前端如何搞定数据结构与算法(先导篇)

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为什么要学习数据结构与算法？

在0202年的今天，由于每天被无数的信息轰炸，大多数人已经变得越来越浮躁了，并且丧失了独立思考的能力。

你可能会经常听到这样的感慨：

• 技术人究竟能走多远？我遇到了天花板
• 35岁的程序员要如何面对中年危机？
• 技术更新太快，好累，学不动了

然后，你也变得焦虑起来。那你有没有静下心来想过，如何才能抵御年龄增长并且使自己增值呢？

无非是终身学习，持续修炼自己的内功。内功也就是基础知识和核心概念，这些轰轰烈烈发展的技术本质，其实都是基础知识，也就是我们在大学里学过的基础课程。

• 操作系统
• 计算机组成原理
• 计算机网络
• 编译原理
• 设计模式
• 数据结构与算法

这也就是为什么越靠谱的面试官越注重你基础知识的掌握程度，为什么越牛的的企业越重视你的算法能力。因为当你拥有了这些，你已经比大多数人优秀了。你的天花板由你自己来决定，大家口中的中年危机可能并不会成为你的危机。新技术来临时，你对它的本质会看得更加透彻，学起来会一通百通。这样的人才，公司培养你也会花费更少的成本。

(不过，一辈子做个开开心心的 CRUD Boy 也是一种选择。)

数据结构与算法之间的关系

Rob Pike's 5 Rules of Programming中的第五条是这样说的：

Data dominates. If you've chosen the right data structures and organized things well, the algorithms will almost always be self-evident. Data structures, not algorithms, are central to programming.

数据占主导。如果您选择了正确的数据结构并组织得当，那么这些算法几乎总是不言而喻的。数据结构而非算法是编程的核心。

瑞士计算机科学家，Algol W，Modula，Oberon 和 Pascal 语言的设计师 Niklaus Emil Wirth 写过一本非常经典的书《Algorithms + Data Structures = Programs》，即算法 + 数据结构 = 程序。

我们可以得出结论，数据结构与算法之间是相辅相成的关系。数据结构服务于算法，算法作用于特定的数据结构之上。

数据结构与算法好难，怎么学？

• 是不是我脑子有问题？智商不够？
• 数学太难了，我天生数学就不好
• 好不容易搞懂了一个算法，没过几天就忘了

在我坚持刷 LeetCode 这段时间，我也曾产生过怀疑，但后来发现，其实都不是。学习都是反人性的，贵在坚持。数据结构与算法这块知识并不适合零碎的时间来学习，你首先需要规划整块的时间。然后从最基础数据结构开始学起，从易到难，由浅入深。学到后面你会发现。其实，数据结构中的基础就是数组(顺序存储)和链表(链式存储)。

• 队列和栈可以分别通过数组和链表实现
• 通常情况下我们会用数组实现堆(完全二叉树)，用链表也可以实现(二叉搜索树、红黑树、AVL、B树等)
• 图用二维数组实现就是邻接矩阵，用链表实现就是邻接表
• 散列表中可以用链表解决散列冲突(拉链法)，也可以用数组(线性探测法)

所以，记住这些基础的概念，学习复杂的数据结构和算法时会事半功倍。

(算法的套路过多，请允许我再开一篇专栏)

时间久了记不住怎么办？

美国缅因州国家训练实验室做过学习金字塔的实验并得出如下报告，这个理论最早于1946年由美国学者 Edgar Dale 提出。

人的学习分为被动学习和主动学习两个层次。

• 被动学习：听讲、阅读、试听、演示。学习内容平均留存率为5%、10%、20%和30%。
• 主动学习：讨论、实践、教授给他人，平均留存率为50%、75%和90%。

这个理论可能大家早已听过，但是实际践行的人又有多少呢？

数据结构与算法也是这样，你需要养成 LeetCode 上每日一题的习惯，并及时复习淡忘的部分。除此之外，践行主动学习。找到志同道合的小伙伴，一起交流进步。还可以在开源项目上提供题解，这样也是教授给他人的一种方式。

这里推荐一个好朋友 lucifer 的已有 30K+ Star的 LeetCode 题解库，我已经提交了一些题解，写题解的时候你会发现，这才是真正考验你是否掌握的时候。

Lucifer的LeetCode解题之路

数据结构与算法在前端中的应用

• 你熟知的 DOM 树、AST 树、以及 Vue、React 的 Virtual DOM 都是树。
• React Hooks 的本质是数组，React Fiber 是基于链表实现的。
• HTTP 缓存响应消息 和 Vue 的 keep-alive 都用到了 LRU 算法。
• 浏览器前进后退功能通过栈实现。
• TCP 连接实现多路复用时借助了epoll，而决定 epoll 高效的原因：数据结构采用了红黑树和队列。
• 搜索引擎采用的是广度优先搜索策略。

如果你了解 Linux、Nginx 、数据库和一些消息队列，你会发现到处都是数据结构与算法的应用。这里举几个例子：

• Linux 进程调度、进程空间管理用到了红黑树
• Linux 文件系统中为了提高目录项对象的处理效率：LRU、哈希表
• Linux 路由表 Tire 树
• Nginx 定义缓存 key 用到了红黑树
• MySQL 数据库索引使用 B+ 树提高查询效率
• Redis中根据大多数开发场景下，数据的大小和多少采用更适合存储的数据结构。(数据量小用数组下标访问快、占用内存小。但是因为数组需要占用连续的内存空间，所以当数据量大的时候，采用链表，同时又为了兼顾速度又需要和数组结合，从而有了散列表。)
• 分布式消息队列，RocketMQ、Kafka 也是一种队列。

通关数据结构与算法的捷径？

刷题就是捷径。

对，你没看错。

其实，和计算机交流真的很简单，你给他输入，他肯定会给你输出。比女朋友好伺候多了。

开源项目及书单推荐

开源项目

• lucifer 的 LeetCode解题之路，上文提到过，已有 30K+Star，还有他的新书或许是一本可以彻底改变你刷 LeetCode 效率的题解书
• 如果你喜欢看视频，可以来力扣加加 看视频题解哦～
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书单

初级

• 算法图解
• 大话数据结构
• 算法之美
• 数学之美
• 数据结构与算法 JavaScript 描述

经典

• 算法
• 算法导论

典藏

• 计算机程序设计艺术

写在最后

伽利略曾经说过，“宇宙这本书是用数学语言写成的”。

数学不光是曾经在学校学过的公式，它其实是一种思维模式，所以最终要提高的是归纳、总结和抽象的能力。

前面的路还很长，共勉。

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