開發數據結構與演算法

Ⅰ iOS開發面試拿offer攻略之數據結構與演算法篇附加安全加密

集合結構 線性結構 樹形結構 圖形結構

1.1、集合結構 說白了就是一個集合，就是一個圓圈中有很多個元素，元素與元素之間沒有任何關系 這個很簡單

1.2、線性結構 說白了就是一個條線上站著很多個人。 這條線不一定是直的。也可以是彎的。也可以是值的 相當於一條線被分成了好幾段的樣子 （發揮你的想像力）。 線性結構是一對一的關系

1.3、樹形結構 說白了 做開發的肯定或多或少的知道 xml 解析 樹形結構跟他非常類似。也可以想像成一個金字塔。樹形結構是一對多的關系

1.4、圖形結構 這個就比較復雜了。他呢 無窮。無邊 無向（沒有方向）圖形機構 你可以理解為多對多 類似於我們人的交集關系

數據結構的存儲

數據結構的存儲一般常用的有兩種 順序存儲結構 和 鏈式存儲結構

2.1 順序存儲結構

發揮想像力啊。 舉個列子。數組。1-2-3-4-5-6-7-8-9-10。這個就是一個順序存儲結構 ，存儲是按順序的 舉例說明啊。 棧，做開發的都熟悉。棧是先進後出 ，後進先出的形式 對不對 ？

他的你可以這樣理解， hello world 在棧裡面從棧底到棧頂的邏輯依次為 h-e-l-l-o-w-o-r-l-d 這就是順序存儲，再比如隊列 ，隊列是先進先出的對吧，從頭到尾 h-e-l-l-o-w-o-r-l-d 就是這樣排對的

2.2 鏈式存儲結構

再次發揮想像力 這個稍微復雜一點 這個圖片我一直弄好 ，回頭找美工問問，再貼上 例如 還是一個數組 1-2-3-4-5-6-7-8-9-10 鏈式存儲就不一樣了 1(地址)-2(地址)-7(地址)-4(地址)-5(地址)-9(地址)-8(地址)-3(地址)-6(地址)-10(地址)。每個數字後面跟著一個地址 而且存儲形式不再是順序 ，也就說順序亂了，1（地址） 1 後面跟著的這個地址指向的是 2，2 後面的地址指向的是 3，3 後面的地址指向是誰你應該清楚了吧。他執行的時候是 1(地址)-2(地址)-3(地址)-4(地址)-5(地址)-6(地址)-7(地址)-8(地址)-9(地址)-10(地址)，但是存儲的時候就是完全隨機的。明白了？

單向鏈表雙向鏈表循環鏈表

還是舉例子。理解最重要。不要去死記硬背 哪些什麼。定義啊。邏輯啊。理解才是最重要滴

3.1 單向鏈表

A->B->C->D->E->F->G->H . 這就是單向鏈表 H 是頭 A 是尾 像一個只有一個頭的火車一樣 只能一個頭拉著跑

3.2 雙向鏈表

數組和鏈表區別：

數組：數組元素在內存上連續存放，可以通過下標查找元素；插入、刪除需要移動大量元素，比較適用元素很少變化的情況

鏈表：鏈表中的元素在內存中不是順序存儲的，查找慢，插入、刪除只需要對元素指針重新賦值，效率高

3.3 循環鏈表

循環鏈表是與單向鏈表一樣，是一種鏈式的存儲結構，所不同的是，循環鏈表的最後一個結點的指針是指向該循環鏈表的第一個結點或者表頭結點，從而構成一個環形的鏈。發揮想像力 A->B->C->D->E->F->G->H->A . 繞成一個圈。就像蛇吃自己的這就是循環 不需要去死記硬背哪些理論知識。

二叉樹／平衡二叉樹

4.1 什麼是二叉樹

樹形結構下,兩個節點以內 都稱之為二叉樹 不存在大於 2 的節點 分為左子樹 右子樹 有順序 不能顛倒 ，懵逼了吧，你肯定會想這是什麼玩意，什麼左子樹右子樹 ，都什麼跟什麼鬼？ 現在我以普通話再講一遍，你把二叉樹看成一個人 ，人的頭呢就是樹的根 ，左子樹就是左手，右子樹就是右手，左右手可以都沒有（殘疾嘛，聲明一下，絕非歧視殘疾朋友，勿怪，勿怪就是舉個例子， I am very sorry ） , 左右手呢可以有一個，就是不能顛倒。這樣講應該明白了吧

