1 算法与数据结构的本质是啥？
算法（algorithm）在维基百科的定义： A set of instructions, typically to solve a class of problems or perform a computation.（一组指示，通常用于解决一类问题或执行计算。）说白了算法只不过是所说的解决问题的步骤，它们本质上是一个解决方案，不管你有意识没意识，你或者在引用别人的算法或自己在写“算法”，你如果觉得自己没正规学啥算法，好像编程还可以，那要恭喜你，你的逻辑思维和解决问题的Common Sense 还不错。算法的差别常在于思考的深度，有效性和实践的检验。有些好的解决方法被固化下来给起名为啥算法，如二分查找，Quick Sort, 等。
数据结构（data structure）在维基百科的定义： A data organization, management, and storage format that enables efficient access and modification。（支持高效访问和修改的数据组织、管理和存储格式）说白了就是有序的数据安排，可以根据不同维度分类（原始/非原始，线性/非线性，静态/动态）数据结构就像算法制作食品配方的手。利用数据结构和算法的结合，可以大大提高程序的性能。
2算法与数据结构的重要性
看到这，你可能会说那编程不是就是用算法加上数据结构来解决问题，实现设计吗？一点没错。算法和数据结构是计算机科学的基础和本质。图灵奖得主，Pascal之父世界著名计算机科学家Niklaus Wirth 就说“Algorithms+Data Structures=Programs”业界领先高科技公司谷歌，微软，亚马逊，面书等在面试中都重点关注算法和数据结构，他们认为好的开发员的Identity就是算法和数据结构的纯熟掌握，灵活应用和创新产生，Linux 之父Linus Torvalds 也非常强调算法和数据结构的重要性，他认为这就是好坏程序员之间的差别。因为算法和数据结构是解决问题的模式，而雇主们最看重的正是解决问题的思路和能力（HackerRank 2018 软件调研结果）。
那我们不懂算法和数据结构或知之甚少可不可以还是好的开发员？不大可能。这就好像你去打仗，你的武器库里空空如也，想要盖房子，没有材料。没有算法和数据结构的知识积累就我们会成为无源之水和无本之木，眼光思路受限，甚至重复造轮子。
随着科技的进步，算法应用范围越来越广泛也越重要：
互联：Web 搜索、数据包路由、分布式文件共享。。。
生物学：人类基因组计划，蛋白质折叠。。
计算机：电路布局、文件系统、编译器。。。
计算机图形学：电影，视频游戏，虚拟现实。。。
安全：手机，电子商务，投票机。。。
多媒体：MP3，JPG，DivX，高清电视，人脸识别。。。
社交网络：建议，新闻源，广告。。。
物理：N 体模拟、粒子碰撞模拟。。。
好的算法跨行业被应用如 Dijkstra 算法在机器人导引，TCP路由，GPS导航等领域都有广泛应用。
算法的有效性，在时间复杂度和空间复杂度上可以有巨大差别，例如在一本词典中找一个词，你可以一页一页的找，你也可以按照索引去找，时间会有很大差异，像 常用的Big O分析 （假设1 GHz CPU，平均可在 1 纳秒内执行一条指令）所显示的差别：
这就是为啥盖茨认为编程最困难的部分是决定算法是什么，然后尽可能优化和简化它们，他的合作伙伴保罗.艾伦说盖茨热衷于寻求最有效的算法和不多写一行代码。这对微软的代码文化影响深远，例如微软的Paxos算法的实现只有7000+行C++代码，但几乎所有微软的核心云服务在主备倒换时都会用到，你可以看到好的算法和代码的重要性和影响力。
工程师对通用的算法和数据结构应该有深刻的理解，不是简单的生记硬背，因为好的算法和数据结构是有普遍性和不随时间改变，熟练掌握后我们可以举一反三，触类旁通。如果我们对算法和数据结构“见多”，它们常会激发我们的灵感和解决思路，使我们“识广”。
当我们把好的算法和数据结构灵活掌握和应用到我们的产品中，或创造出新的算法和数据结构，就会受到巨大的红利，使我们主导未来，更加有竞争力。最近看到无线的一个产品通过优化算法和数据结构使960万个令人触目惊心的For循环搜索次数减少到256个，近4万倍的差别：
所以我认为，产品中的不合适的算法和数据结构是一种核心坏味道，对于个人，我们每个工程师都要对算法和数据结构有深刻的理解，做到不断积累，见多识广，对代码的算法和数据结构不断优化，要做到这一点我们首先不能满足于搬砖文化，要成为有成长和开放心态，追求极致的工程师，这是另一个话题，以后再说。
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BY：HW-WH
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