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程序员千万不要学算法!

“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,是最大的推动力。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。最好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。最后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。

如何开始算法学习第一步?

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,都知道堆排序和最大最小堆,但是却不能有效地应用到实战。

本文分享自微信公众号 - GitChat精品课(CSDN_Tech)

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原始发表时间:2018-08-15

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