计算机的数据结构十分重要。数据就等同于点，数据结构就是数据中常用的具体关系。就如同在作画的艺术创作中，被抽象出来的具体的图形。
主要有以下结构：
1.线性表。数组是一串被编号并且固定了大小的单元，方便查找，但一旦需要插入一条新的数据则需要修改太多的内容。因此为了弥补这一个不足，科学家发明了链表的线性数据结构，放弃了编号，只需要将每一个被排列的数据分别指向其前后即可，这样的话，插入一个数据就很容易了，但因为没有编号，所以加大了查找的时间量。
2.二叉树数据。二叉树数据是为了让计算机更好的判断真假、比较大小、排序、挑选最大值这一类操作。首先，二叉树都有一个根，这个根在顶端；其次，从根开始有且只有两个分叉，并且二叉树的树叉还可以在分叉（数学上两个分支和N个分支是等价的，为简单起见也为了更好的通用性，本周只研究了二叉树）。二叉树排序的作用。其核心在于按顺序占据根部，然后层层的比较分左右，来确定最终的位置，排出数据的相对大小就是一个排序的过程。
启发：
1.智商和工作。对于非高智商的人，还是可以通过工具来弥补自己的不足。高智商转换为优势需要终身学习，当一个人认知不够，知识储备低，就算他拥有超高的智商也仅仅只是拥有解决几个题目的谈资。不要因为自己没有超凡的智力而懊恼，多学习其实也是提升智力的一种方式。真正的高手是需要高智商加上自己的持续学习，当他们到达一定高度，碰到了前人所未能触及的问题时，他们就会用自己思维能力去寻找最优解，并从解法中提炼出方便后人学习和应用的工具。
2. “提高效率就是少做无用功”。“提高效率”不是赶时间，而应该在保证效果的前提下快起来，保证效果就需要我们对我们所做之事进行分析和优化，主动砍掉一些无用功。“提高效率”不是一直向前跑，而应该定期的复盘，在复盘中去优化流程，从而剔除无用功。
反过来讲：少做无用功才能提高效率。在任务量一定的情况下，“快”和“好”应该是鱼和熊掌的关系。而我们希望二者兼得唯有从“任务量”这一条件出发，去发现其中的“无用功”，剔除它之后，所用的相对时间自然要比之前短，而获得的效果没有打折甚至更好，这才提高了效率。
以上是谷歌方法论中学到的知识。