二叉樹有五種表現形式

1.空的樹（沒有節點）可以理解為什麼都沒 像空氣一樣

2.只有根節點。 （理解一個人只有一個頭 其他的什麼都沒，說的有點恐怖）

3.只有左子樹 （一個頭 一個左手 感覺越來越寫不下去了）

4.只有右子樹

5.左右子樹都有

二叉樹可以轉換成森林 樹也可以轉換成二叉樹。這里就不介紹了 你做項目絕對用不到數據結構大致介紹這么多吧。理解為主, 別死記，死記沒什麼用

1、不用中間變數,用兩種方法交換 A 和 B 的值

2、****求最大公約數

3、模擬棧操作

棧是一種數據結構，特點：先進後出 -

練習：使用全局變數模擬棧的操作

#include <stdio.h>

#include <stdbool.h>

#include <assert.h>

//保護全局變數：在全局變數前加 static 後，這個全局變數就只能在本文件中使用 static int data[1024] ;//棧最多能保存 1024 個數據

static int count = 0 ;//目前已經放了多少個數(相當於棧頂位置)

4、排序演算法

選擇排序、冒泡排序、插入排序三種排序演算法可以總結為如下：

都將數組分為已排序部分和未排序部分。

1.選擇排序將已排序部分定義在左端，然後選擇未排序部分的最小元素和未排序部分的第一個元素交換。

2.冒泡排序將已排序部分定義在右端，在遍歷未排序部分的過程執行交換，將最大元素交換到最右端。

3.插入排序將已排序部分定義在左端，將未排序部分元的第一個元素插入到已排序部分合適的位置。

4.1、選擇排序

【選擇排序】：最值出現在起始端

第 1 趟：在 n 個數中找到最小(大)數與第一個數交換位置

第 2 趟：在剩下 n-1 個數中找到最小(大)數與第二個數交換位置

重復這樣的操作...依次與第三個、第四個...數交換位置

第 n-1 趟，最終可實現數據的升序（降序）排列。

4.2、冒泡排序

【冒泡排序】：相鄰元素兩兩比較，比較完一趟，最值出現在末尾

第 1 趟：依次比較相鄰的兩個數，不斷交換（小數放前，大數放後）逐個推進，最值最後出現在第 n 個元素位置

第 2 趟：依次比較相鄰的兩個數，不斷交換（小數放前，大數放後）逐個推進，最值最後出現在第 n-1 個元素位置

…… ……

第 n-1 趟：依次比較相鄰的兩個數，不斷交換（小數放前，大數放後）逐個推進，最值最後出現在第 2 個元素位置

5、折半查找（二分查找）

折半查找：優化查找時間（不用遍歷全部數據） 折半查找的原理：

1.數組必須是有序的

2.必須已知 min 和 max （知道範圍）

// 已知一個有序數組, 和一個 key , 要求從數組中找到 key 對應的索引位置

字元串反轉

給定字元串 " hello,world ",實現將其反轉。輸出結果： dlrow , olleh

序數組合並

將有序數組 {1,4,6,7,9} 和 {2,3,5,6,8,9,10,11,12} 合並為{1,2,3,4,5,6,6,7,8,9,9,10,11,12}

HASH 演算法

哈希表

例：給定值是字母 a ，對應 ASCII 碼值是 97，數組索引下標為 97。

這里的 ASCII 碼，就算是一種哈希函數，存儲和查找都通過該函數，有效地提高查找效率。

在一個字元串中找到第一個只出現一次的字元。如輸入" abaccdeff "，輸出' b '字元( char )是一個長度為 8 的數據類型，因此總共有 256 種可能。每個字母根據其 ASCII 碼值作為數組下標對應數組種的一個數字。數組中存儲的是每個字元出現的次數。

查找兩個子視圖的共同父視圖

思路:分別記錄兩個子視圖的所有父視圖並保存到數組中，然後倒序尋找,直至找到第一個不一樣的父視圖。

求無序數組中的中位數

中位數：當數組個數 n 為奇數時，為 (n + 1)/2 ，即是最中間那個數字；當 n 為偶數時，為 (n/2 + (n/2 + 1))/2 , 即是中間兩個數字的平均數。

