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极客时间专栏/geek/数据结构与算法之美/加餐：用户学习故事/用户故事 | Jerry银银：这一年我的脑海里只有算法.md

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+<audio id="audio" title="用户故事 | Jerry银银：这一年我的脑海里只有算法" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/c6/a3/c64486f3859df80dbb7c6158be04e0a3.mp3"></audio>
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+比尔·盖茨曾说过：“如果你自以为是一个很好的程序员，请去读读Donald E. Knuth的《计算机程序设计艺术》吧……要是你真把它读下来了，就毫无疑问可以给我递简历了。”虽然比尔·盖茨推荐的是《计算机程序设计艺术》这本书，但是本质却折射出了算法的重要性。
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+大家好，我是Jerry银银，购买过算法专栏的同学应该时不时会看到我的留言！目前我是一名Android应用开发工程师，主要从事移动互联网教育软件的研发，坐标上海。
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+## 我为何要学算法？
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+细细想来，从毕业到现在，7年多的时间，我的脑海里一直没有停止过思考这样一个问题：**技术人究竟能够走多远，技术人的路究竟该如何走下去**？相信很多技术人应该有同样的感受，因为技术的更新迭代实在是太快了，但是我心里明白：**我得为长远做打算，否则，就算换公司、换工作，可能本质也不会有什么改变**。
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+但是，我其实不太清楚自己到底应该往什么地方努力。于是，我翻阅了好多书籍，搜寻IT领域各种牛人的观点。多方比较之后，我终于决定，从基础开始，从计算机领域最基础、最重要的一门课开始。毫无疑问，这门课就是数据结构和算法。
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+## 我是如何遇见极客时间的？
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+既然找到了方向，那就开始吧。可是问题来了，从哪儿开始呢？大方向虽然有了，可是具体的实现细节还是得慢慢摸索。大学没怎么学，工作这么多年也没有刻意练习，起初我还真不知道从哪儿开始，只是买了本书，慢慢地啃，也找了一些简单的题目开始做。有过自学经历的同学，应该有同感吧？刚开始连单链表翻转这样简单的题都要折腾半天，真心觉得“痛苦”。
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+之前我在极客时间上订阅过“Java核心技术36讲”，体会到了专栏和书本的不同。极客时间的专栏作者都是有着丰富的一线开发经验，能很好地把知识和实战结合在一起的大牛。这些课听起来非常爽。估计你应该经常跟我一样感叹：“哦！原来这些知识还可以这么使用！”当时我就在想，极客时间啥时候有一门算法课就好了。
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+说来真是巧，没多久，极客时间就推出了“数据结构与算法之美”。我试读了《为什么要学习数据结构和算法》和《数组：为什么很多编程语言中数组都从0开始编号？》这两篇之后，立即购买了。
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+到现在，专栏学完了，但是我依然记得，王争老师在《为什么要学习数据结构和算法》这篇文章里面提到的三句话，因为这每一句话都刺痛了我的小心脏！
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+<p>第一句：业务开发工程师，你真的愿意做一辈子CRUD Boy吗？<br>
+第二句：基础架构研发工程师，写出达到开源水平的框架才是你的目标！<br>
+第三句：对编程还有追求？不想被行业淘汰？那就不要只会写凑合能用的代码！</p>
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+## 我每天是怎么学专栏的？
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+于是，每天早上醒来，我的第一件事就是听专栏！专栏在每周的一、三、五更新，每周的这三天早上，我会听更新的文章。其它时间，我就听老的文章，当作复习。
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+听的过程，我一般会分这么几种情况。
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+**第一种情况，更新的内容是我之前就已经学过的，基本已经掌握了的**。这种情况下，听起来相对轻松点，基本上听一遍就够了。起床之后，再做一下老师给的思考题。这种情况在专栏的基础部分出现得比较多，像数组、链表、栈、队列、哈希表这些章节，我基本上都是这么过来的。
