大家好，我是小吳。
最近在公衆號發佈了不少圖解 LeetCode 的文章，一些同學在後臺打卡，甚是感動，以後也會每天都發布一篇，希望能幫助大家更好的刷題，通過算法面試，進入心儀的大廠。
談到刷題，還是有一些小技巧的：
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1、按算法分類來選題，這種做法可以極大的提高刷題的速度，而且能帶來更好的效果
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2、刷題的過程中先看懂題目、再分析推導解法、最後轉換爲代碼
當然，這些技巧的前提是你得掌握了基礎的數據結構和算法。
很多人學數據結構和算法要麼是拿起《算法 4》來啃，結果倒在第二章，要麼在網上找一些零散的博客看，導致無法建立一個完整的系統框架，過段時間都忘了，懷疑自己智商不夠。
事實上，算法不是純粹拼智商的，它是可以通過科學合理的方式訓練出來的能力，刷題蠻幹是不行的，需要遵循科學的方法，算法訓練是個系統工程，得循序漸進着來，過於急功近利，反而會因做不出題而產生挫敗感，帶來反作用。
這兩年來，每次有讀者問我學數據結構和算法有什麼好的圖文課程，我都會推薦王爭的《數據結構與算法之美》，毫不誇張的說，這是市面上最實用又全面的算法教程，口碑特別好（10W+的訂閱量與評論區的大量好評），目前已經安利了 600 人去看，看完後基本上反饋告訴我不害怕刷題了。
運營小姐姐告訴我過幾天要漲價了，所以想趁着還有優惠，再次推薦給小夥伴們👇
如果你在準備春招，建議把這個專欄刷一遍，這樣數據結構基本沒啥問題了，然後再按算法分類進行系統的刷題，那麼在算法面試環節和麪試官談笑風生不成問題，聊一聊如何根據年齡給 100 萬用戶數據排序、如何快速定位 IP 對應的省份地址、如何防止數據庫中的用戶信息唄脫庫。
再和大家聊一聊數據結構與算法在平時工作中的作用，畢竟很多人不想學就是不知道學它有啥用，業務工作中貌似又用不到。
舉個例子，在工作過程中，我們多多少少都接觸過 OAuth2 ，在使用 OAuth2 授權的時候，通常應用會彈出一個類似這樣的信息：
獲取用戶基本信息接口
獲取用戶列表接口
用戶分組管理接口
思考一下，如果讓你設計數據庫，應該怎麼設計信息存儲權限？
如果你不會數據結構的話，肯定是 if/else 組合各種 API 寫一堆臃腫的代碼。
而如果你熟練掌握了各種數據結構的特點的話，那自然而然想到使用 bitmap 來存儲權限。
我們把權限劃分成最小粒度之後，每一個 bit 都它的含義， 例如我們把權限劃分爲以下幾種：
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獲取你的頭像、性別、暱稱等基本用戶信息 -
以你的身份發佈微博 -
獲取你的好友列表 -
獲取你的朋友圈信息
每勾選一個選項，就代表着這個權限被授權，爲了保證可擴展性，我們使用一個 uint64 來保存這些 bit ，也就是說，我們一共可以劃分 64 種細分權限，然後對這些權限進行組合。
例如，第一個 bit 如果設置了，那麼就代表可以獲取你的暱稱、頭像、地區、性別等基本用戶信息， 第二個 bit 如果設置了，就可以用你的身份髮狀態。
數據結構的實際作用還有挺多，感興趣的可以搜索以下知識點：
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二叉樹搜索用於中斷處理、登記緩存查找等 哈希表，用於實現索引節點、文件系統完整性檢查等 -
紅黑樹用於調度、虛擬內存管理、跟蹤文件描述符和目錄條目等 -
Radix樹，用於內存管理、NFS相關查找和網絡相關的功能
上面這些例子是關於數據結構的，我再舉一個算法的例子，同樣的也來思考一個問題：計算機的緩存容量無論再大，緩存滿了還是要刪除一些內容，給新內容騰位置。
刪除哪些內容呢？
我們肯定希望刪掉哪些沒什麼用的緩存，而把有用的數據繼續留在緩存裏，方便之後繼續使用。
那麼，什麼樣的數據，我們判定爲「有用的」的數據呢？
這個時候採取的策略就是 LRU 緩存淘汰算法。
LRU 的全稱是 Least Recently Used，也就是說我們認爲最近使用過的數據應該是是「有用的」，很久都沒用過的數據應該是無用的，內存滿了就優先刪那些很久沒用過的數據。
是不是感覺這些問題很細節？
很多時候判斷程序員是不是編程高手，往往就是看這些細節：你用的算法是不是夠優化，數據存取的效率是不是夠高，內存是不是夠節省等等。
如果你還不懂數據結構和算法，或者沒有系統的學習過，那肯定說不過去了，趕緊來補一補吧！
另外，小爭哥說算法易學難精，貴在堅持，所以發起了「算法刷題打卡」活動，通過刻意練習提升自己，專欄讀者都可以免費加入。
第一期預計 500 人，現在僅剩 200 多個坑位了，在這個羣裏有各個領域優秀的程序員，大家一起討論乾貨，交流技術，互相監督，學習成長。小爭哥也會進羣，帶着大家一起刷題。
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本文分享自微信公衆號 - 五分鐘學算法（CXYxiaowu）。
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