基础知识就像是一座大楼的地基，它决定了我们的技术高度。而要想快速做出点事情，前提条件一定是基础能力过硬，“内功”要到位。
那技术人究竟都需要修炼哪些“内功”呢？我觉得，无外乎就是大学里的那些基础课程，操作系统、计算机网络、编译原理等等，当然还有数据结构和算法。
作为业务开发，我们会用到各种框架、中间件和底层系统，比如 Spring、RPC 框架、消息中间件、Redis 等等。
在这些基础框架中，一般都揉和了很多基础数据结构和算法的设计思想。比如，我们常用的 Key-Value 数据库 Redis 中，里面的有序集合是用什么数据结构来实现的呢？
为什么要用跳表来实现呢？为什么不用二叉树呢？
如果你能弄明白这些底层原理，你就能更好地使用它们。即便出现问题，也很容易就能定位。
因此，掌握数据结构和算法，不管对于阅读框架源码，还是理解其背后的设计思想，都是非常有用的。
基础架构研发工程师，写出达到开源水平的框架才是你的目标！
高手之间的竞争其实就在细节。这些细节包括：你用的算法是不是够优化，数据存取的效率是不是够高，内存是不是够节省等等。这些累积起来，决定了一个框架是不是优秀。所以，如果你还不懂数据结构和算法，没听说过大 O 复杂度分析，不知道怎么分析代码的时间复杂度和空间复杂度，那肯定说不过去了，赶紧来补一补吧！
数据结构和算法这个东西，如果你不去学，可能真的这辈子都用不到，也感受不到它的好。但是一旦掌握，你就会常常被它的强大威力所折服。之前你可能需要费很大劲儿来优化的代码，需要花很多心思来设计的架构，用了数据结构和算法之后，很容易就可以解决了。
学习数据结构和算法，并不是为了死记硬背几个知识点。我们的目的是建立时间复杂度、空间复杂度意识，写出高质量的代码，能够设计基础架构，提升编程技能，训练逻辑思维，积攒人生经验，以此获得工作回报，实现你的价值，完善你的人生。
数据结构就是指一组数据的存储结构。算法就是操作数据的一组方法。
首先要掌握一个数据结构与算法中最重要的概念——复杂度分析。
一共60讲，我觉得吧，今晚上就能全看完，而且要看两遍，加上用代码撸一遍，可以试试。