数据结构与算法系列:搞定面试与工作的“必修课”

在数据结构与算法的学习中，很多人会陷入“贪多求全”的误区——总觉得学的越多越好，结果面对繁杂的知识点无从下手，最后反而一无所获。结合我这些年的学习、面试和开发经验，其实真正核心、高频使用的知识点就那么些。今天就把这20个“精华”整理出来，不管是应付面试还是日常开发，吃透它们就足够了。

10个必须掌握的数据结构

数据结构是程序的“骨架”，选对了结构，问题解决起来会事半功倍。这10个数据结构，几乎覆盖了日常开发和面试中的90%场景：

• 数组：最基础的线性结构，内存连续、随机访问快，是很多高级结构的“基石”，比如哈希表、堆的底层实现都离不开它。
• 链表：通过指针串联节点，内存不连续，插入删除灵活，适合频繁修改的场景，比如实现队列、栈，或处理动态数据。
• 栈：“后进先出”的特性，在表达式求值、括号匹配、函数调用栈等场景中必不可少。
• 队列：“先进先出”的特性，常用于任务调度、BFS遍历、缓冲机制等。
• 散列表（哈希表）：通过哈希函数快速映射键值对，平均O(1)的查找效率，是缓存、字典等功能的核心实现。
• 二叉树：层次分明的非线性结构，二叉搜索树、平衡二叉树（如AVL、红黑树）在排序、搜索中应用极广，也是理解更复杂树结构的基础。
• 堆：一种特殊的完全二叉树，大顶堆/小顶堆能快速获取最值，常用于优先队列、堆排序、Top K问题。
• 跳表：在链表基础上增加“索引层”，平衡了链表的灵活性和数组的查询效率，是Redis中有序集合的核心实现之一。
• 图：由顶点和边组成，适合描述多对多的关系，如社交网络、地图路径规划，DFS、BFS是图遍历的基础。
• Trie树（字典树）：专门用于字符串处理，