❤️三万字《算法和数据结构》数据结构到底有多重要，写给还在上大学的你❤️(建议收藏)

Posted 2021-09-24 英雄哪里出来

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了❤️三万字《算法和数据结构》数据结构到底有多重要，写给还在上大学的你❤️(建议收藏)相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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零、前言

「数据结构」 和 「算法」 是密不可分的，两者往往是「相辅相成」的存在，所以，在学习 「数据结构」 的过程中，不免会遇到各种「算法」。
到底是先学数据结构，还是先学算法，我认为不必纠结这个问题，一定是一起学的。
数据结构常用的操作一般为：「增」「删」「改」「查」。基本上所有的数据结构都是围绕这几个操作进行展开的。
那么这篇文章，作者将主要来聊聊：

「算法和数据结构」

在学习数据结构的过程中，如果你能够自己把图画出来，并且能够描述整个 「增」 「删」 「改」 「查」 的过程，那么说明你已经真正理解了数据结构的真谛，来看下下面几张图：

一、算法和数据结构的重要性

1、为什么要学习算法

如果你只是想学会写代码，或许 「算法与数据结构」 并不是那么重要，但是，想要进一步发展自己的事业，「算法与数据结构」 是必不可少的。
现在一些主流的大厂，诸如：字节、网易、腾讯、阿里、美团、京东、滴滴等等，在面时都会让候选人写一道 「算法题」 ，如果你敲不出来，可能你的 offer 年包就打了骨折，或者直接与 offer 失之交臂，都是有可能的。
当然，它不能完全代表你的编码能力（因为有些算法确实是很巧妙，加上紧张的面试氛围，想不出来其实也是正常的），但是你能确保面试官是这么想的吗？我们要做的是十足的准备，既然决定出来，offer 当然是越高越好，毕竟大家都要养家糊口，房价又这么贵，如果能够在算法这一块取得先机，也不失为一个捷径。
所以，你问我算法和数据结构有什么用？我可以很明确的说，和你的年薪息息相关。当然，面试中 「算法与数据结构」 知识的考察只是面试内容的一部分。其它还有很多面试要考察的内容，当然不是本文主要核心内容，这里就不做展开了。

2、如何有效的学习

这篇文章中，我会着重讲解一些常见的 「算法和数据结构」 的设计思想，并且配上动图。主要针对面试中常见的问题和新手朋友们比较难理解的点进行解析。当然，后面也会给出面向算法竞赛的提纲，如果有兴趣深入学习的欢迎在评论区留言，一起成长交流。
零基础学算法的最好方法，莫过于 「刷题」 了。任何事情都是需要 「坚持」 的，刷题也一样，没有刷够足够的题，就很难做出系统性的总结。所以上大学的时候，我花了三年的时间来刷题，工作以后还是会抽点时间出来刷题。
当然，每天不需要花太多时间在这个上面，把这个事情做成一个 「规划」 ，按照长期去推进。反正也没有 KPI 压力，就当成是工作之余的一种消遣，还能够提升思维能力。所谓： 「十年磨一剑，今朝把示君」 。

3、坚持并且把它当成兴趣

相信看我文章的大多数都是「大学生」，能上大学的都是「精英」，那么我们自然要「精益求精」，如果你还是「大一」，那么太好了，你拥有大把时间，当然你可以选择「刷剧」，然而，「学好算法」，三年后的你自然「不能同日而语」。
如果你满足如下：
$(1)$ 有强烈欲望「想要学好C语言」的人
$(2)$ 有强烈欲望「想要学好C++ 」的人
$(3)$ 有强烈欲望「想要学好数据结构」的人
$(4)$ 有强烈欲望「想学好算法」的人
$(5)$ 有强烈欲望「想进大厂」的人
如果你满足以上任意一点，那么，我们就是志同道合的人啦！
🔥联系作者，或者扫作者主页二维码加群，加入我们吧🔥
那么这里，我整理了「几十个基础算法」 的分类，点击开启：

🌌《算法入门指引》🌌
如果链接被屏蔽，或者有权限问题，可以私聊作者解决。
大致题集一览：

为了让这件事情变得有趣，以及 「照顾初学者」，目前题目只开放最简单的算法 「枚举系列」 （包括： 线性枚举、双指针、前缀和、二分枚举、三分枚举），当有一半成员刷完 「枚举系列」 的所有题以后，会开放下个章节，等这套题全部刷完，你还在群里，那么你就会成为 「夜深人静写算法」专家团 的一员。
不要小看这个专家团，三年之后，你将会是别人 望尘莫及 的存在。如果要加入，可以联系我，考虑到大家都是学生， 没有「主要经济来源」，在你成为神的路上， 「不会索取任何东西」，也不会产生任何利益输送。

