爲什麼要學習數據結構與算法
使用合適的數據結構和算法進行優化程序，可以使得你的程序運行的更快，
並且佔用更少的資源，有益於開發大型程序
也就是說它會從時間複雜度和空間複雜度兩方面進行分析，時間複雜度關注的是效率，空間複雜度關注的是資源利用率。在特定的場景下用特定的數據結構和算法進行優質的開發，這樣可以從時間上和資源佔用量上都達到一個非常好的效果。“有益於大型程序的開發”，這句話什麼意思呢？以爲我們在進行比較複雜的程序中，我們會涉及到一個大的數據量比較複雜的處理邏輯，幾個例子：現在有1萬條數據，每處理一條數據需要經過10個鏈式函數(a掉b,b調c,c又可能調d)的調用，A同學開發出來一個程序，它每處理一條數據用時1毫秒，這是相當快了，在這種大頻度的調用下，只需要1毫秒，B同學開發了一套程序，需要兩毫秒去處理一條數據，那麼對比A和B兩個同學所研發的這套程序呢，其實沒有什麼太大的區別，1毫秒和2毫秒對我們來說都是眨眼之間轉瞬即逝的，但是我們來計算下數據量，我有1萬條數據，每處理一條B就比A慢了1毫秒，那麼1千條，那麼B就比A慢1秒中，1萬條就慢10秒鐘，1秒鐘對我們程序員來講都是相當少，但是我們可以看到每一條數據少1毫秒就會出現1萬條數據慢10秒的差距，對於一個用戶來講5秒以內是我們用戶等待的一個極限，超過5秒之後會給用戶一個好慢的印象，所以說可以有益於開發大型程序，它可以優化我們。每一個節點進行優化，每一個節點少一點點時間，在大數據的情況下，它就會少很多時間。
高級工程師和普通工程師區別就在於高級工程師他所開發的代碼，質量和效率都是要優於普通工程師的。普通工程師每天都用foreach for循環，高級工程師他會在合適的地方選擇合適的數據結構，而不是盲目的去選擇一個hashMap或者一個ArrayList。
Java 數據結構是什麼？
數據結構是對在計算機內存中的數據的一種安排。
包括數組，鏈表，棧內存，二叉樹，紅黑樹，哈希表等
瞭解數據結構和算法，可以秒殺水代碼，衝擊高薪職位。
| （初級）數據結構 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|
| 數組 | 插入快，如果知道下標，可以快速的存取 | 查找慢，刪除慢，大小固定 |
| 有序數組 | 比無序的數組查找快 | 刪除和插入慢，大小固定 |
| 棧 | 提供後進先出方式的存取 | 存取其它項很慢 |
| 鏈表 | 插入快，刪除快 | 查找慢 |
| 二叉樹 | 查找，插入，刪除快（前提是樹保持平衡） | 刪除算法複雜 |
| （高級）數據結構 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|
| 紅-黑樹 | 查找，插入，刪除快（樹總是平衡的） | 算法複雜 |
| 2-3-4樹 | 查找，插入，刪除快（樹總是平衡的） | 算法複雜 |
| 哈希表 | 如果關鍵字已知則存取極快。插入快 | 刪除慢，如果不知道關鍵字則存取很慢，對存儲空間使用不充分 |
| 堆 | 插入刪除快，對大數據項的存取很快 | 對其它數據項存取慢 |
| 圖 | 對現實世界模擬 | 有些算法慢且複雜 |
大O表示法表示算法性能
概念：
大O表示法的實質並不是對運行時間給出實際的值，而是爲了表達運行時間是如何受數據項個數所影響的。
O的含義：
大寫字符O，可以認爲其含義是“order of ”（大約是）。
那爲什麼沒有精確的值呢？我們看下面這張圖
1.我們倒着看，先看O[n!] （n的階乘，123…n），這是最慢最慢的一個時間複雜度，看橫軸elements(數據量）隨着增加，它的運行時間幾乎成直線向上攀升，也就是說會數據量增加會越來越慢，處理一個數據要1秒，處理5個數據就要1234*5=120秒，這種算法對我們來說極爲不可取。
2. 再看倒數第二的O[2^n] (2的n次方），其實比n的階乘好不了多少，比如說處理一條數據用2秒，處理5條數據就是2^5 =32秒，這時間上升速度也是相當快的。
3.我們看看O[n^2] (n的平方),就是圖中第三條數據，它就相對平緩的增長，也就是說處理一條數據需要1秒的話，處理10條數據我需要100秒，這就是它的大概的計算方式，當然是order of 大約的
4.我們看看O[nlogn]，第四條線，它的增長相對更加平穩一些，如果我們處理一條數據的話，是n的log1，如果處理100條數據是100log100，這樣的話在數學的函數表示上，它的增長會稍慢些，也就說是我們大O表示法其實是隨着這個個數所影響的這個時間。
5.我們來看下更好些的O(n)，也就是說100條數據用100秒，1000條數據用1000秒，10000條數據用10000秒，這個是比N倍的logn更好一級別的，是成橫軸縱軸是1對1的比例上升
6.O[logn]它比nlogn少一個n，這更好一些，更加平緩。
7. O[1]，我們說大O表示法是時間被數據項個數所影響的，那麼O[1]是什麼意思？也就是說不管是1千條，1萬條，甚至是1億條都不會影響我們的處理效率，它的時間複雜度一直是維持在1這一塊，也就是非常的快，你有多少條數據，我都沒有問題，都不會影響我的處理速度。目前來說，O[1]是最快的時間複雜度算法。棧和隊列都可以達到O[1]，不管有多少數據，只要它存的下，我就可以用O[1]的速度把它取出來，以最快的速度把它取出來。
