精选留言(1060)

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  姜威

  2018-09-21

  为什么学习数据结构和算法？我认为有3点比较重要 1.直接好处是能够有写出性能更优的代码。 2.算法，是一种解决问题的思路和方法，有机会应用到生活和事业的其他方面。 3.长期来看，大脑思考能力是个人最重要的核心竞争力，而算法是为数不多的能够有效训练大脑思考能力的途径之一。

  作者回复: 写的很好 同学们把这条回复顶上去

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  4107
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  HouShangLing

  2018-09-21

  一定要动手写

  作者回复: 你掌握了学这门课的最有效的方法。看十遍也没自己实现一遍学的牢。同学们这条也帮忙顶上去

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  2116
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  小帅b

  2018-09-21

  其实问题的所在就是现在有很多现成的框架，器又大活又好，拿来就用，还不用太担心性能的问题。就好像那些建楼的工程师不需要懂砖瓦的构成，也能盖楼。司机不需要懂汽车引擎的原理，也能当顺风车司机载美女兜风。 遇到不会的上 Google，懒了就上 GitHub 找框架。所以写了这么多年代码，一直是个菜鸟。 或许是时候修炼自己的内功了。一直 CURD 有意思么？把设计模式，网络原理，数据结构和算法捡起来，或许就没那么容易菜鸟了。怼人也更加自信了。跳槽也不用畏畏缩缩的了。 为了不当菜鸟，我和我的小伙伴们就加入了哇！

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  作者回复: 写的太好了

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  554
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  裴海港

  2018-09-21

  年近40的大叔也有一颗积极向上的心

  作者回复: 终身学习 多大年纪也不晚

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  305
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  五岳寻仙

  2018-09-21

  老师好！看到专栏第一眼就果断订阅了。我是一个菜鸟程序员，半年的工作经验让我感受到数据结构和算法太重要了！讲一个自己亲身经历的例子。 入职不久，就遇到一个需求，需要建立一个3G(30亿)条键值对映射，已供后续检索。听上去很简单的问题，用python的字典就可以解决。但在实现的过程中，很快就遇到了问题：字典是基于hash的，对于每条键值对要多消耗50个字节的内存维持这种结构(即便使用redis也需要这个内存花销)，再加上键值存储消耗的内存，我大约需要3G×70=210G内存，超过服务器内存了。 后来，想到了可以根据键排序后线性存储，使用二分查找，解决了这个问题，大约消耗的内存也就3G×10=30G左右。 看似简单的问题，当规模大到一定程度，不借助算法和数据结构，就无法解决了。

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  作者回复: 哈哈 你要是看到我讲的散列那一篇你就知道了 像java里的hashmap是比较耗内存的 你用到的解决方案是一种用时间复杂度换空间复杂度的思路 我们专栏也会讲的 不过你现在的解决办法还可以更高效 利用hash函数 我们专栏也会讲到 还有二分是logn的时间复杂度 是非常高效的一种时间复杂度 2的64次方个有序数据二分查找也顶多循环64次 有没有觉得logn这个复杂度很奇妙

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  223
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  Haoz

  2018-09-25

  一、数据结构和算法是什么 1、数据结构是指一组数据的存储结构 2、算法就是操作数据的方法 3、数据结构和算法是相辅相成的，数据结构是为算法服务的，而算法要作用在特定的数据结构之上 二、学习的重点在什么地方 数据结构和算法解决的是如何更省、更快地存储和处理数据的问题，因此，我们就需要一个考量效率和资源消耗的方法，这就是复杂度分析方法。在学习数据结构和算法的过程中，要学习它的「来历」、「自身的特点」、「适合解决的问题」以及「实际的应用场景」。 1、数据结构和算法学习的精髓-复杂度分析 2、最常用的、最基础的数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树 3、最常用的算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法 感谢老师的分析，一直以来数据结构和算法都是我的硬伤，学了很多次，也放弃了很多次，可能是方法不对，但更多的是因为自己之前的毅力不够。 在此立下 flag：从本篇文章开始，将老师的文章根据自己的理解进行输出相应的总结和思考，发表成留言，并将每周三篇文章中涉及的数据结构和算法用 Java 实现一次。

