重拾Java：数据结构与算法基础夯实

2020年，是我从iOS开发全面转向后端开发的关键一年。为了迎接这一挑战，我在2月，利用远程办公的间隙，系统性地回顾和学习了 Java 的核心——数据结构与算法。这不仅是为了应对面试，更是为我未来的后端架构师之路，打下最坚实的地基。

温故而知新

虽然在大学里学过数据结构，但工作后的实践，让我对这些基础知识有了全新的、更深刻的理解。这次学习，我不再仅仅是停留在概念层面，而是更关注其在 Java 中的具体实现、性能特点和应用场景。

我的学习路径覆盖了以下核心内容：

• 基础数据结构:

  • 线性表: 深入研究了 ArrayList 和 LinkedList 的底层实现，理解了它们在不同场景下增删改查操作的性能差异。
  • 排序算法: 亲手实现了冒泡排序、选择排序、插入排序等基础排序算法，并分析了它们的时间和空间复杂度。
  • 栈与队列: 理解这两种重要的数据结构及其在程序中的应用，如方法调用栈、任务队列等。

• 高级数据结构:

  • 哈希表: 重点学习了 HashMap 和 Hashtable 的实现原理，包括哈希冲突的解决方法（如链地址法、开放地址法）和 Java 8 中引入的红黑树优化。
  • 树: 学习了二叉树、二叉搜索树，并对红黑树这一复杂但高效的自平衡二叉搜索树进行了初步的探索。
  • 图: 了解了图的基本概念和存储结构（邻接矩阵、邻接表），为后续学习更复杂的算法（如最短路径、最小生成树）做好了准备。

从理论到实践

这次学习并非纸上谈兵。在后续的后端项目开发中，这些知识为我带来了巨大的帮助。例如，在设计缓存方案时，对 HashMap 底层原理的理解，让我能更准确地预估其性能和潜在问题。在处理需要排序或优先级的数据时，我能够根据业务场景，选择最合适的排序算法或数据结构（如使用 PriorityQueue 实现优先队列）。

对于一名立志于在后端领域深耕的开发者来说，数据结构与算法是内功，是无法绕过的核心基础。这次系统性的学习，为我2020年的技术转型，提供了最硬核的动力支持。