数据结构和算法学习规划

为什么要学？

1. 算法是基本功，有了基本功之后，学习区块链、人工智能就非常快了。
2. 新技术的迭代非常快，但是核心和本质的东西是不变。
3. 基础知识就像一座大楼的地基，它决定了我们的技术高度。基础知识就是操作系统、计算机网络、编译原理和数据结构和算法等等。
4. 大厂面试都在考算法，相比短期的能力，他们更看重你的长期潜力。
5. 掌握了数据结构和算法，更有利于阅读框架源码和背后的设计思想。在工作中也能写出性能更优的代码。
6. 基础架构研发工程师，写出达到开源水平的框架才是你的目标。只会CRUD，写凑合能用的代码，陷入35岁瓶颈，很容易被后浪淘汰。
7. 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。算法，是一种解决问题的思路和方法，有机会应用到生活和事业的其他方面。
8. 长期来看，大脑思考能力是个人最重要的核心竞争力，而算法是为数不多的能够有效训练大脑思考能力的途径之一。

如何学习？

1. 算法并不可怕，关键是找到好的系统和高效的学习方法，抓中重点。
2. 数据结构就是一组数据的存储结构，算法就是操作数据的一组方法。就像图书馆一样，书籍是数据，算法是如何高效的找到需要的书。
3. 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。
4. 学习算法要学习它的“来历”、“自身的特点”、“适合解决的问题”以及“实际的应用场景”。了解每个算法“是什么”，思考“为什么”，遇到问题就知道“怎么做”。
5. 边学边练，适度刷题。
6. 多问、多思考。
7. 打怪升级学习法，设定一个切实可行的目标。
8. 学习知识的过程是反复迭代、不断沉淀的过程。
9. 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. 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。

学习规划

• 复杂的分析【第一阶段 M 10分】
  • 时间复杂度
  • 空间复杂度
• 数据结构
  • 线性表【第一阶段 E 8分】
    • 数组
    • 链表【第一阶段 M 9分】
    • 栈
    • 队列
  • 散列表
  • 树
  • 图
  • 堆
• 算法
  • 排序【第一阶段 E 7分】
    • O(n^2)
      • 冒泡排序
      • 插入排序
      • 选择排序
      • 希尔排序
    • O(nlogn)
      • 归并排序
      • 快速排序
      • 堆排序
    • O(n)
      • 计数排序
      • 基数排序
      • 桶排序
  • 搜索
    • 深度优先
    • 广度优先
    • A*启发式搜索
  • 查找【第一阶段 E 7分】
    • 线性查找
    • 树结构查找
    • 散列表查找
  • 字符串匹配
    • 朴素
    • KMP
    • Robin-Karp
    • Boyer-Moore
    • AC自动机
    • Trie
    • 后缀数组
  • 基本算法思想
    • 贪心算法
    • 分治算法
    • 动态规划
    • 回溯算法
    • 枚举算法
• 其他
  • 数论
  • 计算几何
  • 概率分析
  • 并查集
  • 拓扑网络
  • 矩阵运算
  • 线性规划