首先要先去了解一些幾種排序演算法: iOS 排序演算法

思路:

1.排序演算法+中位數

首先用冒泡排序、快速排序、堆排序、希爾排序等排序演算法將所給數組排序，然後取出其中位數即可。

2.利用快排思想

1、簡述 SSL 加密的過程用了哪些加密方法，為何這么作？

SSL 加密的過程之前有些過，此處不再贅述。

SSL 加密，在過程中實際使用了 對稱加密 和 非對稱加密 的結合。

主要的考慮是先使用 非對稱加密 進行連接，這樣做是為了避免中間人攻擊秘鑰被劫持，但是 非對稱加密的效率比較低。所以一旦建立了安全的連接之後，就可以使用輕量的 對稱加密。

2、RSA 非對稱加密

對稱加密[演算法]在加密和解密時使用的是同一個秘鑰；而[非對稱加密演算法]需要兩個[密鑰]來進行加密和解密，這兩個秘鑰是[公開密鑰]（ public key ，簡稱公鑰）和私有密鑰（ private key ，簡稱私鑰）。

RSA 加密

與對稱加密[演算法]不同，[非對稱加密演算法]需要兩個[密鑰]：[公開密鑰]（ publickey ）和私有密鑰（ privatekey ）。公開密鑰與私有密鑰是一對，如果用公開密鑰對數據進行加密，只有用對應的私有密鑰才能解密；如果用私有密鑰對數據進行加密，那麼只有用對應的公開密鑰才能解密。因為加密和解密使用的是兩個不同的[密鑰]，所以這種演算法叫作[非對稱加密演算法]。

