软件开发之数据结构和算法

1、计算机是怎么解决问题的

要了解数据结构和算法的重要性，首先要搞明白咱们软件开发在计算机里面的是怎么运用的。

那我们看看计算机解决问题的步骤：

这个过程中，能够产生的优秀工程师、数学家、程序员。如果你不会数学建模，不会算法，你就成不了一个优秀的程序员。

可以说 数据结构是待处理问题的数学模型，算法则是处理问题的策略。作为一个优秀的程序员除了要对现实问题有很好的理解与把控外，还要深谙数据结构与算法才能找到合适的数学模型与算法，从而才能有后续的工作。由此数据结构与算法的重要性可见一斑。

语言是程序的一种表达方式，你可以使用c++书写，也可以使用java书写。不管使用哪种语言，都是对数据结构和算法的一种具体化的表达。只不过c++具有天然优势（高性能、系统层代码），相比其他语言更适合做数据结构和算法。

进入一家企业首先要过的是面试关。那么，企业如何判断一个经验比较少的面试者是否符合岗位需要呢？只能通过算法和数据结构来进行考察经验比较少的开发者！

统计数据显示，90%以上的企业在对1-3年开发经验者进行面试时都会考察数据结构和算法知识。

下表中的知识是面试中经常会考到的：

此外，一些大企业（比如：阿里、华为、腾讯、百度、字节等等）都会有好几轮面试，并且面试过程中一定会考察面试者的数据结构和算法知识，并根据这些面试结果来定岗定级。

面试相当重要，这是面试官考察一个人逻辑思维能力的非常重要的手段！

1、能够在开发中根据使用场景选择适合的数据结构，例如（Array：读快改慢 Linked改快读慢 Hash处于两者之间）。

2、当有一些复杂需求时，可能需要自己定义数据结构，那么，你就能根据学过的数据结构知识进行组合运用以解决问题。

3、算法在开发中会经常使用，熟练使用各种常用算法可以高效提升开发效率。

1、企业当中的需求往往比较复杂，往往需要使用多种数据结构来进行定义，甚至还需要自己来实现一个符合当前应用场景的数据结构类型。那么，这就需要程序员对数据结构的知识非常了解。

2、性能是一个程序好坏非常关键的指标。性能的好坏就与算法、数据结构息息相关。

例如常用的JSON解析库：

这里每个json解析库的序列化和反序列化性能不一样，其实他们实现的方式也不一样，所以消耗的内存也会不一样。当你处理小的json文件时可能感觉不到差距，当json文件比较大的时候，并且有大量并发的时候，吃内存和吃cpu就要有个取舍，结合项目的实际情况来选择合适的方案。

3、架构师、技术总监需要非常熟悉数据结构和算法相关知识。因为他们承担着构建开发框架、维护企业公共库、攻克性能问题等工作。这些工作都需要数据结构和算法的支撑，否则，某个环节的数据问题或者性能问题可能就导致整个项目的失败。基础框架中，一般都揉和了很多基础数据结构和算法的设计思想。

4、DBA也需要熟悉数据结构和算法，因为任何数据库系统都是数据结构+算法的程序系统。你输入每行sql语句都是对存储的数据进行各种算法操作，并最终返回结果给你。一个懂数据结构和算法的DBA能够设计出性能更好的数据库，并且能够指导程序员优化sql脚本的性能。

前面已经讲过一个json库的例子，这就是数据结构和算法的综合运用。其中fastjson就是阿里巴巴针对自己公司业务需求而开发的库。

时间和空间往往是一个悖论，我们经常会为了提升性能需要使用更多内存。

案例一：由hashmap引发的效率下降，由于开发人员对hashmap的了解不够，当数据量很大时，导致hashcode出现大量重复，从而导致查询效率下降。

案例二：公钥加密（借助数论算法），计算机生物学（动态规划来测量基因组的相似性）。

案例三：底层开发需要大量数据结构和算法知识，比如系统开发（华为EMUI-号称2年使用不卡顿）

案例四：游戏开发中场景就是一个树形结构，里面使用的大量的链表、map等数据结构。游戏中物理碰撞检查就是数据结构和算法的综合运用，为了提高检测性能，需要设计符合场景需求的数据结构和算法。

案例五：数据结构和算法最经典的作品：Redis、Mysql，里面使用的大量的链表、二叉树、哈希表等数据结构。sql语句中的排序、求和、统计等函数都是一次次的算法调度。索引依赖于平衡二叉树的数据结构。

数据结构和算法是计算机科学的基石；软件开发都是借助数据结构和算法来实现各自行业的实际需求！

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