笔者作为一名非科班出身的程序员，想系统地补充“数据结构与算法”这一块知识，入了极客时间的专栏《数据结构与算法之美》，希望能以笔记的形式总结、分享所学，更以督促学习。
本章内容源于对专栏以下章节的学习笔记：
经验篇
作者开篇介绍了两个和数据结构与算法有关的例子：
- 1.在作者的学生时代，为了帮他提高编程能力，师兄给了他一本《算法导论》，使他对算法开始着迷。通过对数据结构与算法的研究，编程能力有了质的飞跃。他认为那是他人生为数不多的转折点之一。
- 2.一位在腾讯工作10年的T4大牛，跳槽去区块链领域，用了不到半年时间，就把区块链的整个技术脉络摸清楚了。他曾经说，像区块链、人工智能这些看似很新的技术，其实一点儿都不“新”。最初学编程的时候，他就把那些基础的知识都学透了。当面临行业变动、新技术更迭的时候，他不断发现，那些所谓的新技术，核心和本质的东西其实就是当初学的那些知识。
基础知识就像是一座大楼的地基，它决定了我们的技术高度。而要想快速做出点事情，前提条件一定是基础能力过硬，“内功”要到位。
我们都知道基础无外乎就是操作系统、计算机网络、编译原理等，当然还有数据结构和算法。
人生路上，我们会遇到很多的坎。跨过去，你就可以成长，跨不过去就是困难和停滞。而在后面很长的一段时间里，你都需要为这个困难买单。对于我们技术人来说，更是这样。既然数据结构和算法这个坎，我们总归是要跨过去，为什么不是现在呢？
目的篇
我们为什么要学习数据结构和算法？
1.通关大厂面试
- 就校招而言，没有实际项目经验，公司只能考察基础知识是否牢固。
- 就社招而言，越是厉害的公司越重视考察数据结构与算法等基础知识，相对短期能力，公司更看中你的长期潜力。
摆正心态：我们学任何知识都是为了“用”的，是为了解决实际工作问题。
2.避免只会业务操作
在基础框架中，一般都柔和了很多基础数据结构和算法的设计思想。掌握数据结构和算法，不管对于阅读框架源码，还是理解其背后的设计思想，都是非常有用的。
3.开源框架的目标
相同原理的框架，为什么有的人写的就可以在GitHub上被很多人使用，甚至被官方收录？归根结底在于细节，比如算法的优化、数据存储效率、内存的优化等等。
4.对编程的追求
不想只会写凑合的代码，对编程有所追求。性能好坏起码是评判代码非常重要的一个标准。
小结：学习数据结构和算法，并不是为了死记硬背几个知识点。目的是建立时间复杂度、空间复杂度意识，写出高质量的代码，能够设计基础架构，提升编程技能，训练逻辑思维，积攒人生经验，以此获得工作回报，实现你的价值，完善你的人生。掌握了数据结构与算法，你看待问题的深度，解决问题的角度就会完全不一样。
方法篇
如何系统高效地学习数据结构与算法？
1.数据结构与算法的定义
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。
2.数据结构与算法的关系
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。
3.学习认知要求
搞清楚：是什么、为什么、怎么做？
4.学习重点
- 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；
- 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；
- 学习它们的来历、自身的特点、适合解决的问题以及实际的应用场景。
5.学习技巧
- 边学边练，适度刷题
- 多问、多思考、多互动
- 打怪升级学习法：留言、笔记、心得、找错
- 知识需要沉淀，不要想试图一下子掌握所有：学习知识的过程是反复迭代、不断沉淀的过程，书读百遍其义自见
