1.什么是数据结构和算法

数据结构，就是一组数据的存储结构。算法，就是操作数据的一组方法。数据结构是为算法服务的，算法要作用在特定的数据结构之上。

2.为什么要学习数据结构和算法？

（1）对个人：数据结构和算法是程序员的必修课程之一，能帮助我们写出性能更优更好的代码。算法，是一种解决问题的思路和方法，也可以运用到生活的各个方面。长期来看，大脑思考能力是个人最重要的核心竞争力，而算法能帮助我们有效的训练大脑的思考能力。

（2）应用层面原因：在计算机科学和互联网迅猛发展下，需要计算的数据量越来越庞大，但是计算机的计算能力是有限的，这么大量的数据计算，需要越来越多的计算机，需要越来越长的计算时间，注重效率的我们需要尽可能的提高计算效率。其中重要的一项，就是使用合适的数据结构和算法。选用合适的数据结构和算法，特别是在处理数量非常庞大的数据的时候，可以极大提高计算效率。

3.怎么样衡量数据结构和算法

需要引入一个衡量的标准（metric）— 时间复杂度和空间复杂度。学习数据结构和算法的基石，就是要学会‘复杂度分析’。知道怎样去分析复杂度，才能做出正确的判断，在特定的场景下选用合适的正确的算法。而不是盲目的死记硬背，机械操作。

4.常见数据结构和算法

常见数据结构：：

  1. 线性：数组 (Array)、栈 (Stack)、队列 (Queue)、链表 (Linked List)、块状数组（数组+链表）
  2. 树： 堆(heap)、二叉搜索树(binary search tree)、Merkle Tree(Hash Tree)、B-/B+ Tree、AVL树、红黑树、二叉树、哈夫曼树
  3. 图 (Graph)
  4. 散列表 (Hash)

常见算法：

  1. 基础：枚举，递归，分治，模拟，贪心，动态规划，剪枝，回溯
  2. 排序：冒泡、快速、直接选择和堆、直接插入和希尔排序、归并排序
  3. 查找：顺序查找、二分查找、索引查找、二叉排序树、哈希查找
  4. 图算法：深度优先遍历与广度优先遍历， 最短路径，最小生成树，拓扑排序