一、前言
近期在准备面试，而数据结构与算法是面试不可回避的重中之重，可以说只有有笔试题，至少有一道算法题。而算法一直是自己软肋，这次不得不正视这个问题。过去对数据结构与算法一直不太重视，总觉得这些太基础，离实际编程太远，然而事实是，要写出高质量的代码，算法必不可少。最近在极客时间入手了《数据结构与算法之美》，希望能久旱逢甘霖~~~
二、为什么要学习数据结构与算法
1、想要通关大厂面试，千万别让数据结构和算法拖后腿
越是厉害的公司，越是注重考查数据结构与算法这类基础知识。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。
2、业务开发工程师，你真的愿意做一辈子CRUD boy吗
Spring、RPC框架等基础框架中，一般都糅合了很多基础数据结构和算法的设计思想。比如Redis的sort set是用什么数据结构来实现的？为什么要用跳表来实现？为什么不用二叉树呢？
3、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！
4、对编程还有追求？不想被行业淘汰？那么久不要只会写凑合能用的代码！
何谓编程能力强？代码可读性号、健壮？还是可扩展性号？性能好快起码是其中一个非常重要的评判标准。
5、掌握了数据结构与算法，看待问题的深度，解决问题的角度就会完全不一样。
三、怎么学数据结构与算法
1、什么是数据结构？什么是算法？
数据结构就是指一组数据的存储结构。拿水来类别，水可以放在锅碗瓢盆，也可以放在大江大河中，那么锅碗瓢盆就是睡的存储结构。算法就是操作数据的一组方法。
数据结构和算法是相辅相成的。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。
2、复杂度分析
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，它几乎占了半壁江山，是重中之重。
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。而复杂度分析是衡量效率和资源消耗的方法。
3、重点--20个知识点
作者总结了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，只需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。
4、一些事半功倍的学习技巧
①边学边练，适度刷题
②多问、多思考、多互动
③打怪升级法
给自己制定一个切实可行的目标，就像打怪升级一样。
④知识需要沉淀，不要试图一下子掌握所有
学习知识的过程是反复迭代、不断沉淀的过程。