《数据结构与算法之美》学习指导手册
你好，我是王争。
在设计专栏内容的时候，为了兼顾不同基础的同学，我在内容上做到了难易结合，既有简单的数组、链表、栈、队列这些基础内容，也有红黑树、BM、KMP这些难度较大的算法。但是，对于初学者来说，一下子面对这么多知识，可能还是比较懵。
我觉得，对于初学者来说，先把最简单、最基础、最重要的知识点掌握好，再去研究难度较高、更加高级的知识点，这样由易到难、循序渐进的学习路径，无疑是最合理的。
基于这个路径，我对专栏内容，重新做了一次梳理，希望给你一份具体、明确、有效的学习指导。我会写清楚每个知识点的难易程度、需要你掌握到什么程度、具体如何来学习。
如果你是数据结构和算法的初学者，或者你觉得自己的基础比较薄弱，希望这份学习指导，能够让你学起来能更加有的放矢，能把精力、时间花在刀刃上，获得更好的学习效果。
下面，我先给出一个大致的学习路线。
（建议保存后查看大图）
现在，针对每个知识点，我再给你逐一解释一下。我这里先说明一下，下面标记的难易程度、是否重点、掌握程度，都只是针对初学者来说的，如果你已经有一定基础，可以根据自己的情况，安排自己的学习。
1.复杂度分析
尽管在专栏中，我只用了两节课的内容，来讲复杂度分析这个知识点。但是，我想说的是，它真的非常重要。你必须要牢牢掌握这两节，基本上要做到，简单代码能很快分析出时间、空间复杂度；对于复杂点的代码，比如递归代码，你也要掌握专栏中讲到的两种分析方法：递推公式和递归树。
对于初学者来说，光看入门篇的两节复杂度分析文章，可能还不足以完全掌握复杂度分析。不过，在后续讲解每种数据结构和算法的时候，我都有详细分析它们的时间、空间复杂度。所以，你可以在学习专栏中其他章节的时候，再不停地、有意识地去训练自己的复杂度分析能力。
难易程度：Medium
是否重点：10分
掌握程度：在不看我的分析的情况下，能自行分析专栏中大部分数据结构和算法的时间、空间复杂度
2.数组、栈、队列
这一部分内容非常简单，初学者学起来也不会很难。但是，作为基础的数据结构，数组、栈、队列，是后续很多复杂数据结构和算法的基础，所以，这些内容你一定要掌握。
难易程度：Easy
是否重点：8分
掌握程度：能自己实现动态数组、栈、队列
3.链表
链表非常重要！虽然理论内容不多，但链表上的操作却很复杂。所以，面试中经常会考察，你一定要掌握。而且，我这里说“掌握”不只是能看懂专栏中的内容，还能将专栏中提到的经典链表题目，比如链表反转、求中间结点等，轻松无bug地实现出来。
难易程度：Medium
是否重点：9分
掌握程度：能轻松写出经典链表题目代码
4.递归
对于初学者来说，递归代码非常难掌握，不管是读起来，还是写起来。但是，这道坎你必须要跨过，跨不过就不能算是入门数据结构和算法。我们后面讲到的很多数据结构和算法的代码实现，都要用到递归。
递归相关的理论知识也不多，所以还是要多练。你可以先在网上找些简单的题目练手，比如斐波那契数列、求阶乘等，然后再慢慢过渡到更加有难度的，比如归并排序、快速排序、二叉树的遍历、求高度，最后是回溯八皇后、背包问题等。
难易程度：Hard
是否重点：10分
掌握程度：轻松写出二叉树遍历、八皇后、背包问题、DFS的递归代码
5.排序、二分查找
这一部分并不难，你只需要能看懂我专栏里的内容即可。
难易程度：Easy
是否重点：7分
掌握程度：能自己把各种排序算法、二分查找及其变体代码写一遍就可以了
6.跳表
对于初学者来说，并不需要非得掌握跳表，所以，如果没有精力，这一章节可以先跳过。
难易程度：Medium
是否重点：6分
掌握程度：初学者可以先跳过。如果感兴趣，看懂专栏内容即可，不需要掌握代码实现
7.散列表
尽管散列表的内容我讲了很多，有三节课。但是，总体上来讲，这块内容理解起来并不难。但是，作为一种应用非常广泛的数据结构，你还是要掌握牢固散列表。
难易程度：Medium
是否重点：8分
掌握程度：对于初学者来说，自己能代码实现一个拉链法解决冲突的散列表即可
8.哈希算法
这部分纯粹是为了开拓思路，初学者可以略过。
难易程度：Easy
是否重点：3分
掌握程度：可以暂时不看
