作者|王争

出处|极客时间《数据结构与算法之美》专栏

你是不是觉得数据结构和算法，跟操作系统、计算机网络一样，是脱离实际工作的知识？可能除了面试，这辈子也用不着？

尽管计算机相关专业的同学在大学都学过这门课程，甚至很多培训机构也会培训这方面的知识，但是据我了解，很多程序员对数据结构和算法依旧一窍不通。还有一些人也只听说过数组、链表、快排这些最最基本的数据结构和算法，稍微复杂一点的就完全没概念。

当然，也有很多人说，自己实际工作中根本用不到数据结构和算法。所以，就算不懂这块知识，只要Java API、开发框架用得熟练，照样可以把代码写得“飞”起来。事实真的是这样吗？

今天我们就来详细聊一聊，为什么要学习数据结构和算法。

想要通关大厂面试，千万别让数据结构和算法拖了后腿

很多大公司，比如BAT、Google、Facebook，面试的时候都喜欢考算法、让人现场写代码。有些人虽然技术不错，但每次去面试都会“跪”在算法上，很是可惜。那你有没有想过，为什么这些大公司都喜欢考算法呢？

校招的时候，参加面试的学生通常没有实际项目经验，公司只能考察他们的基础知识是否牢固。社招就更不用说了，越是厉害的公司，越是注重考察数据结构与算法这类基础知识。相比短期能力，他们更看中你的长期潜力。

你可能要说了，我不懂数据结构与算法，照样找到了好工作啊。那我是不是就不用学数据结构和算法呢？当然不是，你别忘了，我们学任何知识都是为了“用”的，是为了解决实际工作问题的，学习数据结构和算法自然也不例外。

业务开发工程师，你真的愿意做一辈子CRUD boy吗？

如果你是一名业务开发工程师，你可能要说，我整天就是做数据库CRUD（增删改查），哪里用得到数据结构和算法啊？

是的，对于大部分业务开发来说，我们平时可能更多的是利用已经封装好的现成的接口、类库来堆砌、翻译业务逻辑，很少需要自己实现数据结构和算法。但是，不需要自己实现，并不代表什么都不需要了解。

如果不知道这些类库背后的原理，不懂得时间、空间复杂度分析，你如何能用好、用对它们？存储某个业务数据的时候，你如何知道应该用ArrayList，还是LinkedList呢？调用了某个函数之后，你又该如何评估代码的性能和资源的消耗呢？

作为业务开发，我们会用到各种框架、中间件和底层系统，比如Spring、RPC框架、消息中间件、Redis等等。在这些基础框架中，一般都揉和了很多基础数据结构和算法的设计思想。

比如，我们常用的Key-Value数据库Redis中，里面的有序集合是用什么数据结构来实现的呢？为什么要用跳表来实现呢？为什么不用二叉树呢？

如果你能弄明白这些底层原理，你就能更好地使用它们。即便出现问题，也很容易就能定位。因此，掌握数据结构和算法，不管对于阅读框架源码，还是理解其背后的设计思想，都是非常有用的。

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！

现在互联网上的技术文章、架构分享、开源项目满天飞，照猫画虎做一套基础框架并不难。我就拿RPC框架举例。

不同的公司、不同的人做出的RPC框架，架构设计思路都差不多，最后实现的功能也都差不多。但是有的人做出来的框架，Bug很多、性能一般、扩展性也不好，只能在自己公司仅有的几个项目里面用一下。而有的人做的框架可以开源到GitHub上给很多人用，甚至被Apache收录。为什么会有这么大的差距呢？

我觉得，高手之间的竞争其实就在细节。这些细节包括：你用的算法是不是够优化，数据存取的效率是不是够高，内存是不是够节省等等。这些累积起来，决定了一个框架是不是优秀。所以，如果你还不懂数据结构和算法，没听说过大O复杂度分析，不知道怎么分析代码的时间复杂度和空间复杂度，那肯定说不过去了，赶紧来补一补吧！

怎么学？

为了让你对数据结构和算法能有个全面的认识，我画了一张图，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。

程序员必知必会的20个数据结构与算法

你在之前学习数据结构和算法的过程中，遇到过什么样的困难或者疑惑吗？欢迎留言