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  作者回复: 写的很好👍

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  216
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  tdytaylor

  2018-09-21

  老师，就像你说的，工作中其实好多都和业务挂钩，基本上都是针对业务做增删改查，很难把所学的算法应用起来，我平时也时不时学习算法，但总感觉学了就忘，忘了又学，如此反复，老师，这种到底是没了解算法的原理导致不会灵活应用，还是写的少导致的，感觉学习算法很少能应用起来

  作者回复: 1. 客观的讲，有些项目确实涉及的数据结构和算法少一些，你可以再看下我文章里写的。 2. 你提到学了又忘，我觉得一方面你是没有掌握学习的方法，学习的重点，走马观花的看肯定比较容易忘；我们02节会具体讲； 3. 不会灵活应用？那估计还是没有好的教材教你如何应用，还有可能就是确实还没掌握太牢，只是懂点皮毛，很浅，灵活应用是一个比较的境界，需要一段时间的沉淀学习。 4. 学习算法并不是为了记住几个排序、二分查找、二叉树遍历，他还能锻炼你的逻辑思维、性能意识，而且，如果你写代码能力还有欠缺，你还可以通过把学到的数据结构和算法都实现一遍，这是一种很好很好的锻炼编程能力的方法。所以不要过度追求一定要在项目里手写快排、手写二叉树才能算是用上。

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  202
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  两颗小虎牙

  2018-09-21

  可不可以每次多发布几篇？

  

  138
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  xuan zhu

  2018-09-22

  年近40的大妈也有一颗积极向上的心

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  98
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  lane

  2018-09-21

  现实，都是面相领导编程…………一言难尽…

  作者回复: 没事的 如果工作不满意 不顺心 更要卧薪尝胆 提高能力 沉淀自己。总有一天 机会会到来 你做好充分的抓住它的准备就好。人在职场中 只要抓住一两次大的机会 就能做到很高的职位 就怕的是机会来了我们也抓不住

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  89
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  阿康

  2018-09-21

  老师，我是一名iOS开发，怎么听完你这篇文章还是觉得算法对于我开发来说不是那么重要😂后面我有点怕自己听不懂，而且动手写，我该如何下笔，感觉自己很迷茫……

  作者回复: 1. 假设我们现在要做这样一个功能，我们希望在app上存储一个多级地址列表，用户可以一层一层的选择地址列表中的地址，来设置自己的所在的省份、市、区，如果这个地址列表不是经常变动的，我们希望保存在app端，这样就不需要每次操作地址列表都要跟后台交互，如果让你存储这个多级地址列表，你会怎么存储呢？ 2. 如果地址列表也并不是一直都不变的，如果地址列表改变了，我们又不希望发新版，那如何更新app上的地址列表呢？如果地址列表比较大，我们不希望app重新全量的从服务器再拉一次，那又如何来做呢？ 3. 我会用一种语言来实现 你可以翻译成object c

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  80
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  saber

  2019-05-05

  https://github.com/saber/algorithm 这是我 19年 3月底开始学习专栏到现在的所有笔记&代码，持续更新中 ...... 目前学习的课程还很少还很基础，为了后来跟我一样的初学者更好的学习该专栏，我在代码中加上了详细的注释，复杂度分析等等，代码按照一定的规范进行书写，该项目中包含了我学习的代码规范（文字版+代码版），适合跟我一样的初学者学习码更好更漂亮的代码。笔记格式按照中文排版格式进行书写。可以作为复习的资料。 希望老师和大家顶我上去，让更多的初学者能够看到。

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  73
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  DDT

  2018-09-21

  就是想升工资吧 我知道学技术必须要拿出十年磨一剑的精神 从头开始...

