怎样系统地学习算法( 四 ) 曾经因为看不

但是，如果在现实中遇到一个复杂问题，一个芯片只能完成其中一个功能，难道要连接十几块芯片来解决这一个问题？
你在搞圣诞树嘛？一个树枝挂个小礼物，叮叮当当的乱响。这显然是不合适的，我们需要的是完成该复杂问题的一个芯片，因此需要运用所学的数据结构知识，高效处理具有复杂关系的数据。
通过学习数据结构，更加准确、深刻地理解不同数据结构之间的共性和联系，学会选择和改进数据结构，高效地设计并实现各种算法，这才是数据结构的精髓。
03数据结构的学习秘籍▲会数据结构的基本操作
这是最基础的要求，学会各种数据结构的基本操作，取值、查找、插入、删除等。先看图解，理解各种数据结构的定义，操作方法，然后看代码，尝试自己动手上机运行，逐渐掌握基本操作。
初学时，要想理解数据结构，一定要学会画图，通过画图形象表达，更能体会其中的数据结构关系。因此，初学阶段学习利器：画图，理解，画图。
▲会利用数据结构，解决实际问题
在掌握了书上的基本操作之后，就可以尝试利用数据结构解决一些实际问题了，先学经典应用问题的解决方法，体会数据结构的使用方法，然后再做题，独立设计数据结构解决问题。
要想熟练应用就必须做大量的题，从做题中体会其中的方法。最好进行专项练习，比如线性表问题，二叉树问题，图问题，该阶段学习利器：做题，反思，做题。
▲熟练使用和改进数据结构，优化算法
这是最高境界了，也是学习数据结构的精髓所在，单独学习数据结构是无法达到这种境界的。它需要在学习算法的过程中慢慢修炼。
在学习算法的同时，逐步熟练应用、改进，慢慢体会不同数据结构和算法策略的算法复杂性，最终学会利用数据结构改进和优化算法。
该阶段已经在数据结构之上，通过在测试系统上刷各种算法题，体会利用数据结构改进优化算法。该阶段学习利器：刷题，总结，刷题。
刷题网站
打比赛：HDU、POJ、Vjudge、CodeForces找工作：LeetCode

04算法为什么那么难？再来谈谈学习算法。
很多人感叹：算法为什么那么难！首先，算法本身具有一定的复杂性，但还有一个原因：讲的太烂！算法的教与学有两个困难：
▲我们学习了那些经典的算法，在惊叹它们奇思妙想的同时，难免疑虑重重：这么牛，怎么想到的？对学生来说，这可能是最费解、也最让人窝火的地方。高手讲，学算法要学它的来龙去脉，包括种种证明。
但这对菜鸟来说，简直比登天还难，很可能花费很多时间也无法搞清楚。这条路对大多数人来说，是行不通的，那怎么办呢？下功夫去记忆书上的算法？记住这些算法的效率？看似学会了，其实两手空空。遇到一个新问题，仍然无从下手。
可这偏偏又是极重要的，无论做研究还是实际工作，一个计算机专业人士最重要的能力，就是解决问题——解决那些不断从实际应用中冒出来的新问题。
▲算法作为一门学问，有两条几乎平行的线索。
一个是数据结构（数据对象）：数、矩阵、集合、串、排列、图、表达式、分布等等。
另一个是算法策略：贪心、分治、动态规划、线性规划、搜索等等。
这两条线索是相互独立的：同一个数据对象上有不同的问题，例如单源最短路径和最优二叉树，就可以用到不同的算法策略，如贪心和动态规划；而同一个算法策略，例如排序和整数乘法，也会用到不同的数据结构。它们之间是多对多的关系。

两条线索交织在一起，该如何表述？
我们早已习惯《数据结构》中讲数据结构，《算法设计与分析》里面讲算法策略。各说各的，讲算法设计时就假设你已经对数据结构了如指掌，还没有哪一本算法书很好的解决这两个困难，传统的算法书，大多注重内容的收录，但却忽视思维过程的展示，因此我们学习了经典的算法，却费解于算法设计的过程。
遇到一个实际问题，通过问题分析，选择使用什么样的算法策略，基于这种算法策略选择什么样的数据结构，有时算法策略和数据结构的选择并不是唯一的，不同的算法策略和数据结构设计的算法，其复杂性是不同的。
而很多书就是灌输式的讲一个实例，一下子就选择了一个认定是最优的算法策略，告诉你就这样干，不谈数据结构，然后分析算法复杂性，就结束了。
原则上讲算法策略就讲算法策略，不依赖任何程序设计语言和数据结构，但对很多学生来讲，尤其是语言没学好，数据结构也不熟练的同学，只讲算法策略，如同空中楼阁。自己用算法解决实际问题，一头雾水。
这也是我为什么要写《趣学算法》这本书，来弥补目前学习资料的缺陷。这本书的讲解是从问题出发，根据实际问题进行分析，选择合适的算法策略，并分析为什么采用这种算法策略，然后选择什么数据结构，不同的数据结构复杂性会有什么区别，巧妙地将数据结构和算法策略拧成了一条线。
通过大量实例，充分展现算法设计的思维过程，让学生充分体会遇到一个问题，如何分析，使用什么算法策略，采用什么数据结构，算法的复杂性如何？是否有优化的可能？
05算法学习秘籍知识在于积累，学习需要耐力。学习就像挖金矿，或许一开始毫无头绪，一头雾水，但转个角度，换换工具，时间久了总会找到一个缝隙。成功就是你比别人多走了一段路，或许恰恰是那么一小步。
第一个建议：多角度，对比学习学习算法，可以先阅读一本简单的入门书，然后综合几本书横向多角度看，例如学习动态规划，拿几本算法书，把动态规划这章找出来，比较学习，多角度对比分析更清晰，或许你会恍然大悟，噢，原来如此简单。
或许有同学说我哪有那么多钱买那么多书，只要你想学习，没有什么可以阻挡！你可以图书馆借，也可以联系你的老师，每学期上课前，我都会告诉学生，如果你想学习却没钱买书，我可以提供帮助。想一想，你真的没有办法？

