為什么要學習數據結構與算法

目的：我們學習數據結構與算法，并不是為了死記硬背幾個知識點。我們的目的是建立時間復雜度、空間復雜度意識，寫出高質量的代碼，能夠設計基礎架構，提升編程技能，訓練邏輯思維，積攢人生經驗，以此獲得工作回報，實現個人價值。

系統高效的學習數據結構與算法

定義：從廣義上講，數據結構就是指一組數據的存儲結構，算法就是操作數據的一組方法。

兩者關系：數據結構與算法是相輔相成的，數據結構是為算法服務的，算法要作用在特定的數據結構之上。

數據結構是靜態的，它只是組織數據的一種方式。如果不在它的基礎上操作、構建算法，孤立存在的數據結構就是沒用的。

學習重點：效率與資源消耗的度量衡-復雜度分析，10個數據結構：數組、鏈表、棧、隊列、散列表、二叉樹、堆、跳表、圖、Trie樹；10個算法：遞歸、排序、二份查找、搜索、哈希算法、貪心算法、分治算法、回溯算法、動態規劃、字符串匹配算法。

學習技巧:

1，邊學邊練，適度刷題。

2，多問、多思考、多互動。

3，打怪升級學習法，設立切實可行的目標。

4，知識需要沉淀，不要試圖一下子掌握所有

動力節點Java數據結構與算法實戰視頻教程，由崔老師主講，數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合，數據結構也是計算機存儲、組織數據的方式，通常情況下，良好的的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率，往往與性能、優化話題相關 。

課程學習目錄

1.數據結構&算法:數據

2.數據結構&算法:數據元素

3.數據結構&算法:數據對象

4.數據結構&算法:概述

5.數據結構&算法:線性關系

6.數據結構&算法:樹形關系

7.數據結構&算法:圖形關系

8.數據結構&算法:數據關系小結

9.數據結構&算法:抽象數據類型

10.數據結構&算法:算法及性能分析-什么是算法

11.數據結構&算法:算法及性能分析-算法的基本特征

12.數據結構&算法:算法及性能分析-算法的設計要求

13.數據結構&算法:算法及性能分析-算法的時間復雜度

14.數據結構&算法:算法及性能分析-算法的時間復雜度分析1

15.數據結構&算法:算法及性能分析-算法的時間復雜度分析2

16.數據結構&算法:算法及性能分析-算法的空間復雜度

17.數據結構&算法:線性表抽象數據類型的定義

18.數據結構&算法:定義接口描述線性表的操作

完整目錄可以關注動力節點Java視頻教程

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