❗ 1、学习建议：

掌握基础概念：
- 确保你理解数据结构的基础概念，如数组、链表、栈、队列、树、图等。这是你深入学习更复杂数据结构的基础。
选择合适的学习资源：
- 选择一本好的教材或在线课程。经典的教材包括《算法导论》、《数据结构与算法分析》等。在线学习平台如Coursera、edX、LeetCode等也提供了很多相关的课程和练习。
使用在线资源：
- 利用在线资源，如GeeksforGeeks、LeetCode、HackerRank等平台。这些平台提供了大量的题目，可以帮助你在实际问题中应用所学知识。
实践编程：
- 数据结构的学习最好通过实际编程来强化。使用编程语言如C++、Java、Python等，实现各种数据结构，并解决相应的问题。
阅读源代码：
- 阅读开源项目的源代码，特别是一些涉及到数据结构的项目。这可以帮助你了解实际应用中数据结构的使用方式。
参与开源项目或团队项目：
- 如果可能，参与开源项目或团队项目，这将为你提供实际的项目经验，并帮助你更好地理解数据结构在实际项目中的运用。
学习算法：
- 数据结构和算法是紧密相关的。学习基本排序、搜索算法，理解它们的时间和空间复杂度，有助于你更深入地理解数据结构。
参与在线社区：
- 加入在线技术社区，如Stack Overflow、Reddit等。在这些平台上，你可以向更有经验的人提问，分享经验，获取反馈。
持续练习和复习：
- 数据结构需要不断的练习和复习。通过定期的练习和回顾，巩固所学知识，提高对数据结构的理解和应用能力。
构建小项目：
- 尝试用所学数据结构构建小型项目。这可以帮助你将理论知识转化为实际应用，加深对数据结构的理解。

记住，数据结构的学习是一个渐进的过程，需要耐心和持续的努力。通过以上方法，你可以更加系统和全面地学习数据结构，为将来的编程工作打下坚实的基础。

当涉及到学习数据结构时，有很多优秀的书籍和在线视频资源可以选择。以下是一些建议：

❗ 2、书籍：

《算法导论》(Introduction to Algorithms) - Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein
- 这是一本经典的算法和数据结构教材，深入浅出地介绍了算法和数据结构的基本概念。
《数据结构与算法分析》(Data Structures and Algorithm Analysis in C++) - Mark Allen Weiss
- 适合有一定编程基础的读者，结合了C++语言，涵盖了广泛的数据结构和算法主题。
《编程珠玑》(Programming Pearls) - Jon Bentley
- 虽然不是专门讲解数据结构，但通过实际问题的解决方法，读者可以加深对数据结构的理解。
《Cracking the Coding Interview》 - Gayle Laakmann McDowell
- 面向准备参加技术面试的读者，包含了大量关于数据结构和算法的实际应用问题。

❗ 3、在线视频课程：

Coursera - "Algorithms Specialization" by Stanford University
- 由斯坦福大学提供的课程，涵盖了算法和数据结构的基本概念，包括排序、图算法等。
edX - "Introduction to Computer Science and Programming Using Python" by MIT
- MIT的入门计算机科学和编程课程，其中包括对数据结构的介绍。
Udacity - "Data Structures and Algorithms Nanodegree"
- 针对数据结构和算法的在线纳米学位，提供实际项目和反馈。
YouTube - "Data Structures Easy to Advanced Course - Full Tutorial from a Google Engineer" by freeCodeCamp
- 由Google工程师制作的视频教程，从基础到高级，全面涵盖数据结构的内容。
YouTube - "Harvard's CS50: Introduction to Computer Science"
- 哈佛大学的计算机科学入门课程，对数据结构和算法有良好的覆盖。