数据结构决定了数据存储的空间和时间效率，数据写入和提取的速度要求也决定了应该选择什么数据结构。
根据不同的场景需求，我们设计了不同的数据结构，
例如：
*对于大量读取的数据结构，我们应该找到提高数据读取效率的方法。例如，IP数据库只需要写一次，其余的都是读的；
*对于具有多个读取和写入的数据结构，平衡两者的需求，例如LRU缓存算法。
算法是数据处理的一种方式，某些算法将提高数据处理的效率。例如，有序数组的二进制搜索比普通顺序搜索快得多，尤其是在处理大量数据时。
数据结构和算法是程序开发中的常用技能，因此在任何面试中都可能遇到。随着近年来人工智能、大数据和小游戏的日益普及，Web前端位置不可避免地会处理数据结构和算法，越来越多的算法问题会出现在采访中。学习数据结构和算法也可以帮助我们打开思路，突破技能瓶颈。