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chapter_introduction/summary/index.html

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+    1.3 &nbsp; 小结
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+          <span class="md-nav__icon md-icon"></span>
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+<nav class="md-nav md-nav--secondary" aria-label="目录">
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+      目录
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 <li>数据结构与算法紧密相连。数据结构是算法的基石，而算法是数据结构发挥作用的舞台。</li>
 <li>我们可以将数据结构与算法类比为拼装积木，积木代表数据，积木的形状和连接方式等代表数据结构，拼装积木的步骤则对应算法。</li>
 </ul>
+<h3 id="1-q-a">1. &nbsp; Q &amp; A<a class="headerlink" href="#1-q-a" title="Permanent link">&para;</a></h3>
+<p><strong>Q</strong>：作为一名程序员，我在日常工作中从未用算法解决过问题，常用算法都被编程语言封装好了，直接用就可以了；这是否意味着我们工作中的问题还没有到达需要算法的程度？</p>
+<p>如果把具体的工作技能比作是武功的“招式”的话，那么基础科目应该更像是“内功”。</p>
+<p>我认为学算法（以及其他基础科目）的意义不是在于在工作中从零实现它，而是基于学到的知识，在解决问题时能够作出专业的反应和判断，从而提升工作的整体质量。举一个简单例子，每种编程语言都内置了排序函数：</p>
+<ul>
+<li>如果我们没有学过数据结构与算法，那么给定任何数据，我们可能都塞给这个排序函数去做了。运行顺畅、性能不错，看上去并没有什么问题。</li>
+<li>但如果学过算法，我们就会知道内置排序函数的时间复杂度是 <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> ；而如果给定的数据是固定位数的整数（例如学号），那么我们就可以用效率更高的“基数排序”来做，将时间复杂度降为 <span class="arithmatex">\(O(nk)\)</span> ，其中 <span class="arithmatex">\(k\)</span> 为位数。当数据体量很大时，节省出来的运行时间就能创造较大价值（成本降低、体验变好等）。</li>
+</ul>
+<p>在工程领域中，大量问题是难以达到最优解的，许多问题只是被“差不多”地解决了。问题的难易程度一方面取决于问题本身的性质，另一方面也取决于观测问题的人的知识储备。人的知识越完备、经验越多，分析问题就会越深入，问题就能被解决得更优雅。</p>
 
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