如何学好数据结构?

大家好，我是程序员吴师兄。

最近在公众号发布了不少图解 LeetCode 的文章，一些同学在后台打卡，甚是感动，以后也会每天都发布一篇，希望能帮助大家更好的刷题，通过算法面试，进入心仪的大厂。

谈到刷题，还是有一些小技巧的：

• 1、按算法分类来选题，这种做法可以极大的提高刷题的速度，而且能带来更好的效果
  
• 2、刷题的过程中先看懂题目、再分析推导解法、最后转换为代码
  

当然，这些技巧的前提是你得掌握了基础的数据结构和算法。

很多人学算法要么是拿起《算法 4》来啃，结果倒在第二章，要么在网上找一些零散的博客看，导致无法建立一个完整的系统框架，过段时间都忘了，怀疑自己智商不够。

事实上，算法不是纯粹拼智商的，它是可以通过科学合理的方式训练出来的能力，刷题蛮干是不行的，需要遵循科学的方法，算法训练是个系统工程，得循序渐进着来，过于急功近利，反而会因做不出题而产生挫败感，带来反作用。

这两年来，每次有读者问我学数据结构和算法有什么好的图文课程，我都会推荐王争的《数据结构与算法之美》，毫不夸张的说，这是市面上最实用又全面的算法教程，口碑特别好（10W+的订阅量与评论区的大量好评），目前已经安利了 600 人去看，看完后基本上都不害怕刷题了。

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数据结构与算法之美_算法实战_算法面试-极客时间

如果你在准备春招，建议把这个专栏刷一遍，这样数据结构基本没啥问题了，然后再按算法分类进行系统的刷题，那么在算法面试环节和面试官谈笑风生不成问题，聊一聊如何根据年龄给 100 万用户数据排序、如何快速定位 IP 对应的省份地址、如何防止数据库中的用户信息呗脱库。

再和大家聊一聊数据结构与算法在平时工作中的作用，毕竟很多人不想学就是不知道学它有啥用，业务工作中貌似又用不到。

举个例子，在工作过程中，我们多多少少都接触过 OAuth2 ，在使用 OAuth2 授权的时候，通常应用会弹出一个类似这样的信息：

• 1) 获取用户基本信息接口
  
• 2) 获取用户列表接口
  
• 3) 用户分组管理接口
  

思考一下，如果让你设计数据库，应该怎么设计信息存储权限？

如果你不会数据结构的话，肯定是 if/else 组合各种 API 写一堆臃肿的代码。

而如果你熟练掌握了各种数据结构的特点的话，那自然而然想到使用 bitmap 来存储权限。

我们把权限划分成最小粒度之后，每一个 bit 都它的含义， 例如我们把权限划分为以下几种：

• 获取你的头像、性别、昵称等基本用户信息
• 以你的身份发布微博
• 获取你的好友列表
• 获取你的朋友圈信息

每勾选一个选项，就代表着这个权限被授权，为了保证可扩展性，我们使用一个 uint64 来保存这些 bit ，也就是说，我们一共可以划分 64 种细分权限，然后对这些权限进行组合。

例如，第一个 bit 如果设置了，那么就代表可以获取你的昵称、头像、地区、性别等基本用户信息， 第二个 bit 如果设置了，就可以用你的身份发状态。

数据结构的实际作用还有挺多，感兴趣的可以搜索以下知识点：

• 二叉树搜索用于中断处理、登记缓存查找等 哈希表，用于实现索引节点、文件系统完整性检查等
• 红黑树用于调度、虚拟内存管理、跟踪文件描述符和目录条目等
• Radix树，用于内存管理、NFS相关查找和网络相关的功能

上面这些例子是关于数据结构的，我再举一个算法的例子，同样的也来思考一个问题：计算机的缓存容量无论再大，缓存满了还是要删除一些内容，给新内容腾位置。

删除哪些内容呢？

我们肯定希望删掉哪些没什么用的缓存，而把有用的数据继续留在缓存里，方便之后继续使用。

那么，什么样的数据，我们判定为「有用的」的数据呢？

这个时候采取的策略就是 LRU 缓存淘汰算法。

LRU 的全称是 Least Recently Used，也就是说我们认为最近使用过的数据应该是是「有用的」，很久都没用过的数据应该是无用的，内存满了就优先删那些很久没用过的数据。

很多时候判断程序员是不是编程高手，往往就是看这些细节：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。

如果你还不懂数据结构和算法，或者没有系统的学习过，那肯定说不过去了，赶紧来补一补吧！

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