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？
在平时的工作中，数据结构和算法的应用到处可见。我来举一个你非常熟悉的例子：如何实时统计 业务接口 99%的 响应时间？
你可能最先想到，每次查询时，从小到大排序所有的响应时间，如果总共有 1200 个数据，那第1188个数据就是 99% 的响应时间。很显然，每次用这个方法查询的话都要排序，效率是非常低的。但是，如果你知道“堆”这个数据结构，用两个堆可以非常高效地解决这个问题。
对编程还有追求？不想被行业淘汰？那就不要只会写凑合能用的代码！
何为编程能力强？是代码的可读性好、健壮？还是扩展性好？我觉得没法列，也列不全。但是，在我看来，性能好坏起码是其中一个非常重要的评判标准。但是，如果你连代码的时间复杂度、空间复杂度都不知道怎么分析，怎么写出高性能的代码呢？
如果你在一家成熟的公司，或者 BAT 这样的大公司，面对的是千万级甚至亿级的用户，开发的是 TB、PB 级别数据的处理系统。性能几乎是开发过程中时刻都要考虑的问题。一个简单的ArrayList、Linked List 的选择问题，就可能会产生成千上万倍的性能差别。这个时候，数据结构和算法的意义就完全凸显出来了。
