写在开头

在上小学和初高中的时候，要我写读后感这种东西，我是非常厌恶的。无非就是老师布置的一个作业，还是那种无趣且磨人的工作。

结果十多年过去了，到了工作的年纪，看书反倒是自觉地写起读后感来了，而且居然能坚持这么一直写下去了。

让我出现这种转变的动力有两个：

一个是互联网前所未有的拉近了人们的距离，一篇读后感真的不仅仅是交给老师的作业，更是交给网友的作业，这让人变得有动力了很多，毕竟总会有有缘人会看见你的文章。

第二，到了这个年纪，学习变成了越来越奢侈且费力的事情。年轻的时候总觉得自己的时间用不完，到了现在，每天都有做不完的事，还要不断地给自己充电，担心着哪天被社会抛弃。如果看完一本书，没有做点什么，真的会变得很焦虑，会感觉自己在浪费时间。

扯多了。

既然我也觉得写读后感有一部分原因就是为了给网友们阅读的，「那我就要吧读后感写的对大家伙更有帮助一些」。嗯，我会在这个方向上好好思考并努力的。

我之前的读书笔记：

【读书笔记】《码农翻身》一本差点被书名耽误的好书【读书笔记】《解忧程序员》读后感《漫画算法》读书笔记完全主观评价

这本书，不是买的。是腾讯云社区赠送的。这本书应该是19年中旬出版的，嗯，离我找工作已经过去了一年了，要是早出一点，我应该会第一时间花钱买了。很久之前就关注了小灰的公众号，也看了好多篇小灰的漫画文章，所以还是很喜欢小灰的文章。

如果我说这本书的大部分内容（我不负责任的粗略估计大概有60%）都是对公众号文章的重制版，不知道大家会不会有点失望呢。

当然，在书中，内容的顺序是经过仔细编排的。书里从算法和数据结构的定义和概念说起，再到时间空间复杂度的介绍，到数据结构基础，比如数组，链表，队列。最后才是一些具体的算法问题。「如果作为一个完全没接触过“程序员小灰”公众号的读者，那么这本书的结构是很合理的。尤其适合算法的入门学习。」

这里又想说句题外话了，其实现在很多的优质文章，都在被整理成书籍并出版，我觉得并不是一个坏事。恰恰相反，这些文章整理成书后，书籍的质量其实远超一些教学书，比如大学里一些中文的教程书。因为这些优质的文章，最初是面向网络的，它需要靠优质的文字来吸引读者，比枯燥的教程书要好上许多。当然，如果非要给这些不同类型的书排个名次的话，我觉得应该是：

某些中文教材质量 << 博客/公众号文章书籍 <= 某些优质中文教材 < 优质英文教材

如果要追求一个技术方向的深度的话，那么优先看优质的中英文教材。

比如算法方面，网上也都有一些网友排行榜，我个人比较推荐《算法》第四版，作为看完《剑指offer》《漫画算法》等入门书籍后的进阶书。

最后，这本书值不值得买？

如果你对算法完全不了解，请从这本书开始，它能克服你对算法的恐惧。

如果你看过了小灰的很多漫画文章，并且对初级算法已经不太像投入太多时间，希望更加进阶算法，这本书买回来可能3天就看完了，所以买不买，心里应该有答案了吧。（当然三天后你可以送给其他入门读者哈哈）

内容笔记第一章 算法概述

本章节主要介绍了什么是算法，数据结构。

随后通过历史故事的方式，层层讲述了时间和空间复杂度的由来。

作为算法的基础，这些东西可能比较枯燥，但一定要有个了解。

第二章 数据结构基础

数据结构有很多，书里面主要介绍了最最最常用的几种：

数组链表栈和队列散列表

这里我觉得知识点最多的是「栈和队列」，栈和队列的出队入队，出栈入栈时间复杂度都是O（1），并且队列可以用数组做底层，实现循环队列，来固定一个队列占用的存储空间。

第三章 树

数是相对复杂的数据结构了，本章讲述了二叉树，二叉堆，优先队列。

「优先队列」我之前也没怎么认真学习，最大优先队列就是指无论入队顺序如何，都是当前的最大元素先出队。它底层是用最大堆，最小堆实现的。所以时间复杂度是O（logn）。

第四章 排序

排序，我秋招看了好久，自己也总结了一篇文章，这里夹带私货一下：

排序算法最强总结及其代码实现（Python/Java）

书里面讲的是冒泡排序，快速排序，桶排序，堆排序。当然还有选择，插入，希尔，归并等。

第五章 面试中的算法

「这一章节，就很像剑指offer了，提出算法问题，然后针对问题，提出解决思路，并且优化解决思路，最后提出一种或者几种最优的思路。」

其中有几个我画了重点：

5.9 删去k个数字后的最小值：这是一道「贪心算法」的好例子5.11 求解金矿问题：「动态规划」的好例子5.12 寻找缺失的整数：「二进制位运算」的好例子第六章 算法的实际应用

这里面的几道算法题你可以理解为思路题，面试会经常问，比如：

Bitmap来实现给用户定义标签LRU淘汰缓存A*寻路算法：这个我至今都是一知半解

这章感觉还能再多些内容，其实小灰公众号上还有很多这种面试思路题，应该是碍于书籍篇幅，没有放上去。

所以，不知道下本小灰的书在内容上会是什么形式~

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