1 定位
- 基础内容
- 知道有哪些，是什么，怎么用
- 分为入门、基础、高级、实战
2 期望
- 对数据结构和算法有初步认知
- 在平时设计和编写代码能用起来
3 老生常谈，为什么要学习数据结构和算法
因为要从唯一性原理出发，探查本质。
因为如果事业上有追求，做优秀的研发工程师，就应该写出达到开源水平的代码的。所谓达到开源水平，就是你写的代码，经得起其他程序员的使用，经得起各种业务场景的调用，达到各种机构——比如Apache——收录的标准。
因为如果事业长青，需要掌握底层原理，才能在不断的技术变革中，快速切换，快速学习领悟。
4 如何系统高效的学习数据结构和算法
先搞清楚定义。
从广义上讲，数据结构就是指一组数据的存储结构。算法就是操作数据的一组方法。
从狭义上讲，也就是我们专栏要讲的，是指某些著名的数据结构和算法，比如队列、栈、堆、二分查找、动态规划等。这些都是前人智慧的结晶，我们可以直接拿来用。我们要讲的这些经典数据结构和算法，都是前人从很多实际操作场景中抽象出来的，经过非常多的求证和检验，可以高效地帮助我们解决很多实际的开发问题。
最重点的是，为什么数据结构和算法总是一起出现，两者是啥关系？
答案是：相辅相成。
算法都是建立在特定数据结构上的，单独的数据结构没有很大的意义。
其次，搞清楚总目标，或者说根本目标是什么。这里我认为是
数据结构和算法解决的是如何更省、更快地存储和处理数据的问题
所以，用于评估算法性能的方法——复杂度分析——就必须要熟练掌握。
最后，知道我们要学习的范围，如下图所示。
简单来记，搞定最常用的10个数据结构10个算法
这里面有 10 个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树；10 个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法。
具体到方法：
- 边学边练：这里的练，可以是刷题，可以是日常代码的复杂度分析，可以是源代码阅读时候的分析
- 多问多思考
- 打怪升级
- 沉淀且有耐心