算法与数据结构对程序员的重要性

曾经有个说法，程序=数据结构+算法。这在面向过程的编程语言流行的年代是很受推崇的。
然而，随着时代的发展，各种编程语言的出现，各种编程模式的发明，面向对象、设计模式、框架、模型等各种概念早已淹没了当年那个简单的提法。

那么，在这个多样化的年代，如果想立志做编程开发，还有没有必要学好数据结构和算法呢？

我的回答是，非但有必要，更应该学好、学博、学精。

第一，数据结构与算法是程序的灵魂，是朴素的基础，学好它有有助于理解各种上层抽象。
在没有充分学习和理解数据结构与算法的基础上去学习面向对象、设计模式，是无法真正体会这些上层抽象的真正意义的，最终可能会导致学之泛泛，用之泛泛。

在工作中，见识了太多开口设计模式，闭口面向对象的人，在某个具体的问题上，问他为什么要用面向对象，为什么要用这样的设计模式，得到的回答相当空泛，有时候甚至是为了对象而对象，为了设计而设计。这样的人，做出来的设计，往往过度设计，似是而非，导致做出来的东西混乱不堪。

遇到的真正设计高手，还没有一个是对数据结构与算法是不精通的。让他讲为什么这样设计，为什么这样架构，他往往能深入浅出，将面向对象的思想、设计模式的考虑，与基础的数据结构和对应的算法结合起来，贴合问题的实际情况，给出良好的结论。

有人可能会抬杠：照你这么说，是基础就要学，那是不是还要把CPU的物理原理学透了才能写程序？
我的回答：你说的还真对，一个对CPU的运行原理不清楚的人，是不可能真正理解现在流行的SMP架构、MPP架构的，也不可能写出高质量的并发程序。这其中当然有个量的问题，但没有质的差异。

从编程的角度来看，数据结构与算法几乎是最朴素的基础知识了，这是关，是每一个立志当好程序员的必经之路，不管你是想学C还是想学JAVA，不管你是想学面向过程，还是面向对象，不管你是想当架构师，还是想当DBA（一个没有良好算法底子的DBA差不多算是半个残废）。

第二，在编程实践中，数据结构和算法随处可见，影响重大。
有人说在工作中没用到数据结构和算法，这是一种误解。并非让你去实现一个链表才叫使用了链表。这可能与大学里教条的教学有关，一味地讲这些数据结构是怎么编程实现的，一味地讲这些算法是怎么证明的，却忽视了学习这些的主要目的是为了在编程实践中去应用它，而不是去重造轮子再发明一次（当然也有少数在算法领域继续深造作出新贡献的人，这里就排除不讲了）。
见过不少对链表的基本属性都不了解的人，在程序里一味使用数组，内存能开多大就多大；也见过太多根本不知道HASH原理的人，对Hash表随意使用，造成KEY值严重重复、效率极为低下、失去了选用HASH的初衷。

即使不是算法密集型的程序里，哪怕是面向业务的编程工作中，能够适当地应用数据结构，选择恰当的算法，也是能极大地提高程序的开发效率、运行效率和运行稳定性的。更不要说面向业务和工作流的基础平台，本身就含有大量的数据结构与算法理论，想利用好这些平台，没有一个好的底子，那会事倍功半的。

第三，现在的软件工程充斥着大量的过度设计、资源浪费，实际上已经到了硬件承受不了的地步了。学好数据结构和算法，能够从根本上去避免这些问题。
从我这里的5年经验来看，J2EE就是最佳代表。一个WAS应用，能够承受的并发用户数，竟然只有区区的100！！花费百万元的投资，去买几十个CPU、上百G内存，花费十倍甚至几十倍的代价，却只能提升百分之几十的效率。这还是一个产品级的应用，是一个大型银行核心的数据服务之一。那就更不用提在水平更低的项目组中那些可笑的效率问题了。

这是J2EE、JAVA的错吗？我不觉得，我同样见到了设计良好的J2EE产品，效率一流，稳定性极佳。主要原因，还是开发者自身的水平，对算法无知到了极点，对数据结构忽视到了极点。

第四，当今流行的WEB新时代，各种云概念，海量数据，百万用户并发（从以前著名的C10K问题，到现在的C1000K甚至更高问题），最终都是数据结构与算法的比拼。这一切，较量才刚刚开始。
这里我就不展开了，虽然我这5年来做的主要工作就是这方面的（其中一点）。但它离初学者的层面还是太远了，每一点展开都是工程实践大部头论述。

最后，说说对于初学者来说，该怎么去学数据结构与算法。
1、常备参考书。即使不能通读，也要时时备查
2、已有的数据结构与算法，怎么实现是末节，能理解原理、明白适用场合才是重点。
3、不必过度追求怪异算法，适用的就是最好的，简单的才是最佳的。
4、多读开源作品，看看他们是怎么熟练应用那些基本的数据结构与算法的。
5、希望你能在融会贯通的基础上，举一反三，来教教我怎么继续深入学习。因为我目前也卡在更高深的算法泥潭中不能自拔。