【算法基础三】算法如何入门？零基础入门算法应该学些什么?
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系列专栏：算法基础入门
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系列文章目录
算法学习打卡
第一章 字符编码分类（算法基础一）
第二章 双飞本科学习动力，方向（算法基础二）
第三章 零基础入门算法应该学些什么（算法基础三）
第四章 小项目实战（通讯录管理系统）
第五章 项目实战自我总结
第六章 快捷键操作（单行/多行注释）
第七章 随机种子与随机数（冷知识）
第八章 谁的大学不迷茫？计算机相关专业该怎样度过？
第九章 致新手——计算机考研都需要准备什么？
第十章 作为程序员，是什么让你坚持不懈地学习？
目录
系列文章目录
前言
一、什么是数据结构与算法
二、学习的重点在什么地方？
三、切勿盲目刷题：刷题前的知识积累
1、提高数据结构与算法没啥捷径，最好的捷径就是多刷题。
2、AC不是目的，我们要追求完美
3、挑战自己，跳出舒适区
4、再说数据结构重要性
三、从0基础小白，到ACM亚洲区域赛金牌
1、知识轮廓
2、学一门基础的程序设计语言
3、选择一本适合自己的参考书
4、刷题实践
5、如何正确做一道题
从简入手
优化
构思代码
写代码
Debug
总结与反思
总结
前言
这篇文章不是让你成为大神的，学完也不是多厉害，而是，给处于大学迷茫、不知道学啥的你，一个学习的方向，无论你是否是科班。不过我相信，当你看完这些，你应该会有自己的学习方向。
一、什么是数据结构与算法
1、程序 = 数据结构 + 算法，足以看出他们的重要性，但感觉平时编程没有刻意用到他们，其实这只是感觉，代码的字里行间无不在使用。
一个常见的心理路程就是：
开始学习时，感觉他们没什么用，平时敲代码也用不到，没有在代码里刻意设计过
学习一段时间，发现以前写代码都在悄悄的用到，然后开始刻意按照规则设计代码
时间久了，又感觉没有用到了，其实是在下意识的用了，只是用的时候没有刻意贴上“数据结构与算法”的标签
2. 算法
操作数据的一组方法。
算法的设计取决于逻辑结构，算法的实现依赖于存储结构。
3. 数据结构与算法
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。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。
二、学习的重点在什么地方？
提到数据结构和算法，很多人就很头疼，因为这里面的内容实在是太多了。这里，我就帮你梳理一下，应该先学什么，后学什么。你可以对照看看，你属于哪个阶段，然后有针对地进行学习。
想要学习数据结构与算法，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。
这个概念究竟有多重要呢？可以这么说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！必须要拿下，并且要搞得非常熟练。否则后面的数据结构和算法也很难学好。
为了让你对数据结构和算法能有个全面的认识，从优秀博客这里找了一张图，里面几乎涵盖了所有数据结构和算法书籍中都会讲到的知识点！
作为初学者，或者一个非算法工程师来说，你并不需要掌握图里面的所有知识点。
很多高级的数据结构与算法，比如二分图、最大流等，这些在我们平常的开发中很少会用到。所以，你暂时可以不用看。我还是那句话，咱们学习要学会找重点。如果不分重点地学习，眉毛胡子一把抓，学起来肯定会比较吃力。
总结了20个最常用的、最基础数据结构与算法，不管是应付面试还是工作需要，只要集中精力逐一攻克这20个知识点就足够了。
这里面有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。
掌握了这些基础的数据结构和算法，再学更加复杂的数据结构和算法，就会非常容易、非常快。
学习数据结构和算法的过程，是非常好的思维训练的过程，所以，千万不要被动地记忆，要多辩证地思考，多问为什么。如果你一直这么坚持做，你会发现，等你学完之后，写代码的时候就会不由自主地考虑到很多性能方面的事情，时间复杂度、空间复杂度非常高的垃圾代码出现的次数就会越来越少。你的编程内功就真正得到了修炼。
三、切勿盲目刷题：刷题前的知识积累
1、提高数据结构与算法没啥捷径，最好的捷径就是多刷题。
但是，刷题的前提是你要先学会一些基本的数据结构与算法思想。（优秀博客分享连续三年刷题）
千万别指望以为自己把基础思想学完之后刷题会很牛，只有多刷题，只有多动手实践，你的灵敏度才会提高起来。
2、AC不是目的，我们要追求完美
在做题的时候，一定要追求完美，千万不要把一道题做出来之后，提交通过，然后就赶紧下一道。我认为这意义不大，因为一道题的解法太多了，有些解法态粗糙了，我们应该要寻找最优的方法。
在做题的时候，要力求一题多解，如果自己实在想不出来其他办法了，可以去看看别人是怎么做的，千万不要觉得模仿别人的做法是件丢人的事。衡量一道算法题的好坏无非就是时间复杂度和空间复杂度，所以我们要力求完美，就要把这两个降到最低，令他们相辅相成。
我想不到这些方法啊，怎么办？那么你就可以去看别人的做法，之后，遇到类似的题，你就会更有思路，更知道往哪个方向想。
