前端如何搞定数据结构与算法(先导篇)
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为什么要学习数据结构与算法？
在0202年的今天，由于每天被无数的信息轰炸，大多数人已经变得越来越浮躁了，并且丧失了独立思考的能力。
你可能会经常听到这样的感慨：
- 技术人究竟能走多远？我遇到了天花板
- 35岁的程序员要如何面对中年危机？
- 技术更新太快，好累，学不动了
然后，你也变得焦虑起来。那你有没有静下心来想过，如何才能抵御年龄增长并且使自己增值呢？
无非是终身学习，持续修炼自己的内功。内功也就是基础知识和核心概念，这些轰轰烈烈发展的技术本质，其实都是基础知识，也就是我们在大学里学过的基础课程。
- 操作系统
- 计算机组成原理
- 计算机网络
- 编译原理
- 设计模式
- 数据结构与算法
这也就是为什么越靠谱的面试官越注重你基础知识的掌握程度，为什么越牛的的企业越重视你的算法能力。因为当你拥有了这些，你已经比大多数人优秀了。你的天花板由你自己来决定，大家口中的中年危机可能并不会成为你的危机。新技术来临时，你对它的本质会看得更加透彻，学起来会一通百通。这样的人才，公司培养你也会花费更少的成本。
(不过，一辈子做个开开心心的 CRUD Boy 也是一种选择。)
数据结构与算法之间的关系
Rob Pike's 5 Rules of Programming中的第五条是这样说的：
Data dominates. If you've chosen the right data structures and organized things well, the algorithms will almost always be self-evident. Data structures, not algorithms, are central to programming. 数据占主导。如果您选择了正确的数据结构并组织得当，那么这些算法几乎总是不言而喻的。数据结构而非算法是编程的核心。
瑞士计算机科学家，Algol W，Modula，Oberon 和 Pascal 语言的设计师 Niklaus Emil Wirth 写过一本非常经典的书《Algorithms + Data Structures = Programs》，即算法 + 数据结构 = 程序。
我们可以得出结论，数据结构与算法之间是相辅相成的关系。数据结构服务于算法，算法作用于特定的数据结构之上。
数据结构与算法好难，怎么学？
- 是不是我脑子有问题？智商不够？
- 数学太难了，我天生数学就不好
- 好不容易搞懂了一个算法，没过几天就忘了
在坚持刷 LeetCode 这段时间，我也曾产生过怀疑，但后来发现，其实都不是。学习都是反人性的，贵在坚持。数据结构与算法这块知识并不适合零碎的时间来学习，你首先需要规划整块的时间。然后从最基础数据结构开始学起，从易到难，由浅入深。学到后面你会发现。其实，数据结构中的基础就是数组(顺序存储)和链表(链式存储)。
队列和栈可以分别通过数组和链表实现通常情况下我们会用数组实现堆(完全二叉树)，用链表也可以实现(二叉搜索树、红黑树、AVL、B树等)图用二维数组实现就是邻接矩阵，用链表实现就是邻接表散列表中可以用链表解决散列冲突(拉链法)，也可以用数组(线性探测法)
所以，记住这些基础的概念，学习复杂的数据结构和算法时会事半功倍。
(算法的套路过多，请允许我再开一篇专栏)
时间久了记不住怎么办？
美国缅因州国家训练实验室做过学习金字塔的实验并得出如下报告，这个理论最早于1946年由美国学者 Edgar Dale 提出。
人的学习分为被动学习和主动学习两个层次。
被动学习：听讲、阅读、试听、演示。学习内容平均留存率为5%、10%、20%和30%。主动学习：讨论、实践、教授给他人，平均留存率为50%、75%和90%。
这个理论可能大家早已听过，但是实际践行的人又有多少呢？
数据结构与算法也是这样，你需要养成 LeetCode 上每日一题的习惯，并及时复习淡忘的部分。除此之外，践行主动学习。找到志同道合的小伙伴，一起交流进步。还可以在开源项目上提供题解，这样也是教授给他人的一种方式。
这里推荐一个好朋友 lucifer 的已有 30K+ Star的 LeetCode 题解库，我已经提交了一些题解，写题解的时候你会发现，这才是真正考验你是否掌握的时候。
lucifer 的 LeetCode 解题之路
https://github.com/azl397985856/leetcode
数据结构与算法在前端中的应用
- 你熟知的
DOM树、AST树、以及Vue、React的Virtual DOM都是树。 React Hooks的本质是数组，React Fiber是基于链表实现的。HTTP缓存响应消息 和Vue的keep-alive都用到了LRU算法。- 浏览器前进后退功能通过
栈实现。 TCP连接实现多路复用时借助了epoll，而决定epoll高效的原因：数据结构采用了红黑树和队列。- 搜索引擎采用的是广度优先搜索策略。
如果你了解 Linux、Nginx 、数据库和一些消息队列，你会发现到处都是数据结构与算法的应用。这里举几个例子：
Linux进程调度、进程空间管理用到了红黑树Linux文件系统中为了提高目录项对象的处理效率：LRU、哈希表Linux路由表Tire 树Nginx定义缓存 key 用到了红黑树MySQL数据库索引使用B+ 树提高查询效率Redis中根据大多数开发场景下，数据的大小和多少采用更适合存储的数据结构。(数据量小用数组下标访问快、占用内存小。但是因为数组需要占用连续的内存空间，所以当数据量大的时候，采用链表，同时又为了兼顾速度又需要和数组结合，从而有了散列表。)- 分布式消息队列，
RocketMQ、Kafka也是一种队列。
写在最后
伽利略曾经说过，“宇宙这本书是用数学语言写成的”。
数学不光是曾经在学校学过的公式，它其实是一种思维模式，所以最终要提高的是归纳、总结和抽象的能力。
前面的路还很长，共勉。
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