資料結構與演算法，這個部分的內容其實是十分的龐大，要想都覆蓋到不太容易。在校學習階段我們可能需要對每種結構，每種演算法都學習，但是找工作筆試或者面試的時候，要在很短的時間內考察乙個人這方面的能力，把每種結構和演算法都問一遍不太現實。所以，實際的情況是，企業一般考察一些看起來很基本的概念和演算法，或者是一些變形，然後讓你去實現。也許看起來簡單，但是如果真讓你在紙上或者是計算機上快速地完成乙個演算法，並且設計測試案例，最後跑起來，你就會發現會很難了。這就要求我們要熟悉，並牢固掌握常用的演算法，特別是那些看起來貌似簡單的演算法，正是這些用起來很普遍的演算法，才要求我們能很紮實的掌握，在實際工作中提高工作效率。遇到複雜的演算法，通過分析和紮實的基本功，應該可以很快地進行開發。
閒話少說，下面進入正題。
一.資料結構部分
1.陣列和鍊錶的區別。（很簡單，但是很常考，記得要回答全面）
c++語言中可以用陣列處理一組資料型別相同的資料，但不允許動態定義陣列的大小，即在使用陣列之前必須確定陣列的大小。而在實際應用中，使用者使用陣列之前有時無法準確確定陣列的大小，只能將陣列定義成足夠大小，這樣陣列中有些空間可能不被使用，從而造成記憶體空間的浪費。鍊錶是一種常見的資料組織形式，它採用動態分配記憶體的形式實現。需要時可以用new分配記憶體空間，不需要時用delete將已分配的空間釋放，不會造成記憶體空間的浪費。
從邏輯結構來看：陣列必須事先定義固定的長度（元素個數），不能適應資料動態地增減的情況，即陣列的大小一旦定義就不能改變。當資料增加時，可能超出原先定義的元素個數；當資料減少時，造成記憶體浪費；鍊錶動態地進行儲存分配，可以適應資料動態地增減的情況，且可以方便地插入、刪除資料項。（陣列中插入、刪除資料項時，需要移動其它資料項）。
從記憶體儲存來看：（靜態)陣列從棧中分配空間（用new建立的在堆中）, 對於程式設計師方便快速,但是自由度小；鍊錶從堆中分配空間, 自由度大但是申請管理比較麻煩.
從訪問方式來看：陣列在記憶體中是連續儲存的，因此，可以利用下標索引進行隨機訪問；鍊錶是鏈式儲存結構，在訪問元素的時候只能通過線性的方式由前到後順序訪問，所以訪問效率比陣列要低。
2.鍊錶的一些操作，如鍊表的反轉，鍊錶存在環路的判斷（快慢指標），雙向鍊錶，迴圈鍊錶相關操作。
3.佇列（特殊的如優先順序佇列），棧的應用。（比如佇列用在訊息佇列，棧用在遞迴呼叫中）
4.二叉樹的基本操作
二叉樹的三種遍歷方式（前序，中序，後序）及其遞迴和非遞迴實現，三種遍歷方式的主要應用（如字尾表示式等）。相關操作的時間複雜度。
5.字串相關
整數，浮點數和字串之間的轉換（atoi,atof,itoa）
字串拷貝注意異常檢查，比如空指標，字串重疊，自賦值，字串結束符'/0'等。
二.演算法部分
1.排序演算法：
排序可以算是最基本的，最常用的演算法，也是筆試面試中最常被考察到的演算法。最基本的氣泡排序，選擇排序，插入排序要可以很快的用**實現，這些主要考察你的實際編碼能力。堆排序，歸併排序，快排序，這些演算法需要熟悉主要的思想，和需要注意的細節地方。需要熟悉常用排序演算法的時間和空間複雜度。
各種排序演算法的使用範圍總結：（1）當資料規模較小的時候，可以用簡單的排序演算法如直接插入排序或直接選擇排序。（2）當檔案的初態已經基本有序時，可以用直接插入排序或氣泡排序。（3）當資料規模比較大時，應用速度快的排序演算法。可以考慮用快速排序。當記錄隨機分布的時候，快排的平均時間最短，但可能出現最壞的情況，這時候的時間複雜度是o(n^2)，且遞迴深度為n,所需的棧空間問o(n)。（4）堆排序不會出現快排那樣的最壞情況，且堆排序所需的輔助空間比快排要少。但這兩種演算法都不是穩定的，若要求排序時穩定的，可以考慮用歸併排序。（5）歸併排序可以用於內排序，也可以用於外排序。在外排序時，通常採用多路歸併，並且通過解決長順串的合併，產生長的初始串，提高主機與外設並行能力等措施，以減少訪問外存額次數，提高外排序的效率。
2,查詢演算法
能夠熟練寫出或者是上機編碼出二分查詢的程式。
3.hash演算法
4.一些演算法設計思想。
貪心演算法，分治演算法，動態規劃演算法，隨機化演算法，回溯演算法等。這些可以根據具體的例子程式來複習。
