数据结构的重要性：
数据结构与算法是计算机学科中基础中的基础。说他基础，并不是说他简单，而是因为他在计算机学科中举足轻重的地位。大学很多初学这门课程的同学，以及刚入职的工作族觉得这门课程与操作系统，计算机网络，计算机体系结构一样，是脱离实际工作的一些知识，可能除开一些面试，很少能用到。面试的时候背一背就好了。
的确，校招的时候很多公司都会面试算法数据结构，而且占的比重非常高。参加面试的学生通常没有实际的项目经验，公司只能考察他们对基础知识的掌握程度。社招也是一样，越牛的公司，越是注重考查数据结构与算法这类的基础知识。相比短期能力，更看重长期的潜力，可见其的重要程度。
笔者本科毕业的时候，也曾经工作过一年，在那一年中，确实没怎么用过数据结构（当然，数组和线性表还是会用的），算法就更不用多说了，排序就一个Arrays.sort()就搞定，整天与数据库打交道，写增删改查。作为一个入门级码农，慢慢的在过程中熟练的使用了JAVA API，觉得自己牛逼哄哄的，突然有一天，部门解散，大家纷纷转岗，我才发现自己Too young Too naive。在那一年慢慢的成为了一个CRUD Boy。一个只懂业务的业务开发师。换了部门之后，自己对业务的理解也是useless。
可见，只有更计算机科学最底层的数据结构，算法，才是我们跳槽转岗所需要的核心技能！
什么是数据结构：
顾名思义，数据结构就是数据在计算机内存储的结构。
一个比较官方的回答是： 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
名词的定义为：
但是，这些定义都很抽象，对理解这两个概念没有实质性的帮助。
下面通过一个例子来理解数据结构，以及数据结构与算法的联系:
大多数人都去过图书馆借书，图书馆是怎么储藏书籍的？为了方便查找，管理员一般会将书籍分类别进行排放，（也就是存储），按照一定的规律排放，就是这些书籍“数据”上的存储结构。
你作为一个阅读者，如果只知道书名，怎么进图书馆找到这本书呢?
当然，你可以从进门的第一个书柜找起，找到最后一个书柜。但是，假设图书馆按照分类来排放书籍（事实上也是如此），情况就不同了。这种情况下会存在一种有效的方式，
你可以先设法知道书籍的类别（比如，问图书管理员）
->知道该类别的书在哪个书柜
->去那个书柜进行寻找。
这些查找的方式就是算法。
所以你知道为什么算法与数据结构通常是联系在一起了吗？数据按照某种方式进行存放后，是为了更方便的进行“查找”，“更新”，“新增”，“删除”操作。而这些操作，就是算法。以某种方式存放就是数据结构。
设想一下，如果管理员不按任何规则排放书，你是不是真的只能从第一个找到最后一个了呢？
如何学习数据结构与算法：
基础知识就简单吗？其实不然，我们现在可能会认为小学学的四则运算简单。但是，不妨回忆一下，当初小学我们学四则运算，背99乘法表是多么的煎熬，一把鼻涕一把泪的。可见，知识储备是一个痛苦的过程。你坚持下来才能开启新知识的大门，学习更多的新知识。没有四则运算基础，我们又如何学习数论中的因数分解，几何中的面积求解呢?我们学习新的知识，是不断累积的，认知不断提高的，如果你想跟穿越过来的秦始皇讲“计算机”这个新名词，想必他也是很难理解吧。
作为大学才开设的课程，数据结构与算法比起小学学的东西自然不可同日而语。这门学科难吗？
当然难！
几乎我们课本上所学的每一种数据结构，每一个算法，都是来自一篇或者多篇高质量的论文。前人日以继夜的研究，才将这些知识呈现在我们面前，大多数高质量的论文都是博士阶段才会产出。所以很多知识并不简单。
举个例子，我们小学就“记过” Π=3.1415926535.....你现在看着他觉得眼熟吧？但是你知道他怎么来的么？（我猜绝大多数人不知道）。还有一个无限不循环小数，自然对数e ,他怎么来的？
我们学这些知识，很多情况下都在死记硬背，并不清楚它是怎么来的，为什么它会存在。
同理，在学数据结构的时候，很多同学并不理解设计背后的理念，在什么场景下更合适使用它，为什么它会存在？因此，很多人都学不好它。
正所谓:“有需求就有市场”，每一种数据结构都有它存在的合理性，都有更适合它的场景。
所以，我会尽量从“工业”的角度出发，讲一些具体数据结构使用场景。比如，在什么时候使用线性表而不是链表，链表具体使用在哪些场景中？
另外，我!非常墙裂!建议大家尽量能动手写一写，巩固自己所学到的知识。所谓，看十遍也没有自己实现一遍学的牢。好了，啰嗦了这么多，导读也该到此结束了，从下期原创文章开始，大家一起来学习数据结构与算法吧。
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