1樓：leader暗靈
先學好語言，這是學習的基礎。
有些演算法書上在學習語言部分會有一點演算法包含在內，比如遞迴。
要學演算法，先練好遞迴，這會對你深入學習其他演算法有很大的幫助。
樹形結構是資料結構中較難的部分，也是資料結構的基礎，主要靠練。
還有就是，不要總是學習理論，合上書本認真地把演算法用**和實現是最重要的。
不要背**，沒用的，注重理解。
剛開始會有些不習慣，學得多了就好了。
內容出自
2樓：匿名使用者
不管是哪門課程的學習，都需要有預習並且最好要有些基礎；針對個別課程，甚至需要有基礎，就像學習讀課文至少需要會拼音便於認字一樣，學習資料結構與演算法，需要你必須掌握至少一門物件導向的程式語言。
個人認為吧，程式設計的學習，甚至很多學習，都需要有實際的練習，要不然很容易出現「開啟書瞭然、關上書茫然、實際運用不知所以然」的狀況。
另外，現在市場上的課**的稂莠不齊，據我瞭解到的情況，很多注重口碑的線下培訓機構在招生的時候也會提高門檻，比如要求是大學學歷、大學相關學歷方可報名，而線上培訓，尤其是進階培訓，也會提出寫明「建議學習人群」，比如像下圖一樣在課程介紹裡面寫明。
當然，這並不是說沒有基礎的就不能夠學習。
只是要想獲得更好的學習效果，有一定的基礎加上後來的努力更容易實現；如果是基礎薄弱，就需要後天付出的更多，畢竟別人基礎相對穩固的，也是因為前期的積累的。
剛好說到課程上，尤其補充一條就是，選擇機構和老師很重要。
如果你已經選定了課程，那就好好聽課，不要朝三暮四，畢竟「師傅請進門，修行在個人」，如果學習之後沒有太大效果就考慮換老師或是後悔選了某個機構，或許應該先看看是否認真的在學習、在練習、在思考。有學習群，就和裡面的同學多做課程內容方面的交流，相互促進。
如果還在選擇機構和老師，千萬找靠譜的、口碑較好的，儘管現在有很多廣告混淆視聽，但是在各大平臺做篩選甄別的時候，還是可以有些方式可供參考。
首先，看學員的評價，一般這樣的評價、尤其是付費課程的評價，不太容易像某寶的評價那樣是刷出來的，因為刷評價的成本太高了，尤其是評價數量很多的時候；
另外，看機構學習人數、老師簡介，很多課程老師的名字，包括授課老師簡介裡面，寫的「楊老師、張老師、lili老師」等，除非是大家都熟知的稱呼，比如「五分鐘商學院」的潤總（劉潤老師），「戀上資料結構與演算法第一季」的mj（李明傑），這些就是業內人士知道的暱稱，否則，一般來說，連姓名都沒法公佈的，還是需要慎重一下；
也可以問問其他同學，有沒有較好的推薦，或是網上看看、問問，當然，相比網上的，可能問周圍同學或是業內群裡的小夥伴，會好一些，其中資訊的可用性需要自行判斷；
最後，也要看課程目錄和簡介等資訊，尤其是付費課，如果遇到糟糕的課程，說真的，誰不心疼自己或是家裡人辛苦賺的錢呢。看目錄上有沒有或是有多少是自己需要的內容，有的課，明明一節就講完，偏偏分很多個小節，看起來便宜，其實很坑。
資料結構該怎麼學好啊，很難得樣子
3樓：燮銀姑
資料結構是計算機儲存、組織資料的方式。資料結構是指相互之間存在一種或多種特定關係的資料元素的集合。通常情況下，精心選擇的資料結構可以帶來更高的執行或者儲存效率。
資料結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。
理解一個演算法並不僅僅是能把一個演算法表面上的東西記住，然後再默寫下來而已。真正的理解是理解演算法的思想，為什麼要這麼做，有什麼好處，與別的解決一個問題的演算法相比，優劣在哪？以及處理問題的時候，能用這個思想方法來解決不同的問題，絕不僅限於演算法本身，演算法只是表象，思想才是實質
怎么學好資料結構C語言版，怎麼學好資料結構C語言版
其實學資料結構不用上機，但是你要自己寫 各種結構的定義，內部操作的函式實現。另外就是理解為主，明白怎麼回事了記東西才容易，而且效率比較高。另外就是做些小的練習題，畢竟再難的題也是小問題的疊加而已，所有小問題掌握了，大的問題拆開就是小問題，所以難的問題你也就會解決了3q 自學是成為高手的唯一出路 借多...
如何學習資料結構，資料結構該怎麼學啊？
資料結構從文字上面來看，為資料和結構兩部分。這樣就很容易聯絡到數專據結構的本質是屬一種對於資料結構花的知識。補充一個知識點，資料結構本質和離散數學有很密切的關係。離散數學是處理的是離散 非連續的 的資料，站在資料結構的觀點上來看，也可以理解是一種非連續資料的結構。資料結構該怎麼學啊？資料結構學好並不...
C 資料結構與演算法，不一樣的fibonacc（斐波那契）數列
a,b定下來之後，f n 其實只和f n 1 和f n 2 相關了，而這裡又對2013取模，那麼f n 的範圍為0 2012,而f n 1 和f n 2 的組合有2013 2013種，比如123,234,那麼只需要找到這樣的迴圈節即可，比如f n 最終為 34,35,65,78,45,34,35 之...