在上文 面試指北：算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（一）開篇 中講了為什么學(xué)習(xí)算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和它包括哪些內(nèi)容。

概括來說，掌握算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之后，我們會更容易跟上計算機潮流、更快了解其他框架底層原理、更可能進入理想的公司。

它包括：

?時間復(fù)雜度分析；?空間復(fù)雜度分析；?十個核心算法：遞歸、排序、二分查找、搜索、哈希算法、貪心算法、分支算法、回溯算法、動態(tài)規(guī)劃、字符串匹配算法；?十個核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：數(shù)組、鏈表、棧、隊列、散列表、二叉樹、堆、跳表、圖、Trie 數(shù)。

算法簡單來說就是處理數(shù)據(jù)的方法，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為表示、存儲數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相輔相成。

其中復(fù)雜度分析是重中之重，任何代碼在理論上分析其性能都離不開復(fù)雜度分析。算法的主要目標(biāo)是在如何更好的節(jié)省 CPU、內(nèi)存資源的情況下，處理數(shù)據(jù)解決問題。而我們又不可能每次通過在機器上跑一下的方式來衡量一個算法。這就需要用到復(fù)雜度分析。而且在學(xué)習(xí)排序、查找等算法時，也必然會常常用到復(fù)雜度分析。

對于一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或者算法，我們也要去了解其發(fā)展歷史、自身有什么特點、和另外一個相比有什么異同、適合的問題場景、有什么實際的應(yīng)用等等。這樣才能從多個維度去了解一個知識點，更好的掌握記憶。

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法只需要有高中數(shù)學(xué)和基礎(chǔ)編程知識即可。

1. 實踐：一定要動手寫

碰到一個排序算法或者查找算法，一定要自己盡量在不看示例代碼的情況下先寫一遍。然后和示例代碼對比，思考自己沒有考慮到的細節(jié)和自己代碼上能夠優(yōu)化的點。然后在自己多寫幾遍，同時結(jié)合 LeetCode 上的題目，做兩三道相關(guān)題目。

近年來，無論是一萬小時定律，還是刻意練習(xí)。都在強調(diào)練習(xí)、實踐的重要性。通過練習(xí)，一方面是肌肉記憶加深印象；另一方面，只有在練習(xí)過程中，你才能觸碰到知識點的細節(jié)，讓你對其有所思考，進而加強相關(guān)的神經(jīng)細胞。

2. 總結(jié)、分享

在學(xué)完知識之余，也要花工夫去總結(jié)和分享。在這個過程中，你會發(fā)現(xiàn)自己薄弱的地方。因為分享時你需要去考慮對方是否能夠理解你講的內(nèi)容，曝露出自己的不了解的知識之后，你就會去補足這個缺少的知識，這樣不斷的慢慢的完善自己的知識體系。

分享出去之后，也能夠和讀者碰撞出一些思維的火花。已有的想法通過碰撞，產(chǎn)生新的想法，這是一件令人激動的事情。

費曼學(xué)習(xí)法中所強調(diào)的就是學(xué)習(xí)之后一定要教給別人，通過自己做老師這個過程，不斷的讓自己對這個知識點產(chǎn)生更加深入的理解、更加全面的理解，最終達到深入掌握知識的目的。

3. 慢慢來

學(xué)習(xí)不像打游戲，會不斷獲得反饋，這恐怕是打游戲停不下來的一個重大因素。任何知識的學(xué)習(xí)都需要一個沉淀的過程，你不可能一口吃成一個胖子。

碰到問題時一定不要氣餒和懷疑自己。因為碰到問題這時每個人都會遇到，你并不孤獨。有很多事情我們當(dāng)時不能理解，可以先把它放下，等一段時間的消化之后再來看看可能就會恍然大悟。這個時候你需要換個角度來看問題，我們一生會碰到很多問題，很多需要死磕才能解決的問題。這個時候就需要跨過去這個坎，掌握這個知識、工具，那就可以在以后的人生里使用它，這樣看來，投入的那些精力是不是相當(dāng)劃算。

4. 使用工具

最后，為了幫助大家更好的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)果與算法，我開發(fā)了一個可視化小程序。在這個小程序上你可以可視化的看到比如快速排序算法的執(zhí)行過程，把枯燥的代碼形象的展示或許會更好的幫助你學(xué)習(xí)。

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