程序員數據結構與內功

❶ 計算機基礎知識對程序員來說有多重要

非常重要，必須認真學習。
學習基礎知識從來都是枯燥的，而且很多時候會給我們一個錯覺，就是基礎知識沒有用。這主要是因為，我們未來工作以後，更多的是面向應用，更直接的就是面向工具的使用，基礎知識基本是不可能直接拿出來用的，所以，大家就會覺得我只要懂應用方面的知識就好了，基礎知識根本不需要去學。
就拿程序員來舉例：
很多的程序員培訓機構，他們並不會教任何的基礎知識，直接就是教編程語言，然後設計一些案例做練習，3個月-6個月基本就結束。這樣教出來的程序員能夠寫代碼嗎？當然是能的，不然這些培訓機構早垮了。而很多大學本科4年讀完的應屆生，說不定寫代碼都沒有這些培訓幾個月的學生強，大學4年對於程序員來說難道就是白費嗎？
並不是的。
基礎知識決定的是你未來的高度，可能你作為一個初級、中級程序員，你不一定會用到數據結構、演算法、編譯原理。但初中級的程序員就是你未來幾十年的全部嗎？
如果是的，在你30多歲的時候，應該就會面對裁員了並且很難找到下一份工作。
程序員是一個干到老學到老的工作，每天都需要去學習一點新的知識，技術也是在不斷的演進，需要去了解未來的技術發展方向，這樣才能夠一直產生價值。而基礎知識是什麼呢，就是當你對技術了解越深入時，越需要用到的東西。
例如：你要做大數據的工作時，你需要數據建模，需要在海量的數據中抽取自己需要的數據，還需要不影響系統的性能，運算速度更快。那麼你就必須要了解演算法，了解時間復雜度。如果你曾經大學時好好的學習了這些知識，並且時不時會溫習一下，那麼你更高更快的勝任這份工作。
但是，對於一個只是了解應用知識的程序員來說，他需要想辦法學習你用4年時間堆積起來的知識，而且還不一定有可靠的老師能夠教他。
再舉個例子，現在華為需要一些技術人才，來做他方舟編譯器的迭代，待遇非常可觀。
而這時，對於懂數據結構、懂演算法、懂編譯原理的人來說，查的無非就是一些應用實踐的知識，這些知識只要有基礎、有環境，1-2周就可以上手。
但是對於只懂應用知識的人，他可能就是看都看不懂，華為也就不可能去招聘這樣的人。
所以，程序員也是有高低之分的，有的年薪百萬，有的年薪可能就十來萬。誰不想拿百萬年薪呢？可能他們也覺得某些知識沒有用，所以沒有去認真的學吧。

❷ 知乎 為什麼說數據結構是一個程序員的基本功

1 首先要肯定的是數據結構肯定是重要的，因為咱們需要的是邏輯思維， 咱們好多模型也是從數學演變推算而來的， 如果一個會數據結構的人他的理解能力是很強的 ， 學習任何一門都是單間的事情，

2 數據結構 一般是從事一些科技研發 ， 或者IT者之類的人研究的比較深入，現實生活中很多人不理解數據結構為什麼也能做程序員 。 語言的封裝哈， 對於比較難理解的東西開發語言的人都盡可能的封裝，這樣程序員學習成本比較低， 工作的時候更專注於業務。舉個例子 ： 咱們現在使用的是windows系統 ， 我們作為使用者我們更關注的是使用這個系統來工作，給我們帶來經濟效益 。不會去關注這個系統到底是怎麼做成的。
3 以上就是為什麼有的轉行的 或者初中畢業 高中畢業 的 沒學過數據結構 ， 學完之後照樣從事工作的原因。
希望對你有幫助

❸ 為什麼說數據結構是程序員的內功

數據結構工作上你其實很難能直觀得感受到。但是數據結構的思想是極其重要的，體會不到數據結構的用處是因為前人已經提供了完備的實現。舉個例子，java的面試，要是問你「arraylist和linkedlist有什麼區別，如果需要頻繁插入刪除數據你應該選擇兩者中的哪種？」你如果能掌握或者至少了解數據結構，你可以很輕松得回到這種簡單的問題，也將之運用在工作中的編碼中。

❹ 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。

❺ 常用數據結構有哪些

數據結構分為8類有：數組、棧、隊列、鏈表、樹、散列表、堆、圖。數據結構是指相互之間存在著一種或多種關系的數據元素的集合和該集合中數據元素之間的關系組成 。

1、數組

數組是可以再內存中連續存儲多個元素的結構，在內存中的分配也是連續的，數組中的元素通過數組下標進行訪問，數組下標從0開始。例如下面這段代碼就是將數組的第一個元素賦值為 1。

2、棧

棧是一種特殊的線性表，僅能在線性表的一端操作，棧頂允許操作，棧底不允許操作。 棧的特點是：先進後出，或者說是後進先出，從棧頂放入元素的操作叫入棧，取出元素叫出棧。

3、隊列

隊列與棧一樣，也是一種線性表，不同的是，隊列可以在一端添加元素，在另一端取出元素，也就是：先進先出。從一端放入元素的操作稱為入隊，取出元素為出隊。

4、鏈表

鏈表是物理存儲單元上非連續的、非順序的存儲結構，數據元素的邏輯順序是通過鏈表的指針地址實現，每個元素包含兩個結點，一個是存儲元素的數據域 (內存空間)，另一個是指向下一個結點地址的指針域。根據指針的指向，鏈表能形成不同的結構，例如單鏈表，雙向鏈表，循環鏈表等。

5、樹

樹是一種數據結構，它是由n（n>=1）個有限節點組成一個具有層次關系的集合。把它叫做 「樹」 是因為它看起來像一棵倒掛的樹，也就是說它是根朝上，而葉朝下的。

6、散列表

散列表，也叫哈希表，是根據關鍵碼和值 (key和value) 直接進行訪問的數據結構，通過key和value來映射到集合中的一個位置，這樣就可以很快找到集合中的對應元素。

7、堆

堆是一種比較特殊的數據結構，可以被看做一棵樹的數組對象，具有以下的性質：堆中某個節點的值總是不大於或不小於其父節點的值；堆總是一棵完全二叉樹。將根節點最大的堆叫做最大堆或大根堆，根節點最小的堆叫做最小堆或小根堆。常見的堆有二叉堆、斐波那契堆等。

8、圖

圖是由結點的有窮集合V和邊的集合E組成。其中，為了與樹形結構加以區別，在圖結構中常常將結點稱為頂點，邊是頂點的有序偶對，若兩個頂點之間存在一條邊，就表示這兩個頂點具有相鄰關系。

❻ 為什麼程序員普遍缺乏數據結構和演算法的知識

語言只是工具，而演算法才是程序的靈魂。這句話，我估計你在編程之路上，已經聽到過無數次。但具體到工作里，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。那今天我就來詳細聊一聊，為什麼要學習數據結構和演算法。

如果你理解他們背後對應的數據結構，那就可以迅速看到這些類背後的本質區別，那個時候，你根本不用死記硬背，自然理解什麼樣的場景里該選擇什麼。在西安交大讀研究生的時候，一個師兄給了我一本《演算法導論》，從此我便一頭扎進演算法世界，到現在也十多年了。這期間，我研究過數十本數據結構與演算法的書籍，並對它們進行了仔細地對比、分析。

❼ 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。