如何将数据结构和算法应用到实际之中？

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来源：知乎

通常来讲，数据结构和算法这本书上提到的任何算法/数据结构，你都不会有机会从新实现一次。 由于，早有就各类各样的库，对外提供了工业级的、充分泛化的实现，只需拿来用就是了。 重写的话，一个代码质量/执行速度，显然都极难超过通过千锤百炼的、在无数项目中通过充分测试的库实现；另外一个，书上都是为了教学而作的简化实现，实际使用中，须要对算法作必定的泛化。（好比，c的qsort库函数，只要保证数据是以指针数组索引的、对自定义数据须传入比较大小的功能函数，那么任何数据均可以用这个qsort算法排序；C++里面呢，则是和容器、迭代器之类东西结合通盘考虑的，可泛用于任何符合规范的容器和原生数据类型。而课本上的实现，仅能支持数组中的整数。想作到工业水平，没有足够的经验是不可能的。） 但，另外一方面，全部这些算法/数据结构的设计思路，却会贯穿于绝大部分项目之中。 好比说，简单的冒泡算法，它是否是只是“屡次扫描一个数组，交换遇到的每一对相邻的、顺序反了的数字；当再也不发生交换时，数组已完成排序”甚至”好不容易才死记硬背下来的一段代码“？ 若是你只学会了这个，那么，你真就彻底白学了。 做为一个表现通常的排序算法，冒泡排序自己出场率就不高；况且还有各类提供了泛化的sort算法的库：若是仅仅记下了这个，那么你一生都不会遇到”必须重写冒泡算法“的场合。 但，若是你把冒泡算法记成： 就好象水中的气泡同样，每次只执行“相邻的元素比较密度（或其它特征），密度小的上浮，密度大的下沉”这个局部物理过程；屡次进行后，局部有序就会变成（相关特征上的）总体有序。 甚至： 模仿各类会致使总体有序现象的局部过程去处理数据，可使得数据总体上知足相似的排布。 甚至： 考察任何天然规律，看它会产生什么有趣的后果；那么当须要达到相似的效果时，不妨尝试用程序模拟出这个规律，极可能就已经获得了想要的效果。 那，你这一辈子，可就受用不尽了。 好比说，”高大上“的”神经网络“”遗传算法“”蚁群算法“等等等等，其实骨子里不都是这个”冒泡思路“吗？ 相似的，各类树都是链表的”钩挂“思想+数组的”索引“思想的结合体；”模拟退火算法“又是冒泡思路结出来的另外一颗果子；音频滤波算法就是简谐振动计算公式；面向对象的”继承“不过是常见的”归一化“手法的另外一个表述方式…… 能够说，若是能像对冒泡算法的真正理解同样，完全弄明白各类算法的设计思路并加以借鉴，那么你对这个世界的各类规律了解的有多透彻，你的程序就能够写的有多灵动。 一旦掌握这个，今后，你再没必要像那些菜鸟同样，绞尽脑汁敲出无数代码去”凑“需求；而是只需用代码编织出须要的规律，而后丢给CPU执行，你真正想要的东西就会天然”涌现“：如今，你只要找出”结果已经出现“的识别方法，用它来结束你的逻辑就好了。 （固然，达成一个目的每每能够有多个不一样的途径，不一样途径利用不一样的规律；那么哪一个途径最优呢？算法课教过你：这就是所谓的“算法复杂度”） ——冒泡算法可不就是用代码编织了一个”数值大者靠前（或靠后）“的规律，而后丢给CPU一跑，一大片数据就有序了？ ——遗传算法呢，不正是”抄袭“了天然界的天然选择规律吗？把这个规律丢给CPU一跑，竟然连AI都弄出来了！ 这些只是一些特别经典、特别著名的案例而已。 实际工做中，也是时刻均可能遇到一些新鲜的需求/场景；要完成工做，除了出苦力一行行码代码外，同样能够经过观察找到其中的规律，而后用代码编织规律，再让这些规律去替你完成需求：后者每每会比前者简洁的多得多，执行速度通常也会快得多得多。 这类随时随地“发明”的算法实在不值一提，不能让你像那些著名案例同样一鸣惊人；但它们却实实在在能够提升你的工做效率，让其余人可望不可即。 ——常常有高手骄傲的宣称，别人几万、几十万行代码都解决不了的问题，他数百行代码就清楚漂亮的解决了，执行效率还高出许多倍：他们就是这样作到的。