機器學習需要學習數據結構嗎？

很多沒有找工作的同學經常會有這樣的疑問，總是聽人說數據結構重要，但是除了感覺它之外也沒其他感覺啊？很多工作的同學在介紹經驗的時候都會告訴你，數據結構很重要，都後悔自己沒好好學！其實這也側面說明了一個問題，就是學校和社會的差別！今天了我們就來談談學習數據結構的重要性！

首先說說基本的定義：程序=演算法+數據結構。這個定義大家都不陌生，從這個定義可以看出，如果你想寫一個好的程序，沒有數據結構做支撐是不可能的。

然後我們打個比方：數據結構和演算法，就好比兵法，懂排兵布陣的將軍，要比不懂的要更能把控戰爭的贏面。換句話說就是你如果不懂數據結構，你可能就只能做個小卒了！

最後我用自己的不夠成熟的經歷來談談這個問題。

我相信大多數程序員和我一樣，剛開始學習編程的時候，肯定都是這麼個過程，從C語言開始，看著26個字母組成的一行行數據，不知道會發生什麼，當看著程序運行之後冒出的結果就會感到興奮，進而對代碼產生興趣。但是在以後的學習的路程中總會沿著這樣一條路走，總是沉迷於可視化的程序，什麼意思呢就是說只有寫的程序運行處窗口或者做出一個APP之後才會歡喜鼓舞，然而對於構建出這些程序的底層代碼卻不慎了解。終於有一天你歡欣鼓舞的去找工作的時候，第一盆被潑的冷水就是，你所說的我們都知道，你所做的人家早就不用了，而你又講不出個所以然，這樣對你的印象就會大打折扣，你所謂的「牛」在別人眼裡只不過是低級的部分而已。一場面試（即使是無關緊要的），會檢驗出你的水平，也會告訴你你該去學什麼。當然，面試之後你就會感覺到要學的不止數據結構還有其他，但是每一場面試都會告訴你數據結構很重要，那麼到底有多重要呢？

我們都知道，九層之台起於壘土，可以這麼說數據結構就是你將來編程的基礎，學數據結構不止是學那點只是，更重要的是學一種思想！何為思想呢？簡單說就是你思考問題的過程，給你一個編程題，你不會再用n重循環去解決問題，而是用合適的數據結構去解決問題。下面是一段知乎上的一段話

個人認為數據結構是編程最重要的基本功沒有之一！

學了順序表和鏈表，你就知道，在查詢操作更多的程序中，你應該用順序表；而修改操作更多的程序中，你要使用鏈表；而單向鏈表不方便怎麼辦，每次都從頭到尾好麻煩啊，怎麼辦？你這時就會想到雙向鏈表or循環鏈表。

學了棧之後，你就知道，很多涉及后入先出的問題，例如函數遞歸就是個棧模型、Android的屏幕跳轉就用到棧，很多類似的東西，你就會第一時間想到：我會用這東西來去寫演算法實現這個功能。

學了隊列之後，你就知道，對於先入先出要排隊的問題，你就要用到隊列，例如多個網路下載任務，我該怎麼去調度它們去獲得網路資源呢？再例如操作系統的進程（or線程）調度，我該怎麼去分配資源（像CPU）給多個任務呢？肯定不能全部一起擁有的，資源只有一個，那就要排隊！那麼怎麼排隊呢？用普通的隊列？但是對於那些優先順序高的線程怎麼辦？那也太共產主義了吧，這時，你就會想到了優先隊列，優先隊列怎麼實現？用堆，然後你就有疑問了，堆是啥玩意？自己查吧，敲累了。

總之好好學數據結構就對了。我覺得數據結構就相當於：我塞牙了，那麼就要用到牙籤這「數據結構」，當然你用指甲也行，只不過「性能」沒那麼好；我要擰螺母，肯定用扳手這個「數據結構」，當然你用鉗子也行，只不過也沒那麼好用。學習數據結構，就是為了了解以後在IT行業里搬磚需要用到什麼工具，這些工具有什麼利弊，應用於什麼場景。以後用的過程中，你會發現這些基礎的「工具」也存在著一些缺陷，你不滿足於此工具，此時，你就開始自己在這些數據結構的基礎上加以改造，這就叫做自定義數據結構。而且，你以後還會造出很多其他應用於實際場景的數據結構。。你用這些數據結構去造輪子，不知不覺，你成了又一個輪子哥。

現在都在講大數據，你可曾想過這麼大的數據如果不讓你用Hadoop、Spark等框架你會怎麼去做，我會告訴你這裡邊就有數據結構可用？當你遇到性能問題的時候，當你的程序遇到瓶頸之後你會想到數據結構，他會告訴你這些問題的。

其實總是說很多，你可能不會懂，當你學習一段時間之後你或許會有感觸的！

謝謝閱讀，這僅僅代表我的個人觀點，歡迎留言！