9.二叉树
这一部分非常重要！二叉树在面试中经常会被考到，所以要重点掌握。但是我这里说的二叉树，并不包含专栏中红黑树的内容。红黑树我们待会再讲。
难易程度：Medium
是否重点：9分
掌握程度：能代码实现二叉树的三种遍历算法、按层遍历、求高度等经典二叉树题目
10.红黑树
对于初学者来说，这一节课完全可以不看。
难易程度：Hard
是否重点：3分
掌握程度：初学者不用把时间浪费在上面
11. B+树
虽然B+树也算是比较高级的一种数据结构了，但是对初学者来说，也不是重点。有时候面试的时候还是会问的，所以这一部分内容，你能看懂专栏里的讲解就可以了。
难易程度：Medium
是否重点：5分
掌握程度：可看可不看
12.堆与堆排序
这一部分内容不是很难，初学者也是要掌握的。
难易程度：Medium
是否重点：8分
掌握程度：能代码实现堆、堆排序，并且掌握堆的三种应用（优先级队列、Top k、中位数）
13.图的表示
图的内容很多，但是初学者不需要掌握那么多。一般BAT等大厂面试，不怎么会面试有关图的内容，因为面试官可能也对这块不会很熟悉哈：）。但是，最基本图的概念、表示方法还是要掌握的。
难易程度：Easy
是否重点：8分
掌握程度：理解图的三种表示方法（邻接矩阵、邻接表、逆邻接表），能自己代码实现
14.深度广度优先搜索
这算是图上最基础的遍历或者说是搜索算法了，所以还是要掌握一下。这两种算法的原理都不难哈，但是代码实现并不简单，一个用到了队列，另一个用到了递归。对于初学者来说，看懂这两个代码实现就是一个挑战！可以等到其他更重要的内容都掌握之后，再来挑战，也是可以的。
难易程度：Hard
是否重点：8分
掌握程度：能代码实现广度优先、深度优先搜索算法
15.拓扑排序、最短路径、A*算法
这几个算法稍微高级点。如果你能轻松实现深度、广度优先搜索，那看懂这三个算法不成问题。不过，这三种算法不是重点。面试不会考的。
难易程度：Hard
是否重点：5分
掌握程度：有时间再看，暂时可以不看
16.字符串匹配（BF、RK）
BF非常简单，RK稍微复杂点，但都不难。这个最好还是掌握下。
难易程度：Easy
是否重点：7分
掌握程度：能实践BF算法，能看懂RK算法
17.字符串匹配（BM、KMP、AC自动机）
这三个算法都挺难的，对于算法有一定基础的人来说，看懂也不容易。所以，对于初学者来说，千万别浪费时间在这上面。即便有余力，看懂就好了，不用非得能自己实现。
难易程度：Hard
是否重点：3分
掌握程度：初学者不用把时间浪费在上面
18.字符串匹配（Trie）
这个还是要能看懂，不过不需要能代码实现。有些面试官喜欢考这个东西，主要是结合应用场景来考察，只是看你知不知道要用Trie树这个东西。
难易程度：Medium
是否重点：7分
掌握程度：能看懂，知道特点、应用场景即可，不要求代码实现
19.位图
位图不是重点，如果有余力最好掌握一下。
难易程度：Easy
是否重点：6分
掌握程度：看懂即可，能自己实现一个位图结构最好
20.四种算法思想
这个是重点，也是难点。贪心、分治、回溯、动态规划，每一个都不简单，其中动态规划又是最难、最烧脑的。要应付FLAG这样公司的面试，必须拿下这块内容。但是呢，学习要循序渐进，这块内容的学习可以放到最后，做个长时间的学习计划来攻克。
这块内容理论的东西不多，要想真的掌握，还是要大量刷题。
难易程度：Hard
是否重点：10分
掌握程度：可以放到最后，但是一定要掌握！做到能实现Leetcode上Medium难度的题目
学而时习之，专栏虽然已经结束，但是学习的同学和留言依旧源源不断。希望这份学习指导手册对你有帮助，也欢迎你继续给我留言，和大家一起交流、学习、进步。
- 刘文韬 👍（22） 💬（1）
作为一名六年的老工程师，看过5篇专栏，但是这个是内容最丰富、最有价值的了。经常会有一种：哦，原来这个东西是这样的感觉！
2019-06-04 - fine 👍（5） 💬（1）
请问封面图以及插图这种风格怎么做出来的呀
2019-06-06 - 锦 👍（86） 💬（4）
