基础知识就像是一座大楼，它决定了我们技术的高度。而要想快速做点事情，前提条件一定是基础能力过硬，“内功”要到位。
操作系统、计算机网络、编译原理、数据结构与算法等
入门为什么要学习数据结构与算法
业务开发过程中，会用到各种框架，中间件和底层系统。这些基础框架中，一般都柔和了很多基础数据结构和算法的设计思想。
掌握数据结构和算法，不管对与阅读框架源码，还是理解其背后的设计思想，都是非常有用的
对编程有追求，不想被行业淘汰，不想写凑合能用的代码，写出性能好的代码。
掌握了数据结构与算法，看待问题的深度，解决问题的角度会完全不一样。
抓住重点，系统高效的学习数据结构与算法
什么是数据结构？什么是算法
数据结构就是指一组数据的存储结构。算法就是操作数据的一组方法。
数据结构是为算法服务的，算法作用在特定的数据结构之上。
掌握一个数据结构与算法中最重要的概念--复杂度分析
不要死记硬背，不要为了学习而学习，而是要学习它的“来历”自身的特点“适合解决的问题”以及“实际的应用场景”。
学习技巧
边学边练，适度刷题（刷题：leetcode）
多问、多思考、多互动：找几个人一起学习，相互讨论切磋，有问题及时寻求老师答疑
打怪升级学习法：在枯燥的学习过程中，给自己设立一个切实可行的目标。
知识需要沉淀，不要试想一下子掌握所有：学习知识的过程是反复迭代，不断沉淀的过程。遇到”拦路虎“时，可以先沉淀一下，过几天再重新学习一般。所谓，书读百遍其义自现。
复杂度分析如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？
时间复杂度
不用具体的测试数据进行测试，就可以粗略地估计算法的执行效率方法
大O复杂度表示法:实际上并不具表示代码真正的执行时间，而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势，也叫做渐近时间复杂度，简称时间复杂度。
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