问题，从而提高算法的实用能力。