4、首先要有语言基础

那么在进行算法学习之前，我们需要实际落地，就需要有一门语言基础，可以是 C语言、Java、Python 中的任意一种。当然，作者推荐的是 C语言。可以在作者的专栏中找到学习方法。

🌞《光天化日学C语言》🌞
学习的过程中，也要适当进行联系，可以看下如下专栏： 🧡《C语言入门100例》🧡
这个专栏是作者经过收集了个各种简单的C语言题库编撰而成，基本包含了 C语言的大部分语法。并且，加入了一些入门级别的算法题，适合刚涉足这块领域的同学。

5、如何开始学习数据结构

学习数据结构之前，选择一款相对来说心仪的教程是必不可少的，我这里准备了一个用动画来解释数据结构的教程，在我这也有，就是：

🌳《画解数据结构》🌳
这是我目前来说，写的最用心的一个教程，里面汇集了大量的动图，目前更新已经过半，好评如潮。
当然，一边学习，一边做一些练习题是必不可少的，接下来就是推荐一个我自己整理的题集了，这个题集汇集了大量的算法。可以帮你在前行的路上扫平不少障碍。 🌌《算法入门指引》🌌
在看上述题目时，如果遇到难以解决的问题，可以参考如下解题报告专栏： 🌌《算法解题报告》🌌

6、数据结构和算法是相辅相成的

如果你在刷题的过程中，已经爱上了算法，那么恭喜你，你将会无法自拔，一直刷题一直爽，在遇到一些高端的算法时，也不要惊慌，这里推荐一个竞赛选手金典图文教程，如下：

💜《夜深人静写算法》💜

二、数据结构是根基

学习算法，数据结构是根基，没有一些数据结构做支撑，这个算法都没有落脚点，任何一个简单的算法都是需要数据结构来支撑的，比如最简单的算法，

1、数组

内存结构：内存空间连续
实现难度：简单
下标访问：支持
分类：静态数组、动态数组
插入时间复杂度： $O (n)$
查找时间复杂度： $O (n)$
删除时间复杂度： $O (n)$

一、概念

1、顺序存储

顺序存储结构，是指用一段地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素。

2、存储方式

在编程语言中，用一维数组来实现顺序存储结构，在C语言中，把第一个数据元素存储到下标为 0 的位置中，把第 2 个数据元素存储到下标为 1 的位置中，以此类推。

3、长度和容量

数组的长度指的是数组当前有多少个元素，数组的容量指的是数组最大能够存放多少个元素。如果数组元素大于最大能存储的范围，在程序上是不允许的，可能会产生意想不到的问题，实现上是需要规避的。

如上图所示，数组的长度为 5，即红色部分；容量为 8，即红色加蓝色部分。

4、数据结构定义

#define MAXN 1024
#define DataType int        // (1)

struct SeqList {
    DataType data[MAXN];    // (2)
    int length;             // (3)
};

$(1)$ 数组类型为DataType，定义为int；
$(2)$ SeqList定义的就是一个最多存放MAXN个元素的数组，MAXN代表数组容量；
$(3)$ length代表数组长度，即当前的元素个数。

二、常用接口实现

1、索引

索引就是通过 数组下标 寻找 数组元素 的过程。C语言实现如下：

DataType SeqListIndex(struct SeqList *sq, int i) {
    return sq->data[i];          // (1)
}

$(1)$ 调用方需要注意 $i$ 的取值必须为非负整数，且小于数组最大长度。否则有可能导致异常，引发崩溃。
索引的算法时间复杂度为 $O (1)$ 。

2、查找

查找就是通过 数组元素 寻找 数组下标 的过程，是索引的逆过程。
对于有序数组，可以采用二分进行查找，时间复杂度为 $O(log_2n)$ ；对于无序数组，只能通过遍历比较，由于元素可能不在数组中，可能遍历全表，所以查找的最坏时间复杂度为 $O (n)$ 。
简单介绍一个线性查找的例子，实现如下：

DataType SeqListFind(struct SeqList *sq, DataType dt) {
    int i;
    for(i = 0; i < sq->length; ++i) { // (1)
        if(sq->data[i] == dt) {
            return i;                 // (2)
        }    
    }
    return -1;                        // (3)
}

