Algorithm 所有编程语言的数据结构和算法是否相同？

如果一个人用一种编程语言学习数据结构和算法，他是否需要学习另一种语言的数据结构和算法？ 因为我即将开始一本书JavaScript中的数据结构和算法，因为我也想学习Web

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它对其他语言也有帮助吗？

数据结构和算法是独立于语言的概念。因此，一旦你用你最喜欢的语言掌握了它们，就相对容易切换到另一种语言

现在，如果您想了解不同语言的内置方法和API，它们确实有所不同，但无论如何，您不应该在数据结构和算法手册中学习特定的API。

是的。。。没有

虽然算法和数据结构背后的概念（如空间和时间复杂性或可变性）与语言无关，但有些语言可能根本不允许您实现其中的一些模式

递归算法就是一个很好的例子。在haskell等一些语言中，递归性是迭代元素集合的最佳方式。在C等其他语言中，应该避免对未绑定集合使用递归算法，因为这样很容易达到堆栈的dept限制。您还可以很容易地想象一种甚至不基于堆栈的语言，在这种语言中，递归算法完全不可能实现。您可以在这样一种语言的基础上实现一个堆栈，但它肯定比以不同的方式实现算法要慢

另一个例子是面向对象的数据结构。有些语言（如haskell）不允许您更改值。这种语言中的所有元素都是不可变的，必须复制才能更改。这类似于javascript中处理数字的方式，在javascript中，您不能更改值2，但可以获取值2，向其中添加1，然后将其存储到新位置。像C这样的其他语言没有（或处理得很差）面向对象编程。这将分解您将在面向javascript的书中了解的大多数数据结构模式

最后，这一切归结为性能。你不会像写JavaScript或F代码那样写C代码。它们都有自己的怪癖，因此需要不同的实现，尽管这些算法和结构背后的思想将保持不变。您总是可以在不支持模式的语言上模拟模式，如C中的OOP，但以不同的方式解决问题总是会让人感觉更自然

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也就是说，只要你使用同一种语言，你就可以重用80%以上的那本书。有很多面向对象的语言。Javascript可能是其中最奇特的一种，它能够像对待字典一样对待所有对象，而且它的“this”概念很奇怪，因此其中的许多模式不会应用于其他语言。

数据结构和算法作为概念在不同语言之间是相同的，但实现方式却有很大差异

只需看看quicksort在命令式语言（如C）和函数式语言（如Haskell）中的实现。这个特殊的算法是函数式语言的典范，因为它可以用两行代码实现（人们特别喜欢强调这一点）

还有一个更好的观点。根据语言的不同，许多数据结构和算法根本不需要显式实现，只是作为学习它们的学术练习。例如，在Python中，您不需要实现关联容器，而C++中需要。

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如果有帮助，可以考虑在不同的编程语言中使用DS和algo，就像用多种人类语言讲述一个故事一样。情节元素保持不变，但表达的容易程度或缺乏程度因叙述语言而异。

然而，这个问题有点过于宽泛，一个很好的答案是，不同语言的实现细节不同，但核心结构和算法本身是相同的。我可以想到一个区别：一些编程语言，通常称为“函数式编程语言”（Haskell就是一个例子），禁止对现有变量进行更新（写入）。这意味着它们只有一部分数据结构可供其他（“命令式”）语言使用。也就是说，可以以不同的效率模拟这些数据结构，然后用它们实现相同的算法集。这在其他语言中会有所帮助，但在所有语言中（我可以认为VHDL、Labview、Fortran是例外，但肯定还有其他语言）尝试在Prolog中构建后缀树可能会。。。。有趣的…相关的：