经过一段时间的数据结构与算法的学习，和学习了前人的经验，为了更好的指导自己（希望也能帮助到别人）之后数据结构与算法的学习，总结一下数据结构与算法学习的方法。

一、记住数据结构，记住算法思想（是什么）

我觉得这个是数据结构与算法学习最基础的部分。

学完之后，你至少得能给人说明白，什么是”堆栈“，什么是”平衡二叉树“等等等吧。我之所以说”记住“，是希望这些能够形成长久记忆，存储到你的”硬盘“里，而不仅仅在学习的时候过了一遍你的”内存“。还有一个问题，什么才叫”记住数据结构“。我觉得，第一步，数据结构最直观的东西你得记住吧（如标题背景图，来自数据结构和算法动态可视化 (Chinese)）。这种直观的记忆可能在不知不觉中就完成了，但为了更好的记住，还需去刻意记忆和偶尔的复习。第二步，你得记忆该数据结构的定义与性质与特点等等等吧。例如，学习哈夫曼树的时候。哈夫曼树的定义：WPL（带权路径长度）最小的二叉树；哈夫曼树的特点：（1）没有度为１的结点（2）ｎ个叶子结点的哈夫曼树共有２ｎ－１个结点（3）哈夫曼树的任意非叶节点的左右子树交换后仍是哈夫曼树。关于”数据结构“，需要记忆的内容也需要自己在其中慢慢领悟。

至于”记住算法思想“，举个例子，思考我们如何构造一个”哈夫曼树“。当然，在知道它的定义后，我们可以自己去设计一个算法。如果，自己可以想出来，恭喜你。如果自己没想到，再看到先人的解决办法后，不是仅仅“惊叹”一声，更要去记住它。

我强调“记住”，并没有死记硬背的意思，而是，很多东西的理解和创新都是以记忆为前提的。

 

二、进行大量相关编程练习，用编程语言去实现某一数据结构上的算法（怎么办）

就我而言，这个过程是最难的。很多时候，理解一个算法很容易，很容易在纸上去模拟一个算法的实现过程。但，具体实现，则是另一回事。一定得先自己思考，然后再去看书中给的编程语言实现。在我看来，这一过程已经不属于“数据结构与算法”的内容了。而是你综合素质的体现，如何真正理解问题和用编程技巧实现，很考验自己。这一过程，很难靠记忆。而在不断敲代码的过程中去体会一些直觉上的东西。如何用递归解决问题，如何使用循环，如何使用"哨兵”等等等等。当然，敲完后需要去思考总结，看看能不能总结出一些”小套路“并记住。

 

三、”记住“特定情景下，利用某一特定的数据结构，去解决问题 (为什么+怎么办）

每介绍一种数据结构，浙大数据结构与算法的MOOC课程都会有一个实际问题来作为“引子”，回答了“这种数据结构为什么会出现”。有的是为了实现特定的操作，有的是为了时间和空间上（大部分考虑的是时间复杂性）效率的更高（所以，没事的时候，分析一下算法的时间复杂性）。这些东西，我们也须理解记忆。每一数据结构都有其特性，去解决某一类问题，我们需要去记忆，去感悟。

 

最后，在学习过程中,如何形成一个属于自己的知识体系（准备在“印象笔记”中单开一个“数据结构与算法”的笔记本）；如何去“记住”（记好笔记，多多复习）；在学习过程中，遇到挫折，产生挫败感该如何处理（这个是必然会发生的，总有难以理解不会的地方）；如何进行心态方面的调整（欲速则不达,不过也有”敏捷学习“的概念）。在之后数据结构与算法的学习中，将继续完善这一篇文章。。。

 

 

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