写了14年代码，我终于能把数据结构讲明白了

小邢哥 | 14年编程老炮，拆解技术脉络，记录程序员的进化史

Hello，我是小邢哥！

最近接手了公司内部大模型的开发需求，跟团队过方案时发现个怪象：不少刚入行的兄弟，简历上“数据结构”那栏写得挺溜，课本上的定义倒背如流。

可一到实际开发，比如怎么高效处理大模型的Token序列？模型千亿参数该怎么存？ 立马就懵圈，不知道该翻哪个“武器库”。

这让我想起14年前刚摸键盘的自己。那时候也是看着书觉得懂了，一写代码就掉坑。

今天借着刚做完技术架构调整的热乎劲，咱们不聊枯燥的数学定义，我就以一个老炮的视角，用大白话把这事儿彻底说透。新手看完能懂，老手看完能通。

PS：好久没更文了，确实是忙。年底团队动荡、大模型团队裁员，被迫我这个团队接手大模型项目，关关难过关关过。借着工作调整的契机，咱们重启更新。关注小邢哥，跟着哥在AI时代不掉队！

咱们写代码，本质上就干两件事：存数据、用数据。 存用户账号、存订单流水、存大模型里那成千上万个Token……

数据结构说白了，就是给这些数据找个最合适的“收纳箱”。 这个箱子选得好不好，直接决定了你后续查、改、删数据是“秒开”还是“卡死”。

举个我当年的血泪史： 2011年我写学生管理系统，统共就30个学生，我直接用数组存——学号、姓名、成绩一一对应。想查第5个学生？直接按位置拿，又快又爽。

后来上班做订单系统，一天新增10万条订单。我也没多想，惯性思维继续用数组。结果老板说要在中间插入一条加急订单，服务器直接卡到报警！ 为什么？因为数组是“连在一起的格子”，你在中间插一条，后面的几万条数据全都得往后挪一位。这谁顶得住？

后来我换成了链表，问题迎刃而解。链表就像串珠子，插入新数据时，只需要把线剪断，系个新珠子上去就行，根本不用挪动其他数据。

你看，代码没写错，是“箱子”选错了。 选对结构，效率拉满；选错结构，服务器崩盘。这就是数据结构的核心价值。

很多新手容易把这俩混为一谈，其实特别好区分：

• 数据结构是“收纳箱”本身（比如抽屉、文件柜、垃圾桶）。
• 算法是“怎么用这个箱子”的操作手册（比如怎么找文件、怎么扔垃圾）。

举个最常见的哈希表：

• 数据结构视角：它是个带标签的收纳箱，每个数据贴个Key（标签）。
• 算法视角：怎么设计这个标签（哈希函数）？如果有两份文件标签一样该怎么办（解决哈希冲突）？

结合我现在做的大模型给你讲：

• 存参数：模型里的权重参数长度固定，要按位置快速计算，所以我们用多维数组（你可以理解为数组套数组），这是选“箱子”。
• 算关联：注意力机制（Attention）要计算Token之间的关系，那个计算过程和逻辑，就是“算法”。

我从不建议死记硬背“链表的节点结构体怎么写”，你只需要记住“什么场景选什么箱子”。吃透下面这5个，能应付80%的开发场景：

• 特点：位置固定，每个抽屉有编号。
• 场景：查得多、改得少，数据量固定。
• 大模型实战：存Token的基础embedding向量。因为每个向量长度一样，且需要频繁按索引读取，用数组最稳。
• 避坑：频繁增删数据的场景千万别用，挪数据能累死CPU。

• 特点：每个数据带着一根线（指针），指着下一个数据。
• 场景：改得多、查得少，数据量随时变。
• 大模型实战：消息队列里的待处理任务。随时有新任务加进来，随时有任务被取走，链表处理起来行云流水。
• 避坑：想找第1000个珠子？对不起，你得从第1个开始挨个数，效率极低。

• 特点：给数据贴Key，查的时候直奔主题。
• 场景：按关键词秒查数据。
• 大模型实战：存Token ID和它的出现频率。给我一个ID，我不需要遍历整个词表，瞬间就能拿到它的数据。
• 避坑：要注意“哈希冲突”（两个Key算出来位置一样），虽然语言底层帮我们处理了，但你心里得有数，极端情况下它会变慢。

• 特点：层级分明，天然有序。
• 场景：数据要排序、要查范围。
• 实战：数据库的索引、大模型词表的层级分类。查“某个范围的数据”（比如金额100-500的订单），树结构能通过剪枝快速定位，不用傻傻全表扫描。

• 特点：节点之间随意连接，关系错综复杂。
• 场景：数据之间有网状关联。
• 大模型实战：知识图谱（比如“李白-唐朝-诗人”的关系网）、社交软件的好友推荐。用数组或链表根本理不清这种多对多的关系，只有图能直观搞定。

14年下来，我见过太多“语法写得溜，一跑就卡壳”的代码。

• 用数组存百万条日志，加一条数据卡半天；
• 用链表存商品详情，用户搜索时转圈转到死；
• 最离谱的：之前团队有新人用普通数组存模型的稀疏数据（里面90%都是0），结果内存直接爆了。后来换成图结构（或压缩存储），只存非零值和关系，内存占用瞬间降了90%，训练速度起飞。

这些问题，不是语法错了，是“内功”没练好，箱子选错了。

对于新手，我的建议是：别贪多，先练熟数组、链表、哈希表。 写代码时多问自己一句：“如果数据量翻10倍、100倍，我现在的这个结构还能扛得住吗？” 当你开始思考这个问题时，你就从“码农”开始向“工程师”进化了。

我现在做大模型开发，偶尔还会翻《数据结构与算法分析》。不是为了背定义，而是看大神们在面对极端复杂场景时，是怎么权衡利弊选结构的。

小邢哥碎碎念： 虽说我也在读研期间怼了一年多大模型，但到现在接手我们企业落地的，还得是实战出真知。大模型这块我也在摸索中前行，咱们可以一起交流。

这东西不是学会就丢的八股文，它是伴随你整个职业生涯的内功。从学生管理系统到电商高并发，再到如今的AI大模型，技术在变，数据结构的底层逻辑从未变过。

接下来我会继续更新“大模型开发之路”系列，下一篇咱们讲讲：选好了数据结构，怎么去理解主流算法呢？。

觉得有用的兄弟，点个赞/收藏转发搞起来，有疑问评论区见，新手别怕，哥尽量都讲大白话！