我们经常说：算法是编程的灵魂。无论是 Python，还是 PHP，都离不开算法。就连很多大厂在面试时，都会出算法题。
不过学习算法并不容易，且竞争压力较大，但这并不是说，你不会算法就会找不到工作，还是会有工作的。
因为在很多人的日常工作中是不需要接触数据结构和算法的，只需要挑挑框架，按照规范写代码，照着文档调用 API 就够了。但你要是想要有更高的晋升，站在金字塔顶端，那熟悉算法是必须的。
除此之外，有很多人问，算法是数学吗？数学不好的人能学算法吗？……
其实，数学和算法在本质上就有区别。算法的本质是解决问题的方案，而数学是优化这种方案的工具。
学习算法，并不是一上来啃《算法导论》就行了，这种是错误行为。
因为这本书并不适合新手，如果算法基础比较薄弱，那势必会形成一个“学习→放弃”的恶性循环中。在豆瓣对此书的讨论中，有不少人都在喊：太难了！学不下去！……
那如何正确学习算法呢？
三分学习，七分练习
而且学习算法知识点，并不能看完书或者视频后就扔了，对于重难点必须反复学，直到学会为止。巩固好基础知识，稳扎稳打。就像在初高中学习时一样，要学会复习，查漏补缺。
学习完基础知识之后，一定要趁热打铁，刷题、实战，也是检测知识掌握程度的最佳方法。
除此之外，还可以多看各路算法高手的代码，剖析他们写代码的思路及解决方案，进行反复练习。
如何精通一个领域呢？这里我有三点建议：
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切碎知识点，将知识点进行量化，整理成一个完整的知识脉络；
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刻意练习，将一个知识点、一道题目进行反复练习；
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获得反馈，无论是主动反馈（看大佬代码），还是被动反馈（大佬指点）均可。
另外，我还将分享几本适合入门到进阶的书籍，供大家学习、参考。
算法入门书籍
1.《算法图解》
豆瓣评分：8.5
本书示例丰富，图文并茂，以让人容易理解的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。
2.《大话数据结构》
豆瓣评分：8.7
以一个计算机教师的教学过程为场景，讲解数据结构和相关算法的知识。
全书以趣味方式来叙述，大量引用各种各样的生活知识来类比，并充分运用全彩色图形语言来解读抽象内容，对数据结构所涉及的一些经典算法做出逐行分析、多算法比较。
算法进阶书籍
1.《数据结构与算法分析》系列
此系列丛书被很多大学当作教材，非常系统、全面、严谨，适合掌握了至少一门编程语言的同学。
2.《算法导论》
豆瓣评分：9.2
全书选材经典、内容丰富、结构合理、逻辑清晰，对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是非常实用的教材。
在IT专业人员的职业生涯中，本书也是一本案头必备的参考书或工程实践手册。
3.《编程珠玑》
豆瓣评分：9.1
本书是计算机科学方面的经典名著，书的内容围绕程序设计人员面对的一系列实际问题展开。
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我将数据结构的知识点进行了简要的划分：
1.一维
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基础：数组 array（string）、链表 linked list
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高级：栈 stack、队列 queue、双端队列 deque、集合set、映射 map（hash or map)……
2.二维
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基础：树 tree、图 graph
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高级：二叉搜索树 binary search tree (red-black tree, AVL)、堆 heap、并查集 disjoint set, 字典树 Trie……
3.特殊
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位运算 Bitwise、布隆过滤器 BloomFilter • LRU Cache
另外，我还整理了数据结构与算法中所必须的知识点，并用思维导图的形式呈现，更方便大家进行查漏补缺：
如果你想学习数据结构与算法，可以来看看蓝桥云课《数据结构与算法攻坚课》。
本课程系统地介绍了常见的数据结构以及算法，从最简单的排序、字符串、链表到贪心、回溯以及图的相关算法，用具体的代码与大量的动图，精彩而具体地诠释算法的执行过程，拨开了算法身上的迷雾，展现算法的真实本质。
（希尔排序）
（快速排序）
本课程以文档+实验的形式讲解知识点，边学知识，边敲代码，有助于大家理解重难点。
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原文始发于微信公众号（蓝桥云课精选）：死磕算法真的有必要吗？
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