どのような第一、データ構造及びアルゴリズム
1、データ構造が格納構造へのデータのセットを指す
2を、アルゴリズムがデータ動作の方法である
3を、データ構造およびアルゴリズムは、アルゴリズムとサービスが、その効果にアルゴリズムのデータ構造に相補的です特定のデータ構造に
2人の心、どこかの学ぶ
データ構造とアルゴリズムを解決するためには、問題がより高速ストレージおよびデータの処理、そのため、私たちは資源消費と効率の考慮の方法を必要とする、より多く保存する方法ですこれは、分析の複雑さです。データ構造とアルゴリズムを学習する過程で、その「起源」を学び、「自分の特性」、「問題を解決するのに適した」と「実用的なアプリケーションシナリオ。」データ構造とアルゴリズムを学習するプロセスは、非常に優れたメンタルトレーニングプロセスです。
1、データ構造とアルゴリズムの学習の本質-複雑さの解析
2、最も一般的な、最も基本的なデータ構造：配列、連結リスト、スタック、キュー、ハッシュテーブル、バイナリツリー、ヒープ、ジャンプテーブル、グラフ、トライ木
3、最も一般的に使用されるアルゴリズム：再帰ソート、バイナリ検索、探索、ハッシュアルゴリズム、貪欲法、分割統治アルゴリズム、バックトラックアルゴリズム、ダイナミックプログラミング、文字列照合アルゴリズム
第三に、乗数学習スキル
学習の目的はマスターにあり、その後、適用されます：1.練習しながら、適度なブラシのタイトルを学びます
2.頼む、より多くの思考、よりインタラクティブ：学ぶための最善の方法を議論するために一緒に学び、教師の解答を求める問題がある、少数の人々が一緒に学ぶことを見つけることです。
3. Daguai学習アップグレード：私たちは、学習プロセスを退屈なDaguaiは、同じアップグレードのように、あなたは、自分で設定現実的な目標を与えることができます。
降水量が必要4.知識は、一度にすべてを把握しようとしたくない：学習プロセスの知識は、反復、継続的な沈殿法です。