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刚入门的同学如何学好算法

算法与数据结构 来源:算法与数据结构 作者:算法与数据结构 2020-10-14 17:51 次阅读

如何学习算法的相关文章,大家估计也见过不少,每个人的学习方法都不尽相同,这很正常,并且,对于不同的选手来说,例如打 ACM 的玩家不打比赛的玩家来说,训练的方式也有不少差异,所以别人所说的学习方式,更多的是作为你的一种参考。

在我的四年大学里,花在学习数据结构/算法的时间可以说是最多的了,不过我并不后悔,因为算法基础的沉淀,给我后面的成长带来了很多帮助,所以今天这篇文章,帅地会根据自己的理解,谈一谈如何学习算法,如果你是这方面的小白的话,还是可以参考一下。

不过,在写之前,我想先回答几个问题,或许对于那些刚入门的同学,有些许帮助。

一、简单回答几个问题

1、有必要学算法吗?

很多过来人可能都会跟你说,算法没必要学,你又不是算法岗,工作其实就天天 crud,用啥都是封装好的,学了也用不到,慢慢也就忘了。

这篇文章不是来跟你辩论有没有必要学算法的,我就做个简单的回答,我的答案是,有必要学一学,一个现实且势利的原因,估计就是 ----- 大厂都喜欢考察算法了,不信你去问问刚刚参加过 2020 校招的同学,我自己也参加过 2019 的秋招,算法考察,基本无处不在,如果想要获得面试机会,那么就得笔试,而笔试,大部分公司都是编程题,即算法题,而且,面试中也会经常问到算法,数据结构。显然,从找公司的角度看,不学算法你会失去很多面试的机会。然而,更重要的还是,程序 = 数据结构 + 算法,算法基本功打好,可以让我们走的更远。

2、学算法好慢/好难,是我不够聪明不适合学算法吗?

答不是的,如果只是学习下常见算法,以后应付下面试/笔试 + 分析下工作遇到的一些问题,那么我觉得,还论不到天赋来做审判,这绝对不是鸡汤,当然,如果你想打 ACM,拿各种奖的,那我就不大清楚了。

简单的说,学算法好慢/好难主要还是你代码写的太少了,做的题太少了,虽然有些人学起来会慢一些,特别是入门那会,但一旦过了这道坎,学起来就会快很多,所以,不要还没学之前,或者学了一时半会觉得自己没有 get 到点,就否定自己。

二、入门数据结构与算法

我是学习了《数据结构与算法分析》这本书之后,再去学习各种算法思想 + 刷题的,所以我觉得,入门算法的第一步,是在你学会了一门语言之后(帅地当时学的是 C 语言),静下心来啃一本数据结构与算法的书籍,例如我说的《数据结构与算法分析:xx语言描述版》,也可以是《大话数据结构》等等。

怎么学这本书呢?

我觉得,对于刚刚入门的选手来说,没啥技巧,也不要迷恋于各种快捷的方法,咱们老实点,当个普通人,就跟着书学,按照顺序学就可以了,然后把里面例子的代码,都至少打一遍,当然,还需要跑通,结果要符合预期,如果不符合,就调试到符合预期。

注意,上面那句话我打了颜色,说明这句话非常重要,千万不要觉得自己理解了,就不写代码了,例如觉得自己理解了链表的增删改,然后就不写代码了,在编程这一块,感觉自己理解,和成功实现且符合预期,特么就是两回事。

之后一般每一章都会有习题,不需要全部做,自己挑几道做就好了,就算是一眼就秒杀知道怎么做的,其实也可以实现一遍,如果不懂,可以找答案,但是一定要自己在电脑上把代码敲打出来,然后跑通。当你把书上 90% 的代码例子跑通,那么,这本书有一半的知识,就是你的了。

这里我说下,你们找的书籍,最好是有完整代码实现的,因为有些书籍,为了具有通用性或者严谨性,是采用伪代码来实现的,我不建议初学者用这类书籍,因为容易一脸蒙蔽,代码也不好跑通验证,所以如果你觉得自己是普通人,那么就找一本有完整代码的书籍来看吧,然后乖乖把代码的代码敲打跑通起来。

