從2019年開始，終結數據結構與演算法的噩夢

隨著近幾年大數據、AI 的興起，特別是大公司越來越重視演算法工程師和大數據處理技術的積累，沒有紮實的數據結構和演算法基礎，程序員很容易遇到天花板。尤其是 2019 年，企業對演算法方面的人才會更加重視。

市面上演算法書比比皆是，究竟哪些書值得看，哪些書適合什麼基礎的人來看呢？

針對不同層次、不同語言的程序員，分別選擇了不同的書。你可以看看自己究竟處於哪個層次，來對症下藥。希望每位想在數據結構與演算法上得到提升的同學，都能找到適合自己的學習資料，都能在現有水平上有所提高，推薦的書籍都在這張圖片里了。

除此之外力薦極客時間的專欄——《數據結構與演算法之美》，目前這個專欄已經更新到 40 多篇了，我節選出一些粉絲的評價給大家參考。

數據結構與演算法是程序員的一門必修課，為什麼這麼說呢？

「語言只是工具，而演算法才是程序的靈魂。」這句話，估計你在編程之路上已經聽到過無數次了。但具體到工作中，你是不是還會有下面這樣的困惑？

數據結構和演算法，跟操作系統、計算機網路一樣，是脫離實際工作的知識。除了面試，我可能這輩子也用不著。

就算不懂這塊知識，只要 Java API、開發框架用得熟練，我照樣可以把代碼寫得「飛」起來。那麼我要再問你個問題，作為一名開發工程師，你真的願意做一輩子的 CRUD boy 嗎？

我知道，大部分程序員整天做的事情就是增刪改查，在所謂的「業務開發」工作里，更多的是利用已經封裝好的現成介面、類庫來堆砌或翻譯業務邏輯，不太需要數據結構或演算法之類的知識。

但是，不需要自己實現，並不代表不需要了解。

舉個例子，如果你不知道這些類庫背後的原理，不懂得時間、空間複雜度分析，你又怎能有信心用好、用對它們呢？在存儲某個業務數據時，你怎麼會知道用 ArrayList 還是 LinkedList？在調用某個函數後，你該如何評估代碼的性能和資源的消耗呢？

普通程序員只看招式，高級程序員就看內功

一個簡單的 ArrayList 還是 LinkedList 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，數據結構和演算法的價值就完全凸顯出來了。如果你理解他們背後對應的數據結構，那就會迅速了解這些類背後的本質區別，此時你根本無需死記硬背，就能清楚地知道在什麼樣的場景里該選擇什麼。

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數據結構與演算法的進階分為三步，這個專欄的課程設計全部涵蓋

1. 掌握數據結構與演算法的核心知識

作者會結合自己研讀數十本演算法書籍和多年項目開發的經驗，精選了20 個最實用的數據結構和演算法，再結合具體的軟體開發實例，由淺入深地講解背後的設計思想，並適時總結一些實用「寶典」，保證你印象深刻，並能迅速對應到實際工作場景中。

2. 提升演算法思維，訓練解決實際開發工作難題的能力

這部分會講一些不是那麼常用的數據結構和演算法，但是不常用並不等於沒有用。設置這部分內容的目的是為了讓你開拓視野，強化演算法的邏輯思維。如果說學完基礎部分可以考到 80 分，那麼，掌握這部分後你就能成為尖子生。其實，無論是現在流行的區塊鏈技術還是人工智慧，在核心代碼實現中都會涉及到這些演算法。

3. 學習開源框架、底層系統的設計原理，提升工作實戰技能

最後，作者會通過實戰演練，串講前面講過的內容，並結合 Redis、Disruptor 這樣的開源項目，剖析它們背後的數據結構和演算法，幫你提升讀懂源碼的能力（JDK 很多源碼，不乏大量的數據結構，例如大家喜聞樂見的面試題 HashMap）。

目前該專欄正在限時拼團中，原價￥99，拼團￥79，僅此一天，掃碼試讀專欄部分內容。

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