很多人學演算法都是死記硬背**實現，對於一些簡單的資料結構和演算法，背起來還不複雜，但是，對於比較複雜的，比如紅黑樹、字串匹配中的bm、kmp演算法、ac自動機，看懂都難，更別說背下來一直不忘了。事實上，在我們學習資料結構和演算法的時候，真的需要背誦原理、**實現，還追求一直不忘嗎？
要搞清楚這個問題，我們需要知道，怎麼才算是真正掌握了乙個資料結構和演算法？這個問題要一分為二的看。我們可以將資料結構和演算法，簡單的分為基礎部分和高階部分。
那哪些屬於基礎的部分呢？
比如鍊錶、陣列、佇列、棧、二叉樹、堆、圖的定義等這些算是基礎的結構，排序、二分查詢、二叉樹的遍歷、圖的廣度、深度優先搜尋、字串樸素匹配演算法，這些算是基礎的演算法，還有遞迴、分治、貪心、回溯、動態規劃，這些算是基礎的演算法思想。
那哪些屬於高階的部分呢？
比如我們開頭提到的紅黑樹、bm演算法、kmp演算法，還有ac自動機等，還有圖的一些演算法，這些都屬於一些高階的資料結構和演算法部分。
實際上，不管是基礎資料結構和演算法，還是高階資料結構和演算法，我們更側重掌握它的特點、時間空間複雜度、能解決的問題、應用場景。畢竟掌握了這些之後，我們就可以在實際的開發中，遇到相應的問題或者場景，能快速的反映出，可以用哪種資料結構和演算法解決。對原理或者**實現，即便你可能已經記憶不清楚了，但也可以通過重溫一遍，快速的掌握。實話講，你讓我再講一講紅黑樹的原理、bm、kmp演算法的處理流程，我也說不出來，但這並不影響我可以靈活的應用他們。
不過，對於前面提到的基礎資料結構和演算法，我們可能要掌握的東西更多一些。除了特點、複雜度、能解決的問題、應用場景之外，我們還要牢固掌握原理，並能輕鬆**實現。因為，畢竟這些基礎的資料結構和演算法，原理和實現並不複雜，而且很多都是其他高階資料結構和演算法的基礎。
但是對於前面提到的高階資料結構和演算法，我們就不需要背誦原理和實現了。大部分情況下，像紅黑樹、bm、kmp演算法之類的複雜資料結構和演算法，我們只需要當下能看懂，能對照原理，一步一步將**實現，就可以了，不必強迫要求自己合上書之後，還能把原理默背出來、**莫寫出來。
你可能還會糾結於說，雖然當下能看懂，但過不幾天又忘了，算是掌握了嗎？
實際上，我們回歸到學資料結構和演算法的本質上，實際上，它更多的是鍛鍊一種邏輯思維能力。而你能看懂乙個複雜的演算法，本身就需要花費很多的時間、腦力去思考，這本身就是一種邏輯思維能力的鍛鍊。我們要重視過程，而不要太重視結果。畢竟學習演算法不是為了考試，不要被應試教育所束縛。
你可能還會說，原理我能看懂，但**實現不了，咋辦？
實際上，**實現能力是一種綜合能力，切不可過於著急。如果你平時都是寫些邏輯並不是很複雜、不是很燒腦的crud業務**，那邏輯思維能力鍛鍊、複雜演算法編碼翻譯能力的鍛鍊，實際上是很欠缺的，想要一下子就能實現像bm、kmp這樣的複雜演算法，實際上是不現實的。所以，你需要從實現簡單的演算法、資料結構開始，慢慢鍛鍊自己的邏輯思維能力，複雜邏輯的**翻譯能力。
你可能還會說，記不住紅黑樹、bm演算法、kmp演算法的原理和實現，面試的時候被問到，咋辦？
實際上，幾乎沒有面試官會問你這些問題的。這些都是純記憶性的文科問題，即便你能寫出紅黑樹，也只能說你背誦能力不錯，並不能考察到什麼邏輯思維能力、演算法能力。不過，我也聽過確實有面試官拿紅黑樹的左右旋的調整來考察候選人。對於這種情況，面試官本身可能就是不靠譜的，我們直接無視就好，換家公司再面試。
總之，學乙個東西，我們要知道學什麼？學習的側重點，掌握到什麼程度算是ok了，這樣我們才能有的放矢，事半功倍！
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