为啥要学习

• 我不想每次面试的时候，都担心自己算法不会，在面试的时候，面试官说让写一个算法，就直接说不会。
• 我不想一辈子都在代码一线写业务逻辑，想成为架构师，那么算法和数据结构就是我绕不过的坎儿

我们知道，盖房子，如果地基不牢固，那么肯定不会盖起高楼的，就算盖起来了，也不牢固，稍微有个风吹草动就可能出现大厦坍塌， 同样，在编程领域，数据结构和算法是基础知识，核心知识，他们就是地基，数据结构和算法不会，就别想进入大公司，更别提什么架构师。

学习数据结构和算法的好处

• 可以进入大公司。越是厉害的公司，就越会考察数据结构和算法这类基础知识。相比短期知识，他们更看重长期知识。
• 掌握数据结构和算法，对阅读框架源码，和理解背后设计思想，都有很大帮助。
• 掌握数据结构和算法，看待问题的深度，解决问题的角度就会完全不一样
• 如果你不去学，可能这一辈子都用不到，也感受不到他的好，但是一旦掌握，你就会被它强大的为例折服。之前可能需要很大劲才能优化的代码，需要花费很多东西设计的架构，用了数据结构和算法，就能轻易的解决了

高手之间的竞争就是细节，这些细节包括：算法是否够优化，数据存取效率是否够高，内存是否够节省等 编程能力强，标准应该有代码可读性是否好，是否健壮性，扩展性，已经性能是否优化， 我们天天提交代码的时候说什么优化性能，其实很大程度上就是优化我们之前写的算法和数据结构

写代码考虑非功能性需求，不要只想着完成功能，够用就好， 做事情得有长远计划。不能只想着把眼前的事情做好就满足

学习数据结构和算法的目的：

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，提高编程能力，训练逻辑思维，积攒人生经验，依次获得工作回报，实现你的价值，完善你的人生。

什么是数据结构算法

• 广义定义： 数据结构： 一组数据的存储结构 算法： 操作数据的一种方法
• 狭义定义： 就是一些著名的数据结构和算法，比如栈，堆，队列，二分查找，动态规划等，这些都是从前人从很多实际操作中抽象出来的，经过非常多的求证和检验。可以高效的帮助我们解决很多实际工作中的开发问题。

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。 比如想要从 A 地到 B 地修一条路，你可以修建公路，这样就可以行驶汽车，也可以修建铁路，这样就可以行驶火车， 公路，铁路，就可以理解为数据结构，汽车，火车就可以理解为是算法，只有在特定的路面上面，才能行驶特定的车辆。

数据结构是静态的，他只是组织数据的一种方式，如果不在他的基础上操作，构建算法，孤立存在的数据结构是无用的

任何一个知识点，都要做到 “是什么，为什么，怎么做”

复杂度分析

占据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。 数据结构和算法解决的是如何更快更省的存储和处理数据的问题。因此我们就要有一个考量效率和资源消耗的标准。这个就是复杂度分析方法

最基础，最常用的数据结构和算法

• 10个数据结构 ：数组，链表，栈，堆，队列，二叉树，散列表，跳表，图， Trie 数
• 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，

了解这些数据结构和算法的来历，自身特点，适合解决的问题以及实际应用场景。

学习方法

1. 边学边练，适度刷题
2. 多问，多思考，多互动
3. 打怪升级学习法
4. 知识需要沉淀，不要试图一下子掌握所有 学习知识是一个反复迭代，不断沉淀的过程。刚开始可能不懂，可以先放一放，沉淀一下，过几天再回头理解，没准就忽然开朗了，

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春节前学习完所有课程，所有代码 java 实现一遍。