我是如何学习数据结构与算法的？

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我是如何学习数据结构与算法的？

2018 年 10 月 29 日 算法与数据结构

来自：苦逼的码农（微信号：di201805）

作者：帅地

个人简介：一个热爱编程的在校生，我的世界不只有coding，还有writing。目前维护订阅号「苦逼的码农」，专注于写「算法与数据结构」，「Java」,「计算机网络」。

数据结构与算法的地位对于一个程序员来说不言而喻。今天这篇文章不是来劝你们学习数据结构与算法的，也不是来和你们说数据结构与算法有多重要。

主要是最近几天后台有读者问我是如何学习数据结构与算法的，有没有什么捷径，是要看视频还是看书，去哪刷题等…..而且有些还是大三大四的，搞的我都替你们着急、担心…..

所以我今天就分享下自己平时都是怎么学习的。

学习算法的捷径就是多刷题

说实话，要说捷径，我觉得就是脚踏实地着多动手去刷题，多刷题。

但是，如果你是小白，也就是说，你连常见的数据结构，如链表、树以及常见的算法思想，如递归、枚举、动态规划这些都没学过，那么，我不建议你去刷题的。而是先去找本书先去学习这些，然后再去刷题。

也就是说，假如你要去诸如leetcode这些网站刷题，那么，你要先具备一定的基础，这些基础包括：

1、常见数据结构：链表、树(如二叉树)。

2、常见算法思想：贪婪法、分治法、穷举法、动态规划，回溯法。

以上列出来的算是最基本的吧。就是说你刷题之前，要把这些过一遍再去刷题。如果你连这些最基本的都不知道的话，那么你再刷题的过程中，会很难受的，思路也会相对比较少。

总之，千万不要急，先把这些基本的过一遍，力求理解，再去刷题。这些基础的数据结构与算法，我是在大一第二学期学的，我没看视频，我是通过看书学的，那时候看的书是：

1、算法分析与分析基础：这本比较简单，推荐新手看。

2、数据结构与算法分析—-C语言描述：代码用C写的，推荐看。

3、挑战程序设计竞赛(第二版)：也是很不错的一本书，推荐看。

具体可以看我的另外一篇文章，里面是介绍这几本书的：
算法与数据结构书籍与视频福利

说实话，我那一学期的时间几乎都花在数据结构与算法上，但刷的题很少，只是书本上的一些例题。所以当我把这些基本的过一遍之后，再去一些网站刷题依旧非常菜。

所以你们千万别指望以为自己把这些思想学完之后刷题会很牛，只有多刷题，只有多动手实践，你的灵敏度才会提高起来。

在这里说一下前阵子有个非常火爆的专栏—-【数据结构与算法之美】

我没买这个专栏，我想说的是，买了就一定要去看，千万别浪费。也千万不要觉得学完这个专栏你就会变的多牛逼，如果你只是跟着进度去学习这个专栏，自己没有花时间去刷题、去动手时间。那我可以保证，你学完之后还是那么菜。

总结下：

提高数据结构与算法没啥捷径，最好的捷径就是多刷题。但是，刷题的前提是你要先学会一些基本的数据结构与算法思想。

追求完美

如何刷题？如何对待一道算法题？

我觉得，在做题的时候，一定要追求完美，千万不要把一道题做出来之后，提交通过，然后就赶紧下一道。

算法能力的提升和做题的数量是有一定的关系，但并不是线性关系。也就是说，在做题的时候，要力求一题多解，如果自己实在想不出来其他办法了，可以去看看别人是怎么做的，千万不要觉得模仿别人的做法是件丢人的事。

我做题的时候，我一看到一道题，可能第一想法就是用很粗糙的方式做，因为很多题采用暴力法都会很容易做，就是时间复杂度很高。之后，我就会慢慢思考，看看有没其他方法来降低时间复杂度或空间复杂度。最后，我会去看一下别人的做法，当然，并不是每道题都会这样执行。

衡量一道算法题的好坏无非就是时间复杂度和空间复杂度，所以我们要力求完美，就要把这两个降到最低，令他们相辅相成。

我举道例题吧：

问题： 一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法？

这道题我在以前的分章分析过，不懂的可以先看下之前写的：递归与动态规划---基础篇1

方法1：：暴力递归

这道题不难，或许你会采取下面的做法：

public static int solve(int n){
    if(n == 1 || n == 2){
        return n;
    }else if(n <= 0){
        return 0;
    }else{
        return solve(n-1) + solve(n-2);
    }
}

这种做法的时间复杂度很高，指数级别了。但是如果你提交之后侥幸通过了，然后你就接着下一道题了，那么你就要好好想想了。

方法二：空间换时间

力求完美，我们可以考虑用空间换时间：这道题如何你去仔细想一想，会发现有很多是重复执行了。所以可以采取下面的方法：

//用一个HashMap来保存已经计算过的状态
static Map<Integer,Integer> map = new HashMap();
public static int solve(int n){
    if(n <= 0)return 0;
    else if(n <= 2){
        return n;
    }else{//是否计算过
        if(map.containsKey(n)){
            return map.get(n);
        }else{
            int m = solve(n-1) + solve(n-2);
            map.put(n, m);
            return m;
        }
    }
}

这样，可以大大缩短时间。也就是说，当一道题你做了之后，发现时间复杂度很高，那么可以考虑下，是否有更好的方法，是否可以用空间换时间。

方法三：斐波那契数列

实际上，我们可以把空间复杂度弄的更小，不需要HashMap来保存状态：

public static int solve(int n){
    if(n <= 0)
       return 0;
    if(n <= 2){
        return n;
    }

    int f1 = 0;
    int f2 = 1;
    int sum = 0;
    for(int i = 1; i<= n; i++){
        sum = f1 + f2;
        f1 = f2;
        f2 = sum;
    }
    return sum;
}