起点
第一次接触这些是在大二的课堂上，那时候只是为了应付考试，并没有去学。毕业后，学习这一块的时候太过急躁，想一口吃掉，发现过一段时间就忘了。其实并没有真正掌握。网上相关的资料也繁多，这次打算静下心来，一点一点的去过。
数据结构和算法的定义？
广义上 数据结构是指一组数据的存储结构。算法是操作数据的一组方法。
狭义上是指某些著名的数据结构和算法，比如队列，栈，堆，二分查找，动态规划等。
数据结构是为算法服务的，算法要作用在特定的数据结构上
算法
算法是对特定问题求解步骤的一种描述。
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有穷性，一个算法必须总是在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成
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确定性，算法中每一条指令必须有明确的含义，不会产生二义性，并且在任何条件下，算法只有唯一一条执行路径，即对相同的输入只能得出相同的输出
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可行性，算法中描述的操作都是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的
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输入，一个算法有 0 个或多个输入，取自于某个特定的对象的集合
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输出，一个算法有 1 个或多个输出，输出是同输入有着某些特定关系的量
算法设计的要求
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正确性，算法应当满足具体问题的需求。四层标准，一般以 c 为准
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a. 不含语法错误
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b. 对于几组输入数据能够得出满足规格说明要求的结果
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c. 对于精心选择的典型、苛刻而带有刁难性的几组输入数据能够得出满足规格说明要求的结果
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d. 对于一切合法的输入数据都能产生满足规格说明要求的结果（一般难以实现）
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可读性，算法主要是为了人的阅读与交流，其次才是机器执行。可读性好有助于人对算法的理解。
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健壮性，当输入数据非法时，算法也能适当做出反应或进行处理，而不是产生莫名其妙的结果。并且处理出错的方法应是返回一个表示错误或错误性质的值，而不是打印错误信息或异常，并中止程序的执行，以便在更高抽象层次上进行处理
效率与低内存储量需求，效率是指算法执行的时间，存储量需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。
算法效率的度量
算法执行的时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。
事后统计，计算运行时间开始与结束的差值，有两个缺陷
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必须先运行依据算法编制的程序
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所的时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素，有时容易掩盖算法本身的优劣
事前分析估算，消耗时间取决于下列因素
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依据的算法选用何种策略
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问题的规模
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书写程序的语言，对于同一种算法，实现语言的级别越高，执行效率就越低
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编译程序所产生的机器代码的质量
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机器执行指令的速度
被称作问题的基本操作的原操作应是其重复执行次数和算法的执行时间成正比的原操作，多数情况下它是最深层循环内的语句中的原操作，它是执行次数和包含它的语句的频度相同。语句的频度指的是该语句重复执行的次数。
学习过程思考重点
最重要的概念——复杂度分析（空间复杂度和时间复杂度）。 复杂度分析占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。
掌握好复杂度分析，后面的数据结构和算法才容易学。所以，在学习具体的数据结构和算法前，必须熟练掌握复杂度分析。
数据结构和算法的知识点
这张图几乎涵盖数据结构与算法的所有知识点，但作为初学者或非算法工程师，我们并不需要掌握图里面所有知识点。
重点学习的知识点：
10个数据结构：
- 数组
- 链表
- 栈
- 队列
- 散列表
- 二叉树
- 堆
- 跳表
- 图
- Tire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
学习需要注意的地方：
不要死记硬背，不要为了学习而学习。而是要学习它的“来历”“自身特点”“适合解决的问题”以及“实际的应用场景”。
学习数据结构和算法的过程，是非常好的思维训练的过程。所以，千万不要被动记忆，要多辨证，多问为什么。
事半功倍的学习技巧
1.边学边练，适度刷题
一定要花时间，自己用代码将所学到的知识点实现一遍，效果会比单纯看要好。
我们学习的目的是掌握，然后才是应用。刷题就像备战高考大量做题一样，短期内或许有用，但长期来看并不利于我们掌握。所以，要“适度”刷题。
2.多问，多思考，多互动
学习最好的方法是，找到几个人一起学习，一块儿讨论切磋，有问题及时寻找老师答疑。
3.打怪升级学习法
学习过程中，我们碰到最大问题是，坚持不下来，毕竟基础课程学起来都非常枯燥。
我们可以像玩游戏打怪升级一样，为自己设立一个切实可行的目标。每天都能看到自己一点一点地在成长，获得成就感，这样更容易坚持下来。
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。
遇到“拦路虎”，可以先跳过，过几天再重新学一遍。