RSA**** 加密原理

RSA 是常用的加密模式，其加密原理可用以下的例子進行簡要的論述。

隨機取兩個質數

以上就是本篇所整理的，感謝觀看！

Ⅱ 什麼是數據結構和演算法

本人乃一個數據痴迷者,在計算機的道路上,也是一個數據結構的痴迷者,現在大學裡面和同學搞開發也痴迷於資料庫,我就我個人的理解給你談一談:
首先,數據結構是一門計算機語言學的基礎學科，它不屬於任何一門語言，其體現的是幾乎所有標准語言的演算法的思想。
上面的概念有一些模糊，我們現在來具體說一說，相信你門的數據結構使用的是一門具體的語言比如C/C++語言來說明，那是為了輔助的學習數據結構，而數據結構本身不屬於任何語言（相信你把書上的程序敲到電腦裡面是不能通過的吧，其只是描述了過程，要調試程序，還需要修改和增加一些東西）。你們的書上開始應該在講究數據的物理存儲結構/邏輯存儲結構等概念，說明數據結構首先就是「數據的結構」，在內存上的存儲方式，就是物理的存儲結構，在程序使用人員的思想上它是邏輯的，比如：
你們在C/C++中學習到鏈表，那麼鏈表是什麼一個概念，你們使用指針制向下一個結點的首地址，讓他們串聯起來，形成一個接一個的結點，就像顯示生活中的火車一樣。而這只是對於程序員的概念，但是在內存中存儲的方式是怎樣的那？對於你程序員來說這是「透明」的，其內部分配空間在那裡，都是隨機的，而內存中也沒有一個又一根的線將他們串聯起來，所以，這是一個物理與邏輯的概念，對於我們程序員只需要知道這些就可以了，而我們主要要研究的是「邏輯結構」。
我可以給你一個我自己總結的一個概念：所有的演算法必須基於數據結構生存。也就是說，我們對於任何演算法的編寫，必須依賴一個已經存在的數據結構來對它進行操作，數據結構成為演算法的操作對象，這也是為什麼演算法和數據結構兩門分類不分家的概念，演算法在沒有數據結構的情況下，沒有任何存在的意義；而數據結構沒有演算法就等於是一個屍體而沒有靈魂。估計這個對於演算法的初學者可能有點暈，我們在具體的說一些東西吧：
我們在數據結構中最簡單的是什麼：我個人把書籍中線性表更加細化一層（這里是為了便於理解在這樣說的）：單個元素，比如：int i;這個i就是一個數據結構，它是一個什麼樣的數據結構，就是一個類型為int的變數，我們可以對它進行加法/減法/乘法/除法/自加等等一系列操作，當然對於單個元素我們對它的數據結構和演算法的研究沒有什麼意義，因為它本來就是原子的，某些具體運算上可能演算法存在比較小的差異；而提升一個層次：就是我們的線性表（一般包含有：順序表/鏈表）那麼我們研究這樣兩種數據結構主要就是要研究它的什麼東西那？一般我們主要研究他們以結構為單位（就是結點）的增加/刪除/修改/檢索（查詢）四個操作（為什麼有這樣的操作，我在下面說到），我們一般把「增加/刪除/修改」都把它稱為更新，對於一個結點，若要進行更新一類的操作比如：刪除，對於順序表來說是使用下標訪問方式，那麼我們在刪除了一個元素後需要將這個元素後的所有元素後的所有元素全部向前移動，這個時間是對於越長的順序表，時間越長的，而對於鏈表，沒有順序的概念，其刪除元素只需要將前一個結點的指針指向被刪除點的下一個結點，將空間使用free()函數進行釋放，還原給操作系統。當執行檢索操作的時候，由於順序表直接使用下標進行隨機訪問，而鏈表需要從頭開始訪問一一匹配才可以得到使用的元素，這個時間也是和鏈表的結點個數成正比的。所以我們每一種數據結構對於不同的演算法會產生不同的效果，各自沒有絕對的好，也沒有絕對的不好，他們都有自己的應用價值和方式；這樣我們就可以在實際的項目開發中，對於內部的演算法時間和空間以及項目所能提供的硬體能力進行綜合評估，以讓自己的演算法能夠更加好。
（在這里只提到了基於數據結構的一個方面就是：速度，其實演算法的要素還應該包括：穩定性、健壯性、正確性、有窮性、可理解性、有輸入和輸出等等）
為什麼要以結點方式進行這些亂七八糟的操作那？首先明確一個概念就是：對於過程化程序設計語言所提供的都是一些基礎第一信息，比如一些關鍵字/保留字/運算符/分界符。而我們需要用程序解決現實生活中的問題，比如我們要程序記錄某公司人員的情況變化，那麼人員這個數據類型，在程序設計語言中是沒有的，那麼我們需要對人員的內部信息定義（不可能完全，只是我們需要那些就定義那些），比如：年齡/性別/姓名/出生日期/民族/工作單位/職稱/職務/工資狀態等，那麼就可以用一些C/C++語言描述了，如年齡我們就可以進行如下定義:
int age;/*age變數，表示人員公司人員的年齡*/
同理進行其他的定義，我們用結構體或類把他們封裝成自定義數據類型或類的形式，這樣用他們定義的就是一個人的對象的了，它內部包含了很多的模板數據了。
我就我個人的經歷估計的代碼量應該10000以內的（我個人的經理：只是建議，從你的第一行代碼開始算，不論程序正確與否，不論那一門語言，作為一個標准程序員需要十萬行的代碼的功底（這個是我在大學二年級感覺有一定時候的大致數據，不一定適合其他人），而十萬行代碼功底一般需要四門基礎遠支撐，若老師沒有教，可以自學一些語言）。

Ⅲ 數據結構和演算法在實際的軟體開發中都有哪些

應用太多了。

基本上來說C#是基於面向對象語言，你所定義的所有類/結構體都算是數據結構，而且在.net類庫中已經定義中諸多可用的類型以供使用。實際開發中根本就離不開結構與演算法。

題主之所以有這樣的問題，基本上認識到了很多程序員易犯的一個毛病——理論知識與實際應用中的脫節問題，不少程序員都說自己寫程序用不上理論知識，或者是理論無用。我一直認為理論才是真正編程的指導，別說你所學的理論知識了，有時我們必須遵守一些軟體活動上的標准/規范/規定。比如ISO29500標准有多少程序員讀過或聽說過？他實事就是關於openxml的一個國際標准，我們要想達到通用的程序，這些標准還是讀一讀的好。

扯回你的問題，什麼是數據結構，什麼是演算法？如果你真的狹義理由數據結構，或者只是從課本上例子來說，數據結構被定義成一個只有屬性成員的類或結構體才算是數據結構嗎？事實上並不是，那麼是不是只有鏈表/棧/隊列才算是數據結構呢？可以說這是某些人狹義理解數據結構時的一種常規定勢思維，但事實上來說，類或結構是數據結構的基本，否則你鏈表存在的實體到底是什麼東西？所以數據結構包含著基本結構與狹義上的順序表/鏈表/棧/隊等存在實體的集體。為什麼我說數據結構在實際運用中廣泛體現呢？就數據結構而言，課本上只是為了講明白結構而已，弱化了其中實體的真正含義，而且不語言的具體實現亦不盡相同，所以他們所講的數據結構是基本理論的。

