02 | 如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法？

02 | 如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法？

什么是数据结构？什么是算法？

从广义上讲，数据结构就是指一组数据的存储结构。算法就是操作数据的一组方法。

举例：

图书馆储藏书籍你肯定见过吧？为了方便查找，图书管理员一般会将书籍分门别类进行“存储”。按照一定规律编号，就是书籍这种“数据”的存储结构。那我们如何来查找一本书呢？有很多种办法，你当然可以一本一本地找，也可以先根据书籍类别的编号，是人文，还是科学、计算机，来定位书架，然后再依次查找。笼统地说，这些查找方法都是算法。

数据结构和算法是相辅相成的。数据结构是为算法服务的，算法要作用在特定的数据结构之上。 因此，我们无法孤立数据结构来讲算法，也无法孤立算法来讲数据结构。

数据结构是静态的，它只是组织数据的一种方式。如果不在它的基础上操作、构建算法，孤立存在的数据结构就是没用的。

学习这个专栏需要什么基础？

最好有些编程基础，如果有项目经验就更好了。这样我给你讲数据结构和算法如何提高效率、如何节省存储空间，你就会有很直观的感受。因为，对于每个概念和实现过程，我都会从实际场景出发，不仅教你“是什么”，还会教你“为什么”，并且告诉你遇到同类型问题应该“怎么做”。

学习的重点在什么地方？

首先要掌握一个数据结构与算法中最重要的概念——复杂度分析。

它几乎占了数据结构和算法这门课的半壁江山，是数据结构和算法学习的精髓。

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

20 个最常用的、最基础数据结构与算法

10 个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树；

10 个算法：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。

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