“语言只是工具，而算法才是程序的灵魂。”这句话，我估计你已经听到过无数次。
可一旦具体到日常工作中，我们还是会遇到各类的「困扰」：- 像数据结构和算法这种脱离实际工作的知识，是不是除了面试，这辈子也用不着？那还有学的必要吗？
- 哪怕不懂算法，只要把 Java API、开发框架用得熟练，同样能让代码“飞”起来，为什么还要花精力去学？
先不急着解答你的问题，我先问你，作为一名开发工程师，你真的愿意做一辈子的「CRUD boy 」？大部分程序员每天都在重复「增删改查」，哪怕是在所谓的“业务开发”中，也只不过是利用已经封装好的现成的接口、类库来堆砌或者翻译业务逻辑。这么看来，好想确实很少能用到数据结构或者算法之类的知识。但不需要自己实现，并不代表什么都不需要了解和掌握！举个例子，假如你不懂这些类库背后的原理，不懂时间、空间复杂度分析，那又何谈能用好、用对？存储某个业务数据时，又怎么选择用 ArrayList，还是 LinkedList ？调用了某个函数后，又该如何去评估代码的性能和资源的消耗？清醒一点，初级程序员才比招式，高级程序员只看内功。仅仅是一个简单的 ArrayList或Linked List 的选择，就可能带来成千上万倍的性能差别。这时候，数据结构和算法的价值就完全凸显出来。只要你理解背后的数据结构，可以迅速看出这些类的本质区别。届时根本用不上死记硬背，也能快速理解对应场景下的选择。刚好赶上极客时间 3 周年活动，全场新人首单 1 元，活动办得很实在，这里强烈推荐给大家。
在西安交大读研究生的时候，一个师兄给了我一本《算法导论》，从此我便一头扎进算法世界，到现在也十多年了。这期间，我研究过数十本数据结构与算法的书籍，并对它们进行了仔细地对比、分析。
我发现，像《算法导论》这些经典书籍，虽然很全面，但是过于缺乏重点。很多人学起来都非常困难。而市面很多在线课程或者线下课程，大多是为了“应试”，只讲一些看似通用，实则脱离真实开发场景的内容。费劲学完感觉根本用不上，过不了几天就忘了。鉴于此，我很想做一个能让工程师真正受用的，能够不拘泥于编程语言，与实际开发场景联系紧密，而又能够帮你训练算法思维，真正提升编程内功的数据结构与算法课程。我叫王争，前 Google 工程师，从事 Google 翻译相关的开发工作，深入研究算法数十年。现任某金融公司资深系统架构师，核心业务接口平台负责人，负责公司核心业务的架构设计、开发，以及可用性、高性能等相关技术问题的解决。我根据自己研读数十本算法书籍和多年项目开发的经验，精选了 20 个最实用数据结构和算法结合具体的软件开发实例，由浅入深进行讲解背后的设计思想，并适时总结一些实用“宝典”，保证你印象深刻，并且能够迅速对应到实际工作场景中。2、提升算法思维，训练解决实际开发工作难题的强能力这部分我会讲一些不是那么常用的数据结构和算法。虽然不常用，但是并不是说他们没用。设置这一部分的目的，是为了让你开拓视野，强化训练算法思维、逻辑思维。如果说学完基础部分可以考 80 分，那掌握这一部分就能让你成为尖子生。再回过来说，不管是现在流行的区块链技术还是人工智能，核心代码实现中都会涉及到这些算法。3、学习开源框架、底层系统的设计原理，提升工作实战技能最后我会通过实战部分串讲一下前面讲到的数据结构和算法，并且结合 Redis、Disruptor 这样的开源项目，剖析它们背后的数据结构和算法，帮你提升读懂源码的能力（JDK 很多源码，不乏大量的数据结构，例如大家喜闻乐见的面试题 HashMap）。我掰着指头数了下，整个专栏会涵盖 100 多个算法真实项目场景案例。我还手绘了一些清晰易懂的详解图，帮你理解核心概念和实现过程，展示每个知识点的框架逻辑，让晦涩难懂的算法变得轻松有趣。
