随着近几年大数据、AI 的兴起,特别是大公司越来越重视算法工程师和大数据处理技术的积累,没有扎实的数据结构和算法基础,程序员很容易遇到天花板。尤其是 2019 年,企业对算法方面的人才会更加重视。
市面上算法书比比皆是,究竟哪些书值得看,哪些书适合什么基础的人来看呢?
针对不同层次、不同语言的程序员,分别选择了不同的书。你可以看看自己究竟处于哪个层次,来对症下药。希望每位想在数据结构与算法上得到提升的同学,都能找到适合自己的学习资料,都能在现有水平上有所提高,推荐的书籍都在这张图片里了。
除此之外力荐极客时间的专栏——《数据结构与算法之美》,目前这个专栏已经更新到 40 多篇了,我节选出一些粉丝的评价给大家参考。
数据结构与算法是程序员的一门必修课,为什么这么说呢?
“语言只是工具,而算法才是程序的灵魂。”这句话,估计你在编程之路上已经听到过无数次了。但具体到工作中,你是不是还会有下面这样的困惑?
我知道,大部分程序员整天做的事情就是增删改查,在所谓的“业务开发”工作里,更多的是利用已经封装好的现成接口、类库来堆砌或翻译业务逻辑,不太需要数据结构或算法之类的知识。
但是,
不需要自己实现,并不代表不需要了解。
举个例子,如果你不知道这些类库背后的原理,不懂得时间、空间复杂度分析,你又怎能有信心用好、用对它们呢?在存储某个业务数据时,你怎么会知道用 ArrayList 还是 LinkedList?在调用某个函数后,你该如何评估代码的性能和资源的消耗呢?
普通程序员只看招式,高级程序员就看内功
一个简单的 ArrayList 还是 LinkedList 的选择问题,就可能会产生成千上万倍的性能差别。这个时候,数据结构和算法的价值就完全凸显出来了。如果你理解他们背后对应的数据结构,那就会迅速了解这些类背后的本质区别,此时你根本无需死记硬背,就能清楚地知道在什么样的场景里该选择什么。
数据结构与算法的进阶分为三步,这个专栏的课程设计全部涵盖
作者会结合自己研读数十本算法书籍和多年项目开发的经验,精选了
20 个最实用的数据结构和算法,
再结合具体的软件开发实例,由浅入深地讲解背后的设计思想,并适时总结一些实用“宝典”,保证你印象深刻,并能迅速对应到实际工作场景中。
2. 提升算法思维,训练解决实际开发工作难题的能力
这部分会讲一些不是那么常用的数据结构和算法,但是不常用并不等于没有用。设置这部分内容的目的是为了让你开拓视野,强化算法的逻辑思维。如果说学完基础部分可以考到 80 分,那么,掌握这部分后你就能
成为尖子生
。其实,无论是现在流行的区块链技术还是人工智能,在核心代码实现中都会涉及到这些算法。