学习数据结构的好处有哪些？

通过前面的学习我们知道，数据结构并不是一门具体的编程语言，它教会我们的是一种思维方式，即如何以更优的方式存储数据。或者正是由于这个原因，很多读者感觉数据结构虚无缥缈，无法触及，不如学习 Python、Java 等这些编程语言可以随学随用、掷地有声，久而久之觉得学习数据结构没用。

那么，数据结构真的无用吗？当然不是。作为计算机专业最重要的必修学科之一，计算机专业考研的必考知识，以及众多 IT 公司笔、面试的侧重考点，仅仅这些光环，就足以说明学习数据结构的重要性。

毋庸置疑，数据结构不仅有用，更应该是每个程序员必须掌握的基本功。

提升程序员的逻辑思维

首先，通过学习数据结构，可以大大拓宽我们的思维模式。掌握了数据结构与算法，我们看待问题的深度、解决问题的角度会大有不同，对于个人逻辑思维的提升，也是质的飞跃。

具体来讲，对于同一个问题，数据结构往往会教给我们不只一种解决思路。举个例子，假设我们需要从众多数据中查找出符合要求的元素，多数人就只能借助数组这种简单的存储结构来实现，而通过学习数据结构我们会知道，解决此类问题既可以通过构建二叉排序树、平衡二叉树、甚至红黑树、B+/B- 树来解决，还可以借助哈希表解决。

再举一个例子，几乎所有的编程语言中都提供有数组这种存储结构，但如果没学过数据结构，就绝不会想到，数组还能以链表的形式使用（也就是静态链表，后续章节会做详细讲解）。

事实上，数据结构也有众多编程语言无法比肩的优势。无论是 Java、Python、C++、PHP 还是其他编程语言，无时无刻不在更新迭代，而数据结构却永远不会过时，其包含的存储数据的思想，已经近乎将所有可能的情况都囊括其中，能解决 99% 的实际场景中有关数据存储的问题。

能力高低的分水岭

有很多读者（其中不乏在职的程序员）都会问一个问题，即为什么很多 IT 公司都特别注重对数据结构的考察？读者大可以这样认为：数据结构是众多 IT 公司评判面试人员能力高低的重要工具。

同任何一门编程语言相比，数据结构确实是晦涩难懂的。举个简单的例子，众多学习数据结构的读者中，可能很多人都能快速学会链表、哈希表、二叉树，还能熟练运用大部分的查找算法和排序算法，但能玩转路径规划、字符串匹配、动态规则等复杂问题的人，却凤毛麟角。

因此，要想学好数据结构，不仅要求学员具备良好的编程基础，还必须具有较强的逻辑分析能力和理解能力，甚至还需要具有一定的空间想象能力，可以这么说，能玩转数据结构的人，其综合实力往往都不差。很多大的互联网公司，更看重的往往不是你精通多少种编程语言，而是综合能力，更确切地说是解决问题的能力。

有些读者可能会问，类似 C++ 可以使用 STL 标准库，Python 代码可以使用 Collections 模块等，很多编程语言都可以使用相应的集成数据结构的框架或者模块，直接拿来用不就可以了吗？

事实上，很多在职程序员在开发过程中，都会套用现有的一些集成数据结构的模块或者框架。要知道，适当的使用是可取的，但不能完全依赖，否则知其然而不知其所以然，即便完成再多的项目，也无非是他人代码的搬运工，个人能力很快会进入瓶颈期，再无提升的空间。

程序性能好坏的评判标准

对于如何评判一个人编程能力的强弱，不同的人有不同的标准，或许是看中他编写代码的可读性，扩展性、是否健壮等等。

我认为，代码执行性能的好坏无疑能成为众多评判标准中的一个。而想编写出性能高的代码，前提是必须知道如何评判代码的性能，这就不得不使用数据结构中评判代码执行性能的时间复杂性和空间复杂度。

对于某些在职的程序员来说，如果觉得数据结构无用，更多可能是因为你接触的都是一些用户量很少、需要处理的数据量也很少的小项目，实际开发中更注重实现具体的功能，产品的性能要求并非那么苛刻。反之，如果你身处像 BAT 这样的大公司，所开发产品的用户量往往是千万级别甚至亿级别，需要处理的数据量也往往是 TB 甚至 PB 级别，这时产品的性能将是首要考虑的因素，而数据结构和算法的意义将会彻底凸显出来。

别忘了，数据结构也是很多大 IT 公司选拔人才的重要标准。

总结

和学习某一门编程语言不同，随学即用，常常会带给你学习的快感。有些知识并非学习了就能立竿见影，但学懂它会让你有整体的提升，数据结构就是这样的知识。