不要眼高手低,当你积累到一定的代码数量,你就会慢慢来感觉了。

当你学完了链表、队列、栈、二叉树、哈希表等最基本的数据结构,其实你就算入门了,这个时候其实你已经具备了去 leetcode 刷题的能力了。不过在学习过程中,特别是到了图那部分,会涉及到很多算法,例如最短路径,深度搜索和广度搜索…当然,还有二叉树的各种遍历等。

如果你对递归一点也不懂,那么你会被虐的,脑袋也容易被爆栈,因为,递归真的无处不在,这也引出了我觉得入门算法非常重要的一个算法思想 --- 递归算法。

三、刷题之前的一些准备

如果你连最基本的数据结构,例如链表,队列,栈,二叉树都没有接触过,那么我是不建议你去 leetcode 刷题的,所以我上面先说了先入门一下数据结构与算法,当你学习了这些基础的数据结构之后,其实已经具备了刷题的能力了。

不过,我还是希望你能在学习一些算法思想,一般就这几种

1、递归

2、枚举

3、贪心

4、回溯

5、动态规划

但是,其中最重要的,我觉得就是递归,其他的几种算法,也都会有递归的影子,并且我刚才说图相关算法、二叉树的遍历等,也都包含递归的使用。

所以,在你刷题之前,或者在学习二叉树、图相关算法遇到递归的时候,我希望你能静下心来,去学一学递归,我也会告诉你,对于初学者,递归很难,我是被无数次折腾,无数次看答案似懂非懂之后,才突然醒悟了。

你不需要把它学的很精通,但是你要懂一些基本的递归题,知道递归是怎么一回事,例如最简单的斐波那契数列得会用递归做吧?阶乘也得会吧(虽然不是最优解)。

所以,死磕入门数据结构,可以学习下一些算法思想,而递归,你必须得入门,至于动态规划、回溯,我觉得慢点学也没有,可以后面刷题遇到时在学,而枚举、贪心,相对比较简单。

关于递归的,可以看我之前的一遍入门级的文章:为什么你学不会递归?告别递归,谈谈我的一些经验

评价还是很好,之后找些简单的题做,例如在 LintCode 那些 easy 的题(leetcode 和 lintcode 类似,类似于一个中文版,一个英文版)

四、如何刷题

终于,到了刷题这一部分了,如果要说学算法的捷径,那么刷题便是最好的捷径,如果你刷的题很少,达不到一定的量,那么再多的捷径,估计也没啥用,只有在满足一定题量的情况下,才适合来谈论所谓的技巧。

1、先说一说笔试

不过在刷题之前我想先说一说笔试,如果笔试不考算法,面试也不考算法,那么我可能在学习算法的这条路上,会少了很多的积极性,你可能会觉得我很功利,但是我觉得,带着功利性的目的去学习算法,也是完全没问题的。

在校招的笔试中,其实这些笔试题还是挺难的,你在 leectode 可以做出 hard 级别的题,但在笔试中,可能连 medium 级别的都做不出,因为笔试的题,都比较灵活,基本都会通过实际的例子来引出一道题,你可能不知道要使用哪种方法来做比较好,有些还是多种方法的结合。

对于笔试的题型,我之前也总结过,无非是以下几种

(1)、基本数据结构的考察:这类题我觉得是比较简单的,主要考场基本数据结构的操作,例如二叉树的层序遍历,链表的逆序等,当然,它不会直接告诉你,让你来逆序或者遍历。

(2)、某种算法思想的掌握:这类题你掌握了某种算法思想,就会比较容易,如果不懂,那就凉凉了。例如动态规划、回溯、枚举、深度/广度、贪心、二分等。其中,我觉得动态规划考的挺多,还要就是 回溯+深度/广度。

(3)、边界条件的考察:这类型的题,估计你一看就有思路,知道该怎么做,但是,它的边界条件特别多,需要分很多种情况来讨论,特别容易出错,有时候会让人陷进去,越做越复杂,这类题主要考场你的思维严谨程度。

(4)、找规律、数学公式:这类型的题,主要是根据数据之间的一些关系,来找一些规律,进而推出他们的通用公式,就像我们高中时,找数列的同项一样。

2、按分类刷题

上面我列了笔试的题型,并且跟你说了笔试是真的挺难的,那么对于我个算法小白来说,该如何做好呢?

