你真的知道如何系统高效地学习数据结构与算法吗?

简介: 实际上,很多人在第一次接触这门课时,都会有这种感觉,觉得数据结构和算法很抽象,晦涩难懂,宛如天书。正是这个原因,让很多初学者对这门课望而却步。我个人觉得,其实真正的原因是你 没有找到好的学习方法, 没有抓住学习的重点。实际上,数据结构和算法的东西并不多,常用的、基础的知识点更是屈指可数。只要掌握了正确的学习方法,学起来并没有看上去那么难,更不需要什么高智商、厚底子。

@[toc]

image-20230313125251442

前言:

你是否曾跟我一样,因为看不懂数据结构和算法,而一度怀疑是自己太笨?

实际上,很多人在第一次接触这门课时,都会有这种感觉,觉得数据结构和算法很抽象,晦涩难懂,宛如天书。正是这个原因,让很多初学者对这门课望而却步。

我个人觉得,其实真正的原因是你 没有找到好的学习方法没有抓住学习的重点。实际上,数据结构和算法的东西并不多,常用的、基础的知识点更是屈指可数。只要掌握了正确的学习方法,学起来并没有看上去那么难,更不需要什么高智商、厚底子。

什么是数据结构?什么是算法?

虽然我们说没必要深挖严格的定义,但是这并不等于不需要理解概念。 下面我就从广义和狭义两个层面,来帮你理解数据结构与算法这两个概念。

从广义上讲,数据结构就是指一组数据的存储结构。算法就是操作数据的一组方法。

图书馆储藏书籍你肯定见过吧?为了方便查找,图书管理员一般会将书籍分门别类进行“存储”。按照一定规律编号,就是书籍这种“数据”的存储结构。

那我们如何来查找一本书呢?有很多种办法,你当然可以一本一本地找,也可以先根据书籍类别的编号,是人文,还是科学、计算机,来定位书架,然后再依次查找。笼统地说,这些查找方法都是算法。

从狭义上讲,是指某些著名的数据结构和算法,比如队列、栈、堆、二分查找、动态规划等。这些都是前人智慧的结晶,我们可以直接拿来用。我们要讲的这些经典数据结构和算法,都是前人从很多实际操作场景中抽象出来的,经过非常多的求证和检验,可以高效地帮助我们解决很多实际的开发问题。

img

学习这个算法需要什么基础?

看到数据结构和算法里的“算法”两个字,很多人就会联想到“数学”,觉得算法会涉及到很多深奥的数学知识。那我数学基础不是很好,学起来会不会很吃力啊?

数据结构和算法课程确实会涉及一些数学方面的推理、证明,尤其是在分析某个算法的时间、空间复杂度的时候,但是这个你完全不需要担心。

img

学习的重点在什么地方?

提到数据结构和算法,很多人就很头疼,因为这里面的内容实在是太多了。这里,我就帮你梳理一下,应该先学什么,后学什么。你可以对照看看,你属于哪个阶段,然后有针对性地进行学习。

想要学习数据结构与算法, 首先要掌握一个数据结构与算法中最重要的概念——复杂度分析。

这个概念究竟有多重要呢?可以这么说,它几乎占了数据结构和算法这门课的半壁江山,是数据结构和算法学习的精髓。

搞定复杂度分析,下面就要进入 数据结构与算法的正文内容 了。

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。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SqYESVcd-1678683706755)(https://wxwtyproa.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/913e0ababe43a2d57267df5c5f0832a7%E3%80%90%E6%B5%B7%E9%87%8F%E8%B5%84%E6%BA%90%EF%BC%9A666java.com%E3%80%91.jpg)]

(图谱内容较多,建议长按保存后浏览)

一些可以让你事半功倍的学习技巧

现在我就给你分享一下,专栏学习的一些技巧。掌握了这些技巧,可以让你化被动为主动,学起来更加轻松,更加有动力!

1.边学边练,适度刷题

“边学边练”这一招非常有用。建议你每周花1~2个小时的时间,集中把这周的三节内容涉及的数据结构和算法,全都自己写出来,用代码实现一遍。这样一定会比单纯地看或者听的效果要好很多!

有面试需求的同学,可能会问了,那我还要不要去刷题呢?

