我是如何学习数据结构与算法的?

数据结构与算法的地位对于一个程序员来说不言而喻。今天这篇文章不是来劝你们学习数据结构与算法的,也不是来和你们说数据结构与算法有多重要。
主要是最近几天后台有读者问我是如何学习数据结构与算法的,有没有什么捷径,是要看视频还是看书,去哪刷题等…..而且有些还是大三大四的,搞的我都替你们着急、担心…..
所以我今天就分享下自己平时都是怎么学习的。

学习算法的捷径就是多刷题

说实话,要说捷径,我觉得就是脚踏实地着多动手去刷题,多刷题。
但是,如果你是小白,也就是说,你连常见的数据结构,如链表、树以及常见的算法思想,如递归、枚举、动态规划这些都没学过,那么,我不建议你去刷题的。而是先去找本书先去学习这些,然后再去刷题。

也就是说,假如你要去诸如leetcode这些网站刷题,那么,你要先具备一定的基础,这些基础包括:
1、常见数据结构:链表、树(如二叉树)。
2、常见算法思想:贪婪法、分治法、穷举法、动态规划,回溯法。
以上列出来的算是最基本的吧。就是说你刷题之前,要把这些过一遍再去刷题。如果你连这些最基本的都不知道的话,那么你再刷题的过程中,会很难受的,思路也会相对比较少。
总之,千万不要急,先把这些基本的过一遍,力求理解,再去刷题。这些基础的数据结构与算法,我是在大一第二学期学的,我没看视频,我是通过看书学的,那时候看的书是:
1、算法分析与分析基础:这本比较简单,推荐新手看。
2、数据结构与算法分析—-C语言描述:代码用C写的,推荐看。
3、挑战程序设计竞赛(第二版):也是很不错的一本书,推荐看。
具体可以看我的另外一篇文章,里面是介绍这几本书的:
算法与数据结构书籍与视频福利

说实话,我那一学期的时间几乎都花在数据结构与算法上,但刷的题很少,只是书本上的一些例题。所以当我把这些基本的过一遍之后,再去一些网站刷题依旧非常菜。
所以你们千万别指望以为自己把这些思想学完之后刷题会很牛,只有多刷题,只有多动手实践,你的灵敏度才会提高起来。
在这里说一下前阵子有个非常火爆的专栏—-【数据结构与算法之美】

我没买这个专栏,我想说的是,买了就一定要去看,千万别浪费。也千万不要觉得学完这个专栏你就会变的多牛逼,如果你只是跟着进度去学习这个专栏,自己没有花时间去刷题、去动手时间。那我可以保证,你学完之后还是那么菜。
总结下:
提高数据结构与算法没啥捷径,最好的捷径就是多刷题。但是,刷题的前提是你要先学会一些基本的数据结构与算法思想。

追求完美

如何刷题?如何对待一道算法题?
我觉得,在做题的时候,一定要追求完美,千万不要把一道题做出来之后,提交通过,然后就赶紧下一道。
算法能力的提升和做题的数量是有一定的关系,但并不是线性关系。也就是说,在做题的时候,要力求一题多解,如果自己实在想不出来其他办法了,可以去看看别人是怎么做的,千万不要觉得模仿别人的做法是件丢人的事。
我做题的时候,我一看到一道题,可能第一想法就是用很粗糙的方式做,因为很多题采用暴力法都会很容易做,就是时间复杂度很高。之后,我就会慢慢思考,看看有没其他方法来降低时间复杂度或空间复杂度。最后,我会去看一下别人的做法,当然,并不是每道题都会这样执行。
衡量一道算法题的好坏无非就是时间复杂度空间复杂度,所以我们要力求完美,就要把这两个降到最低,令他们相辅相成。
我举道例题吧:
问题: 一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法?
这道题我在以前的分章分析过,不懂的可以先看下之前写的:递归与动态规划—-基础篇1

方法1::暴力递归
这道题不难,或许你会采取下面的做法:

public static int solve(int n){ if(n == 1 || n == 2){ return 1; }else if(n <= 0){ return 0; }else{ return solve(n-1) + solve(n-2); } }

这种做法的时间复杂度很高,指数级别了。但是如果你提交之后侥幸通过了,然后你就接着下一道题了,那么你就要好好想想了。
方法二:空间换时间
力求完美,我们可以考虑用空间换时间:这道题如何你去仔细想一想,会发现有很多是重复执行了。所以可以采取下面的方法:

//用一个HashMap来保存已经计算过的状态 static Map<Integer,Integer> map = new HashMap(); public static int solve(int n){ if(n <= 0)return 0; else if(n <= 2){ return 1; }else{//是否计算过 if(map.containsKey(n)){ return map.get(n); }else{ int m = solve(n-1) + solve(n-2); map.put(n, m); return m; } } }

这样,可以大大缩短时间。也就是说,当一道题你做了之后,发现时间复杂度很高,那么可以考虑下,是否有更好的方法,是否可以用空间换时间。

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