第一章 介绍，
数据结构是计算机专业的同学必学的课程
数据结构研究的是数据如何在计算机进行组织和存储，使得我们可以高效的获取数据或者修改数据。
数据结构可以分为三种结构：
线性结构：数组；栈；队列；链表；哈希表
树结构：二叉树，二分搜索树，AVL，红黑树，Treap，Splay，堆，Trie，线段树，K-D树，并查集，哈夫曼树
图结构 邻接矩阵，邻接表
我们需要根据应用的不同，灵活选择最合适的数据结构，
例子：
1，数据库，
它已经封装好了，使用SQL语言就可以使用数据库，
SELECT * FROM 慕课网
WHERE interest = "数据结构"
里面最重要的是使用树结构：AVL，红黑树，Treap，伸展树，B树，
还有很重要的哈希表
2，操作系统
涉及非常多的数据结构，1个例子，多任务切换，涉及：
系统栈，递归调用就需要系统栈
优先队列：堆。 有了优先队列，操作系统才可以快速在多个任务之间比较他们的优先级，实现任务的切换
3，文件压缩
不只是RAR，计算机中的PNG，MP3，PDF都是对不同的文件进行了一定的压缩处理，
最基础的压缩算法使用的是哈夫曼树，
哈夫曼树很简单，现在软件已经不用了
4，通讯录，
当时使用的链表，但是联系人非常多时，查找特别慢，
最后这个问题被实习生解决，方法很简单，
Trie，前缀树。
这样，在通讯录查找任何人都是ms级别，不管你有多少联系人
大量的算法，以数据结构为基石
如，游戏中的寻路算法，是图论算法，
DFS深度优先遍历：使用栈，
BFS广度优先遍历：使用队列
数据结构+算法 = 程序
课程设置
不需要任何数据结构基础，但是需要java语言的基础，
选择java是因为java的推广度高，大多数同学都会，
java是完全面向对象的，非常适合进行底层数据结构的研究，
链表，队列，栈，哈希表，都是一个名词，然后对名词赋予不同的操作，这非常符合面向对象的原则。
所以不仅可以掌握数据结构，还可以对面向对象的设计有更深入的理解，
C++ PHP swift Python，都支持面向对象，都可以自己去写
课程包含：
数组，栈，队列，链表，
二分搜索树，堆，线段树，Trie
并查集，AVL，红黑树，哈希表，
不包含图结构，因为存储图非常简单，线性表就可以，
但是图论领域非常庞大，以算法为主，
基础的结构，也不能忽视，如：
递归，如何调试，复杂度分析，
手把手的学习底层的实现，完成后可以向更加复杂的数据结构进军，
并不是实现了就结束了，对于每个数据结构背后的思考，为什么有他们，如何优化，比较，
三个层次：
1，面向面试：
数组，栈，队列，链表，二分搜索树，堆，
最简单，是面试笔试的常客，要达到手写代码的程序，
2，面向竞赛：
线段树，Trie，并查集，
这是竞赛的常客
讲一些LeetCode典型，
最后，AVL，红黑树，哈希表，
AVL和红黑树本身都是平衡二叉树的实现，
哈希表是非常常用的数据存储结构
放在最后是因为他们比较复杂，代码量大一些
面试时不要求实现他们，都是概念和性能分析上的问题，
如红黑树书平衡的但是不是完全平衡的，所以有很多和性能分析相关的问题，
哈希表和冲突检测相关就有很多性能分析问题
本课程会从基层开始写， 一般很难这样讲
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1-2 ，学习数据结构有没有用？
为什么在工作中用不到数据结构和算法？
工作中用不到数据结构和算法，所以他们没用？
考硕士博士一定要数据结构和算法，所以他们只是为了应付面试和考试？
没用：
现代软件开发过程越来越简单，如IOS开发者，使用IOS，使用Swift语言，使用Xcode开发工具，
IOS开发者对他们的细节一无所知，使用接口就可以了，
不需要任何数据结构算法知识，就能开发一个很好的APP，
所以开发APP的门槛越来越低，苹果也希望这样，
所以如果只是使用工具构建出属于我们自己的网站或者APP，是越来越简单的，在技术上，
可能以后，这部分工作都不需要计算机专业的同学来做，
计算机专业的同学，关注的是上面的加粗，里面包含更多的智力劳动，
底层操作系统，数据库，语言，开发环境，各种框架，
开发他们会使用大量的框架，
这些都是大公司做的，所以
越大的公司，越需要同学有扎实的数据结构和算法功底
随着产品庞大，功能变多，开发者不仅要解决功能需求问题，还要解决计算机科学的问题，这是数据结构和算法就发挥巨大作用
学好数据结构，会大大提高技术上限，可以走的更远，
如果你想在计算机技术走的更远，就必须学习数据结构，
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1-3
这门玩转数据结构，与那个166的有什么区别？
区别很大，这门课程，是以数据结构为主线的，这节课将的数据结构和那个课几乎是不重叠的，
而且重复的点，讲解也有所不同，
166的课涉及各种排序，快速排序，堆排序，图算法，
166的课用C++讲解，虽然也提供了完整的java代码，
但是我意识到很多同学都用的是java，所以用完全面向对象的java更好，
关于脚本语言：JS，Python，
这种非编译型的语言，依靠解析器在运行时进行解释的语言
脚本语言可以用来学习数据结构的原理，但不适合 考察数据结构和算法的性能，
性能不仅仅和逻辑相关，还非常依赖于其解析器对不同写法的解析的不同，
如，对于python，写出pythonic的写法可能比逻辑本身更重要，
如：
//类java的写法：
arr = []
for i in range(10):
arr.append(i)
python中 可以用生成表达式：
arr = [i for i in range(10)]
但是两种写法不仅是代码数量的区别，下面的写法性能远远优于上面的写法
所以对于脚本语言，不仅关注逻辑，还关注语法，
所以对于学习，不希望两者都关注，
像C++ java是更好的学习数据结构的语言，
java运行在JVM上，可能也涉及一些这个问题，但可以忽略
leetcode题库分门别类解析课程，就有这个问题，python跑就超时了，java/c++是通过的，
数据结构只是面试的一部分，甚至只是算法面试的一部分，
如排序算法，二分搜索算法，回溯算法，贪心算法，这个可以看玩转算法面试，
但是那些课不会涉及底层实现，如哈希表就拿来直接用，
算法竞赛非常广泛，深度也高，
图论，计算几何，组合数学，概率论，等进行考察
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1-4
java 8，是最稳定版本
现在已经退出了java 10，由于java 8是普遍使用的，所以建议用它，
课程代码本身对java语言版本没有太多要求，用不上太多java的新特性，java 6以后都没问题，
JDK用java 8
IDE用IJ，非常好用，在jetbrains， tools->IDES->IntelliJ IDEA
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