大家好，我是欒先生，來自 山東，畢業於哈爾濱工業大學，在運維崗位上工作了8年以上，不過目前已經裸辭，決定年後再找工作。

下定決心，重學數據結構與算法

其實觸發我要再學一遍數據結構的是一個比我厲害的程序員，一次和他聊技術時，他突然認真的說， 你要再學學數據結構 。 好在我臉皮厚，朋友的話我記下了。真實的指出我們不足之處的朋友不多，好朋友有些時候因爲擔心直接指出我們的弱項而傷害到我們，恐怕就不說了，我們也就無法全面的認識自己，一直接觸阿諛奉承的人非常危險。

我先是買了兩本書，而後也看了兩所大學的《數據結構》，因爲感覺老師講的好，我到一個老師的網站上嘗試刷題，哎呀！ 屢戰屢敗，鏖戰一個多月，身心俱疲 ， 我猜估計只有出題的老師會做，其他人估計和我一樣。（內心os：不要告訴我，大家都會，我受不了...）

因此我在想，如果有個人，自身不是某大學的老師，而是某公司的技術牛人，他能做對這些題目麼？我如果能看到，牛人揮刀砍題，手起刀落這樣的場景，那才叫爽。我盼望着，直到一個好朋友告訴我，極客大學有一個算法訓練營...

我自己啃了幾本數據結構的書，書是很好的，可是我感覺吸收得一般，所以當看到有這個訓練營時立即買了，並立即在極客時間裏面搜索到了覃超老師的視頻課，買下，早點熱身。好的開始是成功的一半，越早見識高手，越少走彎路。 愚公移山精神很好，但早學挖掘機可能更好。

有些話，我早就聽說了，感覺自己好像理解了，但經過某些經歷後，你可能理解得更深刻了，並用它們指導以後的生活，這可能就是收穫吧。

我參加算法訓練營的初衷：

第一個，爲了漲見識，想看一下 覃超老師到底有多牛？ 爲啥牛？

第二個，明知遞歸函數很重要，但是每次自己寫起來，都感覺“反人類”，遞歸樹畫着畫着很煩躁，寫着寫着想睡覺，我想看看覃超老師，是不是他也不會寫？（壞笑）

第三，動態規劃，神神祕祕的，感覺根本找不到規律，也搞不清楚什麼情況下，應該用動態規劃解決。

算法的種子逐漸萌芽

現在：

第一，達到初衷，真是遇到好老師了，掏心掏肺的講解：壓縮記憶法、五毒神掌等，真的漲了見識， 老師不僅教了套路，還直接給了木人樁。

第二，講到遞歸函數的時候，老師手裏有模板，奧利給！我這鑽木取火，老師直接遞過來打火機。

第三，講到動態規劃的時候，記住了老師的幾句話，其實，它和遞歸沒什麼區別；遞推加記憶化；何時使用呢？是否存在某種最優子結構。升維、降維、狀態壓縮，原來如此。但動態規劃的某些題的定義狀態，確實需要一些“天分”，其實也就是抽象思維能力，我們不知道天才們當時是怎麼想出來的，先記住吧。

我真實地感受到了，老師腦袋裏這些知識的樣子，也感受到了一粒數據結構與算法的種子在我的腦袋裏面逐漸萌芽。

數據結構之樹開枝散葉

在學習的過程中，我更理解吳軍老師說過的一句話，大體是這個意思：“ 不要太相信一萬小時定律，即使你付出了一萬小時，你也可能沒有成爲什麼牛人。 ” 爲什麼？其實，那是在做低水平的重複。舉個例子吧，可能你一直都在一樓忙碌，根本不知道還有二樓、三樓、更高的樓層，好比你根本沒有見過一流的人如何做這個事情。

一流的人，可能把二流的事做到一流。 參加訓練營，我的感受是比自己一點一點啃要好得多，不光是快，最重要的是感覺有條線，把知識串起來了。用池大的話解釋，就是系統化，感覺到了這些東西是一個整體了。我也理解了覃超老師引用埃隆馬斯克的那句話， 知識最終會像一顆小樹，長在腦子裏。 比如先理解了單鏈表，而後理解二叉樹、多叉樹，最後是圖；再有就是從理解遞歸，到加上記憶化，到理解動態規劃，而後是貪心算法，貪心算法只能算是動態規劃的一個特殊形式，只是動態規劃這個樹枝上的一片小葉子。腦子裏知識零零散散的不是好事，我們的鑰匙都串在一起，不是麼？

下面是我的小樹，可能有些錯誤，比如，你可能感覺布隆過濾器就是Hash，而不是位運算；或者優先級隊列，就應該屬於堆，而不是隊列。這很好，“ Talk is cheap, show me the code”。

