开发者学堂课程【Go 语言核心编程 - 数据结构和算法：数据结构和算法的基本介绍（二)】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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数据结构和算法的基本介绍（二)
二、数据结构和算法的关系
(1）什么是算法
算法首先是程序的灵魂。什么叫算法？
举个例子，比如将来做 go web 方面的开发，那么都知道 go Web 开发一定要解决几个大的问题，就是一个高并发、海量吞吐，这些问题看 web 服务器， Web 服务器现在最厉害的是 NGKS ，就是比较厉害，写的比较坚如磐石，那么可能会说网站使用服务器集群、数据库读写分离和缓存技术，比如 readys 就可以跑得很快，就可以支撑大并发、高高并发和大流量，用的这些东西肯定是可以的，但是要深入的再问一句，这些优化技术又是怎么搞出来的？它的底层是什么？
最底层的还是算法，就是它之所以去做一个集群、做一个读写分离、做了一个缓存，它依靠算法，最简单例子读写分离，核心是什么？
当是 select 语句时，就去认为是读，当是其他操作，就认为是写这一个东西，就有很多算法在里面，难道仅仅靠一个 select 的一个关键词来判断吗？
肯定有些优化的东西，；再比如集群，集群完了之后，同时跑了16个或者32个后台，跑了那么多服务器，那么用什么样的算法，让各个服务器能够充分发挥它的最大效率，而且保证没问题，；再比如有些服务器，它为了防止死机，它一般都会有一个备用服务器，发现有一个服务器宕机了，它立马就冲上去了。
这些东西肯定要用网络，它同时还有算法，比如张三有一堆好友，那么这些对好友，它的状态，是每隔五分钟要把所有的好友全部放上去，问服务器要，不过不是一起要，他是分波要的，它怎么分波？
它先每次发十个过去，发十个过去过后，若果发现这十个几次都没有它，它应该是这样的，刚开始它要的人很多，比如现在有100个好友，可能第一次把100个全部发给你，突然他妻子就回国了，回国时它肯定用一个标识来标志它状态到了第二次，发现其中有些状态是稳定的，就要把这100个里面比较稳的塞出去，下次不要了，过后，再去要一个经常变化的人，等到有一段时间还得算一下，以前没有要的东西，用一个算法再把它提出来，里面有很复杂的东西，而且要的时候不是每次都像顶级服务器中间做一个缓存，而是它自己有。比如客户端做一个缓存的时候，这个地方每隔一天时间自动去客户端，去定时的要下服务器数据，所以它里面有很多算法在里边。
(2）算法结构
为什么不同的人写出来的代码，从功能上看是一样的，但是从效率上却有天壤之别，这句话只有去跟一些大工问，即真正做过核心开发的人，就会有感受，那么感受是最深是哪个地方？
那么走服务器数据库有什么问题？走数据库本身是没问题的，但是当量大时，数据库根本就支撑不了，我的瓶颈就在程序和数据库之间，就是数据的吞吐量在这挡不住，他说可以扩带宽，其实外部这一层可以用集群来解决，那么现在最难的地方还是程序跟数据库的交互，它很难去解决，同步怎么解决？
光一个数据库这么多并发都来了，会全部都卡在数据库，跑不动，全部堵在住了，然后他说现在你可以加宽带，一家流量没问题，大流量可以解决，大并发其实也不是问题，因为大并发有很多负载均衡也能解决，现在大型网站最难的地方还是在于程序和数据库，数据库启不起来一般都用读写分离，可是一写读写分离又出现很多问题，读写分离还有同步的问题，而且问题是数据表特别大的时候还要分表，分完表了过后，数据量再大，所有的优化最终还是要落实在代码的算法上，那这时能不能设计一种方案，减少对数据库的查询，同时还能够让程序正常运行，这就是他的一个设计理念。
怎么优化这些东西，其实就是现在所谓的一些缓存产品，那个时候没有缓存产品，所以那个都是程序员自己在想办法，所以就说了一句话:认为程序是有灵魂的，是有算法的，如果不想永远是个代码工人，那么就花时间要研究算法，一定要去最终要突破这个问题,如果想在架构上、在效率优化上，肯定要去多看一些这样的东西，否则代码肯定不保证，就好像两个人一样，其中有个人什么都不懂，两个人看起来长得都是一样的，比如我们坐汽车，从外形上看都是奔驰，但是里面的发动机完全不是一个档次，别人只要一开启，能把你扔到十万八千里，但从外型看，它也是奔驰，我也是奔驰，但你没看见内核是什么，所以看程序时，对外行来说，看你的程序就看漂不漂亮，内行要看要干什么、测测性能，这是讲了一个算法结构。
三、几个实际编程中遇到的问题
(1）Golang 代码
比如现在有个字符串在进行 Replace ，如下:
func str main() {
var str string = “go,go,hello,world!”
