欢迎大家学习新课程: 玩转数据结构
- 为什么要学习数据结构？
数据结构是所有计算机专业的同学必学的课程
- 数据结构研究的是数据如何在计算机中进行组织和存储，使得我们可以高效的获取数据或者修改数据。
为了在不同场景下高效获取或修改。我们就发明了不同的数据结构。
整体而言，数据结构可以分为三种:
线性结构; 树结构; 图结构;
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本节课带领大家从零开始深入数据结构。学完课程对于大多数的名词都有认识，以及从底层实现出来。
对于数据的存储这个任务，解决方案是很多的。我们需要根据应用的不同，灵活选择最合适的数据结构
在计算机的世界中，数据结构无处不在。
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通常我们使用数据库，数据库是一个封装好的软件，我们只需要通过sql语句进行访问。
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我们创建一个数据库，底层需要数据结构。
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没有这些树和哈希表的知识，我们是无法创建出数据库软件的。
操作系统: 快速在多任务间切换
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递归调用使用系统栈来实现。优先队列进行任务切换。
文件压缩:
各种各样的格式，png mp3等都是进行了一定程度的压缩，形成了格式。
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最简单常用的压缩方式就是哈夫曼树。现代的压缩算法需要更先进的数据结构
通讯录: 设置通讯录软件，存储不同的联系人，使用链表进行实现。
当联系人变多之后，查找一个联系人变成了一个很慢的操作。手持设备本身就效率低下。被一个实习生解决，使用了一种叫做Trie - 前缀树的数据结构
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不管通讯录中有多少人，这个查找联系人操作都变成了毫秒级别的。
大量的算法，以数据结构为基石。
游戏设置大量的算法，寻路算法，最短路径。
图论算法: DFS(深度优先遍历) 使用栈， BFS(广度优先遍历) 使用队列; 几乎所有的算法都要以数据结构为基石。
数据结构 + 算法 = 程序
几乎任何一本算法教材，都包含大量的篇幅讲解数据结构
课程设置
针对数据结构零基础的同学，需要掌握java语言基础(课程使用)
数据结构不应该局限于特定的语言。
java: 推广度高，大多数同学都会。 java是一门完全面向对象的语言。
这种面向对象的特性，非常适合我们进行数据结构的研究。
对于数据结构中我们要实现的大多数内容都是一个名词，链表，队列，栈，二叉树，哈希表都是一个名词，在这个名词上赋予不同的操作，这样的设计思路非常符合面向对象的设计原则。
不仅仅会收获数据结构知识，对于面向对象的设计，java语言中对于面向对象设计相应的语言支持特性理解深入。
鼓励同学们使用其他语言实现这个课程的代码。 只要你所选择的语言，支持面向对象的范式的语言，C++ PHP swift python等
这样做的同学会有双份的收获。数据结构+语言
课程中主要涉及到12种数据结构
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课程对于每种数据结构不仅仅是简单实现而已，很多时候一种数据结构是有多种实现的，会对多种不同的实现进行比较。
链表: 单链表，双链表; 哈希表: 两种不同实现; 并查集: 一步一步的优化，完成好几个版本
递归与非递归的算法实现
本课程不包含图结构，图论领域以算法为主
对于图结构而言，本身存储一个图是非常简单的，简单线性表就可以。
图论领域庞大，算法为主。如 计算最小生成树，计算最短路径，计算最大联通分量等都是要有算法支撑的。
起步的时候讲解的都是非常基础的数据结构。
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面向基础: 什么是递归;调试; 简单的复杂度分析(包含均摊复杂度分析), 所有数据结构，手把手的底层实现，创建属于自己的小型数据结构库。
数据结构 + 编程水平 + 自己拓展; 数据结构背后思考: 强调比较和优化
- 面向面试的数据结构:
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前六个都是非常基础的数据结构, 同时也是笔试面试中的常客,这六个里面的操作，算法逻辑，要能达到白板编程(手写代码)。
- 面向竞赛的数据结构: 线段树，Trie，并查集
数据结构领域的灵活性，只是处理对象发生了变化，就可以设计出新的更优秀的数据结构。
面试和竞赛，不止会讲底层实现，会讲面试和竞赛真正的使用这些数据结构来解决的问题(LeetCode获取的问题)。
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最后三章: AVL 红黑树 哈希表
前两个都是平衡二叉树的实现，哈希表也是一种非常常用的数据存储的结构，相对而言复杂，代码量大。
一般这三个面试时会提问一些概念性的或者性能分析上的问题。红黑树虽然是个平衡二叉树，但不是完全平衡二叉树，哈希表的冲突检测相关，性能分析。