我个人的观点是 可以“适度”刷题,但一定不要浪费太多时间在刷题上。我们 学习的目的还是掌握,然后应用。除非你要面试Google、Facebook这样的公司,它们的算法题目非常非常难,必须大量刷题,才能在短期内提升应试正确率。

img

2.多问、多思考、多互动

学习最好的方法是,找到几个人一起学习,一块儿讨论切磋,有问题及时寻求老师答疑。

除此之外,如果你有疑问,你可以随时在留言区给我留言,我只要有空就会及时回复你。不懂一点都不丢人,只要你勇敢提出来,我们一起解决了就可以了。

在这里插入图片描述

3.打怪升级学习法

学习的过程中,我们碰到最大的问题就是,坚持不下来。 是的,很多基础课程学起来都非常枯燥。为此,我自己总结了一套“打怪升级学习法”。

游戏你肯定玩过吧?为什么很多看起来非常简单又没有乐趣的游戏,你会玩得不亦乐乎呢?这是因为,当你努力打到一定级别之后,每天看着自己的经验值、战斗力在慢慢提高,那种每天都在一点一点成长的成就感就不由自主地产生了。

所以, 我们在枯燥的学习过程中,也可以给自己设立一个切实可行的目标,就像打怪升级一样。

比如,每节课后都写一篇学习笔记或者学习心得;诸如此类,你可以总结一个适合你的“打怪升级攻略”。

如果你能这样学习一段时间,不仅能收获到知识,你还会有意想不到的成就感。因为,这其实帮你改掉了一点学习的坏习惯。这个习惯一旦改掉了,你的人生也会变得不一样。

在这里插入图片描述

4.知识需要沉淀,不要想试图一下子掌握所有

在学习的过程中,一定会碰到“拦路虎”。如果哪个知识点没有怎么学懂,不要着急,这是正常的。因为,想听一遍、看一遍就把所有知识掌握,这肯定是不可能的。 学习知识的过程是反复迭代、不断沉淀的过程。

如果碰到“拦路虎”,你可以尽情地在留言区问我,也可以先沉淀一下,过几天再重新学一遍。所谓,书读百遍其义自见,我觉得是很有道理的!

我讲的这些学习方法,不仅仅针对咱们这一个课程的学习,其实完全适用任何知识的学习过程。你可以通过这个专栏的学习,实践一下这些方法。如果效果不错,再推广到之后的学习过程中。

相关文章
|
21天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
动物识别系统。本项目以Python作为主要编程语言,并基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,通过收集4种常见的动物图像数据集(猫、狗、鸡、马)然后进行模型训练,得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地格式的H5格式文件。再基于Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张动物图片,识别其名称。
53 1
动物识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+图像识别+计算机毕业设计项目
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
72 21
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
12天前
|
算法 JavaScript 前端开发
第一个算法项目 | JS实现并查集迷宫算法Demo学习
本文是关于使用JavaScript实现并查集迷宫算法的中国象棋demo的学习记录,包括项目运行方法、知识点梳理、代码赏析以及相关CSS样式表文件的介绍。
第一个算法项目 | JS实现并查集迷宫算法Demo学习
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。
71 12
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
46 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
31 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
2月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
算法、系统和应用,三个视角全面读懂混合专家(MoE)
【8月更文挑战第17天】在AI领域,混合专家(MoE)模型以其独特结构成为推动大型语言模型发展的关键技术。MoE通过动态选择专家网络处理输入,实现条件计算。稀疏型MoE仅激活部分专家以减少计算负担;软MoE则加权合并专家输出提升模型稳定性。系统层面,MoE优化计算、通信与存储,利用并行化策略提高效率。在NLP、CV、推荐系统等领域展现强大应用潜力,但仍面临训练稳定性、可解释性等挑战。[论文链接: https://arxiv.org/pdf/2407.06204]
189 63
|
1月前
|
前端开发 搜索推荐 算法
中草药管理与推荐系统Python+Django网页界面+推荐算法+计算机课设系统+网站开发
中草药管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言,前端使用HTML,CSS,BootStrap等技术和框架搭建前端界面,后端使用Django框架处理应用请求,使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。实现了一个综合性的中草药管理与推荐平台。具体功能如下: - 系统分为普通用户和管理员两个角色 - 普通用户可以登录,注册、查看物品信息、收藏物品、发布评论、编辑个人信息、柱状图饼状图可视化物品信息、并依据用户注册时选择的标签进行推荐 和 根据用户对物品的评分 使用协同过滤推荐算法进行推荐 - 管理员可以在后台对用户和物品信息进行管理编辑
58 12
中草药管理与推荐系统Python+Django网页界面+推荐算法+计算机课设系统+网站开发
|
16天前
|
XML JavaScript 前端开发
学习react基础(1)_虚拟dom、diff算法、函数和class创建组件
本文介绍了React的核心概念,包括虚拟DOM、Diff算法以及如何通过函数和类创建React组件。
16 2
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
36 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台