怎么理解数据结构与算法
什么是数据结构？什么是算法？
我们从两个层面来解释：
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
举个例子：在我们的仓储存放货物的时候，为保证货物的质量，仓库货物保管时必须分类存放。不同类别，不同规则，不同批次的货物要分类，分库，分位，分堆存放；分拣的货物，在分拣之后，应分位存放，以免相混；损坏的货物必须与原货分别存放。那我们怎么快速的找到其中某一个SKU呢？我们可以一件一件的找，也可以根据分类的去找，先锁定分类，再从分类里扫描锁定我们要找的SKU，这些都算是算法。
从狭义上讲，也就是我们常常说的，比如队列、栈、堆、二分查找、动态规划等。
那数据结构和算法有什么关系呢？为什么大部分书都把这两个东西放到一块儿来讲呢？这是因为，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。因此，我们无法孤立数据结构来讲算法，也无法孤立算法来讲数据结构。
比如，因为数组具有随机访问的特点，常用的二分查找算法需要用数组来存储数据。但如果我们选择链表这种数据结构，二分查找算法就无法工作了，因为链表并不支持随机访问。
数据结构是静态的，它只是组织数据的一种方式。如果不在它的基础上操作、构建算法，孤立存在的数据结构就是没用的。
学习的重点在什么地方？
提到数据结构和算法，很多人就很头疼，因为这里面的内容实在是太多了。这里，我就帮你梳理一下，应该先学什么，后学什么。你可以对照看看，你属于哪个阶段，然后有针对地进行学习。
想要学习数据结构与算法，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。
这个概念究竟有多重要呢？可以这么说，它几乎占了数据结构和算法这门课的半壁江山，是数据结构和算法学习的精髓。
数据结构和算法解决的是如何更省、更快地存储和处理数据的问题，因此，我们就需要一个考量效率和资源消耗的方法，这就是复杂度分析方法。所以，如果你只掌握了数据结构和算法的特点、用法，但是没有学会复杂度分析，那就相当于只知道操作口诀，而没掌握心法。只有把心法了然于胸，才能做到无招胜有招！
我借鉴了一张图，里面几乎涵盖了所有数据结构和算法书籍中都会讲到的知识点。
结合我自己的学习心得，还有这些年的面试、开发经验，我总结了20个最常用的、最基础数据结构与算法，不管是应付面试还是工作需要，只要集中精力逐一攻克这20个知识点就足够了。
这里面有
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。
一些可以让你事半功倍的学习技巧
前面我给你划了学习的重点，也讲了学习这门课需要具备的基础。作为一个过来人，现在我就给你分享一下，专栏学习的一些技巧。掌握了这些技巧，可以让你化被动为主动，学起来更加轻松，更加有动力！
1.边学边练，适度刷题
“边学边练”这一招非常有用。建议你每周花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。这样一定会比单纯地看或者听的效果要好很多！
2.多问、多思考、多互动
3.打怪升级学习法
学习的过程中，我们碰到最大的问题就是，坚持不下来。是的，很多基础课程学起来都非常枯燥。为此，我自己总结了一套“打怪升级学习法”。游戏你肯定玩过吧？为什么很多看起来非常简单又没有乐趣的游戏，你会玩得不亦乐乎呢？这是因为，当你努力打到一定级别之后，每天看着自己的经验值、战斗力在慢慢提高，那种每天都在一点一点成长的成就感就不由自主地产生了。
4.知识需要沉淀，不要想试图一下子掌握所有
在学习的过程中，一定会碰到“拦路虎”。如果哪个知识点没有怎么学懂，不要着急，这是正常的。因为，想听一遍、看一遍就把所有知识掌握，这肯定是不可能的。学习知识的过程是反复迭代、不断沉淀的过程。如果碰到“拦路虎”，你可以尽情地在留言区问我，也可以先沉淀一下，过几天再重新学一遍。所谓，书读百遍其义自见，我觉得是很有道理的！
结合极客时间，王争老师的讲课内容，我将把自己的学习感受在这里卓一和大家分享
欢迎留言和我分享，我会第一时间给你反馈。