查漏補缺，填補盲點

在訓練的過程中我體會到好多東西，學好數據結構與算法真的非常有用。我還是想用 約瑟夫下船問題 ，來和大家分享我那時候的感受。

 

一開始我的思維一直像 老式的打字機 ：人站成一行，我像個執法者，從頭走到尾數着數，把倒黴的人推入大海，而後再次返回，從頭到尾再來。這樣子想，當寫程序的時候，需要時刻關注好幾個維度，比如原來這個位置的人是否已經推入大海？是否已經是隊伍末尾了？已經推下去幾個等等。我是閱讀一段別人寫的變量沒有註釋的代碼，我太難了，終於把它的註釋補上去，理解了。擦汗！

而後用必應一搜，看到了用隊列這個數據結構，簡潔的代碼，就8行，邏輯非常清晰。

哇咔咔，給你個場景自己體會吧，我用腿爬到了 66 樓，一推門看見同事，他們說：“你剛走就來電了，可以坐電梯上來了。”

很多人都無數次說過： 程序=數據結構+算法。 我想說的是：不學習它，你就有一些盲維，比如字典樹，用它能很好解決一類問題，如果你連字典樹的概念都不知道，遇到相關問題肯定解決不好。

最後我想說： 不學好數據結構和算法，就像拿着個有漏洞的桶去提水，事倍功半一輩子呀！

我想對師弟師妹們說

首先，身處一個人工智能時代，我們必須多瞭解一些計算機知識。打個比方，如果是蒸汽機時代，你懂得蒸汽機的原理，哪怕只是維修蒸汽機，估計人生也很精彩，很多人求着你幫忙，你掌握高科技，人們高看你；反觀當下，喬布斯先生曾說過， 人人都應該學習編程，最好用一年的時間學， 這是肺腑之言呀！因爲我們離不開計算機，其實手機就是一臺計算機，更別提在大公司工作，人手一臺電腦， 我們要搞懂它、馴化它、駕馭它，讓它會變成一個得力的助手。 大雄同學菜菜的，可是有了哆啦A夢的幫助之後呢？

其次，學習的過程是不是很痛苦？我想用吳軍老師的話來與你共勉： 學習的過程可能辛苦，但一次一次，當我看懂了優秀的代碼，理解了先賢的智慧，拍着大腿，想說歎爲觀止的時刻，和在某些旅遊景點的感受，幾乎是一樣的。 我曾在黃果樹瀑布下，張着嘴。人人都愛旅遊，累麼？累，快樂麼？快樂。其實，我們需要的是，那些經歷，那些場景，那些感受。

分享一下我的記憶心法，我比較認同的一句話： 任何學習說到最後，都是記憶化的過程。 關於記憶，分享三點：

1、記不住的主要原因是，記多了！  每次儘量控制在3個。

2、文字，圖片，視頻，記憶深度不斷加深，能看視頻的看視頻。

3、重複的次數，要足夠多； 還有，體驗越深越難忘記，不信，捅個馬蜂窩試試。

再次，說一下課程，覃超老師和極客大學團隊精心打磨、不斷迭代的課程，貫徹了授人以漁的思想，讓我受益很多。 我們可能內心一直盼望，一參加工作就遇到一個好公司，身邊一堆技術大牛的同事，而且他們都很有耐心，一年內把小白培育成才； 而現實是，我們需要提升自己的能力，爭取能夠分辨出哪些人是高手，哪些公司是好公司。 否則，你有多大的概率，在最好的公司找了個最菜的人拜師了，悲劇呀！ 好公司一定有好產品，這個算法訓練營，我參加了，整體下來我感覺確實超值。 覃超老師是高手麼？ 能把很多的知識壓縮爲幾個字。 功力如何？ 你親自試一試就知道了。 另外，他把他被微軟面試官咔嚓的事情都倒出來，給人無比的真實和親近感，不是高高在上的老師，而是就像站在你身邊的戰友，隨時準備讓你踩着衝出戰壕。

最後，囉嗦幾句，其實這個課提升了我的格局。還是打個比方吧：連長說今晚摸鬼子的炮樓，我舉手，連長說：“你行麼？”我把匕首咬在嘴裏，麻利兒地把布條纏到了鞋上，連長一看，最重要的基本要領知道，靠譜。我不再關注哪個員工不努力提升，而是關注自己給牛人做助手是否合格？這裏引用一句話吧， 秦朝李斯《諫逐客書》: 是以泰山不讓土壤，故能成其大； 河海不擇細流，故能就其深； 王者不卻衆庶，故能明其德。

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