當我們遇到一個實際問題時，首先需要解決兩件事：

（1）如何將數據存儲在計算機中；

（2）用什么方法和策略解決問題。

前者是數據結構，后者是算法。只有數據結構沒有算法，相當于只把數據存儲到計算機中，而沒有有效的方法去處理，就像一幢只有框架的爛尾樓；若只有算法，沒有數據結構，就像沙漠里的海市蜃樓，只不過是空中樓閣罷了。

數據是一切能輸入計算機中的信息的總和，結構是指數據之間的關系。數據結構就是將數據及其之間的關系有效地存儲在計算機中并進行基本操作。算法是對特定問題求解步驟的一種描述，通俗講就是解決問題的方法和策略。

在遇到一個實際問題時，要充分利用自己所學的數據結構，將數據及其之間的關系有效地存儲在計算機中，然后選擇合適的算法策略，并用程序高效地實現。這就是Niklaus Wirth教授所說的：“數據結構+算法＝程序”。

高校的計算機專業為本科生都開設了數據結構課程，它是計算機學科知識結構的核心和技術體系的基石，在研究生考試中也是必考科目。隨著科學技術的飛速發展，數據結構的基礎性地位不僅沒有動搖，反而因近年來算法工程師的高薪形勢，而得到了業內空前的重視。很多人認為基本的數據結構及操作已經在高級語言（如C++、Java語言）中封裝，棧、隊列、排序、優先隊列等都可以直接調用庫函數，學會怎么調用就好了，為什么要重復“造輪子”？那么到底有沒有必要好好學習數據結構呢？

學習數據結構有什么用

（1）學習有效存儲數據的方法。很多學生在學習數據結構時，問我要不要把單鏈表插入、刪除背下來？要不合上書就不會寫了。我非常詫異，為什么要背？理工科技術知識很少需要記憶的，是用的，用的！學習知識不能只靠死記硬背，更重要的是學習處理問題的方法。如何有效地存儲數據，不同的數據結構產生什么樣的算法復雜性，有沒有更好的存儲方法提高算法的效率？

（2）處理具有復雜關系的數據。現實中很多具有復雜關系的數據無法通過簡單的庫函數調用實現。如同現在很多芯片高度集成，完全不需要知道芯片內部如何，直接使用就行了。但是，如果在現實中遇到一個復雜問題，現有的芯片根本無法解決，或者一個芯片只能完成其中一個功能，而我們需要的是完成該復雜問題的一個集成芯片，這時就需要運用所學的數據結構知識來高效處理具有復雜關系的數據。

（3）提高算法效率。很多問題的基礎數據結構運行效率較低，需要借助高級數據結構或通過改進數據結構來提高算法效率。

通過學習數據結構，更加準確和深刻地理解不同數據結構之間的共性和聯系，學會選擇和改進數據結構，高效地設計并實現各種算法，這才是數據結構的精髓。

數據結構為什么那么難

網絡上太多的同學吐槽被“虐”，如“滔滔江水連綿不絕”，數據結構太難了！真的很難嗎？其實數據結構只是講了3部分內容：線性結構、樹和圖。到底難在哪里呢？我通過調查，了解到數據結構難學大概有以下4個原因。

（1）無法接受它的描述方式。數據結構的描述大多是抽象的形式，我們習慣了使用自然語言表達，難以接受數據結構的抽象表達。不止一個學生問我，書上的“ElemType”到底是什么類型？運行時怎么經常提示錯誤。它的意思就是“元素類型”，只是這樣來描述，你需要什么類型就寫什么類型，例如int。這樣的表達方式會讓不少人感到崩潰。

（2）不知道它有什么用處。盡管很多人學習數據結構，但目的各不相同。有的人是應付考試，有的人是參加算法競賽需要，而很多人不太清楚學習數據結構有什么用處，迷迷糊糊看書、做題、考試。

（3）體會不到其中的妙處。由于教材、教師等各種因素影響，很多學生沒有體會到數據結構處理數據的妙處，經常為學不會而焦頭爛額，學習重在體會其中的樂趣，有樂趣才有興趣，興趣是最好的驅動力。

（4）語言基礎不好。我一直強調先看圖解，理清思路，再上機。可還是有很多同學已經理解了思路后，因為缺少main函數，輸入/輸出格式不對，缺少括號等各種語言問題卡殼，而這一切都被戴上了“數據結構太難了”的大帽子。

數據結構學習秘籍

在講學習秘籍之前，我們首先了解一下數據結構學習的3種境界。

（1）會數據結構的基本操作。學會各種數據結構的基本操作，即取值、查找、插入、刪除等，是最基礎的要求。先看圖解，理解各種數據結構的定義，操作方法，然后看代碼，嘗試自己動手上機運行，逐漸掌握基本操作。在初學時，要想理解數據結構，一定要學會畫圖。通過畫圖形象表達，能更好地體會其中的數據結構關系。因此，初學階段學習利器是：畫圖、理解、畫圖。