  作者回复: 十年磨一剑说的太好了。我也是这么认为的。做技术就是不要浮躁。要耐得住寂寞。沉得下心。

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  61
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  邵峰

  2018-09-21

  记得以前看金庸小说，一个人练降龙十八掌，一个人练全真教内功，刚开始练内功的被吊打，十年后练内功的依然被吊打，但是20年后，降龙十八掌就怎么也打不过练内功的了，算法和数据结构就是内功，降龙十八掌我觉得就是各种框架，再怎么熟悉框架，也不如了解它内部的算法和数据结构

  作者回复: 太形象了：）

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  55
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  Chevins

  2018-09-22

  今天去面试。数据结构与算法。6道题。一道都不会。我说我3年开发经验，呵呵，自己都觉得可笑。不过无所谓，我会追上来的，加油，菜鸟。

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  54
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  Liar

  2018-09-21

  不做一个没有追求的码农，那些说过了35就不行的码农大部分都是不求上进的人。

  作者回复: 说得好 不管哪个行业都会淘汰不求上进的人 it也不例外

  

  43
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  小麦2018

  2018-09-21

  我还是觉得王争老师自己读的音频好，亲切，有听作者亲自讲解的感觉。

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  37
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  grandcool

  2018-09-21

  没理解统计业务接口99%响应时间啥意思

  作者回复: 举一个例子 你写了一个接口 每天有成千上万的访问 你如何知道这个接口够不够快？响应时间是1s还是5s？如何统计度量？用平均值？显然不是太适合？那用什么值来统计度量呢？你可以自己搜索研究下

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  32
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  demo

  2018-09-21

  双非，不是CS专业的本科生，学校里边学的太少了。自己虽然有坚持刷leetcode，但是好多都是先看人家的思路才可以写出来的。自己一个自学，压力大，效率低吧.希望通过这个课程开阔自己的视野。 之后不管考研还是找工作，数据结构都是重中之重。所以 我一定要好好学。

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  26
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  嘻哈

  2018-09-21

  场景：给文章加锚链，最多匹配5个词语，优先匹配最长的词，文章根据后台配置的词和链接，将匹配到的词动态用a标签包含，并跳转到匹配词的链接上。 分析：如果循环关键词匹配，考虑如果词无限多的话，那么一次匹配太浪费资源，不利于匹配词的扩展。因此考虑下文的结构，并启动加载到内存中，同时将匹配词的结果放到redis缓存（1个小时）,功能已上线，关键字2w,系统平稳，CPU表示毫无压力 将每个词拆成单个字，如"你好吗"数据结构是 { "depth": 0, "matcherMap": { "你": { "depth": 0, "matcherMap": { "你好": { "depth": 1, "matcherMap": { "你好吗": { "result": "xxx", "depth": 2, "matcherMap": { }, "keyword": "你好吗" } } } } } } } 每一层对象都放到HashMap中，然后拿整篇文章逐个字从hashMap中匹配对象，此时每次截取的步长为1，如果单个字获能取到对象，将步长加1，继续匹配，通过查result判断是否查找到结果存到到缓存中，下次遇到自己拿出匹配的结果，直接替换即可。 问题： 1.我的这种方式是否可行，有什么推荐的算法，有那些需要优化的地方 2.如果关键词是海量的，每次启动加载肯定特别慢，遇到这种场景我是否考虑将这些数据外置，如放到redis的Map中，还是可以有其他方式？

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  作者回复: 1. 你需要不要考虑分词呢？从你的描述感觉不需要。 2. 从实战的角度来说，2w的关键词，是可以直接放到内存中的，并不多，即便每个关键词用的你结构存储1KB的话，那也用不了20MB 3. 如果有太多关键词，内存都放不下，这种情况不大可能吧，你想想一个按照我们上面的假设推理，8GB内存可以放下800万的关键词，会有那么多吗？ 4. 如果真的要放不下，我建议通过hash分片存储，多机器并行匹配说的很粗略，不知道你能听懂吗？ 5. 还有，对于你的算法，从实战的角度，没有问题，但是还有一些解决思路：trie树、多模式串匹配等，这个要具体看你的关键词的特点。 6. 你要自己做些benchmark，然后再benchmark的基础上做优化，否则，再换个解决思路，你也不知道是不是更好了

  

  22