算法与数据结构到底难不难，好不好学？很多人有着这样的困惑，因为程序员面试特别喜欢问算法与数据结构题，身边很多朋友都临时抱佛脚，等到要面试才报一些培训班参加算法培训，收获颇低。那么如何高效地学习算法与数据结构呢？
1.系统学习，由浅入深
1.1教材为主，文章为辅
在这个快节奏的年代，我们早就习惯了从公众号、头条号等内容分发平台上去获取知识，慢慢地我们习惯了这种快餐的技术内容，这其实有好又坏，好的是碎片化的时间利用起来了，毕竟现代人，特别是程序员，真的特别难拿出一块完整的时间出来学习，特别是有了家庭以后，想安排一块完整时间出来举步维艰。
缺点是学习到的知识也是非常零碎的，知识缺乏关联性，很难串起来，除非有足够的基础与能力，才能把知识由点成线，由线成面。
所以有一本书是最好的，虽然说不一定要把书里的所有内容都学习完毕，但是至少可以通过目录，知道哪些算法与数据结构是由关联性的。这里，我推荐《算法导论》，虽然有点老，但是非常经典，堪称算法与数据结构的圣经。
1.2合理安排，由浅入深
学习有一个过程，从各种文章进行学习比较适合有一定基础的，如果没有基础，一定要先打好基础，毕竟万丈高楼平地起。
有一次有一个粉丝问我，红黑树怎么实现，他不知道Map为什么要用红黑树，我就问他，二叉排序树知道么？他说不知道，甚至他连二叉树都不知道，连最基础的概念都没搞清楚，怎么可能把复杂的搞明白呢？对于这种情况，复杂的数据结构我们可以先了解，了解他们的特点，然后先从最基本的数据结构学习，由浅入深。
最基础的数据结构，我们可以先了解堆、栈、队列、树、还有图，然后学习一些基础的算法，例如贪心算法、搜索算法、分治，慢慢地我们可以学习一些更加复杂的，甚至是结合了数据结构的算法，如数据结构图中的最短路算法、生成树算法，也可以是动态规划、线段树等。把前面的知识梳理清楚后，我们再来学习网络流，A*搜索等更复杂的算法自然水到渠成。
2.学习方法，章法有数
好的学习方法，往往能够事半功倍，学得勤不如学得巧。我们常常喜欢用战术上的勤奋，来掩盖战略上的懒惰，明明是方法不对，非要在那里撑着，然后安慰自己是别人基础好，能力强。
2.1多画图
为什么要多画图，算法与数据结构一般都会比较抽象，对于初学者，很难去理解树、图这样的数据结构，一定要多画图，通过画图，可以跟进一步的理解。像深度优先搜索或者广度优先搜搜，单凭理解可能很难想象出搜索的过程是什么样子的，不如尝试把搜索树画下来，你会有进一步的理解。
另外，算法流程图也要多画，可以让你进一步加深你算法过程的理解，特别是一些关键的节点，什么时候退出循环，什么时候有不同的分支，这些都是算法的精髓，单纯阅读文字很容易被掠过。
2.2多打点
随着算法变得越来越复杂，数据量变大之后，可能一下子不能够把整个算法都画出来，这个时候，把算法的代码写到电脑里，运行起来，在关键的地方加上断点，或者打出日志。举个简单的例子，我刚学习计算机的时候，很难理解什么是递归，我的老师跟我讲了一个很好的办法，在每次进入递归的代码前后，都打出一些日志，运行的时候，通过观察日志，就能够看到算法执行的流程了。
2.3多讨论
下面是一个学习金字塔，说的意思大概就是如果一个人知识靠看书、靠听讲来学习知识，大概只能学习到20%，如果他把学习的知识简单实践一下，也就是写代码，那么可以掌握30%左右，如果有人一起学习，互相讨论，那么就可以掌握到50%左右。深入的实践，可以学习到70%左右。
我们学习的时候，通常会有这么一个现象，一叶障目，不见泰山。我们往往会钻牛角尖，一个问题想不明白，可能就走不出来。我们纠结的，可能别人却轻松理解的，我们认为理所当然的，可能别人却百思不得其解，所以，能找到志同道合的人，大家一起互相交流，是快速进步的方法。
2.4多对比
对于一些相似的算法，我们可以拿出来对比，才能更进一步的深刻理解，像深度优先搜索算法与广度优先搜索算法，状态表示，边界情况，两个算法都是通用的，他们两的不同，主要是搜索顺序的不同，因为搜索顺序的不同，所以深度优先搜索一般我们使用栈实现，广度优先搜索我们使用队列实现。
2.5多练习
数据结构与算法，如果你只是从书本上去汲取，和朋友进行讨论，那是不行的，那样，你掌握的东西，最多只能称之为知识，只有把知识加以应用，才能称之为技能。
如果培养算法与数据结构的技能，最好的做法就是做练习，可能你在工作上，一时半会还找不到应用的场景，那么可以先试试刷题，刷题也是需要技巧的，后面我们再继续讨论讨论。
3.坚持不懈，脚踏实地
这个年代发展得太快，感觉所有的人都希望所有的东西都是唯快不破，都希望一口吃成一个胖子。朋友公司是做培训的，几乎每一个教程前面几个课程播放与下载量都非常高，但后面的就断崖式的下跌，能坚持到所有都学习完的都微乎其微。
3.1打卡
这两年，打卡突然火起来了，在五六年前，很难想象，我们需要一群人，在一个群里面，突然发出来一个链接，高喊一声打卡。打卡，是一群志同道合的人互相学习的机会，也是互相监督的机会。
3.2总结
多总结，多归纳！在前面说过，大多数人缺乏的，并不是知识，而是知识的归纳能力，尝试把不同算法与数据结构进行对比与归纳，一是让你更加深入地掌握，二是可以对算法地选择更加理性，更深入的，可以理解算法与数据结构背后的数学原理。
最后的最后，如何学好算法与数据结构，我觉得有3个关键词，主动、实践、坚持。希望大家都能进一步的掌握算法与数据结构。如果大家希望学习数据结构与算法，我就是那个志同道合的人，欢迎大家关注我，让我们一起学习进步。
