良心推荐两个学习数据结构和算法的利器，让学习像呼吸一样轻松

数据结构和算法的重要性想必各位在江湖上早就有所耳闻。它对我们最直接的影响就是面试，一般来说，程序员一面都会涉及数据结构和算法知识，尤其是当前找工作比较难的情况下，各个公司会更加重视对候选人基本能力的考察。另外的影响是工作，以我为例，最开始在一家小公司做大数据的时候，由于数据量较大而计算资源不足，所以需要想尽各种办法优化软件的性能。最难解决的问题就是空间搜索效率，当时用了kd-tree这种数据结构，以及最短路径算法（SPFA）。当然大部分情况下像这种常见的算法调用现有的包即可，但有些时候需要结合业务做一些改进，这时候有扎实的基本功就显得尤为重要了。

正好最近关注到学习数据结构和算法的两个工具，特别好用。下面我就分别介绍下这两个工具，各位可以收藏一下，说不定以后能用到。

第一个工具是数据结构和算法可视化工具——Data Structure Visualizations。该工具由旧金山大学开发，地址：
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

它的作用是将数据结构和算法用可视化的方式展现出来，方便我们理解其中的原理。类似的工具还挺多的，我对比了四五个之后，觉得这个是最好的。内容丰富、容易操作、访问速度快且容易理解。虽然网站是英文的，但英文并不多，且都是些容易理解的术语。下面我就带大家体验简单体验一下该工具如何使用。首先，来看看该工具包含多少内容。

这只截取了部分，可以看到其中包含了各种树（二叉搜索树、红黑树、B树）、各种排序（归并排序、快速排序、堆排序）以及各种图算法（最短路径、最小生成树算法）。基本上涵盖了我们平时常见的数据结构和算法。

下面再来看看该工具是如何操作的

上图左边是我用工具建立的一颗红黑树，右边是一颗B+树。可以看到页面上没有过多的冗余信息，只是包含了插入、删除、打印相关的按钮以及选项，学习成本特别低。

其实从这里我们也能大概看出红黑树和B+树的一些区别，上图B+树中的元素比红黑树多，然而树的高度却比红黑树低。这一特点就决定了在数据库场景中，不可能用红黑树做索引，那会导致树高度非常高。这种可视化的方式体感很强。

上面介绍了可视化工具，下面再介绍一个数据结构和算法的代码库，地址：

https://github.com/TheAlgorithms/Python
https://github.com/TheAlgorithms/Javascript
https://github.com/TheAlgorithms/Java
https://github.com/TheAlgorithms/C

先来看看都包含什么内容

这里只是截取了部分内容，跟可视化工具一样，常见的数据结构和算法基本都包含。

最后，用二分查找的小例子，来将这两个工具结合起来。二分查找算法很简单，它是我出去找工作面试中出现频率最高的一道题。虽然简单但也别小看它，我做面试官的时候，仍然遇到有好多人写不出来。Python版算法库代码地址：

https://github.com/TheAlgorithms/Python/blob/master/searches/binary_search.py
我自己也实现了一下，代码如下：

二分查找过程如下：

这里既包含了查找过程，又包含了每一步查找对应的执行代码，非常方便学习。

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