第二个建议：大视野，不求甚解经常有学生为了一个公式推导，或几句代码抛锚，甚至停滞数日，然后淹没在无尽的挫败感中，把自己弄得垂头丧气。公式可以不懂，代码可以不会。你不必投入大量精力试图推导书上的每一个公式，也不必探究语法或技术细节。
学算法就是学算法本身，首先是算法思想，解题思路，然后是算法实现，算法思想的背后可能有高深的数学模型，复杂的公式推导，你理解了当然玄妙，不懂就拉倒。
算法实现可以用任何语言，所以不必纠结是C，C++，Java，Python，更不必管严格的语法规则，除非你要上机调试。
建议还是先领会算法，写伪代码，在大脑中调试吧，如果没有良好的编程经验，一开始就上机或许更让你崩溃。遇到不懂的部分，浏览一下或跳过去，读完了还不明白再翻翻别的书，
【怎样系统地学习算法】总有一天，你会发现，“蓦然回首，那人却在灯火阑珊处”。
第三个建议：多交流，见贤思齐与同学，朋友，教师或其他编程爱好者们一起学习和讨论问题，是取得进步最有效的办法，也是分享知识和快乐的途径。
加入论坛，加入交流群，会了解其它人在做什么，怎么做，遇到问题可以请教高手，带来醍醐灌顶的喜悦；也可以应助菜鸟，使你暗自得意，信心倍增。论坛和群也会分享大量的学习资料和视频，还有不定期的培训讲座，读书交流会，你会发现，你不是一个人在战斗！

第四个建议：勤实战，越挫越勇实践是检验一切真理的标准。古人云：“学以致用”，“师夷长技以制夷”。请不要急切期盼“实际的”例子，更不要看不起小实例，“不积跬步，无以至千里”。
大规模的成功商业案例所采用的算法，人工情感，无人驾驶，不是我们目前要解决的问题。
看清楚脚下的路，比仰望天空更实际，多做一些实战练习，更好地体会算法的本质，在错误中不断成长，越挫越勇，终究会成参天大树。
06如何打开算法和数据结构这两扇门？推荐两本入门书：《趣学算法》\u0026amp;《趣学数据结构》

《趣学算法》，作者：陈小玉六大推荐理由：▲实例丰富，通俗易懂。从有趣的故事引入算法，从简单到复杂，使读者从实例中体会算法设计思想。实例讲解通俗易懂，让读者获得最大程度的启发，锻炼分析问题和解决问题的能力。▲完美图解，简单有趣。结合大量完美绘图，对算法进行分解剖析，使复杂难懂的问题变得简单有趣，给读者带来巨大的阅读乐趣，使读者在阅读中不知不觉地学到算法知识，体会算法的本质。▲深入浅出，透析本质。采用伪代码描述算法，既简洁易懂，又能抓住本质，算法思想描述及注释使代码更加通俗易懂。对算法设计初衷和算法复杂性的分析全面细致，既有逐步得出结论的推导过程，又有直观的绘图展示。▲实战演练，循序渐进。每一个算法讲解清楚后，进行实战演练，使读者在实战中体会算法，增强自信，从而提高读者独立思考和动手实践的能力。丰富的练习题和思考题用于及时检验读者对所学知识掌的握情况，为读者从小问题出发到逐步解决大型复杂性问题奠定了基础。▲算法解析，优化拓展。每一个实例都进行了详细的算法解析，分析算法的时间复杂度和空间复杂度，并对其优化拓展进一步讨论，提出了改进算法，并进行伪码讲解和实战演练，最后分析优化算法的复杂度进行对比。使读者在学习算法的基础上更上一个阶梯，对算法优化有更清晰的认识。▲网络资源，技术支持。网络提供本书所有范例程序的源代码、练习题以及答案解析，这些源代码可以自由修改编译，以符合读者的需要。本书提供源代码执行、调试说明书，对读者存在的问题提供技术支持。

《趣学数据结构》，作者：陈小玉三大推荐理由：▲完美图解+丰富实例，复杂问题简单化为基本操作配以图解，用数据结构解决生活中的实际问题，学习过程更加轻松有趣。▲原理分析+实战演练，真正地学以致用通俗化讲解基础知识，在实战中体会数据结构的设计和操作，锻炼独立思考的能力。▲配套代码+在线答疑，为学习保驾护航提供书中的范例程序源代码、练习题以及答案解析，并在博客和QQ群中答疑解惑。以上。
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■不BB，直接上干货，非科班出生，毕业工作后才开始学算法，到目前学了4年！！！
为了让你对数据结构和算法能有个全面的认识，我画了一张图，里面几乎涵盖了所有数据结构和算法书籍中都会讲到的知识点。

这里面有10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie树；10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法。
掌握了这些基础的数据结构和算法，再学更加复杂的数据结构和算法，就会非常容易、非常快。
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