3、挑战自己，跳出舒适区
什么叫舒适区？在刷题的时候，可能有一类题是你比较懂的，你每次一看就有思路，然后半个小时就撸好代码，提交代码，然后通过了，然后，哇，又多刷了一道题，心里很舒服。
但是，记住，前期你可以多刷这种题练手，提升自己的乐趣，但，我还是建议你慢慢跳出舒适区，去做一些自己不擅长的题，并且找段时间一直刷这种题。例如我觉得我在递归方面的题还是挺强的
但是，我对动态规划的题，很菜，每次都要想好久，每次遇到这种题都有点害怕，没什么信心。不过有段时间我觉得只刷动态规划的题，直接在 leetcode 选定专题，连续做了七八十道，刚开始很难受，后来就慢慢知道了套路了，一道题从两三个小时最后缩到半小时，简单的十几分钟就搞定。感觉自己对这类型的题也不惧怕的。
所以，建议你，一定要学好跳出自己的舒适区
4、再说数据结构重要性
前面我主要是说了我平时都是怎么学习算法的。在数据结构方法，我只是列举了你们一定要学习链表和树(二叉堆)，但这是最基本的，刷题之前要掌握的，对于数据结构列举一些比较重要的：
1、链表（如单向链表、双向链表）。
2、树（如二叉树、平衡树、红黑树）。
3、图（如最短路径的几种算法）。
4、队列、栈、矩阵。
对于这些，自己一定要动手实现一遍。你可以看书，也可以看视频，新手可以先看视频，不过前期可以看视频，之后我建议是一定要看书。
例如对于平衡树，可能你跟着书本的代码实现之后，过阵子你就忘记，不过这不要紧，虽然你忘记了，但是如果你之前用代码实现过，理解过，那么当你再次看到的时候，会很快就记起来，很快就知道思路,而且你的抽象能力等等会在不知不觉中提升起来。之后再学习红黑树啊，什么数据结构啊，都会学的很快。
三、从0基础小白，到ACM亚洲区域赛金牌
优秀博主分享
1、知识轮廓
首先我们要在大脑中初步建立算法与数据结构知识的结构，有助于我们后面学习到某一块知识，可以知道我们当前的学习的知识属于哪个模块，进而在脑中对知识点进行分类和总结，对后续的刷题和学习都十分帮助。
2、学一门基础的程序设计语言
这里推荐学习 C++/Java/Go/Python。这几个是目前比较主流的语言，如果你已经会其中的一种，学习算法与数据结构就够了。
会的意思是指： 会题目要求的基础的输出和输出，了解语言基础的语法，可以根据题目要求，能用语言实现自己的思路。
注意一点，如果目标是在学习算法和数据结构，不要对语言的细节进行过分的深入，耽误过多时间。只要会基本的语法可以实现算法的思路就可以了。
3、选择一本适合自己的参考书
初学者从简入手，选择一本薄、相对容易、看得进去的书，建立学习算法的信心。
这里推荐几本得到很多好评的两本书。
《算法红宝书第四版》
对每一个算法知识点讲得都很详细，同时不是很繁琐，比较容易上手。
《图解算法》
图例很多，语言通俗易懂，学起来比较有意思。
《算法导论》
大家小学的时候肯定都有字典或工具书。
我们就可以把《算法导论》当做工具书来使用，在学完了基本的算法与数据结构，大家想对某一个知识深入学习或者复习的时候，这个时候可以查一查《算法导论》。
4、刷题实践
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行！
对于算法和数据结构，最好的检验学习成果的方式，就是刷题！
所以推荐大家学习一个知识点后，去刷一点对应知识点的题目巩固和加深一下理解。
5、如何正确做一道题
从简入手
有的时候一下想到时间复杂度最低的解法是很难的，就像一口吃不成胖子。
所以我们可以先从简单暴力(时间复杂度高)的方法入手，可以发现一些题目的线索，为后面想到时间复杂度最低的方法打下基础。
优化
思考如何在第一步的基础上，如何优化算法，这里可以学习常见优化的算法与数据结构来降低时间复杂度。比如: 哈希表、二分算法、动态规划等
构思代码
有了以上两步，我们此时应该已经有了一个正确的想法，此时我们应该构思代码，有那几部分，每部分实现什么功能，代码怎么写。而不是直接闷头去写代码，因为很多时候没想清楚，直接去写代码，会导致写了一半发现思路不对，之前写的代码前功尽弃。
写代码
实现第三步代码，写代码的时候要专注，写完要自己先检查一遍有没有手误，防止自己想的和写的不一致，最后写一个简单的样例，测试一下代码是否可以通过。测试通过了就可以提交啦。
Debug
如果代码通过了，可以直接看下一步。
如果我们的题目没有通过，应该检查代码是不是有bug、思路对不对。
有的时候肉眼看不出的时候，可以出几组复杂的测试样例，看看自己的代码是否可以输出正确的结果，若不能的话，可以根据样例看代码哪里有问题。
总结与反思
题目通过了，我们应该总结一下这道题考察的知识点、切入的角度、同类型的题目等，还要思考有没有更优的办法，代码还能不能更加简洁一些。
做到以上几点，一道题的就学习的很透彻了，遇到同类型的题目也可以举一反三。
总结
知识需要沉淀，不要想试图一下子掌握所有。在学习的过程中，一定会碰到“拦路虎”。如果哪个知识点没有怎么学懂，不要着急，这是正常的。因为，想听一遍、看一遍就把所有知识掌握，这肯定是不可能的。永远记住学习知识的过程是反复迭代、不断沉淀的过程。
这句话是不是不太完整？学习知识的过程是反复迭代、不断沉淀、乐于分享的过程！
多谢前辈优秀文章！！！
1、时间复杂度（优秀博客）
2、如何正确学习数据结构、算法这门课？（应试）
3、连续三年刷题（经验）
4、 从小白到ACM金牌大神
