数据结构与算法的学习，文字教材跟从王争的《数据结构与算法之美》，视频教程跟从AcWing的y总。做技术，要耐得住寂寞，十年磨一剑，不否认来时路，也无畏将来。

为什么要学习数据结构与算法?

数据结构与算法不是一朝一夕就可以掌握的。下定决心学习前，最好做好要学一年以上的准备。如果仅仅是写纯框架的工程，大概是不需要学习特别深的算法的。但是在阅读开源项目源码、程序语言内置方法底层实现时，是需要读者具有深厚的数据结构与算法能力的。

我见过许多技术非常强，但是面试会跪在“算法”上，网络安全岗位随着逐渐兴起，也从一开始会使用脚本，到非常强调算法功底，尤其是二进制方向。拿pwn方向来讲，栈相关题目需要栈相关知识，而堆相关的题目需要链表相关的知识。

我学习过前端开发（vue为主），也学习后端开发（golang为主，java也写），前端在编写动态路由、组件复用，后端的响应处理、CURD、中间件、消息队列，我大多是根据业务逻辑使用框架编写。这些框架底层，一般都揉合了很多基础数据结构和算法的设计思想。

比如，我们常用的Key-Value数据库Redis，里面的有序集合是用什么数据结构来实现的？为什么用跳表来实现？为什么不用二叉树？

王争在开篇词就写到基础架构研发工程师，我也为之一撼，因为我的目标就是能写开源框架。以RPC为例，不同公司、不同人做出的RPC框架，架构设计思路差不多。最后实现的功能也差不多。但是有些做出来的Bug多、性能一般、扩展性不好、只能在公司仅有的几个项目使用。而有的人做的框架可以被Apache收录。

高手之间的竞争在于细节。算法是不是够优化？数据存取效率是不是够高，内存是不是够节省等等？这些累积起来，决定了一个框架是不是优秀。

如何系统高效地学习数据结构与算法?

实际上，数据结构和算法的东西并不多，常用的、基础的知识点更是屈指可数（不是我说的，王争说的，狗头保命），还没有到考验智商的地步。

概念记的再牢，不理解、不会用也是徒劳无获。理解的过程中不必死扣定义，但是要理解概念。比如理解什么是数据结构与算法：
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。数组支持随机访问，可以使用二分查找来提高效率，如果使用链表存储，那么二分查找就无法工作了，因为链表不支持随机访问。

数据结构与算法的内容非常多，先学什么？后学什么？学习数据结构与算法首先要学会复杂度分析！然后就可以进入数据结构与算法的正文内容了：

学习数据结构是非常好的思维训练过程，所以，千万不要被动的记忆，要多辩证的思考，多问为什么，引用中庸关于学习的经典：”博学之，审问之，慎思之，明辨之，笃行之。”，我会单独出一篇说说来读博学之这一篇，汲取先辈学习之智慧。

每周花1-2个小时的时间，集中把每周学习的数据结构和算法，全部自己写出来，用代码实现一遍。然后留出两个小时纠错和总结。
“适度”刷题，但不要浪费太多的时间刷题。学习的目的还是掌握，然后应用。

学习最好的方法是，找到几个人一起学习，一块儿讨论切磋，有问题及时寻求老师答疑。

学习最大的问题就是，坚持不下来。所以，在枯燥的学习过程中，也可以给自己设立一个切实可行的目标，像打怪一样升级。

在学习的过程中，一定会碰到”拦路虎”。如果碰到学不懂的知识点不要着急，实属正常现象。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。