我的建议是,分类刷题,阶段性总结。例如最开始可以在 LintCode 按照链表/二叉树/递归等这些标签来刷,因为这样可以让你深入掌握每一种方法。

当然,笔试的题之所以难,是因为我们往往不知道用哪一种方法做好,或者说具体属于哪一种题型,那么还有必要分类刷题吗?

答是有必要的,只有当你熟悉每一种题型,你才能灵活使用他们,进而解决各类复杂的题,这就如同你在练功夫的时候,前期你需要把每个招式都打扎实了,之后才能灵活把各个招式连接起来,融合贯通。刷题也是一样,前期先分类,把每个题型掌握起来,后期咱们再随机练习,慢慢着就能灵活应用了。

不过,每次刷了一部分题型之后,我觉得还有必要做一些总结,或者说总结一些刷题模版,例如对于二分法查找,其实好几种题型总结起来,就是开闭区间的组合,你可以把他们总结起来,例如什么时候用开区间,什么时候用闭区间。

有人可能会说,模版是死的,真的有必要总结吗?

我觉得有必要总结,但没必要死记,总结,只是加深你的理解,当然,如果你在做题的时候,刚好记住了自己的模版,可以直接套上去,那肯定更好。但是,就算忘了也没事,通过自己的总结,你其实是知道怎么做的了,只是还需要你多花一点时间,快速模拟讨论下各种情况,一样能够做出来的。

也就是说,最开始刷题的时候,可以分类刷题,并且阶段性总结,如果你是初学者,可以先从简单的题做起,例如我刚才说的,简单的递归题,之后一些二叉树、链表的题,因为你可能刚刚学习数据结构不久,刚好可以加深你的理解。

五、刷题时的一些注意点

当我们在做一道题的时候,可能会遇到两种情况,一种是这道题,特么秒杀,一眼就懂思路;一种是,一脸蒙蔽,太难了吧。

一眼就懂思路,有必要做吗?

我的答案是,有必要做。千万不要眼高手低,看着简单,做起来不一定简单,AC 之后,你还要去讨论区看看大佬们是怎么做的,因为有些人的代码,真的写的很简洁,看着就很舒服,咱们可以多学一学的,当然,也有可能那个人就是你自己。

代码写多了,有时候,你就会发现自己真的变强了,写起代码来,bug 也越来越少了,分分钟 AC 一道题。

尽量最优解

其实对于很多题,如果不看时间复杂度和空间复杂度,单单只是 AC,那还是很容易的,但是一提交,你的代码可能只打败了百分之几的人,显然我们是不能满足于这种代码的。

当你做一道题时,一开始可以先暴力做,但后面,还得想想该如何优化,想不出也没事,可以讨论区找空间/时间复杂度更低的代码,或者直接搜索引擎搜索,一般都能搜到别人的代码。

之后跟着别人的代码,自己再实现一波,尽可能把最优解的代码实现起来。千万不要为了 AC 而 AC,不是 AC 的越多就越强的,当你入门之后,更多的是要总结方法,寻找高效率的代码。

六、总结

说到算法的学习方式,对我来说,真的没有什么捷径之类的,就是像我上面说的,先找本书死磕入门数据结构,就跟着书的例子,把例子跑起来就好了,跑起来也不是一件简单的事情。之后就去接触下一些算法思想,后面就可以分类刷题了,刷题就是最好的捷径了。

当然,不要 AC 之后就完事了,应该尽可能寻找最优解,当你积累了一定的题量,那么你真的会发现自己变强了,突然感觉递归也就那么一回事。

我学习算法时,基本看书 + 网上刷题,也很少看视频,因为我觉得看视频比较花时间,不过我之前在班里还是看到部分人喜欢看视频的,至于看书好还是看视频好,这个看个人喜好吧,也没有说哪种就一定更好。

责任编辑:xj

原文标题:谈一谈「如何学好算法」

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