数据结构与算法之美

数据结构就是一组数据的存储结构，算法是操作数据的方法，数据结构是为算法服务的，算法作用在特定的数据结构之上。

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，因此，我们就需要一个考量效率和资源消耗的方法，这就是复杂度分析方法。在学
习数据结构和算法的过程中，要学习它的「来历」、「自身的特点」、「适合解决的问题」以及「实际的应用场景」。
1、数据结构和算法学习的精髓-复杂度分析
2、最常用的、最基础的数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树
3、最常用的算法：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

掌握了数据结构与算法，你看待问题的深度，解决问题的角度就会完全不一样

1. 为什么要学习数据结构和算法？
   避免做 CRUD boy， 向高手之路迈进。
   高手之间的竞争就在细节，

记得以前看金庸小说，一个人练降龙十八掌，一个人练全真教内功，刚开始练内功的被吊打，十年后练内功的依然被吊打，但是20年后，降龙十八掌就
怎么也打不过练内功的了，算法和数据结构就是内功，降龙十八掌我觉得就是各种框架，再怎么熟悉框架，也不如了解它内部的算法和数据结构

就是想升工资吧 我知道学技术必须要拿出十年磨一剑的精神 从头开始... [19赞]
十年磨一剑说的太好了。我也是这么认为的。做技术就是不要浮躁。要耐得住寂寞。沉得下心。

老师，我是一名iOS开发，怎么听完你这篇文章还是觉得算法对于我开发来说不是那么重要后面我有点怕自己听不懂，而且动手写，我该如何下笔，感
觉自己很迷茫…… [15赞]
作者回复2018-09-21 16:48:35
01|为什么要学习数据结构和算法？
file:///J/geektime/唯一更新QQ群170701297/ebook/数据结构与算法之美/01为什么要学习数据结构和算法？.html[2019/2/17 17:26:32]

1. 假设我们现在要做这样一个功能，我们希望在app上存储一个多级地址列表，用户可以一层一层的选择地址列表中的地址，来设置自己的所在的省份
   、市、区，如果这个地址列表不是经常变动的，我们希望保存在app端，这样就不需要每次操作地址列表都要跟后台交互，如果让你存储这个多级地址
   列表，你会怎么存储呢？
2. 如果地址列表也并不是一直都不变的，如果地址列表改变了，我们又不希望发新版，那如何更新app上的地址列表呢？如果地址列表比较大，我们不
   希望app重新全量的从服务器再拉一次，那又如何来做呢？
3. 我会用一种语言来实现 你可以翻译成object c
   Liar 2018-09-21 11:27:24
   不做一个没有追求的码农，那些说过了35就不行的码农大部分都是不求上进的人。 [15赞]
   作者回复2018-09-21 11:35:50
   说得好 不管哪个行业都会淘汰不求上进的人 it也不例外

数据结构与算法的意义？
1.在本科开发中，曾经就自己写了一个类似于目录搜索的算法，就是简单的for循环，性能极其低下，改为二叉树后，性能大大提升
2.目前读研，接触机器学习理论和深度学习，原有的算法和数据结构的学习中，你所掌握的思想，确实会有很大的意义。
最后，我认为，学习最重要的是你能够自己成长，这个才是最棒的。 [11赞]

赚钱其实是非常容易的，当你有价值的时候，一定能赚出钱来的；没有价值的东西，你赚出钱来，都走不久，最难的是创造价值。

用的算法够不够优化？
数据存取的效率是不是够高？
内存是不是够节省？

全部目录

https://datastructure.xiaoxiaoming.xyz/#/02.%E6%95%B0%E7%BB%84

7. 数据结构与算法之美王争

课程简介：
为什么要学习数据结构与算法？数据结构与算法该怎么学？学习的重点又是什么？这一模块将为你指明数据结构与算法的学习路径；并着重介绍贯穿整个专栏学习的重要概念：时间复杂度和空间复杂度，为后面的学习打好基础。

