作为计算机专业的一名“老兵”，笔者从事数据结构和算法的研究已经近20余年了，在学习的过程中，也会遇到一些问题，但在解决问题时，积累了一些经验，为了让读者在学习数据结构的过程中少走弯路，本节分享一些笔者在学习数据结构与算法时的一些经验，希望对读者的学习有所帮助。
1. 明确数据结构的重要性，树立学好数据结构的信心
数据结构是计算机科学与技术专业的核心课程，不仅仅涉及计算机硬件的研究范围，并且与计算机软件的研究有着更为密切的关系，“数据结构”课程还是操作系统、数据库原理、编译原理、人工智能、算法设计与分析等课程的基础。数据结构是计算机专业硕士研究生入学考试的必考科目之一，还是计算机软件水平考试、等级考试的必考内容之一，数据结构在计算机专业中的重要性不言而喻。
万事开头难，学习任何一样新东西，都是比较困难的。对于初学者来说，数据结构的确是一门不容易掌握的专业基础课，但你一定要树立学好数据结构的信心，主要困难无非有两个：一个是数据结构的概念比较抽象，不容易理解；另一个是没有熟练掌握一门程序设计语言。面对以上困难，只要我们见招拆招，其实也没有什么可怕的，不过选择一本适合自己的参考书是十分有必要的。
2. 熟练掌握程序设计语言，变腐朽为神奇
程序语言是学习数据结构和算法设计的基础，很显然，没有良好的程序设计语言能力，就不能很好地把算法用程序设计语言描述出来。算法思想固然重要，但它最终必须通过程序设计语言去实现，否则算法对软件开发人员来说就是毫无意义的。程序开发人员的任务就是要实现这些算法，将它变成可运行的软件，因此，学习数据结构与算法必须熟练掌握好至少一门高级程序设计语言，如Python语言、C语言、Java语言。程序设计语言和数据结构、算法的关系就像是画笔和画家的思想之间关系一样，程序设计语言就是画笔，数据结构、算法就是画家的思想，即便画家的水平很高，如果不会使用画笔，再美的图画也无法给我们展现出来。
3. 结合生活实际，变抽象为具体
数据结构是一项把实际问题抽象化和进行复杂程序设计的工程。它要求学生不仅具备Python、C、Java语言等高级程序设计语言的基础，而且还要学会掌握把复杂问题抽象成计算机能够解决的离散的数学模型的能力。在学习数据结构的过程中，要将各种结构与实际生活结合起来，把抽象的东西具体化，以便理解。例如学到队列时，很自然就会联想到火车站售票窗口前面排起的长队，这支长长的队伍其实就是队列的具体化，这样就会很容易理解关于队列的概念，如队头、队尾、出队、入队等。
4. 多思考，多上机实践
数据结构既是一门理论性较强的课程，也是一门实践性很强的课程。特别是对于初学者而言，接触到的算法相对较少，编写算法还不够熟练，俗话说“熟能生巧，勤能补拙”，在学习数据结构与算法时，一方面需要多看有关算法和数据结构方面的图书，认真理解其中的算法思想，多做习题，不断巩固自己对一些概念和性质的理解；另一方面，还要自己动手写算法，并在计算机上调试，这样才能知道算法思路是否正确，编写出的算法是否能够正确运行，存在哪些错误和缺陷，以避免今后再犯类似的错误，只有这样长期坚持下去，自己的算法和数据结构水平才能快速提高。
有的表面上看是正确的程序，在电脑上运行后才发现隐藏的错误，特别是很细微的错误，只有多试几组数据，才知道程序到底是不是正确。因此，对于一个程序或算法，除了仔细阅读程序或算法、判断是否存在逻辑错误外，还需要上机调试，在可能出错的地方设置断点，单步跟踪调试程序，观察各变量的变化情况，才能找到具体哪个地方出了问题。有时，可能仅仅是误敲了一个符号或把一个变量误写成另一个变量，就可能产生意想不到的错误结果；还有本来是希望将一个栈中的栈顶元素返回，但是实际上在返回之前已经把该元素删除，这样就无法得到正确的输出结果。这些错误往往不容易发现，只有上机调试才能发现错误。因此，在学习数据结构与算法的时候一定要多上机实践。通过上机实践，不仅加深了对理论知识的掌握，还提高了编程语言的应用技巧和调试水平，这是提高自身综合算法能力的过程。
只要能做到以上几点，选择一本好的数据结构教材或参考书（最好算法完全用Python、Java或C语言实现，有完整代码），加上读者的勤奋，学好数据结构自然不在话下。
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本文节选自《Python数据结构与算法（视频教学版）》，内容发布获得作者和出版社授权。
