14.1 Go数据结构

14.1 Go数据结构

每一个程序都在学习十八般武艺，学习语言、数据库、HTTP等技能。

而程序中的九阳神功就是数据结构与算，掌握了数据结构与算法，你的内功修炼就会有质的飞跃。

无论从事业务开发，测评代码性能还是资源消耗，还是架构设计，优化设计模式，还是玩转区块链，都必须搞定数据结构与算法。

只要掌握数据结构与算法，就能立于计算机的不败之地。

Rob Pike的编程原则

与程序员们共勉：

1. 你无法断定程序会在什么地方耗费运行时间。瓶颈经常出现在想不到的地方，所以别急于胡乱找个地方改代码，除非你已经证实那儿就是瓶颈所在。
2. 估量。在你没对代码进行估量，特别是没找到最耗时的那部分之前，别去优化速度。
3. 花哨的算法在 n 很小时通常很慢，而 n 通常很小。花哨算法的常数复杂度很大。除非你确定 n 总是很大，否则不要用花哨算法（即使 n 很大，也优先考虑原则 2 ）。比如，解决常见问题时，最简单的树——二叉树（binary tree）,总是比那些复杂的树（AVL树，伸展树（splay tree）和红黑树、B-树（B-tree）,多叉树（trie））来的高校。
4. 花哨的算法比简单算法更容易出 bug 、更难实现。尽量使用简单的算法配合简单的数据结构。只要掌握了数据结构中的四大法宝，就可以包打天下，他们是：array 、linked list 、hash table、binary tree 。这四大法宝可不是各自为战的，灵活结合才能游刃有余。比如，一个用hash table组织的symbol table，其中是一个个由字符型array构成的linked list。
5. 以数据为中心。如果已经选择了正确的数据结构并且把一切都组织得井井有条，正确的算法也就不言自明。编程的核心是数据结构，而不是算法。

1.1. 数据结构/算法

网站如何支撑高并发，海量吞吐情况下服务器怎么还能坚若磐石？服务器集群技术，数据库优化、缓存技术又是怎么被大神设计出来的？