僅僅就學習演算法，還是C++/Java/C#最適合。
首先，沒泛型的語言未必工作不好用，我司現在伺服端程式碼幾乎都是go，但是沒有泛型，寫通用的程式碼就是不好用。我用Go把半本【演算法】實作了一遍，移植了Haskell 的 Parsec 庫。這些程式碼大部份都在我團隊的專案裏實際使用。你要說 Go 有多熟練未必，但是要說它在語言功能上有多少坑我倒是挺熟悉。沒泛型的話演算法實作起來太坑人了，別的不說 float32/float64/int8/int16/int32/int64/int 這些數值類別你能都覆蓋麽？如果只是基於某一組有限的數據類別和問題領域實作一遍，用 go 倒是不錯，它環境配置容易，不太依賴ide，但是對ide還是比較友好的，天然整合test，編譯快速，模型簡單，學習容易，可以說是我用過的靜態編譯型語言裏最像動態手稿語言，最適合快速開發微型工具的。
其次，Python/Ruby 這類語言其實不太適合練習演算法實作，它們太「高級」了。例如用Python的時候，你很難規避它的內建容器List和Dict，這些東西封裝了太多東西，在學習的過程中容易被幹擾。另外沒有靜態的類別控制，在學習過程中也會失去一些知識。倒不是就會導致你後半生這部份都不能自理，但是需要另外學習。
在我的經驗，要學習演算法，C++/C#/Java 仍然是比較好的選擇，它們的泛型已經比較成熟，能夠在學習中建立比較完備的知識概念。可以找到一些比較好的IDE用，我個人其實在工作中不怎麽用IDE，但是演算法學習的時候，有個不錯的IDE可以幫你跟蹤程式碼的執行過程，還能比較容易的做效能分析，這樣就可以用動態、直觀、形象的視角去理解和觀察演算法。這對學習非常有幫助。
如果只是在一個特定的領域做知識學習的工具，其實C++反而不算很難，C++的難度主要在於覆蓋的領域太廣泛，當你要做一個專業的C++程式設計師，要掌握的東西就太多了。
個人不太建議用C去學習這些東西，需要處理太多跟問題本身無關的事情了。
