筆者作為一名非科班出身的程序員，想系統地補充“數據結構與算法”這一塊知識，入了極客時間的專欄《數據結構與算法之美》，希望能以筆記的形式總結、分享所學，更以督促學習。
本章內容源于對專欄以下章節的學習筆記：
經驗篇
作者開篇介紹了兩個和數據結構與算法有關的例子：
- 1.在作者的學生時代，為了幫他提高編程能力，師兄給了他一本《算法導論》，使他對算法開始著迷。通過對數據結構與算法的研究，編程能力有了質的飛躍。他認為那是他人生為數不多的轉折點之一。
- 2.一位在騰訊工作10年的T4大牛，跳槽去區塊鏈領域，用了不到半年時間，就把區塊鏈的整個技術脈絡摸清楚了。他曾經說，像區塊鏈、人工智能這些看似很新的技術，其實一點兒都不“新”。最初學編程的時候，他就把那些基礎的知識都學透了。當面臨行業變動、新技術更迭的時候，他不斷發現，那些所謂的新技術，核心和本質的東西其實就是當初學的那些知識。
基礎知識就像是一座大樓的地基，它決定了我們的技術高度。而要想快速做出點事情，前提條件一定是基礎能力過硬，“內功”要到位。
我們都知道基礎無外乎就是操作系統、計算機網絡、編譯原理等，當然還有數據結構和算法。
人生路上，我們會遇到很多的坎。跨過去，你就可以成長，跨不過去就是困難和停滯。而在后面很長的一段時間里，你都需要為這個困難買單。對于我們技術人來說，更是這樣。既然數據結構和算法這個坎，我們總歸是要跨過去，為什么不是現在呢？
目的篇
我們為什么要學習數據結構和算法？
1.通關大廠面試
- 就校招而言，沒有實際項目經驗，公司只能考察基礎知識是否牢固。
- 就社招而言，越是厲害的公司越重視考察數據結構與算法等基礎知識，相對短期能力，公司更看中你的長期潛力。
擺正心態：我們學任何知識都是為了“用”的，是為了解決實際工作問題。
2.避免只會業務操作
在基礎框架中，一般都柔和了很多基礎數據結構和算法的設計思想。掌握數據結構和算法，不管對于閱讀框架源碼，還是理解其背后的設計思想，都是非常有用的。
3.開源框架的目標
相同原理的框架，為什么有的人寫的就可以在GitHub上被很多人使用，甚至被官方收錄？歸根結底在于細節，比如算法的優化、數據存儲效率、內存的優化等等。
4.對編程的追求
不想只會寫湊合的代碼，對編程有所追求。性能好壞起碼是評判代碼非常重要的一個標準。
小結：學習數據結構和算法，并不是為了死記硬背幾個知識點。目的是建立時間復雜度、空間復雜度意識，寫出高質量的代碼，能夠設計基礎架構，提升編程技能，訓練邏輯思維，積攢人生經驗，以此獲得工作回報，實現你的價值，完善你的人生。掌握了數據結構與算法，你看待問題的深度，解決問題的角度就會完全不一樣。
方法篇
如何系統高效地學習數據結構與算法？
1.數據結構與算法的定義
從廣義上講，數據結構就是指一組數據的存儲結構。算法就是操作數據的一組方法。
2.數據結構與算法的關系
數據結構和算法是相輔相成的。數據結構是為算法服務的，算法要作用在特定的數據結構之上。
3.學習認知要求
搞清楚：是什么、為什么、怎么做？
4.學習重點
- 首先要掌握一個數據結構與算法中最重要的概念——復雜度分析；
- 10個數據結構：數組、鏈表、棧、隊列、散列表、二叉樹、堆、跳表、圖、Trie 樹；
- 10個算法：遞歸、排序、二分查找、搜索、哈希算法、貪心算法、分治算法、回溯算法、動態規劃、字符串匹配算法；
- 學習它們的來歷、自身的特點、適合解決的問題以及實際的應用場景。
5.學習技巧
- 邊學邊練，適度刷題
- 多問、多思考、多互動
- 打怪升級學習法：留言、筆記、心得、找錯
- 知識需要沉淀，不要想試圖一下子掌握所有：學習知識的過程是反復迭代、不斷沉淀的過程，書讀百遍其義自見
