“程序员必须会算法?”
程序员对算法通常怀有复杂情感,算法很重要是共识,但是否每个程序员都必须学算法是主要的分歧点。
很多人觉得像人工智能、数据搜索与挖掘这样高薪的工作才用得上算法,觉得算法深不可测。但是这些其实都不是具体的算法,而是一系列算法的集合。
对初学者来说,为避免片面或抽象地理解算法,可根据几个问题评估自己是否适合学习算法:
学习算法最重要的是什么?
在学习算法的过程中,一能解决问题,二对自己有用,是 的推动力。而那些抽象的,与程序员日常工作关系不大的竞赛题,很难提起大多数人的学习兴趣。 能通过工作中应用的一些案例来切入,利用碎片化时间入门算法,提升技术竞争力。有了兴趣之后就可以尝试将算法尽可能的优化,并套用到一个完整的项目中。
“学习算法很难”,怎样降低难度?
从基础来讲,要学习算法,至少要非常熟练地掌握一种排序算法,各种线性表的插入、删除算法,树的遍历和插入、删除算法,图的遍历算法等。
多学习掌握一些常见问题的解决模式,比如穷举算法如何应用,动态规划算法如何应用。 要勤思考已经掌握并解决的算法,复盘为什么用这种方法解决,有没有其他方法,类似的问题怎么办,提高举一反三的能力。
编程和数据挖掘算法的区别与联系?
编程算法只是算法的一种表达形式,还可以用表格或流程图来表达算法。数据挖掘领域涉及的算法和其他领域算法只是问题域不同。数据挖掘和机器学习常用的方法,比如决策树、贝叶斯学习、神经网络、遗传算法等,在其他领域也有应用。
在人工智能领域或各种专家系统中,决策树算法也是常用算法。各种算法在不同领域扮演不同角色,本质上没有区别,一通百通。
算法实现是否有通用思想?
人们设计各种算法的目的是解决现实问题,虽然各种算法的实现五花八门,但算法设计模式却有一些通用的方法或思想。归纳起来,这些常见的算法设计方法有迭代法、穷举搜索法、分支界限法(剪枝法)、递推法、递归法、回溯法、分治法、贪婪法和动态规划法等。
如何开始算法学习 步?
没有理论指导的实践是盲目的。
没有实践验证的理论是空洞的。
既然是入门算法,首先就要会玩,否则只会被算法“玩死”。很多朋友啃完了《算法》、《算法导论》或其他算法书籍,对各种排序、搜索、遍历等常用算法了如指掌,但是遇到问题还是束手无策,都知道堆排序和 最小堆,但是却不能有效地应用到实战。
一直以来,我既是算法的研究者者也是专业实践者,于是才产生了《算法应该怎么“玩”》这一课程,希望它能帮助你掌握各种常用的基础算法、算法设计的常用思想和模式之外,还能让你拥有建模的能力。
作者简介:
王晓华,毕业于华中科技大学,中兴通讯开发经理和 软件工程师,主攻嵌入式通讯软件开发。精通C和C++开发语言,熟悉领域:算法设计、面向对象的软件设计和重构、测试驱动开发等。主要作品:《算法的乐趣》和译作《雷神的微软平台安全宝典》。
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百度美研T10架构师,百度深度学习系统PaddlePaddle技术负责人王益推荐:
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《算法应该怎么“玩”》是真正在训练程序员解决问题的能力,而解决问题的能力是任何一家公司所需人才的核心技能。
课程简介:
35个经典算法的讲解及相关案例
算法设计的常用思想和模式
各种设计算法常用的代码技巧
建模的能力
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