基础知识就像是一座大楼的地基,它决定了我们的技术高度。而要想快速做出点事情,前提条件一定是基础能力过硬,“内功”要到位。
想要通关大厂面试,千万别让数据结构和算法拖了后腿
我们学任何知识都是为了“用”的,是为了解决实际工作问题的,学习数据结构和算法自然也不例外。
掌握数据结构和算法,不管对于阅读框架源码,还是理解其背后的设计思想,都是非常有用的。
基础架构研发工程师,写出达到开源水平的框架才是你的目标!
对编程还有追求?不想被行业淘汰?那就不要只会写凑合能用的代码!
学习数据结构和算法,并不是为了死记硬背几个知识点。我们的目的是建立时间复杂度、空间复杂度意识,写出高质量的代码,能够设计基础架构,提升编程技能,训练逻辑思维,积攒人生经验,以此获得工作回报,实现你的价值,完善你的人生。
如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?
什么是数据结构?什么是算法?
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。
那数据结构和算法有什么关系呢?为什么大部分书都把这两个东西放到一块儿来讲呢?
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。
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概念——复杂度分析。
这个概念究竟有多重要呢?可以这么说,它几乎占了数据结构和算法这门课的半壁江山,是数据结构和算法学习的精髓。
数据结构和算法解决的是如何更省、更快地存储和处理数据的问题,因此,我们就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。所以,如果你只掌握了数据结构和算法的特点、用法,但是没有学会复杂度分析,那就相当于只知道操作口诀,而没掌握心法。只有把心法了然于胸,才能做到无招胜有招!
所以,复杂度分析这个内容,我会用很大篇幅给你讲透。你也一定要花大力气来啃,必须要拿下,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。
搞定复杂度分析,下面就要进入数据结构与算法的正文内容了。
这里共总结了 20 个最常用的、最基础数据结构与算法,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 个知识点就足够了。
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,再学更加复杂的数据结构和算法,就会非常容易、非常快。
参考
数据结构与算法之美算法实战算法面试-极客时间 https://time.geekbang.org/column/intro/126
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