02 | 如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法？

声明: 文章中所用到的图片,均来自前Google工程师王争(人称争哥)的极客时间专栏 - 数据结构与算法之美(如有侵权,请作者联系删除)
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先知先觉

需要找到好的学习方法、抓住学习重点。

来点铺垫

• 概念

  • 广义上 :

    1. 数据结构就是指一组数据的存储结构。
    2. 算法就是操作数据的一组方法。

    比如说图书馆储藏书籍的时候，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。
    而我们在查找书籍的时候，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。

  • 狭义上 :

    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。

  • 关系 :

    数据结构为算法服务，算法要作用在特定的数据结构之上 - 相辅相成

    存储数据是为了更好的使用数据, 而使用数据需要知道存储数据时的结构优势。

• 基础

  • 数学基础 - 高中数学水平
  • 编程基础+项目经验

  在理解数据结构和算法如何提高效率、如何节省存储空间时会有很直观的感受

划下重点

• 首先要掌握复杂度分析方法。

  用来考量效率和资源消耗，解决如何更快、更省的处理和存储数据的问题；
  是数据结构和算法学习的精髓。

瞅瞅所有数据结构和算法书籍中都会讲到的知识点

• 其次集中精力攻克以下20个知识点

  • 10个数据结构

    1. 数组
    2. 链表
    3. 栈
    4. 队列
    5. 散列表
    6. 二叉树
    7. 堆
    8. 跳表
    9. 图
    10. Trie 树

  • 10个算法

    1. 递归
    2. 排序
    3. 二分查找
    4. 搜索
    5. 哈希算法
    6. 贪心算法
    7. 分治算法
    8. 回溯算法
    9. 动态规划
    10. 字符串匹配算法

  • 提点建议

    1. 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”。
    2. 多辩证地思考，多问为什么。

给点巧劲

• 1. 边学边练，适度刷题

  1. 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。
  2. 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）。

• 2. 多问、多思考、多互动

  1. 多在留言区写下自己的疑问、思考和总结，经常看看别人的留言、和他们进行互动。
  2. 避免一知半解，要想尽一切办法去搞懂老师所讲过的所有内容。

• 3. 打怪升级学习法

  1. 每节课后的思考题都认真思考，并且回复到留言区。
  2. 每节课后都写一篇总结知识点和学习心得的 Blog。

• 4. 知识需要沉淀，不要想试图一下子掌握所有

  1. 尽情地在留言区问王争老师。
  2. 先沉淀一下，过几天再重新学一遍。

上述小结

• 1、指出数据结构和算法的学习重点 - 复杂度分析，以及 10 个数据结构和 10 个算法。

• 2、分享学习技巧 - 边学边练、多问、多思考。

• 3、通用学习方法 - 打怪升级法和沉淀法。