我來個例子：鏈表（C#語言）

publicclassMember
{
publicstringName{get;set;}
publicstringResponsibility{get;set;}
publicstringPosotion{get;set;}
}

publicclassMemberNode
{
publicMemberMember{get;set;}
publicMemberNext{get;set;}
}

//Node其他就是鏈表中的一個結點結構，這個結點結構除了指明當前的Member之下還指向下Next的下一個結構結構，它最終可以形成一個鏈表。這就是定義的一個鏈表。

從以上例子上你可以看出這是一個類似於課本的標準定義，但事實上在C#語法中存在泛型的特點，那麼這類似的結構我們不須要一個個地定義了！所以在不同的語言中為了方便編程者，我們甚至可以把這樣的結構進行簡單化，從而達到一種最簡單的使用方式。以C#為例，我們可以使用Node<T>來表示鏈表/List<T>表示順序表/Stack<T>表旅亮絕示棧/Queue<T>表示隊列，在這種情況下，我們只需要定義我們的泛型即可，結構鏈之類的本身使用泛型已經在類庫中實現了——雖然你不用定義，但不代表不使用或者不用理解這其中的知識。而在課本講理論的時候，他不可能附帶泛型來講的，所以很多人認為自己去定義數據結構才行，那才是「真正」的數據結構，其實不然。以鏈表為例，我們需要一個節點除了其實體意義之外，還存在指向下一結點的指針（其實是地址引用）才算是數據結構。根據課本，他們必須這么定義（C#）：

publicclassMemberNode
{
publicstringName{get;set;}
publicstringResponsibility{get;set;}
publicstringPosition{get;set;}

publicMemberNodeNext{get;set;}
}
//死讀書的只會承認這種才是真正的數據結構吧（鏈表節點）

事實上，鏈表講的只是一種形式，能最終形成的一種組織數據結構的形式。這個代碼會導致我們出現一種極大的誤解——每個類型的結構都需要重新定義一次。如果有多個類型結構的話，我們會出現多個不同的定義，這會導致將來類的定義越來越多，對於維護上來說是比較麻煩的。由於設計模式/面向切片等各種開發方式的介入，我們會使用相對比較簡單的形式。所以才會有我定義兩個類的進步，而後可以出現泛型的更進一步。

你可以這樣理解，這種課本上的結構，會導致我們造成每種拆姿結構基本上都需要重新定義一次，我最開始給出的例子鍵昌可以使用繼承的方式，實現某個基類的數據結構（下面的似乎也行，但在使用中可能會出現部分問題），而Node<T>則從根本上解決了這個問題，可以支撐多種類型。

所以此時在理解數據結構時，比如Node<T>，他不旦要求理解鏈表的節點，還要理解T泛型，那麼在數據結構上來說，它指的不再是單一的節點結構，還在包括一個基礎的類型。

換句話來說，你在C#等語言中已經不需要再做類似的定義了，只需要定義其基本結構類型即可。但課本上在講知識的時候，它不可能只針對面向對象或支持泛型的語言來講，若不支持泛型時，我們必須使用課本上或我最開始寫的例子中的形式，若不支持繼承的面向過程語言，那麼課本上的知識就是硬性的規定，你必須以這種形式來說，而引用則使用指針引用的方式（面向對象的引用其實是一種引用型引用，也就是址引用或稱地址引用，與指針類似）。

相信講到這里你能明白，數據結構在不同的語言中只是變了個形而已，並不是必須是存在指針的才是，也不是只說表面上的那點東西。早期教程都是以fortain語言為主的，而且課本的目的是講清道理，而不是一種規定。死讀書的人以為用不到數據結構，其實他們一直在使用。

