以下是一些或多或少常见的误解和误解：

数据结构和算法的研究仅适用于编码访谈和竞赛。（事实上​​，虽然“真实世界”编码有许多不是数据结构和算法的方面，但在非常实际的情况下，对数据结构和算法的深入理解是有用和实用的。）

“NP”表示“非多项式”。（它没有。它的意思是“非确定性多项式时间”。）

NP问题很难。（不，NP问题很容易 .NP中不存在的问题要困难得多。）

对X来说有一个“最佳”算法。（从来没有。在特定情况下，可能存在特定的问题实例，具有明确定义的计算资源。在进行此类问题或断言时，情况绝不会如此。）

量子计算机速度很快，因为它们可以立即检查所有可能的组合，例如并行宇宙或其他东西。（这是算法史上最普遍，最一致，完全错误的误解之一。）

任何递归都是动态编程。（不是。）

任何与缓存递归的东西都是动态编程。（它不是.DP不需要使用任何类型的递归，并且memoization是一种单独的技术，不等同于DP。）

我的问题是NP完全，所以它没有希望。（可能是，但可能没有。这取决于很多事情。）

SAT问题无法解决。（他们肯定可以，并且SAT求解器在非常实际的现实生活中非常有用。）

排序是O （n logn ）Ø（ñ日志⁡ñ）。（排序是一项算法任务。任务不是O.Ø任何事情。特定算法的时间复杂度是其输入大小n的函数ñ，我们经常用big-Oh表示法来近似这个函数。）

较短的程序更有效。（性能和代码行数之间的相关性非常非常弱。与表达更智能算法的更多行相比，几行代码可能非常低效，或者只是效率稍低。）

在机器学习中，更简单的模型更好，因为奥卡姆的剃刀。（对于两个等效的模型，这可能是正确的，但是如果更复杂的模型更准确，不要自动将其丢弃以获得更简单和更不准确的替代方案。这有时是正确的选择，但通常不是。）

政府正在竞相建造量子计算机，因为成功的第一个将能够入侵它想要的任何系统。（这实际上是由几个普遍受人尊敬的新闻出版物说明的。这是无稽之谈。）

一旦我们证明了黎曼假设，我们就能够更有效地分解数字，或者更有效地找到素数，或者打破互联网。（不，不，不）

我擅长算法，但不是数据结构。（不，你不是。两者是无情的联系。）