資料結構和演算法 （DSA） 是程式設計師有效處理和操作資料的重要工具。 如果沒有對這些概念的良好理解，程式設計師可能很難為他們的軟體編寫高效和正確的軟體。
這些技能在科技行業受到高度重視，通常在面試過程中用於評估解決問題的能力、基本的電腦科學知識和分析技能。
除了在招聘過程中的重要性外，資料結構和演算法還是許多實際軟體應用程式的核心。 應用程式程式設計介面（API）可能會隱藏這些概念的實現，但乙個好的程式設計師仍然應該對資料結構和演算法有深刻的理解，以便做出更好的決策。
從頭開始習資料結構和演算法可能會帶來一些挑戰。
由於不良的學習習慣，一些程式設計師對資料結構和演算法的西習理解存在錯誤。 他們普遍認為它很複雜，很難掌握。 這種看法削弱了他們對習的動力。
一些程式設計師認為，這個話題只與面試成功有關。 然而，現實遠不止於此，解決 DSA 問題是程式設計中解決問題的核心技能，並且是一些實際應用的一部分。
掌握資料結構和演算法需要一致性。 當我們長時間跳過習時，真正的問題就出現了，影響了我們的概念深度和知識。 當我們嘗試重新開始時，我們需要從頭開始。 許多程式設計師努力保持長期的一致性和興趣。
從長遠來看，為了掌握主題，程式設計師需要計畫各種活動，如學習習、複習習、在紙上解決問題、練習習編碼、社群討論、解疑、模擬面試等。
資料結構和演算法的主題是相互依存的，程式設計師經常在複雜的序列中學習習概念。 有時，我們在學習習基礎知識之前就學習了習高階主題。 例如：
在學習了習動態規劃之後，我們應該學習習貪婪演算法。
我們應該先學習習線性資料結構，然後再學習習非線性資料結構。
在學習 習 堆疊和佇列之前，我們應該先學習 習 陣列和鍊表。
時間複雜度分析、迭代、遞迴和排序是基礎。
在學習了習二叉樹之後，我們應該學會習二叉搜尋樹和堆。 同樣，我們應該學習樹背後的習圖。
這是《習》中的關鍵問題之一，尤其是在資料結構和演算法方面。 程式設計師經常陷入棘手的詞語和解釋中，並一遍又一遍地重複同樣的想法。 有時我們會跳過這個話題而不探討這個概念。 它提出了三個關鍵問題：
浪費寶貴的資源 - 時間！
這可能導致對該主題缺乏興趣。
複雜的解釋習可能會在面試過程中產生問題。
記憶對資料結構和演算法沒有任何幫助，因為有很多東西需要記住！這是乙個舒適區，人們拒絕理解這個想法背後的原因。
事實上，DSA的思想是密切相關的，批判性和邏輯性思維將是最好的可行選擇。 記憶的態度也是連線點和產生新的解決方案見解的障礙。
大多數程式設計師都擅長實現解決方案，但真正的挑戰是思考正確有效的解決方案。 有時他們解決了很多問題來提高這項技能，但仍然很難找到正確的解決方案。 為什麼？
他們避免深入解決問題，總是急於解決問題，而不是尋找模式。 對於每個程式設計師來說，關鍵問題是——我們如何思考使用任何特定方法（如 dp、貪婪、雙指標、雜湊、二進位搜尋等）來解決問題？
有時，程式設計師在面試中很難寫出正確的**。 如果確定解決方案是一門“藝術”，那麼設計正確的**就是一門需要多種技能的“手藝”。 以下是一些重要的觀察結果：
正確的實施總是需要專注、耐心和時間。
它涉及程式設計概念的實踐、各種程式設計錯誤、正確的初始化、基本情況、邊界情況，最重要的是——良好的編碼風格。
資料結構和演算法需要了解基本的數學主題，如排列、計數、求和、數論、位運算、遞迴等。 我們主要利用這些主題來分析和比較演算法的效率。
大多數程式設計師不必要地擔心分析部分。 但現實情況恰恰相反 - 這是關於對具有大輸入大小值的指令進行計數。 從長遠來看，少量的練習習可以幫助掌握這項技能。 80%的分析只是計數分析技術。
當有人在面試中仔細驗證進度時，寫乙份工作**並不容易。 即使作為面試者，我們也應該大聲而清晰地向面試官傳達我們的想法。 編寫解決方案**並同時進行交流是我們需要逐步關注的一項基本技能。
面試成功的一些關鍵技能——溝通、協作、研究技能、個人資料建立、掌握行為面試等。 有時，我們經常忽視這些技能，儘管具有良好的編碼和解決問題的能力，但還是被拒絕了。
在DSA習解決問題時，討論或集思廣益是很重要的。 有時我們會遇到嚴重的疑問，需要立即解決才能繼續前進。
即使在編碼之初，程式設計師也不確定他們應該問什麼樣的問題並獲得幫助。 因此，程式設計師有必要組成乙個小組或加入乙個社群，以幫助彼此解決他們的顧慮。
學習 習 資料結構和演算法是任何電腦科學專業學生的主要學習曲線 習 所以，我們在解決問題時不必擔心小故障，因為每個人在開始時都會遇到這樣的失敗。
沒有人是完美的，每個人都在學習習和提高！持續學習習是我們這個世紀必不可少的生活技能。
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