感谢老师为我打开这扇算法大门！我大概是一个月左右看完的第一遍，学得真是酣畅淋漓，欲罢不能！我也来分享一下我的学习心得吧。刚开始时我一天能看一到两章，到后来两天能看三章。我一般是早上上班途中看新的章节，因为早上脑子清醒比较适合在脑中推理数据结构和算法的演化过程。中午午休出去散步再听一遍，针对难点代码再推演一遍，基本上能大概搞懂。上班时间如果有碎片时间的话，会见缝插针的敲一点示例代码，巩固练习。下班地铁上或看看新章节，或复习前面的章节。周末的话反而比较忙，没有大块学习时间，只能带着耳机见缝插针的听音频复习巩固。
2019-04-27 - 大熊 👍（29） 💬（0）
感谢老师线下线上的分享。 学习重在力行，我会继续努力。
2019-04-22 - Yayu 👍（21） 💬（0）
感谢王争老师的总节梳理，看着这篇索引，哪怕没有全部掌握，也心生安慰，至少知道掌握了哪些，没有掌握哪些。
2019-04-22 - 洋 👍（17） 💬（0）
今天五点半醒来，发现老师的文章又更新了，看来确实是亲生，老师付出了不少心血，哈哈！ 首先非常佩服前面一直坚持学完的XDJM，学完肯定每个人都有不同的收获。 前段时间由于工作和个人犯懒，导致并没有坚持学完，现在有时间了，打算在认真先学一遍，没想到老师就发了这么一篇文章，老师真是太棒啦！ 现在学习，可以不用像追美剧一样，期待更新了。可以根据自己喜好去学习相应课程。 老师的课程，有声音（根据同学的提议，换了一个专门的配音师，给力），有图（有图有真相），有文字，声形并茂，应该可以满足大多数人的胃口啦。 我这个人还是看书效率高，听的话就得跟着别人的语速，大家可以根据自身情况，选择适合自己的方式。 学习是一个循序渐进的过程，老师的课程是很棒的，但不意味着，学完一遍就能精通数据结构和算法，任何知识都需要反复提炼，螺旋上升的。 对于知识的理解，我觉得分这么几个阶段： 1.听懂。2.能够提炼和总结。3.能够讲明白。4.能够用浅显易懂的方式讲解。 我不知道大家有没有觉得自己懂了，但要有时给别人讲不明白，不是别人的问题，其实是咱们自己并没有彻底掌握。 最后祝大家都能将自己掌握的知识，用通俗易懂的方式传授给别人。 也期待老师的下一门课，谢谢王争老师！
2019-04-22 - codeAL 👍（15） 💬（0）
胸中藏侠气
2019-04-22 - 肖小强 👍（11） 💬（0）
其中有些知识点自己当时确实有点钻牛角尖了，有了老师这个参考，打算再刷一遍
2019-04-22 - Brave 👍（9） 💬（0）
正在二刷中，结合其他算法书籍总结到博客，感谢老师，您的算法专栏已经成为我的随身听了
2019-04-22 - 红叶 👍（6） 💬（0）
感谢老师，虽然我学的太慢跟不上。。。
2019-04-22 - 疾风知劲草 👍（4） 💬（1）
之前掉队了，现在再重新来过，配合leetcode刷题，事半功倍。
2020-05-20 - 犇 👍（4） 💬（0）
在刚出这个专栏的时候有公众号推荐这个专栏，我就买了，然后我就掉队了。。本专业材料在校生，希望转行IT，刚学的编程语言都没掌握好，从9月21号学，到10月5号放弃（我都有做笔记，背代码，然而只是背代码）。。在这半年之后我又重新拿起了数据结构与算法这个专栏。之前学一脸黑人问号，现在再看觉得写的是真的好，至少对非计算机专业的人来说既够友好，又有深度。学完java之后，感觉就像支付宝渗透在现实生活的各个方面一样，没有微信支付宝就会感到别扭，学计算机不碰算法虽然也能完成业务，但是也会感到别扭。决心就不表了，老牛慢慢犁吧，犁明白为止。达不到终点的时候就看看在终点给自己写下的话，当我啃完再给自己回复肯定是一件很有意思很满足的事。
2019-04-28 - Geek_41d472 👍（3） 💬（0）
感谢老师，这个栏目真的很多干货，可惜我在广州上班，不然就参加老师线下课程了！
2019-05-07 - Earl 👍（3） 💬（0）
这个专栏将会陪伴我走过找工作的日日夜夜，每天都会翻出来看，受益匪浅。
2019-04-26 - Rain 👍（3） 💬（0）
又看到老师来指导学习，重新开始按照老师推荐的节奏来一遍，感谢！
2019-04-22