1-為什么要學習數據結構和算法 · 數據結構和算法

![](https://img.kancloud.cn/41/e0/41e066af9a6c25a24868d9667253ec98_1241x333.jpg) ***** 你是不是覺得數據結構和算法，跟操作系統、計算機網絡一樣，是脫離實際工作的知識？可能除了面試，這輩子也用不著？ 盡管計算機相關專業的同學在大學都學過這門課程，但是據我了解，很多程序員對數據結構和算法依舊一竅不通。還有一些人也只聽說過數組、鏈表、快排這些最最基本的數據結構和算法，稍微復雜一點的就完全沒概念。 當然，也有很多同學說，自己實際工作中根本用不到數據結構和算法。所以，就算不懂這塊知識，只要代碼、開發框架用得熟練，照樣可以把代碼寫得'飛'起來。事實真的是這樣嗎？ 今天我們就來詳細聊一聊,為什么要學習數據結構和算法。 想要通關大廠面試，千萬別讓數據結構和算法拖了后腿很多大公司，比如BAT、Google、Facebook，面試的時候都喜歡考算法、讓人現場寫代碼。有些人雖然技術不錯，但每次去面試都會'跪'在算法上，很是可惜。那你有沒有想過，為什么這些大公司都喜歡考算法呢？ 校招的時候，參加面試的學生通常沒有實際項目經驗，公司只能考察他們的基礎知識是否牢固。社招就更不用說了，越是厲害的公司，越是注重考察數據結構與算法這類基礎知識。相比短期能力，他們更看中你的長期潛力。 你可能要說了，我不懂數據結構與算法，照樣找到了好工作啊。那我是不是就不用學數據結構和算法呢？當然不是，你別忘了，我們學任何知識都是為了“用”的，是為了解決實際工作問題的，學習數據結構和算法自然也不例外。 業務開發工程師，你真的愿意做一輩子 CRUD boy 嗎？如果你是一名業務開發工程師，你可能要說，我整天就是做數據庫 CRUD（增刪改查），哪里用得到數據結構和算法啊？ 是的，對于大部分業務開發來說，我們平時可能更多的是利用已經封裝好的現成的接口、類庫來堆砌、翻譯業務邏輯，很少需要自己實現數據結構和算法。但是，不需要自己實現，并不代表什么都不需要了解。 如果不知道這些類庫背后的原理，不懂得時間、空間復雜度分析，你如何能用好、用對它們？存儲某個業務數據的時候，你如何知道應該用 ArrayList，還是 Linked List 呢？調用了某個函數之后，你又該如何評估代碼的性能和資源的消耗呢？ 作為業務開發，我們會用到各種框架、中間件和底層系統，比如 Spring、RPC 框架、消息中間件、Redis 等等。在這些基礎框架中，一般都揉和了很多基礎數據結構和算法的設計思想。 比如，我們常用的 Key-Value 數據庫 Redis 中，里面的有序集合是用什么數據結構來實現的呢？為什么要用跳表來實現呢？為什么不用二叉樹呢？ 如果你能弄明白這些底層原理，你就能更好地使用它們。即便出現問題，也很容易就能定位。因此，掌握數據結構和算法，不管對于閱讀框架源碼，還是理解其背后的設計思想，都是非常有用的。 在平時的工作中，數據結構和算法的應用到處可見。我來舉一個你非常熟悉的例子：如何實時地統計業務接口的 99% 響應時間？你可能最先想到，每次查詢時，從小到大排序所有的響應時間，如果總共有 1200 個數據，那第1188 個數據就是 99% 的響應時間。很顯然，每次用這個方法查詢的話都要排序，效率是非常低的。但是，如果你知道“堆”這個數據結構，用兩個堆可以非常高效地解決這個問題。 基礎架構研發工程師，寫出達到開源水平的框架才是你的目標！現在互聯網上的技術文章、架構分享、開源項目滿天飛，照貓畫虎做一套基礎框架并不難。我就拿RPC框架舉例。 不同的公司、不同的人做出的 RPC 框架，架構設計思路都差不多，最后實現的功能也都差不多。但是有的人做出來的框架，Bug 很多、性能一般、擴展性也不好，只能在自己公司僅有的幾個項目里面用一下。而有的人做的框架可以開源到 GitHub 上給很多人用，甚至被 Apache 收錄。為什么會有這么大的差距呢？ 我覺得，高手之間的競爭其實就在細節。這些細節包括：你用的算法是不是夠優化，數據存取的效率是不是夠高，內存是不是夠節省等等。這些累積起來，決定了一個框架是不是優秀。所以，如果你還不懂數據結構和算法，沒聽說過大 O 復雜度分析，不知道怎么分析代碼的時間復雜度和空間復雜度，那肯定說不過去了，趕緊來補一補吧！ 對編程還有追求？不想被行業淘汰？那就不要只會寫湊合能用的代碼！何為編程能力強？是代碼的可讀性好、健壯？還是擴展性好？我覺得沒法列，也列不全。但是，在我看來，性能好壞起碼是其中一個非常重要的評判標準。但是，如果你連代碼的時間復雜度、空間復雜度都不知道怎么分析，怎么寫出高性能的代碼呢？ 你可能會說，我在小公司工作，用戶量很少，需要處理的數據量也很少，開發中不需要考慮那么多性能的問題，完成功能就可以，用什么數據結構和算法，差別根本不大。但是你真的想“十年如一日”地做一樣的工作嗎？經常有人說，程序員 35 歲之后很容易陷入瓶頸，被行業淘汰，我覺得原因其實就在此。有的人寫代碼的時候，從來都不考慮非功能性的需求，只是完成功能，湊合能用就好；做事情的時候，也從來沒有長遠規劃，只把眼前事情做好就滿足了。 我曾經面試過很多大齡候選人，簡歷能寫十幾頁，經歷的項目有幾十個，但是細看下來，每個項目都是重復地堆砌業務邏輯而已，完全沒有難度遞進，看不出有能力提升。久而久之，十年的積累可能跟一年的積累沒有任何區別。這樣的人，怎么不會被行業淘汰呢？ 如果你在一家成熟的公司，或者 BAT 這樣的大公司，面對的是千萬級甚至億級的用戶，開發的是TB、PB 級別數據的處理系統。性能幾乎是開發過程中時刻都要考慮的問題。一個簡單的ArrayList、Linked List 的選擇問題，就可能會產生成千上萬倍的性能差別。這個時候，數據結構和算法的意義就完全凸顯出來了。 其實，我覺得，數據結構和算法這個東西，如果你不去學，可能真的這輩子都用不到，也感受不到它的好。但是一旦掌握，你就會常常被它的強大威力所折服。之前你可能需要費很大勁兒來優化的代碼，需要花很多心思來設計的架構，用了數據結構和算法之后，很容易就可以解決了。