一、数据结构和算法
我们先看几个经典的算法题，比如：字符串匹配问题
1、需求1
有一个字符串 str1= ""Hello World LeaderCode? Hello Spark Hadoop Kafka Flume Zookeeper Chickhouse Hive Hbase""，和一个子串 str2="Hello World LeaderCode"
功能：现在要判断 str1 是否含有 str2, 如果存在，就返回第一次出现的位置, 如果没有，则返回-1
要求：要求用最快的速度来完成匹配
你的思路是什么？
采用KMP算法。采用这个算法主要是建议一个部分匹配表，通过这个部分匹配表的搜索词来匹配，来提高算法的匹配效率
2、需求2
汉诺塔游戏, 请完成汉诺塔游戏的代码。
要求：
- 将A塔的所有圆盘移动到C塔
- 小圆盘上不能放大圆盘
- 在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘
?你的思路是什么？
使用到分治算法
3、需求3
八皇后问题，是一个古老而著名的问题，是回溯算法的典型案例。该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出：在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即：任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法
你的思路是什么？
使用到回溯算法
高斯认为有76种方案。1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解，后来有人用图论的方法解出92种结果。计算机发明后，有多种计算机语言可以解决此问题
链接：?http://www.7k7k.com/swf/49842.htm
4、需求4
马踏棋盘算法也被称为骑士周游问题，将马随机放在国际象棋的8×8棋盘Board[0～7][0～7]的某个方格中，马按走棋规则(马走日字)进行移动。要求每个方格只进入一次，走遍棋盘上全部64个方格
游戏演示: http://www.4399.com/flash/146267_2.htm
二、数据结构和算法的重要性
- 算法是程序的灵魂，优秀的程序可以在海量数据计算时，依然保持高速计算
- 一般来讲 程序会使用了内存计算框架(比如Spark)和缓存技术(比如Redis等)来优化程序,再深入的思考一下，这些计算框架和缓存技术， 它的核心功能是哪个部分呢？
- 拿实际工作经历来说, 在Unix下开发服务器程序，功能是要支持上千万人同时在线， 在上线前，做内测，一切OK,可上线后，服务器就支撑不住了, 公司的CTO对代码进行优化，再次上线，坚如磐石。你就能感受到程序是有灵魂的，就是算法。
- 目前程序员面试的门槛越来越高，很多一线IT公司(大厂)，都会有数据结构和算法面试题
- 如果你不想永远都是代码工人,那就花时间来研究下数据结构和算法
1、数据结构和算法的介绍
- 数据data结构(structure)是一门研究组织数据方式的学科，有了编程语言也就有了数据结构.学好数据结构可以编写出更加漂亮,更加有效率的代码
- 要学习好数据结构就要多多考虑如何将生活中遇到的问题,用程序去实现解决
- 程序 = 数据结构 + 算法
- 数据结构是算法的基础, 换言之，想要学好算法，需要把数据结构学到位
2、线性结构
（1）线性结构作为常用的数据结构，其特点：数据元素之间存在一对一的线性关系
（2）线性有两种不同的存储数据结构，即顺序存储的数据结构（数组）和链表存储的数据结构（链表）
- 顺序存储的线性表称为顺序表
- 顺序表中的存储元素是连续的
3、非线性结构
非线性结构包括：二位数组、多维数组、广义表、树结构、图结构