再來說一下演算法，演算法是什麼？是解決問題的一種模式，比如解二元一次方程等等，所以演算法的定義其實已經告訴你，順序代碼他也算是一種演算法，不能說只有背包問題，八皇後問題，回溯問題才算是演算法——你能明白嗎？其實你正常寫的就是一種演算法，這種演算法簡單，就是順序執行下來就可以了，他也是一種演算法的，就算解二元一次方程組有固定的模式（演算法），但不代表加減法就不是演算法了！所以演算法也是常用的東西，那麼你學習的演算法其實算是開辟思路的一種而已。演算法自身的概念已經決定，基本上程序都是由結構與演算法構成。我也來舉個例子，怎麼判斷某個鏈表是否為循環鏈表？是你的回溯演算法，貪心演算法還是背包演算法？它們只是在解決一些典型問題的一種通用方式而已，很顯然，我的問題不是這種典型問題，但不代表他不典型，我們正常的演算法是設計兩個變數等於頭元素，然後開始進入循環，一個變數每次向下推一，即找到他下一個節點，而另一個變數每次找到其孫節點，就算當於兩個變數一個每次向下推進一次，而另一個每點推進兩次（如果可能），如果不是循環鏈表，則進兩次的那個會在鏈表總長度的一半時，遇到空引用，否則會在某一時間兩指針引用同一對象（不是對象相等，而是引用相同的對象），什麼意思呢，好象兩個人在圓型跑道上跑步，一個每秒1米，另一個每秒2米，同時同地同向出發，最歸跑得快的那個會追上跑得慢的那個！當然這種情況下你也可以給他起個名字，叫「追及演算法」？如果只有你學的那幾個典型演算法是演算法的話，這個算不算演算法？

現在我們的問題是，如果語言層面上已經實現了這些東西，那麼這些理論我們是否可以不用理解就可以了？答案是可以——如果你只是一個不思進取的程序員或允許bug亂飛的沒有責任心的編程人員的話，可以不用理解——畢竟有些人只是「混」飯吃而已！

理解了不會去應用，這就是典型的理論聯系不到實際，他們也不知道自己的代碼將如何控制。我舉一個例子，由於性能等各方面的要求，我們要使用多線程對某些數據進行處理。怎麼處理？不好人會使用多線程——他們定義一個臨界資源，然後讓多個線程在讀取數據表(DataSet)時進行阻塞，然後每個線程去處理那些超時長的問題，處理完的時個再按這種方式讀取數據——這樣有問題嗎？沒有，這也算是演算法的一種！反正如果編程代碼有功底的話沒有任何問題的，這種代碼算不算優雅呢——很多人認為代碼的優雅就是代碼編寫過程的形式或是良好的編程習慣！這里邊其實用不到數據結構與演算法的。

好吧，我承認，但如果我們換一句思路來看看，如果我用一個線程負責讀取數據，並不停地放入到一個隊列中，而多個線程從隊列中不停地讀取處理這些放入的數據，這樣如何？我的意思是說，並沒有直接在DataSet中處理，而是選擇使用隊列的方式。

我們看一個問題，這個隊列Queue<T>，一個線程用來插入數據，多個線程用來讀取數據，而且要保證不能重復，那麼我們可以使用隊列的安全版本（CorrentQueue<T>,在.net中如果非線程安全的情況下，多線程使用實應該找到其對應的安全版本或者控制線程安全)。

插入線程如果發現隊列中的長度（容量）較大時，可以暫緩插入。這樣可以保證隊列的長度基本固定，佔用內存得到控制（不是DataSet批量讀來一大堆），由於使用安全隊列，所以各線程不用考慮線程之間的安全問題，每個線程從隊中獲得數據並刪除，可以保證數據只被處理一次。當然還可以考慮優雅的通知機制，插入線程在插入數據時通知處理線程啟動，如果插入速度過快，發現插入數量達指定的長度（比如30個），停止插入，插入線程阻塞；處理處理再次處理時可通知插入線程再進行插入。

這也算是一種演算法吧？它可以讓插入線程與處理線程同時工作，而使用DataSet那種常規的結果時，只能是等待處理完或加入多個控制條件進行控制，既然這么控制的話，何不直接使用隊列的方式？CorrentQueue<T>中的T也完全可以是一條記錄DataRow嘛！

如果你認為第一種是你經常使用方式，那麼演算法對於你來說學與不學無所謂的，你必須使用自己的編程/調試功底以保證你的代碼盡量很少出錯或不出錯。而如果你認為第二種方案優雅一些的話，那麼你會認為你學習的演算法與結構還是有用的，理論與實踐結合了。

