什么是数据结构?什么是算法?
大部分数据结构和算法教材,在开篇都会给这两个概念下一个明确的定义。但是,这些定义都很抽象,对理解这两个概念并没有实质性的帮助,反倒会让你陷入死抠定义的误区。毕竟,我们现在学习,并不是为了考试,所以,概念背得再牢,不会用也就没什么用。
虽然我们说没必要深挖严格的定义,但是这并不等于不需要理解概念。 下面我就从广义和狭义两个层面,来帮你理解数据结构与算法这两个概念。
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。
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。
从狭义上讲,是指某些著名的数据结构和算法,比如队列、栈、堆、二分查找、动态规划等。这些都是前人智慧的结晶,我们可以直接拿来用。我们要讲的这些经典数据结构和算法,都是前人从很多实际操作场景中抽象出来的,经过非常多的求证和检验,可以高效地帮助我们解决很多实际的开发问题。
那数据结构和算法有什么关系呢?为什么大部分书都把这两个东西放到一块儿来讲呢?
这是因为,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。
比如,因为数组具有随机访问的特点,常用的二分查找算法需要用数组来存储数据。但如果我们选择链表这种数据结构,二分查找算法就无法工作了,因为链表并不支持随机访问。
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。
现在你对数据结构与算法是不是有了比较清晰的理解了呢?有了这些储备,下面我们来看看,究竟该怎么学数据结构与算法。
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。
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。所以,如果你只掌握了数据结构和算法的特点、用法,但是没有学会复杂度分析,那就相当于只知道操作口诀,而没掌握心法。只有把心法了然于胸,才能做到无招胜有招!
所以,复杂度分析这个内容,我会用很大篇幅给你讲透。你也一定要花大力气来啃,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。
搞定复杂度分析,下面就要进入数据结构与算法的正文内容了。
为了让你对数据结构和算法能有个全面的认识,我画了一张图,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。
但是,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。
所以,结合我自己的学习心得,还有这些年的面试、开发经验,我总结了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。
在学习数据结构和算法的过程中,你也要注意,不要只是死记硬背,不要为了学习而学习,而是要学习它的“来历”“自身的特点”“适合解决的问题”以及“实际的应用场景”。对于每一种数据结构或算法,我都会从这几个方面进行详细讲解。只要你掌握了我每节课里讲的内容,就能在开发中灵活应用。
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。
前面我给你划了学习的重点,也讲了学习这门课需要具备的基础。作为一个过来人,现在我就给你分享一下,专栏学习的一些技巧。掌握了这些技巧,可以让你化被动为主动,学起来更加轻松,更加有动力!
“边学边练”这一招非常有用。建议你每周花 1~2 个小时的时间,集中把这周的三节内容涉及的数据结构和算法,全都自己写出来,用代码实现一遍。这样一定会比单纯地看或者听的效果要好很多!
有面试需求的同学,可能会问了,那我还要不要去刷题呢?
我个人的观点是可以“适度”刷题,但一定不要浪费太多时间在刷题上。我们学习的目的还是掌握,然后应用。除非你要面试 Google、Facebook 这样的公司,它们的算法题目非常非常难,必须大量刷题,才能在短期内提升应试正确率。如果是应对国内公司的技术面试,即便是 BAT 这样的公司,你只要彻底掌握这个专栏的内容,就足以应对。
学习最好的方法是,找到几个人一起学习,一块儿讨论切磋,有问题及时寻求老师答疑。 但是,离开大学之后,既没有同学也没有老师,这个条件就比较难具备了。
不过,这也就是咱们专栏学习的优势。专栏里有很多跟你一样的学习者。你可以多在留言区写下自己的疑问、思考和总结,也可以经常看看别人的留言,和他们进行互动。
除此之外,如果你有疑问,你可以随时在留言区给我留言,我只要有空就会及时回复你。你不要担心问的问题太小白。因为我初学的时候,也常常会被一些小白问题困扰。不懂一点都不丢人,只要你勇敢提出来,我们一起解决了就可以了。
我也会力争每节课都最大限度地给你讲透,帮你扫除知识盲点,而你要做的就是,避免一知半解,要想尽一切办法去搞懂我讲的所有内容。
学习的过程中,我们碰到最大的问题就是,坚持不下来。 是的,很多基础课程学起来都非常枯燥。为此,我自己总结了一套“打怪升级学习法”。
游戏你肯定玩过吧?为什么很多看起来非常简单又没有乐趣的游戏,你会玩得不亦乐乎呢?这是因为,当你努力打到一定级别之后,每天看着自己的经验值、战斗力在慢慢提高,那种每天都在一点一点成长的成就感就不由自主地产生了。
所以,我们在枯燥的学习过程中,也可以给自己设立一个切实可行的目标,就像打怪升级一样。
比如,针对这个专栏,你就可以设立这样一个目标:每节课后的思考题都认真思考,并且回复到留言区。当你看到很多人给你点赞之后,你就会为了每次都能发一个漂亮的留言,而更加认真地学习。
当然,还有很多其他的目标,比如,每节课后都写一篇学习笔记或者学习心得;或者你还可以每节课都找一下我讲得不对、不合理的地方……诸如此类,你可以总结一个适合你的“打怪升级攻略”。
如果你能这样学习一段时间,不仅能收获到知识,你还会有意想不到的成就感。因为,这其实帮你改掉了一点学习的坏习惯。这个习惯一旦改掉了,你的人生也会变得不一样。
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。学习知识的过程是反复迭代、不断沉淀的过程。
如果碰到“拦路虎”,你可以尽情地在留言区问我,也可以先沉淀一下,过几天再重新学一遍。所谓,书读百遍其义自见,我觉得是很有道理的!
我讲的这些学习方法,不仅仅针对咱们这一个课程的学习,其实完全适用任何知识的学习过程。你可以通过这个专栏的学习,实践一下这些方法。如果效果不错,再推广到之后的学习过程中。