“資料結構”是計算機學科各個專業的一門重要的專業基礎課程。很多人對於資料結構的應用，常見的資料結構和演算法沒有全面的認知和理解，本文為大家整理了一些實踐中最常用的演算法和機構，供大家參考：
在學習瞭解這些資料結構和演算法之前，引用一位前輩的話：
“我們不需要你能不參考任何資料，實現紅黑樹;我們需要的是你能在實踐當中，選擇恰當的資料結構完成程式開發;在必要的時候，能在已有的資料結構基礎上進行適當改進，滿足工程需要。但要做到這一點，你需要掌握基礎的演算法和資料結構，你需要理解並應用一些高階資料結構和演算法的思想。因此，在程式設計師這條道路上，你要想走得更遠，你需要活用各種資料結構，你需要吸收知名演算法的一些思想，而不是死記硬背演算法本身。”
那麼，工程實踐當中，最常用的演算法和資料結構有哪些?
以下是Google工程師Arjun Nayini在Quora給出的`答案，得到了絕大多數人的贊同。
最常用的演算法
1.圖搜尋演算法(BFS,DFS)
2.排序演算法
3.通用的動態規劃演算法
4.匹配演算法和網路流演算法
5.正則表示式和字串匹配演算法
最常用的資料結構
1樹結構特別重要
結構
結構
ks/Queues結構
s樹
其他一些相對比較常用的資料演算法還有：貪心演算法、Prim’s / Kruskal’s演算法、Dijkstra’s最短路徑演算法等等。
怎麼樣才能活用各種資料結構?
你能很清楚的知道什麼時候用hash表，什麼時候用堆或者紅黑色?在什麼應用場景下，能用紅黑色來代替hash表麼?要做到這些，你需要理解紅黑樹、堆、hash表各有什麼特性，彼此優缺點等，否則你不可能知道什麼時候該用什麼資料結構。
常言道：
程式=演算法+資料結構
程式≈資料結構
