【数据结构与算法】如何高效学习数据结构与算法

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发布于: 2020 年 08 月 12 日
【数据结构与算法】如何高效学习数据结构与算法

前言



本文是个人基于覃超老师的《算法训练营》的学习笔记,此笔记的内容都是学习后的个人记录、个人总结、理解和思想。仅供参考学习。



很多同学在大学的时候会觉得数据结构与算法很枯燥,很多小伙伴都不愿意听这门课程。甚至以前还觉得能开发一个项目就能成为一个合格的程序员。但是学会算法,或者接触过数据结构与算法后,发现懂这门知识的程序员编写出来的代码相对有更高的质量。代码的性能、写法、底层逻辑和解决问题的能力都会高于不懂数据结构与算法的程序员。



到了如今,如果想成为一个高级开发工程师或者进入大厂,不论岗位是前端、后端还是AI,算法都是重中之重。也无论我们需要进入的公司的岗位是否最后是做算法工程师,前提面试就需要考算法。所以小时不学算法,长大掉头发



这系列的《算法学习笔记》,与大家一起重温或者学习数据结构与算法。



这里也赠送大家一句话:

"好记性不如烂笔头,好记性更不如好笔记"

愿大家在技术银河中终身漂泊学习时,习惯编写自己的笔记,以后这些笔记必定成为我们最珍贵的宝藏!✨



如何系统化学习算法



深入到精通一门知识的我们都需要一个系统化的学习方法,如果这门知识越是有难度,前期就越是枯燥无味,或者甚至觉得很困难。所以学习算法也是一样的:



  • 枯燥无味

  • 所以需要系统化学习;

  • 小步快跑的方式进行学习;

  • 不懂就找答案不要埋头苦学;

  • 不牢固

  • 越是庞大的知识,越学就会越觉得之前学到的知识忘的差不多了;

  • 其实就是缺乏知识的稳固性;

  • 预习

  • 学习任何一门知识,都要先了解和预习这门知识;

  • 同理,在学习一门新的开发语言时,我们都会先来一个hello world

  • 坚持leetcode刷题

  • 要学会算法,并且稳固这一门知识,不断的刻意练习是重中之重;





系统化的效果



系统化学习和拿起一本书最终的效果是不一样的。很多时候我们开始学习一门知识,我们都会看:《xxx深入浅出》、《xxx指南》和《从0到1学会xxx》,其实里面的知识是很庞大的。只靠知识是无法支撑我们的实战和经验的,所以我们需要系统化的学习方法最终达到的目标也是不一样的,例如:



  • 提升到职业顶尖水平

  • 通过一线互联网大厂的面试

  • 要有Leetcode 300+ 刷题量



推荐阅读《Outliner》这本书中的学习方法





精通一个领域



前面说到,任何一个领域的知识都是很庞大的。而且只靠看书,看文章学习都是不够的。所以一套好的学习方法,可以为我们打开一扇大门。而且在打开这扇大门的同时不会因为艰苦、困难、煎熬或者是枯燥而最后放弃。



  • 切碎知识点 Chunk it up

  • 庖丁解牛

  • 脉络相连 - 从根部开始学习,到分支,再到树叶。让每一个知识点都有关联关系

  • 刻意练习 Deliberate Practicing

  • 反馈 Feedback





数据结构有什么?



  • 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:

  • 位运算 Bitwise,步隆过滤器 BloomFilter

  • LRU Cache (缓存)



<center>参考:覃超老师的《数据库脑图》</center>





算法有什么?



任何的高级算法与数据结构都会转换成If Else,for循环,其实也是最朴素的计算机的知识,没有什么AI,人工智能的知识。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)





参考:覃超老师的《算法脑图》





刻意练习 - Deliberate practice



无论是科学家、国家运动员、技术专家还是游戏职业选手,他们的优秀的背后都有一个共同点:刻意练习



什么是刻意练习?



  • 刻意练习 - 过遍数,持续多边形的练习,用数遍达到质变!(五毒神掌);

  • 练习不擅长的地方;

  • 如果感到不舒服、不爽、枯燥的话,那证明我们正在爬坡,正在提升!





反馈 - Feedback



很多时候在学习中,特别是在自学的过程,我们永远不知道自己的学习的成果是怎么样的。或者我们有时候会遇到难点但是无法突破,甚至有时候我们以为自己很努力,或者已经很强了。但是其实还只是坐井观天而已。所以我们在学习的时候需要反馈。所谓的反馈有几种:



  • 即时反馈

  • 学会使用一门语言;

  • 能写出能执行的代码;

  • 能写出一个项目;

  • 能实现一个功能;

  • 主动型反馈

  • 高手代码(Github、LeetCode);

  • 第一视角止步(看视频,看高手写的代码,学习思路);

  • 被动式反馈(高手指点)

  • 代码审查 code review;

  • 例如:教练看你打,给你反馈;





切题四件套



我个人认为也可以叫解题四大法则



  • 理解题目(Clarification)

  • 在LeetCode看题后,先思考,认真确认和理解题目;

  • 避免忽略了一些条件或者是误解题目;

  • 面试的时候更加应该跟面试官确认清楚题目、条件、场景等;

  • 多种解题方案(Possible solutions)

  • 对比时间和空间复杂度 compare (time/spaace)

  • 最优解 optimal (加强)

  • 多编写(Coding)

  • 代码反复练习和编写;

  • 每一种解法都反复练习和编写;

  • 多测试案例(Test cases)

  • 在LeetCode上可以改变测试案例;

  • 多测试几种案例,确保自己的代码可以适应各种特殊情况;





刷题方式(五毒神掌)



第一遍



  • 5分钟:读题 + 思考;

  • 5分钟过后,没有思路就直接看解法;

  • 记录多个解题方法,比较解题方法的优弊;

  • 尝试默写代码,训练刻意手写代码;



第二遍



  • 自己编写,这时候就不要再看题解了;

  • LeetCode提交代码,确保能通过;

  • 有Bug没有关系,重复debug到通过为止;

  • 编写出多种解题方法;

  • 持续优化 - 重点是 执行时间 (可参考LeetCode中打败了多少的人,也可以点击比较优秀的人,学习更好的写法);



第三遍



  • 过了一天后,再重复做题;

  • 根据自己不熟悉的题目与程度做专项练习;

  • 专项练习就是针对自己不熟悉的种类的题,从而刻意练习哪一种题;



第四篇



  • 过了一周后,再反复练习;



第五遍



  • 面试前,提前2-3周开始重复练习;





总结



这篇笔记中,我们记录了一下关键知识重点点:



  • 如何深入学习一门知识

  • 通过系统化学习一门知识;

  • 最高效和持续的学习算法就是通过系统化的学习;

  • 这里推荐大家,真的想学好一个技术,最好的方法就是找对老师,找对课程,找对人;

  • 如何攻破庞大的知识体系变成编程职业高手

  • 切碎知识点与建立脉络

  • 刻意练习

  • 反馈

  • 数据结构中有什么? - 看脑图

  • 算法中有什么?- 看脑图

  • 算法练习方法

  • 切题四件套

  • 五毒神掌



我是三钻,一个在技术银河中和你们一起来终身漂泊学习。

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公众号《技术银河》回复"算法资料"可以获得PDF版和脑图资料!



发布于: 2020 年 08 月 12 日 阅读数: 85
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微信公众号《技术银河》的学者 2020.05.18 加入

起步于PHP,一入前端深似海,最后爱上了前端。Vue、React使用者。专于Web、移动端开发。特别关注产品和UI设计。专心、专注、专研,与同学们一起终身学习。

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