课程从零开始搭建三种数据结构，并且分析蕴含在这三种数据结构中的问题。(大多时候调用标准库)
希望同学们通过这门课真正玩转数据结构
学习数据结构(和算法) 到底有没有用？
这门课(玩转数据结构) 和 那门算法与数据结构的区别下节谈。
大多数同学疑惑: 为什么我觉得数据结构没有用？
- 学习数据结构有什么用？
为什么我在工作中，用不到数据结构(和算法)？在工作中用不到数据机构 (和算法), 所以它们没用？数据结构(和算法) 主要是为了应付面试或者考试用？
答案:也对，也不对。
软件开发过程越来越简单。
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这些操作系统，软件包等里面包含大量的数据结构的应用，但是我作为一个ios开发者可以对这些一无所知，只需要使用工具以及提供的api开发出一个app。
app开发的门槛越来越低了。
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以为开发者提供便利为荣，年龄最小开发者，最年长的开发者。
只是使用工具来开发，技术上是越来越简单的。
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开发越来越简单以后，计算机专业的同学们关注的应该是这些底层的东西。
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搭建在底层基础上的框架环境等，开发这些工具时就需要使用大量的数据结构和算法。越大的公司，越需要同学们拥有扎实的数据结构(和算法)功底
大公司也有业务逻辑组装成产品的工具，更重要是做出更先进更底层的开发。
当产品庞大，用户量大，数据结构和算法就派上用场了，算法与数据结构可以提高你的上限，走的更远。
计算机技术增长，成为技术专家必须学习数据结构。
本课程和《算法与数据结构》 的区别
玩转数据结构: 以数据结构为主线，大多数都是另一门课里不涉及的。
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只有二分搜索树，并查集，堆 这三个在算法和数据结构中讲过，内容重叠低。
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算法与数据结构课程涉及排序算法，图算法。语言的选择上有很大区别，上一门课使用了C++语言，提供了java代码。
这门课: 选择java 完全面向对象，但更鼓励同学们使用自己熟悉的语言完成课程内容
脚本语言的特殊性: 如js Python等
个人认为: 脚本语言可以用来学习数据结构的原理，但是不适用于考察数据结构(和算法)的性能; 性能怎样，取决于解析器对于不同写法的解析。
Pythonic的写法可能比逻辑本身更重要
arr = []
for i in range(10):
arr.append(i)
arr = [i for i in range(10)] // 列表生成式写法
两种写法性能的差异，下面写法性能大大优于上面的写法; 脚本语言不仅仅需要关注实现的具体逻辑，还要关注完成这个逻辑使用的语法。
C++，java等也有类似问题，但不明显，近乎可以忽略; LeetCode: C++ java可以通过，python会可能遭到超时。
课程官方github
https://github.com/liuyubobobo/Play-with-Data-Structures
逐渐添加多语言支持，以及更多习题。
关于答疑:
问答区老师进行了详细的回答。
- 请不要直接贴代码，问: 这个代码为什么输出结果不对？
建议: 仔细的debug。debug是软件工程师的必备技能。(小数据用例)和课程源码进行对比。逐个模块进行对比，替换。
- 好的问题: 详细说明，具体在哪个地方出了问题？你的思考是怎样的？认为会得到怎样的结果？可实际得到了怎样的输出？(问题包含了思考)
课程面向面试,但数据结构只是面试的一部分，甚至只是算法面试的一部分。算法面试不仅有数据结构，还有很多和基础算法相关的内容,排序算法,二分搜索算法，算法设计方面:回溯，动态规划，贪心算法等等。
玩转算法面试偏向于使用具体的数据结构解决算法问题，算法面试会直接使用Hashmap类来解决具体问题; 玩转数据结构注重于数据结构的底层实现。
关于竞赛
竞赛涵盖的内容更广泛，深度也更高; 图论; 计算几何; 组合数学; 概率; 更复杂的算法和数据结构
相信这个课程，是你真正掌握数据结构的开始
课程编程环境搭建简介
Java语言(Java8)
其实课程代码本身对java语言版本并没有太多要求，Java10也是可以的。
官方下载:
oracle官网可以下载，下载JDK。直接下滑到尾页。
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点进去默认显示的java10, 一直往下拖，下面就是历史版本。
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点击JDK Download，会进入下载页面。包含java的两个版本。
点击同意条款，相应的下载完，安装就是下一步下一步。
IDE: IntelliJ IDEA(官网下载) 社区版就够用。
此处推荐慕课网免费课: IntelliJ IDEA神器使用技巧，下一节我们会先介绍IDEA技巧学习。
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