掌握Java基础后，如何学习数据结构与算法及Big O notation？

先搞懂Big O符号 #

• Big O没那么玄乎，它就是衡量代码效率的核心指标，聚焦两个点：时间开销（代码执行的步骤数）、空间开销（占用的内存资源）。
• 用Java场景举例，一眼就能懂：
  • 遍历int[] arr找目标值，最坏情况要检查所有元素，这就是O(n)，n是数组长度。
  • 调用HashMap.get(key)直接取元素，不管哈希表多大，基本一步到位，这就是O(1)。
  • 嵌套循环遍历二维数组int[][] arr，外层跑n次、内层每次跑n次，总步骤是n²，对应O(n²)。
• 先记牢最常用的复杂度排序：O(1) < O(log n) < O(n) < O(n log n) < O(n²)——n越大，后面的复杂度效率越低，比如n=1000时，O(n²)要跑100万步，O(n)只需要1000步。

入门学习路径 #

• 从基础数据结构逐个突破：数组、链表、栈、队列、哈希表、二叉树、图。每个结构要搞透：
  • Java层面的实现方式（比如链表要自己写节点类：class Node { int val; Node next; }）
  • 核心操作的时间复杂度（比如链表头部插入是O(1)，数组中间插入是O(n)）
  • 适用场景（比如哈希表适合快速查找，链表适合频繁增删元素）
• 数据结构掌握后再攻算法：先学排序（冒泡、插入、归并、快排）、二分查找、递归，再碰动态规划（从爬楼梯、斐波那契这类简单问题入手）。每学一个算法，必须用Java手写实现，对比不同写法的效率差异。
• 跳过复杂内容：红黑树、高级图算法这类先放一放，把基础打扎实再进阶。

Java实践技巧 #

• 反向拆解JDK集合类：比如ArrayList基于数组实现，LinkedList是双向链表，HashMap底层是数组+链表/红黑树。看这些类的核心方法（比如add、get）源码，理解它们的设计逻辑对应的数据结构特性。
• 写小Demo直观感受复杂度：比如写两个找数组最大值的方法，一个单遍历O(n)，一个嵌套循环对比O(n²)，用10000个元素的数组测试运行时间，能明显看到效率差距。
• 从简单题刷题起步：比如找数组重复元素、反转链表，每道题写完后反问自己：当前解法的时间/空间复杂度是多少？有没有更优的实现方式？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ashtar Reza Entezar