（2）會利用數據結構解決實際問題。在掌握了書中的基本操作之后，就可以嘗試利用數據結構解決一些實際問題了。先學經典應用問題的解決方法，體會數據結構的使用方法，再做題，獨立設計數據結構解決問題。要想熟練應用就必須做大量的題，在做題的過程中體會其中的方法。最好進行專項練習，比如線性表問題、二叉樹問題、圖問題。這一階段的學習利器是：做題、反思、做題。

（3）熟練使用和改進數據結構，優化算法。這是最高境界了，也是學習數據結構的精髓所在，單獨學習數據結構是無法達到這種境界的。數據結構與算法相輔相成，需要在學習算法的過程中慢慢修煉。在學習算法的同時，逐步熟練應用、改進數據結構，慢慢體會不同數據結構和算法策略的算法復雜性，最終學會利用數據結構改進和優化算法。這一階段已經在數據結構之上，可以通過在ACM測試系統上刷各種算法題，體會數據結構在算法設計中的應用。這一階段的學習利器是：刷題、總結、刷題。

數據結構與算法書籍推薦

數據結構與算法之美（全彩印刷）

一些經典的數據結構和算法圖書，偏重理論，讀者學起來可能感覺比較枯燥。一些趣談類的數據結構和算法圖書，雖然容易讀懂，但往往內容不夠全面。另外，很多數據結構和算法圖書缺少真實的開發場景，讀者很難將理論和實踐相結合。

為了解決上述問題，本書全面、系統地講解了常用、常考的數據結構和算法，并結合 300多幅圖和上百段代碼，讓內容變得更加通俗易懂。同時，對于每個知識點，本書結合真實的應用場景進行講解，采用一問一答的講解模式，讓讀者不僅可以掌握理論知識，還可以掌握如何將數據結構和算法應用到實際的開發工作中。

本書分為11章。第1章介紹復雜度分析方法。第2章介紹數組、鏈表、棧和隊列這些基礎的線性表數據結構。第3章介紹遞歸編程技巧、8種經典排序、二分查找及二分查找的變體問題。第4章介紹哈希表、位圖、哈希算法和布隆過濾器。第5章介紹樹相關的數據結構，包括二叉樹、二叉查找樹、平衡二叉查找樹、遞歸樹和B+樹。第6章介紹堆，以及堆的各種應用，包括堆排序、優先級隊列、求Top K、求中位數和求百分位數。第7章介紹跳表、并查集、線段樹和樹狀數組這些比較高級的數據結構。第8章介紹字符串匹配算法，包括BF算法、RK算法、BM算法、KMP算法、Trie樹和AC自動機。第9章介紹圖及相關算法，包括深度優先搜索、廣度優先搜索、拓撲排序、Dijkstra算法、Floyd算法、A*算法、Z小生成樹算法、Z大流算法和Z大二分匹配等。第10章介紹4種算法思想，包括貪心、分治、回溯和動態規劃。第11章介紹4個經典項目中的數據結構和算法的應用，包括Redis、搜索引擎、鑒權限流和短網址服務。另外，附錄A為書中的思考題的解答。

數據結構 Python語言描述 第2版

本書主要介紹計算機編程中如下4個主要方面的內容。

（1）編程基礎——數據類型、控制結構、算法開發以及通過函數進行程序設計，是解決計算機問題所需要掌握的基本思想。本書用Python編程語言介紹這些核心主題，旨在幫助你通過理解這些主題解決更廣泛的問題。

（2）面向對象編程——面向對象編程是用于開發大型軟件系統的主要編程范式。本書介紹OOP的基本原理，旨在讓你能夠熟練地應用它們。和其他教科書不同，本書會引導你開發一個專業的多項集類的框架，以說明這些原理。

（3）數據結構——大多數程序會依賴數據結構解決問題。在最具體的層級，數據結構包含數組以及各種類型的鏈接結構。本書介紹如何使用這些數據結構來實現各種類型的多項集結構（如棧、隊列、列表、樹、包、集合、字典和圖），還會介紹如何使用復雜度分析來評估這些多項集的不同，進而實現在時間與空間上的權衡。

（4）軟件開發生命周期——本書不會設單獨的一兩章去介紹軟件開發技術，而是通過大量的案例全面概述這方面的內容。本書還會強調，編寫程序通常并不是解決問題或軟件開發里最困難或最具挑戰性的部分。

趣學數據結構

本書包括10章。

• 第1章是基礎知識，介紹數據結構基礎和算法復雜性的計算方法。
• 第2～5章是線性結構，講解線性表、棧和隊列、字符串、數組等的基本操作和應用。
• 第6章是樹形結構，講解樹、二叉樹、線索二叉樹、樹和森林以及樹的經典應用。
• 第7章是圖形結構，講解圖的存儲、遍歷以及圖的經典應用。
• 第8～9章是數據結構的基本應用，講解查找、排序的方法和算法復雜性比較。
• 第10章是高級數據結構及其應用，講解優先隊列、并查集、B-樹、B+樹、紅黑樹等。

本書的每一章中都有大量圖解，并給出數據結構的基本操作，最后結合實例幫助讀者鞏固相關知識點，力求學以致用、舉一反三。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的学习数据结构有什么用？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。