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+**第二种情况，更新的内容是我学过的，但是还不太精通的**。这种情况下，王争老师讲的内容都会将我的认知往前“推进”一步。顺利的话，我会在上班之前就搞懂今天更新的内容。这种情况是曾经没有接触过的内容，但是整体来说不难的理解的，比如跳表、递归等。
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+**还有一种情况，就是听一遍不够，听完再看一遍也不行，上午上班之前也搞不定的**。不过，我也不会急躁。我心里知道，我可能需要换换脑子，说不定，在上午工作期间，灵感会突然冒出来。这种情况一般出现在红黑树、字符串查找算法、动态规划这些章节。
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+到了中午休息时间，我会一个人在公司楼下转一圈，同样，还是听专栏、看专栏。
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+如果今天的文章，早上已经搞定了，我会重新看下其他同学的留言，看看其他同学是如何思考文章的课后思考题的，还有就是，我会看看其他同学学习过程中，会有哪些疑问，这些疑问自己曾经是否遇到过，现在是否已经完全解决了。
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+如果今天的文章，早上没有彻底搞懂，这种情况下，我会极力利用中午的时间去思考。
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+晚上的时间通常无法确定，我有时候会加班到很晚，回到家，再去啃算法，效率也不高。所以，我一般会在晚上“看”算法。为什么我会用双引号呢？是因为我真得只是“看”，目的就是加深印象。
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+以上基本是我工作日学专栏的“套路”。
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+等到了周末或者其它节假日，就是“打攻坚战”的时候了。估计很多上班族和我一样，只有周末才有大量集中思考的时间。这时候，我一般会通过做题来反向推动自己的算法学习。
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+像红黑树、Trie树、递归、动态规划这些内容，我都是在周末和节假日搞懂的。虽然到现在对其中一些知识还不能达到游刃有余的地步，但是对一般的问题，大体上我都知道该如何抽象、如何拆解了。
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+<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/0c/72/0c441ee9376e974f5112eab4dd7b2672.jpg" alt="">
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+<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/ef/27/ef0c2d2cbde571905fde6ebf72913a27.jpg" alt="">
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+## 通过学习专栏，我有什么不一样的收获？
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+**首先，专栏学习拓宽了我的知识面。**例如，很多书本不讲的跳表，王争老师用了一篇文章来讲解。犹记得当我看完跳表时，心想，这么简单、易懂、高效的数据结构，为什么很多书籍都没有呢？这个专栏真的买值了！
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+**其次，专栏的理论和实践结合很强。**书籍是通用性很强的教材，一般很少会涉及软件系统是如何使用具体的数据结构和算法的。在专栏中，老师把对应的知识和实践相互结合，听起来特别过瘾！比如堆这种数据结构，理解起来不难，但是要用好它，还得下点功夫，经过老师一讲解，搭配音频，我的理解也变得更加深入了。
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+**最后，专栏留言这个功能真的太好了，为自学带来了诸多便利，也让我获得了很多正向反馈。**很多时候，经过相当长的一段时间思考，还是不能打通任督二脉，其实后来回想，当时就差那一层窗户纸了。于是，我在文末留下了自己的疑问，结果王争老师轻描淡写一句话我就明白了。
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+留言功能还有个非常大的好处。如果你用心学习，用心思考，用心留言，你的留言很大概率会被同伴点赞，很多时候还能被置顶。这本身就是一种正向反馈，也会更加促进自己的学习动力。还有一种更爽的体验，突然有一天早上，我照例醒来听专栏，突然听到了自己的名字。这个专栏4万多人订阅，老师居然记得我！可见王争老师真的认真看了每一条留言。
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+最后，我总结下自己学这个专栏的收获。尽管很多，但是我想用三句话来概括。
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+第一，写代码的时候，我会很自然地从时间和空间角度去衡量代码的优劣，时间、空间意识被加强了很多。
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+第二，学习算法的过程，有很多的“痛苦”，也正是因为这些“痛苦”，我学到了很多知识以外的东西。
