02如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?.pdf
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1、02|如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法? file:/F/temp/geektime/数据结构与算法之美/02如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?.html2019/1/15 15:35:08 02|如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法? 你是否曾跟我一样,因为看不懂数据结构和算法,而一度怀疑是自己太笨?实际上,很多人在第一次接触这门课时,都会有这种感觉,觉得数据结构和算法很抽象,晦涩难懂,宛如天书。正是这个原因,让很多初学者 对这门课望而却步。 我个人觉得,其实真正的原因是你没有找到好的学习方法,没有抓住学习的重点。实际上,数据结构和算法的东西并不多,常用的、基础的知
2、识点更是屈指可数。只要掌握了正确的学习方法,学起来并没有看上去那么 难,更不需要什么高智商、厚底子。 还记得大学里每次考前老师都要划重点吗?今天,我就给你划划我们这门课的重点,再告诉你一些我总结的学习小窍门。相信有了这些之后,你学起来就会有的放矢、事半功倍了。 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
3、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,也就是我们专栏要讲的,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
4、。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
5、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。 学习这个专栏需要什么基础? 看到数据结构和算法里的“算法”两个字,很多人就会联想到“数学”,觉得算法会涉及到很多深奥的数学知识。那我数学基础不是很好,学起来会不会很吃力啊? 数据结构和算法课程确实会涉及一些数学方面的推理、证明,尤其是在分析某个算法的时间、空间复杂度的时候,但是这个你完全不需要担心。 这个专栏不会像算法导论那样,里面有非常复杂的数学证明和推理。我会由浅入深,从概念到应用,一点一点给你解释清楚。你只要有高中数学水平
6、,就完全可以学习。 当然,我希望你最好有些编程基础,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? 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
7、,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! 02|如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法? file:/F/temp/geektime/数据结构与算法之美/02如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?.html2019/1/15 15:35:08 所以,复杂度分析这个内容,我会
8、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。 02|如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法? file:/F/temp/geektime/数据结构与算法之美/02如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?.html2019/1/15 15:35:08 02|如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法? file:/F/temp/geektime/数据
9、结构与算法之美/02如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?.html2019/1/15 15:35:08 02|如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法? file:/F/temp/geektime/数据结构与算法之美/02如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?.html2019/1/15 15:35:08 (图谱内容较多,建议长按保存后浏览) 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
10、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
11、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。 一些可以让你事半功倍的学习技巧 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
12、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! 1.边学边练,适度刷题 “边学边练”这一招非常有用。建议你每周花12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
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