str = string.Replace(str,”go”,”尚硅谷”,-1）
fmt.Println(str)
}
那么现在要求大家使用单链表来表示字符串内字符串节点类的定义，并依次实现它的构造函数、计算长度、串赋值、判断两串相不相等、求字串、两串的连接、求子串在串中位置等7个成员函数。这些函数本身是由 API 提供的，但是要自己去实现，当时在大学里面学的时候，也有很多的这个作业，当时主要是集中在 C 加加里，这个作业是在数据结构里面，其中一个链表，它就出了一个类似的题，大概是在第六题，这个用的是 C 加加来写的，这个东西看起来就吓人，当时给我们出了这样一个题:要用自己的数据结构来实现，是一堆；还让我们去做一个多项式，多项式要求写一个算法，计算两个多项式的乘积要用多项式来实现，这个还算是简单的，当然这个东西你要能写出来，肯定是需要好好去想一想的。
(2）一个五子棋程序
五子棋相对比较简单，也就判断输和赢，并可以完成存盘退出和继续上局的功能，如果去写一个算法，怎么判断输和赢，怎么效率更高一点。如下图是一个五子棋程序:
（3)约瑟夫问题(丢手帕问题)
约瑟夫问题是很经典的，如果这个东西用链表来完成，就特别简单，如果没有悬念表，只能用数组来解数组，解决起来就比较困难。就这速度解决约瑟夫问题，它的难度不小。他最经典问题也就是丢手帕问题，他设计一到一二到 N ，围成一圈，约定编号为K的这个人从K这个人开始报数，数到 M 的那个出列，然后下一个又从那个下一个人开始，又从一开始就数到 M 又出列，最后问哪个人出列最后留的是谁?这就是个算法，那么这个时候，可以用链表加上思想，形成一个算法，每个人的算法可能不一样，效率也会不一样。可以用一个不带头结点的循环链表来处理 Josephu 问题，先构成一个有 n 个结点的单循环链表，然后由 k 结点起从1开始计数，计到 m 时，对应结点从链表中删除，然后再从被删除结点的下一个结点又从1开始计数，直到最后一个结点从链表中删除算法结束。
(4）其他常见算法问题
如磁盘、公交车画图，邮差汉诺塔，那写完了之后就看到它，就能解决。汉诺塔为如下图:
(5）小结
把数据结构的一个需求，就记三句话:可以认为程序就是数据结构加算法，那么数据结构和算法又是什么关系？可以认为数据结构是算法的一个基础，就是说算法建立在数据结构基础之上，这个算法就会相对来说实现的更容易；
第二句话是:学完数据结构可以做什么事情？学完数据结构就可以解决这样的问题，当有一个实际需求摆在面前的时候，如果学了数据结构，相对比较容易把这个算法写出来，就是相对而言有工具了，就像有一天去盗墓，盗墓是不允许的，赤手空拳去盗墓，一进去 game over 了，有一天发现当你盗墓的时候，有很多秘籍，第一个要有秘籍，第二个有很多先进的工具，比如洛阳铲之类的，还有个罗盘，有一个曾经死去过大关皇帝的位置就能找到，
然后，洛阳铲一铲，然后，有一帮朋友帮你，就很容易把这个木盖弄起来，所以解决实际问题，如果没有工具，赤手空拳，这个事就很难做，就算数据结构只是算法的一个基础，但是离开这个数据结构，做一个算法很吃力。