我之所以舉這么一個例子，其實告訴你的無非是幾點非常重要的信息：

1. 你有選擇演算法的自由（只不過是代碼質量、後期維護的問題）
   

2. 如果你知道的較多的演算法與結構，你會有更多的選擇。

3. 演算法或結構在實際使用中，所謂的典型問題並不是使用場景和書上描述一模一樣（試想一下，我第二種考慮的例子中，是不是跟書上比他不典型？其實也是非常典型的）

4. 分析問題時，應該拿要點，而不是整體去套。（如果整體去套用的話，你肯定會想不到使用哪種結構或演算法）

5. 不管是數據結構/演算法/設計模式都要求是靈活運用，而不是場景對比使用，也不是生搬硬套。

試想一下，你的背包問題，怎麼可能公司也讓你分拆包裝？你的八皇後問題公司恰好讓你下棋？你的貪心演算法公司恰好讓你找零錢？你的回溯演算法公司恰好讓你走迷宮？學不能致用的原因就是太死板——這幾個舉個例子的場景你再遇到或理能遇到的機率是非常小的，所以如果覺得學了沒用，那就真沒用了——只不過不是演算法沒用，而是人沒人！

講個小故事：從前一個家人的板凳壞了，要找一個合適的兩股叉的樹杈重新製做一個板凳腿，讓孩子到樹園里找了半天，孩子回來說「我都沒見過有向下叉的樹杈！他老爹氣得要死——怎麼會可能有向下長的樹杈呢！這孩子是不是笨——你就不會把地刨了找一個向下分叉的樹根！

演算法也是一樣，迷宮找路可以使用回溯演算法，但不是所有的回溯演算法都用於迷宮找路——它還可以用來設計迷宮！嘿嘿嘿！

Ⅳ 前端開發是否有必要知道數據結構和演算法

如果只是單純做前端，沒有。前端的核心是DOM。演算法和數據結構是為了解決效率問題的，而提升前端的效率用到的概念往往僅僅是常識級別的。甚至一些流行的中小型庫中都看不到任何數據結構。可以認為前端是程序員里的一個特例，一般程序員面對的是計算機，前端開發人員面對的僅僅是瀏覽器。如果只是關注前端，學習數據結構和演算法的收益還不如去讀jQuery源碼。

既然前端用不上，樓主還是問到了這個問題，那就說明樓主關注的不僅僅是如何成為一個熟練的前端，而是成為一個優秀的軟體工程師。網站開發之所以流行，一部分是因為開發成本低。這些節省下來的成本，一部分就是開發人員的薪水。換句話說，前端開發簡單，門檻低，所以收入低，可替代性強。跳出前端這個領域，把自己放到軟體工程師的隊伍里，再看這個問題，答案就顯而易見了。如果只是專注於前端技術，那麼能解決的也僅僅是一小部分問題。

如果樓主關心的是如何更好地解決前端的問題，那麼在相當長的一段路上數據結構和演算法是優先順序很低的。如果樓主關心的是自己的職業規劃和自身素質的提升，數據結構和演算法則在任何時候都是優先順序最高的。

Ⅳ 為什麼數據結構與演算法，對前端開發很重要

前端的技術領域和范圍正在飛速演進中，再過3年5年不懂演算法和數據結構的前端慢慢就淘汰了。幾大互聯網公司的已經開始在使用數據挖掘、貝葉斯、3D圖形圖像等領域演算法到前端領域。對瀏覽器的了解也逐步深入到內部實現機制原理上，從原理上理解渲染。無線端的前端越來越像嵌入式應用開發，這些都更需要有扎實而綜合的計算機專業基礎。

Ⅵ 什麼是數據結構和演算法分析在編程里起到什麼作用

編程是為了解決問題，這些問題並表都是數值計算，其所處理的數據並不都是數值，但計算機所能處理的最終是0和1的二進制串，所以需要把問題中的數據用計算機能處理的方式來表示，這就需要數據結構。

簡單的說，數據結構是數據在計算機中的表示方式，有邏輯結構和物理結構之分，如邏輯上同樣的隊列，物理上可以是順序存儲，也可以是鏈式存儲。

通俗的講，演算法就是解決問題的方法，比如同樣的排序，可以用冒泡排序、插入排序等，不同的演算法可以達到相同的目標，但是效率可能有所不同。

Ⅶ 什麼是數據結構什麼是演算法演算法與程序有什麼關系

在計算機編程領域，數據結構與演算法的應用是無處不在。比如圖像視頻處理、數據壓縮、資料庫、游戲開發、操作系統、編譯器、搜索引擎、AR、VR、人工智慧、區塊鏈等領域，都是以數據結構與演算法為基石。