5.stl
stl(standard template library)是乙個c++領域中，用模版技術實現的資料結構和演算法庫，已經包含在了c++標準庫中。其中的vecor,list,stack,queue等結構不僅擁有更強大的功能，還有了更高的安全性。除了資料結構外，stl還包含泛化了的迭代器，和執行在迭代器上的各種實用演算法。這些對於對效能要求不是太高，但又不希望自己從底層實現演算法的應用還是很具有**力的。
經過一段時間的資料結構與演算法的學習，和學習了前人的經驗，為了更好的指導自己（希望也能幫助到別人）之後資料結構與演算法的學習，總結一下資料結構與演算法學習的方法。
一、記住資料結構，記住演算法思想（是什麼）
我覺得這個是資料結構與演算法學習最基礎的部分。
學完之後，你至少得能給人說明白，什麼是」堆疊「，什麼是」平衡二叉樹「等等等吧。我之所以說」記住「，是希望這些能夠形成長久記憶，儲存到你的」硬碟「裡，而不僅僅在學習的時候過了一遍你的」記憶體「。還有乙個問題，什麼才叫」記住資料結構「。我覺得，第一步，資料結構最直觀的東西你得記住吧（如標題背景圖，來自資料結構和演算法動態視覺化 (chinese)）。這種直觀的記憶可能在不知不覺中就完成了，但為了更好的記住，還需去刻意記憶和偶爾的複習。第二步，你得記憶該資料結構的定義與性質與特點等等等吧。例如，學習哈夫曼樹的時候。哈夫曼樹的定義：wpl（帶權路徑長度）最小的二叉樹；哈夫曼樹的特點：（1）沒有度為１的結點（2）ｎ個葉子結點的哈夫曼樹共有２ｎ－１個結點（3）哈夫曼樹的任意非葉節點的左右子樹交換後仍是哈夫曼樹。關於」資料結構「，需要記憶的內容也需要自己在其中慢慢領悟。
至於」記住演算法思想「，舉個例子，思考我們如何構造乙個」哈夫曼樹「。當然，在知道它的定義後，我們可以自己去設計乙個演算法。如果，自己可以想出來，恭喜你。如果自己沒想到，再看到先人的解決辦法後，不是僅僅「驚嘆」一聲，更要去記住它。
我強調「記住」，並沒有死記硬背的意思，而是，很多東西的理解和創新都是以記憶為前提的。
二、進行大量相關程式設計練習，用程式語言去實現某一資料結構上的演算法（怎麼辦）
就我而言，這個過程是最難的。很多時候，理解乙個演算法很容易，很容易在紙上去模擬乙個演算法的實現過程。但，具體實現，則是另一回事。一定得先自己思考，然後再去看書中給的程式語言實現。在我看來，這一過程已經不屬於「資料結構與演算法」的內容了。而是你綜合素質的體現，如何真正理解問題和用程式設計技巧實現，很考驗自己。這一過程，很難靠記憶。而在不斷敲**的過程中去體會一些直覺上的東西。如何用遞迴解決問題，如何使用迴圈，如何使用"哨兵」等等等等。當然，敲完後需要去思考總結，看看能不能總結出一些」小套路「並記住。
三、」記住「特定情景下，利用某一特定的資料結構，去解決問題 (為什麼+怎麼辦）
每介紹一種資料結構，浙大資料結構與演算法的mooc課程都會有乙個實際問題來作為「引子」，回答了「這種資料結構為什麼會出現」。有的是為了實現特定的操作，有的是為了時間和空間上（大部分考慮的是時間複雜性）效率的更高（所以，沒事的時候，分析一下演算法的時間複雜性）。這些東西，我們也須理解記憶。每一資料結構都有其特性，去解決某一類問題，我們需要去記憶，去感悟。
最後，在學習過程中,如何形成乙個屬於自己的知識體系（準備在「印象筆記」中單開乙個「資料結構與演算法」的筆記本）；如何去「記住」（記好筆記，多多複習）；在學習過程中，遇到挫折，產生挫敗感該如何處理（這個是必然會發生的，總有難以理解不會的地方）；如何進行心態方面的調整（欲速則不達,不過也有」敏捷學習「的概念）。在之後資料結構與演算法的學習中，將繼續完善這一篇文章。。。
面試常考的常用資料結構與演算法
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面試常考資料結構與演算法
資料結構部分 1 陣列和鍊錶的區別。很簡單，但是很常考，記得要回答全面 c 語言中可以用陣列處理一組資料型別相同的資料，但不允許動態定義陣列的大小，即在使用陣列之前必須確定陣列的大小。而在實際應用中，使用者使用陣列之前無法確定陣列的大小，只能夠將陣列定義成足夠大小，這樣陣列的空間可能不被使用，從而造...