如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法？

数据结构与算法

• 从广义上讲，数据结构就是指一组数据的存储结构。算法就是操作数据的一组方法
• 从狭义上将，是指某些著名的数据结构和算法，例如队列、栈、堆、二分查找、动态规划......

数据结构和算法的关系

• 数据结构是为算法服务的，算法要作用在特定的数据结构之上。因此我们无法孤立数据结构来讲算法，也无法孤立算法来讲数据结构
  • 例如，因为数组具有随机访问的特点，常用的二分查找算法需要用数组来存储数据
  • 但如果我们选择链表这种数据结构，二分查找就无法工作了，因为链表并不支持随机访问

• 数据结构是静态的，它只是组织数据的一种方式。如果不在它的基础上操作、构建算法，孤立存在的数据结构就是没有用的

学习的重点在什么地方

• 想要学习数据结构与算法，首先要掌握一个数据结构与算法中最重要的一个概念--->复杂度分析
  
• 数据结构和算法解决的是如何更省、更快的存储和处理数据的问题，因此，我们需要一个考量效率和资源消耗的方法，这就是复杂度分析方法
• 如果只掌握了数据结构和算法的特点、用法，但没有学会复杂度分析，那就相当于只知道操作口诀，而没有掌握心法
• 这个概念几乎占了数据结构和算法的半壁江山，是数据结构和算法学习的精髓
• 复杂度分析一定要花大力气来肯，必须拿下，并且要搞得非常熟练。否则，后面的数据结构和算法也很难学好
• 20个最常用、最基础的数据结构与算法，不管是应付面试还是工作需要，只要集中精力逐一攻克这20个知识点就够了
  • 10个数据结构
    • 数组、链表、栈、队列、散列表
    • 二叉树、堆、跳表、图、Trie树
  • 10个算法
    • 递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法
    • 贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法
  • 掌握了这些基础的数据结构和算法，再学更复杂的数据结构和算法，就非常容易、非常快
• 学习数据结构和算法的过程，是非常好的思维训练过程，所以，千万不要被动地记忆，要多问为什么
• 如果坚持这样做，写代码的时候就会不由自主地考虑到很多性能方面的事情，时空复杂度高的垃圾代码会越来越少，编程内功就能真正得到修炼

一些事半功倍的学习技巧

1. 边学边练，适度刷题
   • 每周花1~2个小时，集中把这周三节内容涉及的数据结构和算法，全都自己写出来，用代码实现一遍
   • 可以适度刷题，但不要浪费太多时间于此，除非要面试Google、Facebook这样的题目非常难的公司
   • 而即便是BAT也不用大量刷题，只要将以上数据结构和算法内容彻底掌握也就足以应对了
2. 多问、多思考、多互动
   • 互动带来的成就感是学习的最大动力，尝试并享受它
   • 例如提问题、给别人解答问题、讨论、教别人等都是互动
3. 打怪升级学习法
   • 我们可以在枯燥的学习过程中，给自己设定一个切实可行的简单的目标，就像打怪升级一样
   • 这样当你努力达到一定级别后，每天看着自己的经验值、战斗力在慢慢提高，那种每天都在一点一点成长的成就感就不由自主的产生了
4. 知识需要沉淀，不要试图一下子掌握所有
   • 如果碰到拦路虎，可以先沉淀一下，过几天再重新学一遍，也许就会了。正所谓书读百遍其义自见