數據結構與演算法屬於開發人員的基本內功，也能訓練大腦的思考能力，掌握一次，終生受益。扎實的數據結構與演算法功底，能讓我們站在更高的角度去思考代碼、寫出性能更優的程序，能讓我們更快速地學習上手各種新技術（比如人工智慧、區塊鏈等），也能讓我們敲開更高級編程領域的大門。

數據結構與演算法更是各大名企面試題中的常客，如果不想被行業拋棄、想進入更大的名企、在IT道路上走得更遠，掌握數據結構與演算法是非常有必要。

Ⅷ 數據結構與演算法知識

對於大多數的程序員來說，在學習數據分析等技術的時候需要先了解關於數據結構以及演算法等知識點，下面我們就給大家簡單介紹一下什麼是數據結構?什麼是演算法?

大部分數據結構和演算法教材，在開篇都會給這兩個概嫌唯亂念下一個明確的定義。但是，這些定義都很抽象，對理解這兩個概念並沒有實質山旁性的幫助，反倒會讓你陷入死摳定義的誤區。畢竟，我們現在學習，並不是為了考試，所以，概念背得再牢，不會用也就沒什麼用。

雖然我們說沒必要深挖嚴格的定義，但是這並不等於不需要理解概念。下面我就從廣義和狹義兩個層面，來幫你理解數據結構與演算法這兩個概念。

從廣義上講，數據結構就是指一組數據的芹檔存儲結構。演算法就是操作數據的一組方法。

圖書館儲藏書籍你肯定見過吧?為了方便查找，圖書管理員一般會將書籍分門別類進行「存儲」。按照一定規律編號，就是書籍這種「數據」的存儲結構。

那我們如何來查找一本書呢?有很多種辦法，你當然可以一本一本地找，也可以先根據書籍類別的編號，是人文，還是科學、計算機，來定位書架，然後再依次查找。籠統地說，這些查找方法都是演算法。

從狹義上講，也就是我們專欄要講的，是指某些著名的數據結構和演算法，比如隊列、棧、堆、二分查找、動態規劃等。這些都是前人智慧的結晶，我們可以直接拿來用。我們要講的這些數據結構和演算法，都是前人從很多實際操作場景中抽象出來的，經過非常多的求證和檢驗，可以高效地幫助我們解決很多實際的開發問題。

那數據結構和演算法有什麼關系呢?為什麼大部分書都把這兩個東西放到一塊兒來講呢?

這是因為，數據結構和演算法是相輔相成的。數據結構是為演算法服務的，演算法要作用在特定的數據結構之上。因此，我們無法孤立數據結構來講演算法，也無法孤立演算法來講數據結構。

比如，因為數組具有隨機訪問的特點，常用的二分查找演算法需要用數組來存儲數據。但如果IT培訓選擇鏈表這種數據結構，二分查找演算法就無法工作了，因為鏈表並不支持隨機訪問。

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、構建演算法，孤立存在的數據結構就是沒用的。

Ⅸ 「Unity3D開發」經常用到什麼演算法和數據結構

第一謹灶，unity只是一個工具x0dx0a第二，演算法和數據結構和具體的工具無關x0dx0a第三，編程基本的演算法無非是排序演算法、姿昌樹形結構、鏈表、隊列等x0dx0a第四，演算法根據需要去使用，如果是做游戲，一堆的計算機圖形學知識需要掌握，如果做跡晌扒3d，必要的3d知識不能少。如果使用物理引擎，請學好各種物理知識。如果做渲染，請做好shader編程的知識儲備。x0dx0a第五，unity提供了足夠多的功能，理解是前提，使用是基礎，融會貫通是目的

Ⅹ iOS開發之一數據結構與演算法

1、 數據結構 其實就是數據和結構，就是一堆數據在內存中以什麼樣的兆首形式存在。

2、 數據 在內存族悉數中的結構分為 邏輯結構 和 物理結構 。

數據在內存中有4種：集合結構， 線性陸殲結構，樹型結構，圖形結構。