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+第三，过程可能比知识更重要。要从过程中体会成长和精进的乐趣，而知识是附加产品！
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+专栏虽然结束，但是学习并没有结束。同学们，我们开头见！
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极客时间专栏/geek/数据结构与算法之美/加餐：用户学习故事/用户故事 | zixuan：站在思维的高处，才有足够的视野和能力欣赏“美”.md

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+<audio id="audio" title="用户故事 | zixuan：站在思维的高处，才有足够的视野和能力欣赏“美”" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/50/e2/5004d60ded8e84f51807b425db15e5e2.mp3"></audio>
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+大家好，我是zixuan，在一家国内大型互联网公司做后端开发，坐标深圳，工作5年多了。今天和大家分享一下，我学习专栏的一些心得体会。
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+随着年龄的增长，我经历了不少业务、技术平台、中间件等多种环境和编程工具的迭代变更。与此同时，我越来越意识到，要做一名优秀的程序员，或者说，能够抵御年龄增长并且增值的程序员，有两样内功是必须持续积累的，那就是**软件工程经验方法**和**算法应用能力**。
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+通俗地讲，就是不论在什么系统或业务环境下、用什么编程工具，都能写出高质量、可维护、接口化代码的能力，以及分解并给出一个实际问题有效解决方案的能力。
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+## 我为什么会订阅这个专栏？
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+这也是为什么我在极客时间上看到王争老师的“数据结构与算法之美”的开篇词之后，果断地加入学习行列。同时，我也抱有以下两点期望。
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+第一，这个专栏是从工程应用，也就是解决实际问题的角度出发来讲算法的，原理和实践相辅相成，现学现用，并且重视思考过程。从我个人经验来看，这的确是比较科学的学习方法。我相信很多人和我一样，以前在学校里都学过算法，不过一旦不碰书了，又没有了应用场景后，很快就把学过的东西丢了，重新拾起来非常困难。
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+第二，从专栏的标题看出，王争老师试图带我们感受算法的“美”，那必将要先引导我们站在思维的高处，这样才有足够的视野和能力去欣赏这种“美”。我很好奇他会怎么做，也好奇我能否真正地改变以前的认知，切身地感受到“美”。
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+## 我是如何学习这个专栏的？
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+就这样，同时带着笃定和疑问，我上路了。经过几个月的认真学习，“数据结构与算法之美”成了我在极客时间打开次数最多，花费时间最多，完成度也最高的一门课。**尽管如此，我觉得今后我很可能还会再二刷、多刷<strong><strong>这门课**</strong>，把它作为一个深入学习的索引入口。</strong> 接下来，我就从几个方面，跟你分享下，这半年我学习这个专栏的一些感受和收获。
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+### 1.原理和实用并重：从实践中总结，应用到实践中去
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+学习的最终目的是为了解决实际问题，专栏里讲的很多方法甚至代码，都能够直接应用到大型项目中去，而不仅仅是简单的原理示例。
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+比如王争老师在讲散列表的时候，讲了实现一个工业级强度的散列表有哪些需要注意的点。基本上面面俱到，我在很多标准库里都找到了印证。再比如，老师讲的LRU Cache、Bloom Filter、范围索引上的二分查找等等，也基本和我之前阅读LevelDB源代码时，看到的实现细节如出一辙，无非是编程语言的差别。
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+所以，看这几部分的时候，我觉得十分惊喜，因为我经历过相关的实际应用场景。反过来，专栏这种原理和实用并重的风格，也能帮助我今后在阅读开源代码时提升效率、增进理解。
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+另外，我觉察到，文章的组织结构，应该也是老师试图传达给我们的“他自己的学习方法”：从开篇介绍一个经典的实际问题开始（需求），到一步步思考引导（分析），再到正式引出相关的数据结构和算法（有效解决方案），再将其应用于开篇问题的解决（实现、测试），最后提出一个课后思考题（泛化、抽象、交流、提升）。
