是时候觉悟了！一篇文章让你明白数据结构与算法分析有多重要

不得不说，现在很多大厂，比如Google、Facebook、BAT，面试的时候都喜欢考算法、让人现场写

代码。经常有人说，程序员35岁之后很容易陷入瓶颈，被行业淘汰，我觉得原因其实就在此。写代码

的时候，从来都不考虑非功能性的需求，只是完成功能，凑合能用就好；做事情的时候，也从来没有

长远规划，只把眼前事情做好就满足。虽然技术不错，但每次去面试都会“跪”在算法上，很是可惜。

那你有没有真正地想过，为什么这些大公司都喜欢考算法呢？原因就是越是厉害的公司，越是注重考

察数据结构与算法这类基础知识。相比短期能力，他们更看中你的长期潜力。当然，也有很多人说，

自己实际工作中根本用不到数据结构和算法。所以，就算不懂这块知识，只要Java API、开发框架用

得熟练，照样可以把代码写得“飞”起来，但是你可知道大厂面对的是千万级甚至亿级的用户，开发的

是TB、PB级别数据的处理系统。性能几乎是开发过程中时刻都要考虑的问题。一个简单的

ArrayList、Linked List的选择问题，就可能会产生成千上万倍的性能差别。这个时候，数据结构和算

法的意义就完全凸显出来了。同时，你可能也会说，我在小公司工作，用户量很少，需要处理的数据

量也很少，开发中不需要考虑那么多性能的问题，完成功能就可以，用什么数据结构和算法，差别根

本不大。但是一点你真的想“十年如一日”地做一样的做个普普通通的程序员吗？平平凡凡度过一生？

其实，我觉得，数据结构和算法这个东西，如果你不去学，可能真的这辈子都用不到，也感受不到它

的好。但是一旦掌握，你就会常常被它的强大威力所折服。之前你可能需要费很大劲儿来优化的代

码，需要花很多心思来设计的架构，用了数据结构和算法之后，很容易就可以解决了。如果不知道这

些类库背后的原理，不懂得时间、空间复杂度分析，你如何能用好、用对它们？存储某个业务数据的

时候，你如何知道应该用ArrayList，还是Linked List呢？调用了某个函数之后，你又该如何评估代码

的性能和资源的消耗呢？作为业务开发，我们会用到各种框架、中间件和底层系统，比如Spring、

RPC框架、消息中间件、Redis等等。在这些基础框架中，一般都揉和了很多基础数据结构和算法的

设计思想。比如，我们常用的Key-Value数据库Redis中，里面的有序集合是用什么数据结构来实现的

呢？为什么要用跳表来实现呢？为什么不用二叉树呢？

如果你能弄明白这些底层原理，你就能更好地使用它们。即便出现问题，也很容易就能定位。因此，

掌握数据结构和算法，不管对于阅读框架源码，还是理解其背后的设计思想，都是非常有用的。在平

时的工作中，数据结构和算法的应用到处可见。我来举一个你非常熟悉的例子：如何实时地统计业务

接口的99%响应时间？

你可能最先想到，每次查询时，从小到大排序所有的响应时间，如果总共有1200个数据，那第1188

个数据就是99%的响应时间。很显然，每次用这个方法查询的话都要排序，效率是非常低的。但是，

如果你知道“堆”这个数据结构，用两个堆可以非常高效地解决这个问题。基础架构研发工程师，写出

现在互联网上的技术文章、架构分享、开源项目满天飞，照猫画虎做一套基础框架并不难。我就拿

RPC框架举例。不同的公司、不同的人做出的RPC框架，架构设计思路都差不多，最后实现的功能

也都差不多。但是有的人做出来的框架，Bug很多、性能一般、扩展性也不好，只能在自己公司仅有

的几个项目里面用一下。而有的人做的框架可以开源到GitHub上给很多人用，甚至被Apache收录。

为什么会有这么大的差距呢？我觉得，高手之间的竞争其实就在细节。这些细节包括：你用的算法是

不是够优化，数据存取的效率是不是够高，内存是不是够节省等等。这些累积起来，决定了一个框架

是不是优秀，请记住达到开源水平的框架才是你的目标！所以，如果你还不懂数据结构和算法，没听

说过大O复杂度分析，不知道怎么分析代码的时间复杂度和空间复杂度，那肯定说不过去了

文章最后的一段话，当然，我现在的阅历还没如此丰富写出如此好的文章，文章摘自极客大牛王争，

我只想告诉各位数据结构和算法真的很重要，一定要好好修修内功，才能越走越远！！！

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