【數據結構與算法】1、入門篇

以前換工做的時候，好多公司都喜歡在面試的過程當中考察數據結構、算法，甚至手寫代碼，尤爲是大廠。

回想我從剛開始工做至今，一直侷限於公司業務之中，成天作的無非是 CURD，外加疑難雜症定位解決，可是更多的時候，是利用其餘人已經封裝好的現成的接口、類庫來堆砌、翻譯業務邏輯，不多須要本身實現數據結構和算法。

因此數據結構和算法算是個人軟肋，數據結構只會一些簡單的數組、鏈表、樹，算法也只是粗略的掌握了幾種經常使用的排序算法。

顯而易見，凡是面試時要我手寫數據結構與算法相關代碼的，我無一例外的都掛了。爲了避免讓數據結構和算法拖我後腿，我報名參加了王爭老師的《數據結構與算法之美》的訓練營，決心補齊本身的短板。

接下來的一段時間，我會根據本身的學習進度，逐步的更新《數據結構與算法》系列博文，記錄本身的學習成長的歷程。

在學習以前，先摘錄了王爭老師的一些對數據結構和算法的看法，書於此處，以做入門。

學數據結構和算法的好處？

上面有提到，剛開始工做的時候，只是一名業務研發人員，寫代碼歷來都只是完成功能，不考慮非功能性的需求，更多的是利用已經封裝好的現成的接口、類庫來堆砌、翻譯業務邏輯，不多須要本身實現數據結構和算法；

再加上所處行業的侷限性，最終致使的結果就是，雖然經歷的項目有幾十個，簡歷寫了好多頁，可是細看下來，每一個項目都是重複的堆砌業務邏輯而已，徹底沒有難度遞進，沒有能力的提高，只是日復一日的搬磚，成爲名副其實的 IT 民工。

可是，不須要本身實現，並不表明什麼都不須要了解。

若是不知道平常使用的這些類庫背後的原理，不懂得時間、空間複雜度分析，如何能利用好、用對它們？存儲某個業務數據的時候，如何評估到底該使用 ArrayList 仍是 LinkedList 呢？調用了某個函數或方法以後，又該如何評估代碼的性能和資源的消耗呢？

平常的開發中，咱們會避免不了使用各類框架和中間件，好比 Spring、Redis 等等。在這些基礎框架和中間件當中，通常都糅合了不少的基礎數據結構和算法的設計思想。好比咱們經常使用的 Key-Value 數據庫 Redis，裏面的有序集合是用什麼數據結構來實現呢？爲何要用跳錶來實現呢？爲何不用二叉樹呢？

若是可以弄明白這些底層原理，就能更好的使用它們。即使出現問題，也很容易就能定位，所以，掌握數據結構和算法，無論對於閱讀框架源碼，仍是理解其背後的設計思想，都是很是有用的。

數據結構與算法對編程能力的提高是否有幫助？

怎麼評判一我的的編程能力？可能有的人會提到可讀性、健壯性、可擴展性這些指標。其實評判一我的的編程能力的指標有不少，可是，代碼性能絕對是其中一個很是重要的評判標準。

但是若是連代碼的時間複雜度、空間複雜度都不知道怎麼分析，怎麼寫出高性能的代碼呢？

若是你在一家成熟的公司，面對的是千萬級甚至億級的用戶，性能幾乎是開發過程當中時刻都要考慮的問題。一個簡單的 ArrayList 、LinkedList 的選擇問題，均可能產生成千上萬倍的性能差異。這個時候，學習數據結構和算法的意義就凸顯出來了。

學習數據結構與算法的真正目的

並非爲了死記硬背幾個知識點。

咱們的目的是簡歷時間複雜度、空間複雜度意識，寫出高質量的代碼，可以設計基礎框架，提高編程技能，訓練邏輯思惟，積攢人生經驗，以此得到工做回報，實現你的價值，完善你的人生。

因此，無論你是否是業務開發工程師，是否是初入職場的初級工程師，數據結構和算法做爲計算機的基礎知識、核心知識，都是必需要掌握的。

掌握了數據結構與算法， 看待問題的深度、解決問題的角度，就會徹底不同。

什麼是數據結構？什麼是算法？

從廣義上講，數據結構就是指一組數據的存儲結構，算法就是操做數據的一組方法。

從狹義上講，就是特指某些著名的數據結構和算法，好比隊列、棧、堆、二分查找、動態規劃等。這些都是前人的只會結晶，咱們能夠直接拿來用。

數據結構是爲算法服務的，算法要做用在特定的數據結構之上。所以咱們沒法孤立數據結構來說算法，也沒法孤立算法來說數據結構。數據結構是靜態的，它只是組織數據的一種方式，若是不在他的基礎上操做、構建算法，孤立存在的數據結構就是沒用的。

如何學習數據結構與算法？

想要學習數據結構與算法，首先要掌握一個數據結構與算法中最重要的概念 -- 複雜度分析。

這個概念有多重要呢？能夠這麼說，它幾乎佔了數據結構和算法這門課程的半壁江山，是數據結構和算法學習的精髓。

搞定複雜度分析，就要進入數據結構與算法的內容了。

王爭老師在訓練營裏面總結了 20 個最經常使用的、最基礎的數據結構與算法，不論是應付面試仍是工做須要，只要集中精力逐一攻克這 20 個知識點就足夠了。

這裏麪包括 10 個數據結構：

• 數組
• 鏈表
• 棧
• 隊列
• 散列表
• 二叉樹
• 堆
• 跳錶
• 圖
• Trie 樹

包括 10 個算法：

• 遞歸
• 排序
• 二分查找
• 搜索
• 哈希算法
• 貪心算法
• 分治算法
• 回溯算法
• 動態規劃
• 字符串匹配算法

學習數據結構與算法的過程，是很是好的思惟訓練的過程，因此，千萬不要被動地記憶，要多辯證地思考，多問爲何。若是你一直堅持這麼作，你會發現，等你學完以後，寫代碼的時候就會不禁自主地考慮不少性能方面的事情，時間複雜度、空間複雜度很是高的垃圾代碼出現的次數就會愈來愈少。你的編程內功就真正獲得了修煉。

王爭老師提供的一些事半功倍的學習技巧

一、邊學邊練，適度刷題

「邊學邊練」這一招很是有用。建議每週花 1-2 個小時的時間，集中把學習的數據結構和算法，全都本身寫出來，用代碼實現一遍。這樣必定會比單純地看或者聽的效果要好不少。

至於「刷題」，能夠「適度」刷題，但必定不要浪費太多時間在刷題上。學習的目的主要仍是掌握，而後應用。

二、多問，多思考，多互動

學習最好的方法，是找到幾我的一塊兒學習，一起討論切磋，有問題及時尋求幫助。

三、打怪升級學習法

學習的過程當中，最大的問題就是堅持不下來。因此，咱們在枯燥的學習過程當中，也能夠給本身設立一個切實可行的目標，就像打怪升級同樣。

四、知識須要沉澱，不要想一會兒掌握全部

在學習的過程當中必定會遇到「攔路虎」，若是哪一個知識點沒有怎麼學懂，不要着急，這是正常的。由於，想聽一遍、看一遍就把全部知識掌握，這確定是不可能的。學習知識的過程是反覆迭代、不斷沉澱的過程。

最後，附思惟導圖一張，一樣取自王爭老師的訓練營，用於描述完整的數據結構與算法知識體系（侵刪）：