怎么高效学习数据结构和算法?

Posted 黑马程序员官方

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了怎么高效学习数据结构和算法?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

5个步骤:基础语法学习—>语法配套练习—>数据结构—>算法入门—>算法进阶

一、数据结构

官方解释:数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的额操作对象,以及他们之间的关系和操作等相关问题的学科。

大白话数据结构就是把数据元素按照一定的关系组织起来的集合,用来组织和存储数据

数据结构的分类

传统上,我们可以把数据结构分成逻辑结构和物理结构两大类。

逻辑结构分类:

逻辑结构市场ongoing具体问题中抽象出来的模型,是抽象意义上的结构,按照对象中数据元素之间的相互关系分类。这是学习需要重点关注的部分

其中的知识点:

一维:

  • 基础: 数组 array (string),链表 linked list
  • 高级:栈 stack,队列 queue, 双端队列 duque,集合 set,映射 map (hash or map),等等

二维:

  • 基础:树 tree, 图 graph
  • 高级:二叉搜索树 binary search tree(红黑树 red-black tree, AVL),堆 heap,并查集 disjoint set,字典树 Trie

特殊:

二、算法

官方解释:算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。

大白话:根据一定的条件,对一些数据进行计算,得到需要的结果

任何的高级算法与数据结构都会转换成if else,for循环,这些的根本还是计算机基础。高级算法重点是找到重复单元。

  • 跳转语句 (Branch) :If-else,switch
  • 循环 (Iteration) :for, which,while loop
  • 递归 (Recursion) : Divide & Conquer, Backtrace
  • 搜索 (Search) :深度优先搜索 Depth first search,广度优先搜索 Breadth first search,启发式搜索 A*
  • 动态规划 (Dynamic Programming)
  • 二分查找 (Binary Search)
  • 贪心 (Greedy)
  • 数学 (Math),几何 (Geometry)

三、学习方法

千万不要盲目学习,有的时候觉得自己听一遍课就会了,这种简直是自欺式学习。

  1. 通过听课或者看书吸收知识点
  2. 能够写出执行代码
  3. 能写出一个项目
  4. 能实现功能

这个是【强制输出】带动【吸收内化】的学习过程。数据结构和算法呢,就是要刷题!

  • 理解题目:审题可以多审几遍,避免自己理解错误
  • 多种解决方案:对比时间和空间复杂度,反复最求最优解
  • 多写代码:每一种写法尽量都掌握,尽量多写几遍
  • 多测试案例:在LeetCode上可以改变测试案例,多测试几种案例;

刷题刷它个四五遍!

第一遍:

阅读审题之后,思考解法。如果你没有思路就别浪费时间了,直接看解法。记录多个解题方法,比较解题方法的优劣。这一遍看过答案之后记得默写!

第二遍:

自己编写,这时候就不要看答案了。自己写完提交代码,有没有bug都没事,自己要学会debug!知道调试完了位置。编写出多种解题方案。持续优化,重点可以放在执行时间。可以看看LeetCode上面打败了多少人。

第三遍:

重复之间刷过的题,专项练习

第四遍:

建议每隔一段时间,就重复练习自己刷过的题。

以上是关于怎么高效学习数据结构和算法?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

白话机器学习算法——笔记

机器学习资料《分布式机器学习算法理论与实践》+《白话机器学习算法》+《Python机器学习基础教程》

白话深度学习与Tensorflow

读---白话大数据与机器学习

白话机器学习算法理论+实战之支持向量机(SVM)

斐波那契高效算法(4种算法综合分析)