校招找工作的时候，我学的最好的就是 C 语言和数据结构了，每次面试都会问到这块，尤其是数据结构的考察，这是我的一大亮点，你非要我选择最拿的出手的技术栈，当年非是数据结构莫属了。
数据结构 + 算法，是校招面试必问的，是能进互联网大厂的必要条件，大二、大三在学习的时候，一定要有这个意识。
对于数据结构的学习，一定要搞清楚每一种结构，只懂原理远远不够，需要敲代码去实现，这才是真正的掌握，跟着我这个专栏走，每一种数据结构都是有代码实现的。
数据结构的学习不仅仅是原理，是代码实现，这仅仅是基础要求，更深层次的是打破知识体系之间的独立性、隔离性，以及在面对复杂问题的时候，你是怎么看待不同数据结构的，这就要求你知其然，更要知其所以然，这才是融会贯通、学以致用！
怎么理解我上面说的打破知识体系的独立性、隔离性？如果你不懂数据在真实内存中的存储方式，不懂内存是一维、线性、不懂虚拟内存、真实物理空间，这些操作系统中的相关知识，你学到的只是死记硬背，应付面试而已，无法真正掌握数据结构的精髓；当你碰到实际工程上面的问题时，你就会傻眼，明明学过的知识，却不会迁移到实际的业务中，这就是在学习的时候缺乏思考，多问自己几个为什么？只有真正掌握了本质、原理，你才能灵活运用、得心应手。
如果代码实现有困难，那就看我的代码，把它吃透吸收下来，对于每一种数据结构的实现，我都会把代码放到这里，充分体现面向对象的思想，面向提供工具的思想。
真的不用太纠结是什么语言实现的，要聚焦关心其原理，每种数据结构的特点，什么场景下使用合适？能解决什么问题？
可能我上面说到的这段话，你暂时无法理解，而真正实际面临的复杂问题，都是通过更为复杂的数据结构进行解决的，随着不断的深入学习，我相信你对于数据结构的认知会越来越不一样（越复杂的数据结构，其应用面是越广的，因为能真正解决工程上面的问题，图是比较复杂的数据结构：应用在知识图谱、图索引等场景中）。
数据结构 + 算法资料推荐：算法成神之路
软件 = 数据结构 + 算法 + 软件环境
数据结构 = 数据 + 结构 + 算子（运算、函数）
- 数据；
- 数据结构：数据间关系；指的是线性关系和非线性关系；或者说一对一关系，一多关系，多多关系；
- 数据结构上的运算：在其基础上进行的一系列相关运算；
逻辑结构：存在于思想中，是看不见摸不着；分为线性逻辑结构与非线性逻辑结构；
物理结构：内存存储的真实结构；分为物理线性结构（数组）和物理非线性结构（链表）；
- 线性结构：线性表、堆栈、队列、数组、矩阵、串；
- 非线性结构：链表、树、二叉树、图（了解）；
- 算法：又被叫为算子，是实现一个问题的方法；
- 算法五大特点：确定性、正确性、有效性、有穷性、有输出；
- 衡量算法优劣性方法：时间复杂度 + 空间复杂度；
是问题规模与完成该问题所需要的基础操作步骤数量的函数关系（不是指运行多少时间，一般指的是最差情况下的时间复杂度）
例：数组 array 长度为 count，在其中查找值为 key 元素的下标。
#define NOT_FOUND -1
int findKey(int *array, int count, int key) {
int index = 0;
while(index < count && array[index] != key) {
index++;
}
return index >= count ? NOT_FOUND : index;
}核心分析：
上面这个例子查找算法的基础操作是：array[index] != key。
- 总比较次数：1 + 2 + 3 + ... + n = (1+n)/2
- 总查找次数：n
那么，每一次查找所比较的次数是：((1 + n) * n / 2) / n = (1 + n) / 2
n 表示数据规模，那么这个查询算法的时间复杂度是 O((1 + n) / 2)；当 n 趋于无穷大时，那么：O((1 + n) / 2) <==> O(n)，等价关系，即该查找算法时间复杂度为 O(n)。
一定要明确时间复杂度的计算方式，以及自己会评估算法的时间复杂度，是算法基础功，这个知识点在面试中必问，一定要掌握（常见面试问题：二分查找）。
任务规模与实现该任务所需要的辅助存储空间大小之间的函数关系。
例：数组 array 长度为 count，实现该数组的逆序。
void reverseArray(int *array, int count) {
int i;
int *tmp;
tmp = (int *)malloc(sizeof(int), count);
for (i = count-1; i >= 0; i--) {
tmp[i-count+1] = array[i];
}
for (i = 0; i < count; i++) {
array[i] = tmp[i];
}
free(tmp);
}核心分析:
上面这个例子逆转数组的基础操作是：tmp = (int *)malloc(sizeof(int), count);
申请了跟原先数组一样大的辅助空间，即空间复杂度为：O(n)；串行遍历了数组 2 次，这个时间复杂度为：O(2n)；
数据结构+算法学习思维：
- 数据结构 + 算法与具体程序设计语言无关！（C++、Java、Go、Python等等都可以）；
- 提供给他人进行软件研发的工具；
- 用面向对象的思想来进行具体的代码实现；
原创文章链接：从零开始学习数据结构-->入门篇