课程目录：
01 | 为什么要学习数据结构和算法？
02 | 如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法？
03 | 复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？
04 | 复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
不定期福利第一期 | 数据结构与算法学习书单
05 | 数组：为什么很多编程语言中数组都从0开始编号？
06 | 链表（上）：如何实现LRU缓存淘汰算法?
07 | 链表（下）：如何轻松写出正确的链表代码？
08 | 栈：如何实现浏览器的前进和后退功能？
09 | 队列：队列在线程池等有限资源池中的应用
10 | 递归：如何用三行代码找到“最终推荐人”？
11 | 排序（上）：为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎？
12 | 排序（下）：如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素？
13 | 线性排序：如何根据年龄给100万用户数据排序？
14 | 排序优化：如何实现一个通用的、高性能的排序函数？
15 | 二分查找（上）：如何用最省内存的方式实现快速查找功能？
16 | 二分查找（下）：如何快速定位IP对应的省份地址？
17 | 跳表：为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合？
18 | 散列表（上）：Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的？
19 | 散列表（中）：如何打造一个工业级水平的散列表？
20 | 散列表（下）：为什么散列表和链表经常会一起使用？
21 | 哈希算法（上）：如何防止数据库中的用户信息被脱库？
22 | 哈希算法（下）：哈希算法在分布式系统中有哪些应用？
23 | 二叉树基础（上）：什么样的二叉树适合用数组来存储？
24 | 二叉树基础（下）：有了如此高效的散列表，为什么还需要二叉树？
25 | 红黑树（上）：为什么工程中都用红黑树这种二叉树？
26 | 红黑树（下）：掌握这些技巧，你也可以实现一个红黑树
27 | 递归树：如何借助树来求解递归算法的时间复杂度？
不定期福利第二期 | 王争：羁绊前行的，不是肆虐的狂风，而是内心的迷茫
28 | 堆和堆排序：为什么说堆排序没有快速排序快？
29 | 堆的应用：如何快速获取到Top 10最热门的搜索关键词？
30 | 图的表示：如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系？
31 | 深度和广度优先搜索：如何找出社交网络中的三度好友关系？
32 | 字符串匹配基础（上）：如何借助哈希算法实现高效字符串匹配？
33 | 字符串匹配基础（中）：如何实现文本编辑器中的查找功能？
34 | 字符串匹配基础（下）：如何借助BM算法轻松理解KMP算法？
35 | Trie树：如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能？
36 | AC自动机：如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能？
37 | 贪心算法：如何用贪心算法实现Huffman压缩编码？
38 | 分治算法：谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
不定期福利第三期 | 测一测你的算法阶段学习成果
39 | 回溯算法：从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想
40 | 初识动态规划：如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题？
不定期福利第四期 | 刘超：我是怎么学习《数据结构与算法之美》的？
41 | 动态规划理论：一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题
42 | 动态规划实战：如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能？
43 | 拓扑排序：如何确定代码源文件的编译依赖关系？
44 | 最短路径：地图软件是如何计算出最优出行路径的？
45 | 位图：如何实现网页爬虫中的URL去重功能？
46 | 概率统计：如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信？
47 | 向量空间：如何实现一个简单的音乐推荐系统？
48 | B+树：MySQL数据库索引是如何实现的？
49 | 搜索：如何用A*搜索算法实现游戏中的寻路功能？
50 | 索引：如何在海量数据中快速查找某个数据？
51 | 并行算法：如何利用并行处理提高算法的执行效率？
52 | 算法实战（一）：剖析Redis常用数据类型对应的数据结构
53 | 算法实战（二）：剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法
54 | 算法实战（三）：剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法
55 | 算法实战（四）：剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法
56 | 算法实战（五）：如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统？
春节7天练 | Day 1：数组和链表
春节7天练 | Day 2：栈、队列和递归
春节7天练 | Day 3：排序和二分查找
春节7天练 | Day 4：散列表和字符串
春节7天练 | Day 5：二叉树和堆
春节7天练 | Day 6：图
春节7天练 | Day 7：贪心、分治、回溯和动态规划
用户故事 | Jerry银银：这一年我的脑海里只有算法
用户故事 | zixuan：站在思维的高处，才有足够的视野和能力欣赏“美”
总结课 | 在实际开发中，如何权衡选择使用哪种数据结构和算法？