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+这个形式其实和解决实际工程问题的过程非常类似。我想，大部分工程师就是在一个个这样的过程中不断积累和提升自己的，所以我觉得这个专栏，不论是内容还是形式真的都很赞。
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+<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/fa/70/fa96a398ed927b9e6c4dabcdb7bb1370.jpg" alt="">
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+### 2. 学习新知识的角度：体系、全面、严谨、精炼，可视化配图易于理解
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+“全面”并不是指所有细节面面俱到。事实上，由于算法这门学科本身庞大的体量，这类专栏一般只能看作一个丰富的综述目录，或者深入学习的入口。尽管如此，王争老师依然用简洁精炼的语言Cover到了几乎所有最主要的数据结构和算法，以及它们背后的本质思想、原理和应用场景，知识体系结构全面完整并自成一体。
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+我发现只要能紧跟老师的思路，把每一节的内容理解透彻，到了语言实现部分，往往变成了一种自然的总结描述，所以代码本身并不是重点，重点是背后的思路。
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+例如，KMP单模式串匹配和AC自动机多模式串匹配算法是我的知识盲区。以前读过几次KMP的代码，都没完全搞懂，于是就放弃了。至于AC自动机，惭愧地说，我压根儿就没怎么听说过。
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+但是，在专栏里，王争老师从BruteForce方法讲起，经过系统的优化思路铺垫，通俗的举例，再结合恰到好处的配图，最后给出精简的代码。我跟随着老师一路坚持下来，当我看到第二遍时突然就豁然开朗了。而当我真正理解了AC自动机的构建和工作原理之后，在某一瞬间，我的内心的确生出了一种美的感觉（或者更多的是“妙”吧？）。
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+AC自动机构建的代码，让我不自觉地想到“编织”这个词。之前还觉得凌乱的、四处喷洒的指针，在这里一下子变成了一张有意义的网，编织的过程和成品都体现出了算法的巧妙。这类联想无疑加深了我对这类算法的理解，也许这也意味着，我可以把它正式加入到自己的算法工具箱里了。
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+另外一个例子是动态规划。以前应用DP的时候，我常常比较盲目，不知道怎么确定状态的表示，甚至需要几维的状态都不清楚，可以说是在瞎猜碰运气。经过老师从原理到实例的系统讲解后，我现在明白，原来DP本质上就是在压缩重复子问题，状态的定义可以通过最直接的回溯搜索来启发确定。明白这些之后，动态规划也被我轻松拿下了。
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+### 3. 已有知识加深的角度：促进思考，连点成线
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+之前看目录的时候，我发现专栏里包含了不少我已经知道的知识。但真正学习了之后，我发现，以前头脑中的不少概念知识点，是相对独立存在的，基本上一个点就对应固定的那几个场景，而在专栏里，王争老师比较注重概念之间的相互关联。对于这些知识，经过王争老师的讲解，基本可以达到交叉强化理解，甚至温故知新的效果。
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+比如老师会问你，在链表上怎么做二分查找？哈希和链表为什么经常在一起出现？这些问题我之前很少会考虑到，但是当我看到的时候，却启发出很多新的要点和场景（比如SkipList、LRUCache）。
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+更重要的是，跟着专栏学习一段时间之后，我脑中原本的一些旧概念，也开始自发地建立起新的连接，连点成线，最后产生了一些我之前从未注意到的想法。
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+举个感触最深的例子。在跟随专栏做了大量递归状态跟进推演，以及递归树分析后，我现在深刻地认识到，递归这种编程技巧背后，其实是树和堆栈这两种看似关联不大的数据结构。为什么这么说呢？
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+堆栈和树在某个层面上，其实有着强烈的对应关系。我刚接触递归的时候，和大多数初学者一样，脑子很容易跟着机器执行的顺序往深里绕，就像Debug一个很深的函数调用链一样，每遇到一个函数就step into，也就是递归函数展开-&gt;下一层-&gt;递归函数展开-&gt;下一层-&gt;…，结果就是只有“递”，没有“归”，大脑连一次完整调用的一半都跑不完（或者跑完一次很辛苦），自然就会觉得无法分析。如下图，每个圈代表在某一层执行的递归函数，向下的箭头代表调用并进入下一层。
