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前端学习数据结构与算法系列(一):初识数据结构与算法

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一只图雀
发布2020-04-20 15:31:07
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发布2020-04-20 15:31:07
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文章被收录于专栏:图雀社区图雀社区

本文由图雀社区认证作者 神奇的程序员[1] 写作而成,图雀社区将连载其前端学习数据结构与算法系列,点击阅读原文查看作者的掘金链接,感谢作者的优质输出,让我们的技术世界变得更加美好?

生命不是要超越别人,而是要超越自己。

前言

作为一个对算法没有任何认知,非科班出身的前端程序员,如果想提高自己的能力,不再只写业务代码当一个应用工程师,算法是必须掌握的一门本领。算法也是一种思想,当你去读一些优秀框架的源码,如果对算法和数据结构一无所知,读起来很困难,你无法理解人家为什么要那样写,那样写的好处是什么,接下来就跟大家分享下作为一个前端程序员,如何学习数据结构与算法。

后续将持续更新与算法相关的文章,分享自己所学以及踩的各种坑,欢迎各位感兴趣的开发者持续关注?

什么是算法

算法就是计算或者解决问题的步骤,算法与程序有些相似,区别在于程序是以计算机能够理解的编程语言编写而成的,可以在计算机上运行,而算法是以人类能够理解的方式描述的,用于编写程序之前。不过,在这个过 程中到哪里为止是算法、从哪里开始是程序,并没有明确的界限。

就算使用同一个算法,编程语言不同,写出来的程序也不同;即便使用相同的编程语言, 写程序的人不同,那么写出来的程序也是不同的。

什么是数据结构

数据存储于内存时,决定了数据顺序和位置关系的便是“数据结构”

数据结构一般分为两个维度:逻辑结构存储结构

逻辑结构

逻辑结构即数据之间的关系,逻辑结构可以分为两种:线性结构非线性结构

线性结构

是一个有序数据元素的集合,其中数据元素之间的关系时一对一的关系,即除了第一个和最后一个元素之外,其他数据元素都是首尾接应的。

常用的线性结构有:栈、队列、链表、线性等。

非线性结构

各个数据元素不再保持在一个线性序列中,每个数据元素可能与零个或者多个其他数据元素发生联系。

常见的非线性结构有:二维数组、树等

存储结构

逻辑结构指的是数据间的关系,而存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现。常见的存储结构有:顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储。

算法的设计

计算机擅长告诉执行一些基本命令,但无法执行复杂的命令。此处的"基本命令"指的是"做加法"或者"在指定的内容低智商保存数据"等。计算机是以这些基本命令的组合为基础运行的,面对复杂的操作,也是通过搭配组合这些基本命令而实现的。

例如,对n个数字进行排序。对计算机来说就是复杂的操作,如何设计算法来解决这个排序问题,也就等同于构思如何搭配组合计算机可以执行的那些基本命令来实现这个操作。

算法的选择

能解决问题的算法不止一个,当有多个算法可以解决同一个问题时,在算法的评判上,考量的标准也各有不同。

比如,简单的算法对人来说易于理解,也容易被写成程序,而在运行过程中不需要耗费太多空间资源的算法,就十分适用于内存小的计算机。不过,一般来说我们最为重视的是算法的运行时间,即从输入数据到输出结果这个过程所花费的时间。

时间复杂度与空间复杂度

时间复杂度和空间复杂度的高低,共同决定着一段代码质量的好坏。

时间复杂度

一个算法的时间复杂度,反映了程序运行从开始到结束所需要的时间。把算法中基本操作重复执行的次数(频度)作为算法的时间复杂度。

空间复杂度

一个程序的空间复杂度是指运行完一个程序所需内存的大小。利用程序的空间复杂度,可以对程序运行所需内存多少,有个预先估计。一个程序执行时,除了需要存储空间和存储本身所使用的指令、常数、变量和输入数据外。还需要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些为现实计算所需信息的辅助空间。

数据结构与算法的作用

计算机是一个冰冷的机器,操作者下发什么指令,计算机就会执行什么操作

开发者要做的只是如何把实际问题转换成计算机可识别的指令,如何转化?《数据结构》的经典说法:设计出数据结构,在施加以算法就行了。开发者编写的指令好坏,将直接影响到程序的性能,指令又由数据结构和算法组成,因此数据结构和算法的设计与最终程序的好坏息息相关。

入门书籍以及学习路线

入门书籍推荐

  • 《学习JavaScript数据结构与算法》 第3版
  • 《我的第一本算法书》
  • 《数据结构与算法图解》
  • 《大话数据结构》

学习路线推荐

  • 先学习《我的第一本算法书》

书中没有使用任何编程语言,有丰富的配图来讲解算法和数据结构,作为一个小白,看这本书最为合适。

  • 再学习《学习JavaScript数据结构与算法》 第3版

本书从js角度出发,讲解常用算法和数据结构。相对于前端而言,这本书可以让你理解算法和数据结构在前端的应用。

  • 最后学习《数据结构与算法图解》和《大话数据结构》

这两本书采用其他编程语言讲解,学习完前两本书后,再来看两本书可以更深层次的理解算法。

算法题目的选择与练习

  • 《剑指offer》

可以在书中学习很多经典题目,练的多了会总结出每种算法的规律,掌握书中的内容后,再去解leetcode上的题会轻松很多。

  • 刷leetcode

先从简单的题开始解,慢慢进入中等难度。中等的题目可以解决时,已经对典型题目有了很深的见解,此时再去解决更复杂的问题时,就可以活学活用,根据规律来解决问题。

相关文章以及网站推荐

前端该如何准备数据结构和算法[2]

awesome-coding-js[3]

写在最后

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参考资料

[1]

神奇的程序员: https://juejin.im/user/5cbbe37c51882532c334c324/posts

[2]

前端该如何准备数据结构和算法: https://juejin.im/post/5d5b307b5188253da24d3cd1#heading-4

[3]

awesome-coding-js: http://www.conardli.top/docs/dataStructure/

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目录
  • 前言
  • 什么是算法
  • 什么是数据结构
    • 逻辑结构
      • 线性结构
      • 非线性结构
    • 存储结构
    • 算法的设计
    • 算法的选择
    • 时间复杂度与空间复杂度
      • 时间复杂度
        • 空间复杂度
        • 数据结构与算法的作用
        • 入门书籍以及学习路线
          • 入门书籍推荐
            • 学习路线推荐
            • 算法题目的选择与练习
            • 相关文章以及网站推荐
            • 写在最后
              • 参考资料
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