$(1)$ 遍历数组元素；
$(2)$ 对数组元素和传入的数据进行判等，一旦发现相等就返回对应数据的下标；
$(3)$ 当数组遍历完还是找不到，说明这个数据肯定是不存在的，直接返回 $- 1$ 。

3、获取长度

获取 数组的长度 指的是查询当前有多少元素。可以直接用结构体的内部变量。C语言代码实现如下：

DataType SeqListGetLength(struct SeqList *sq) {
    return sq->length; 
}

4、插入

插入接口定义为：在数组的第 $k$ 个元素前插入一个数 $v$ 。由于数组是连续存储的，那么从 $k$ 个元素往后的元素都必须往后移动一位，当 $k = 0$ 时，所有元素都必须移动，所以最坏时间复杂度为 $O (n)$ 。C语言代码实现如下：

int SeqListInsert(struct SeqList *sq, int k, DataType v) {
    int i;
    if(sq->length == MAXN) {
        return 0;                        // (1) 
    } 
    for(i = sq->length; i > k; --i) {
        sq->data[i] = sq->data[i-1];     // (2) 
    }
    sq->data[k] = v;                     // (3) 
    sq->length ++;                       // (4) 
    return 1;                            // (5) 
}

$(1)$ 当元素个数已满时，返回 $0$ 代表插入失败；
$(2)$ 从第 $k$ 个数开始，每个数往后移动一个位置，注意必须逆序；
$(3)$ 将第 $k$ 个数变成 $v$ ；
$(4)$ 插入了一个数，数组长度加一；
$(5)$ 返回 $1$ 代表插入成功；

5、删除

插入接口定义为：将数组的第 $k$ 个元素删除。由于数组是连续存储的，那么第 $k$ 个元素删除，往后的元素势必要往前移动一位，当 $k = 0$ 时，所有元素都必须移动，所以最坏时间复杂度为 $O (n)$ 。C语言代码实现如下：

int SeqListDelete(struct SeqList *sq, int k) {
    int i;
    if(sq->length == 0) {
        return 0;                        // (1) 
    } 
    for(i = k; i < sq->length - 1; ++i) {
        sq->data[i] = sq->data[i+1];     // (2) 
    } 
    sq->length --;                       // (3) 
    return 1;                            // (4)  
}

$(1)$ 返回0代表删除失败；
$(2)$ 从前往后；
$(3)$ 数组长度减一；
$(4)$ 返回1代表删除成功；
想要了解更多数组相关内容，可以参考：《画解数据结构》（1 - 1）- 数组。

2、链表

内存结构：内存空间连续不连续，看具体实现
实现难度：一般
下标访问：不支持
分类：单向链表、双向链表、循环链表、DancingLinks
插入时间复杂度： $O (1)$
查找时间复杂度： $O (n)$
删除时间复杂度： $O (1)$

一、概念

对于顺序存储的结构，如数组，最大的缺点就是：插入和删除的时候需要移动大量的元素。所以，基于前人的智慧，他们发明了链表。

1、链表定义

链表是由一个个结点组成，每个结点之间通过 链接关系 串联起来，每个结点都有一个 后继节点，最后一个结点的 后继结点 为 空结点。如下图所示：

由链接关系A -> B组织起来的两个结点，B被称为A的后继结点，A被称为B的前驱结点。
链表分为 单向链表、双向链表、循环链表 等等，本文要介绍的链表是 单向链表。
由于链表是由一个个结点组成，所以我们先来看下结点的实现。

2、结点结构体定义

typedef int DataType;
struct ListNode {
    DataType data;  // (1)
    ListNode *next; // (2)
};

$(1)$ 数据域：可以是任意类型，由编码的人自行指定；这段代码中，利用typedef将它和int同名，本文的 数据域 也会全部采用int类型进行讲解；
$(2)$ 指针域：指向 后继结点 的地址；
一个结点包含的两部分如下图所示：

3、结点的创建

我们通过 C语言中的库函数malloc来创建一个 链表结点，然后对 数据域 和 指针域 进行赋值，代码实现如下：

ListNode *ListCreateNode(DataType data) {
    ListNode *node = (ListNode *) malloc ( sizeof(ListNode) ); // (1)
    node->data = data;                                         // (2)
    node->next = NULL;                                         // (3)
    return node;                                               // (4)
}