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+<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/24/d2/24358b72ff5db99b0dc837b0c81fb4d2.jpg" alt="">
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+随着我处理了越来越多的递归，我慢慢意识到，为什么人的思考一定要follow机器的执行呢？在递归函数体中，我完全可以不用每遇到递归调用都展开并进入下一层（step into），而是可以直接假定下一层调用能够正确返回，然后我该干嘛就继续干嘛（step over），这样的话，我只需要保证最深一层的逻辑，也就是递归的终止条件正确即可。
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+原因也很简单，不管在哪一层，都是在执行递归函数这同一份代码，不同的层只有一些状态数据不同而已，所以我只需要保证递归函数代码逻辑的正确性，就确保了运行时任意一层的结果正确性。像这样说服自己可以随时step over后，我的大脑终于有“递”也有“归”了，后续事务也就能够推动了。
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+最近在学习这门课程的过程中，我进一步认识到，其实上面两个理解递归的方式，分别对应递归树的深度遍历和广度遍历。尽管机器只能按照深度优先的方式执行递归代码，但人写递归代码的时候更适合用广度的思考方式。当我在实现一个递归函数的时候，其实就是在确定这棵树的整体形状：什么时候终止，什么条件下生出子树，也就是说我实际上是在编程实现一棵树。
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+那递归树和堆栈又有什么关系呢？递归树中从根节点到树中任意节点的路径，都对应着某个时刻的函数调用链组成的堆栈。递归越深的节点越靠近栈顶，也越早返回。因而我们可以说，递归的背后是一棵树，递归的执行过程，就是在这棵树上做深度遍历的过程，每次进入下一层（“递”）就是压栈，每次退出当前层（“归”）就是出栈。所有的入栈、出栈形成的脉络就组成了递归树的形态。递归树是静态逻辑背景，而当前活跃堆栈是当前动态运行前景。
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+<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/6f/92/6fece59ed3d40f4ba544ec84a12b8092.jpg" alt="">
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+这样理解之后，编写或阅读递归代码的时候，我真的能够站得更高，看得更全面，也更不容易掉入一些细节陷阱里去了。
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+说到这里，我想起之前在不同时间做过的两道题，一道是计算某个长度为n的入栈序列可以有多少种出栈序列，另一道是计算包含n个节点的二叉树有多少种形状。我惊讶地发现，这两个量竟然是相等的（其实就是卡特兰数）。当时我并不理解为什么栈和树会存在这种关联，现在通过类似递归树的思路我觉得我能够理解了，那就是每种二叉树形状的中序遍历都能够对应上一种出栈顺序。
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+类似这样“旧知识新理解”还有很多，尽管专栏里并没有直接提到，但是这都是我跟随专栏，坚持边学边思考，逐步感受和收获的。
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+## 总结
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+基于以上谈的几点收获和感受，我再总结下我认为比较有用的、学习这个专栏的方法。
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+**1.紧跟老师思路走，尽量理解每一句话、每一幅配图，亲手推演每一个例子。**
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+王争老师语言精炼。有些文字段落虽短，但背后的信息量却很大。为了方便我们理解，老师用了大量的例子和配图来讲解。即便是非常复杂、枯燥的理论知识，我们理解起来也不会太吃力。
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+当然有些地方确实有点儿难，这时我们可以退而求其次，“先保接口，再求实现”。例如，红黑树保持平衡的具体策略实现，我跟不下来，就暂时跳过去了，但是我只要知道，它是一种动态数据的高效平衡树，就不妨碍我先使用这个工具，之后再慢慢理解。
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+**2.在学的过程中回顾和刷新老知识点，并往工程实践上靠。学以致用是最高效的方法**。
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+**3.多思考，思考比结果重要；多交流，亲身感受和其他同学一起交流帮助很大。**
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+最后，感谢王争老师和极客时间，让我在这个专栏里有了不少新收获。祝王争老师事业蒸蒸日上，继续开创新品，也希望极客时间能够联合更多的大牛老师，开发出更多严谨又实用的精品课程！
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