在准备数据结构与算法的专项训练时，应如何高效地复习基础知识，并通过练习加深理解和应用？

为了在数据结构与算法的学习中实现高效记忆与应用，并通过专项训练提升编程技能，你需要一个系统的学习计划和合适的实践资源。《深入浅出数据结构与算法：专项训练营》是一个非常好的起点，因为它不仅提供了基础知识的梳理，还有大量的练习题和实战演练。

参考资源链接：[深入浅出数据结构与算法：专项训练营](https://wenku.csdn.net/doc/7gjmpy7t4y?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要复习数据结构的基础知识，比如数组、链表、栈、队列、树、图等结构的特点和适用场景。对于线性结构，要理解它们在顺序访问上的优势和在元素插入、删除上的性能影响；而对于非线性结构，则要了解它们在表示复杂关系时的优越性。

算法方面，你应该熟悉各种基础算法，例如排序算法和搜索算法。例如，冒泡排序和插入排序适合简单数据量小的情况，而快速排序和归并排序在处理大数据集时效率更高。对于搜索算法，二分搜索在有序数组中极为高效，而深度优先搜索和广度优先搜索则常用于图的遍历。

接下来，通过《深入浅出数据结构与算法：专项训练营》中的练习题来加深理解和应用。这些练习不仅帮助你检验自己对知识的掌握程度，还能提升解题思路和编码技巧。例如，在实现链表、树等数据结构时，应编写相应的方法来执行插入、删除和查找操作，通过这些操作熟悉数据结构的内部工作机制。

此外，专项训练营通常会提供模拟题和项目实战，这些是巩固知识点和提升编程技能的关键。在面对模拟题时，尝试分析问题并将其转化为已学的数据结构和算法问题，这样可以在实践中学会如何灵活运用所学知识。项目实战则提供了贴近真实场景的应用，让你在解决问题的过程中，发现自身在知识和技能上的盲点和不足。

在整个学习过程中，积极思考和总结是提升学习效率的关键。对于每个概念和算法，试着总结它们的核心思想和适用场景。在学习每个数据结构时，思考其优缺点和与其他数据结构的对比。通过这种方式，你可以更好地将知识内化，并在实际编程中灵活运用。

当专项训练营结束后，你可以继续深入学习更高级的数据结构和算法，比如动态规划、回溯算法、贪心算法和分治算法等。同时，参与开源项目或自己动手做一些小项目，这些都是提升编程技能和解决实际问题能力的有效途径。

参考资源链接：[深入浅出数据结构与算法：专项训练营](https://wenku.csdn.net/doc/7gjmpy7t4y?spm=1055.2569.3001.10343)