大家好，我是王有志。关注王有志，回复DSA获取数据结构和算法学习资源。
从今天开始，我将和大家一起从零开始学习数据结构与算法。作为开篇词我们不聊技术，聊一聊为什么要学习以及要如何学习：
- 为什么要“从零开始”
- 一些学习建议和方法
- 整个系列规划和说明
“从零开始”
记的2016年夏天，我刚踏出校门便在朋友圈立下了“豪言壮志”：
那时候的我，是真的相信自己可以写出“改变世界”的程序。可是，当我回过头来看这些年的经历时，发现自己慢慢变成了“CRUD BOY”，于是我不断寻找改变的机会。
直到2021年底，我得到了一次转岗基础架构部的机会，我花了很长时间去研究项目和架构，可最后还是倒在了算法面试前。于是，我不得不开始“修补地基”。这就是我最初的目的，解决当前的问题，改变当下的困境。
或许很多小伙伴像我一样，为了通过面试不得不学习数据结构和算法，其实这无可厚非，毕竟学习的本质是解决问题，而无法通过面试也是我们遇到的问题之一。当然，如果能从解决面试中的问题，再到解决工作中的问题，这多是一件美事啊。
建议和方法
很多小伙伴在听到数据结构和算法时，就开始慌了，很难学吗？是不是有大量的数学计算？
实际上并不是这样的，基础的数据结构和算法是一门很成熟的学科。成熟就意味着，无论是图书馆还是互联网，都有大量权威性的书籍和资料，为我们的学习提供了极大的便利性。
其次，我们学习是为了将成熟的数据结构和算法应用到工作中，而不是创造新的数据结构和算法，应用相比创造总是容易的。
最后，只有在算法分析时才会涉及到数学计算，而且大部分计算只要一丢丢高中的数学知识就足够了。
说完了对学习难度的看法，在这里也给出我自己行之有效的3个学习方法：
不去纠结概念和定义
我们的学习目的是应用而不是应试。因此，能够准确的理解概念和定义，并通俗的解释出来就足够了，而不需要死记硬背晦涩难懂的概念和定义。
如果是为了通过专业/升学考试，那么你需要使用专业的教材，学习专业的课程，比如：清华大学邓俊峰老师的公开课《数据结构》。
不要从“两数之和”开始
很多小伙伴的数据结构和算法之旅是从“两数之和”开始的。虽然难度只是简单级别的，但是也很容易让人陷入“abandon困境”（想想你的考研单词）。
刚入门时，没有足够的知识储备，只能通过“暴力”方法解决问题，甚至根本无法解决问题，从而遭受打击灰心丧气，导致“abandon”。个人认为一个比较合理的顺序是：学习，思考，然后才是练习。
具象化数据结构
还记得学习立体几何的场景吗？最开始在脑袋中构建几何图形是很困难的，但是在纸上画出来后，很多问题就会迎刃而解。
学习数据结构也是这样，我们很难通过想象构建数据的逻辑组织形式，借助工具将抽象具象化，会帮助我们更好的理解数据结构的特点。
在这里也推荐通过开源绘图软件draw.io构建你的数据结构。
规划和说明
接下来我会简单的介绍下整个系列的规划，文章结构和使用到的参考资料。
整体规划
整体分为3个专题：
- 预备知识，涉及到基本概念，以及递归，迭代等编程技巧；
- 数据结构，从线性表，散列表，树到图，会涵盖到常用的数据结构；
- 算法，常用的算法和算法思想，如：排序，搜索，回溯，贪心，动态规划等。
最后我会补充一点机器学习的内容，监督学习，无监督学习的概念，一些入门的算法，如：KNN，朴素贝叶斯等。毕竟我们不仅仅要“脚踏实地”，也要“仰望星空”。
文章结构
文章也分为3个部分：
- 导语，简介文章的主要内容，方便选择是否继续阅读；
- 正文，这里就是今天的主要内容了；
- 结语，会有简单的总结和一些练习。
参考资料
- 《数据结构（C++语言版）》第三版 邓俊峰著，2020年秋季学期
- 《算法精解：C语言描述》 Kyle Loudon著，肖翔 / 陈舸译
- 《剑指offer:名企面试官精讲典型编程题》何海涛著
- 《算法导论》科曼著，殷建平译
- 百度百科（首选）
- 维基百科（次选，需要科学上网）
- 力扣
好了，今天就到这里了，Bye~~