如果你想在算法和数据结构上做得更好，你首先需要做的就是建立一个坚实的基础。这个基础可以通过多种方式学习，通过大学的计算机科学课程，或者参加一些编程训练营，当然，你也可以从书本、视频或者在线课程中学习。但首先，你需要对以下主题有一个基本的了解:

数据结构
了解数组、链表、二叉树、散列表、图表、堆栈、队列、堆和其他基本数据结构。

数学和逻辑
如果你想在算法上表现出色，你需要从几个不同的领域了解一些数学概念。学习集合论，有限状态机（finite-state machine），正则表达式，矩阵乘法，位运算（bitwise operation），解线性方程，重要的组合学概念，如排列，组合，鸽巢原理。

计算机体系结构
学习数据如何在计算机中表示，数字逻辑设计的基础，布尔代数，计算机运算，浮点表示，缓存设计。试着学习一些关于C语言和Assembly编程的知识。

一旦你觉得你对上面列出的大多数概念有了很好的理解，就该开始进入算法部分了。这里列出了一些理解重要算法方面的资源和建议。

从算法设计手册中获取的页面内容

• 算法设计手册：https://www.amazon.com/Algorithm-Design-Manual-Steven-Skiena/dp/1849967202

大O符号&运行时间

学习大O符号是什么，以及如何分析算法的运行时间。你可以看看“Introduction to Algorithms”这本书。

• 本书关于函数增长的章节：http://www.cs.dartmouth.edu/~ac/Teach/CS19-Winter06/SlidesAndNotes/CLRS-3.1.pdf

下面的链接中列出了一些教授算法的在线课程：

• 地址：https://github.com/tayllan/awesome-algorithms#online-courses

通过你自己实现一些算法
首先，你要自己实现几个重要的算法，然后学习它们的运行时间。下面是一些例子:

• 二分法检索


• 欧几里德算法


• 深度和广度优先搜索


• Dijkstra的最短路径算法


• 二叉树遍历


• 插入排序、归并排序、快速排序


• 最小堆和最大堆

• 《算法设计手册》：https://www.amazon.com/Algorithm-Design-Manual-Steven-Skiena/dp/1849967202


• 《算法导论》：https://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms，这是一本涵盖很多有用信息的经典著作。


• 《编程面试的因素》：https://www.amazon.com/Elements-Programming-Interviews-Insiders-Guide/dp/1479274836，包含了许多挑战和代码解决方案，它们将在你准备面试的过程中提供帮助。

• Coderbyte地址：https://coderbyte.com/


• HackerRank地址：https://www.hackerrank.com/

• GeeksforGeeks地址：http://www.geeksforgeeks.org/

• CareerCup地址：https://www.careercup.com/

• https://techiedelight.quora.com/500-Data-Structures-and-Algorithms-practice-problems-and-their-solutions?srid=dV6r

动态规划（Dynamic Programming）
这是一个非常重要的概念，如果你想要在算法上做得更好，你需要理解它，这就是我将这个主题与其他部分分离的原因。维基百科的描述是:

“一种解决复杂问题的方法，将其分解成更简单的子问题集合，解决每一个子问题，并存储它们的解决方案。下一次同样的子问题发生时，我们不再重新计算它的解决方案，而是简单地查找先前计算的解决方案，从而节省了计算时间。”

在我的几次编程面试中，我遇到了动态编程的问题。我还遇到过一些问题，需要在诸如LeetCode、Google Code Jam之类的挑战网站上使用动态编程解决方案，以及在Google Foo Bar上遇到的一个DP解决方案的几种挑战。

• LeetCode地址：https://leetcode.com/problems/longest-palindromic-subsequence/description/

• Coderbyte地址：https://coderbyte.com/