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    空间分析算法啥意思

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对于算法的学习,我也是从一个小白一步步走来,当然,现在仍然很菜,,,不过,鉴于我觉得还有一些人比我更菜了,我决定谈谈我算法学习过程走过的坑,以及自己总结的一些经验。 切勿盲目刷题:刷题前的知识积累 说实话,想要提高自己的算法,真的没啥捷径,我觉得最好的捷径就是脚踏实地着多动手去刷题,多刷题。 但是,我必须提醒的是,如果你是小白,也就是说,你连常见的数据结构,如链表、树以及常见的算法思想,如递归、枚举、动态规划这些都没学过,那么,我不建议你盲目疯狂着去刷题的。而是先去找本书先去学习这些必要的知识,然后再去刷题。 因为,如果这些基础都不懂的话,估计一道题做了几个小时,然后看答案都看不懂,做题没有任何思路,这是很难受的。久而久之,估计没啥动力了,我刚开始就是这样,一道题答案看一天,然而还是不大懂,什么回溯啊,暴力啊,还不知道是啥意思。 也就是说,假如你要去诸如leetcode这些网站刷题,那么,你要先具备一定的基础,这些基础包括: 1、常见数据结构:链表、树(如二叉树)。(是的,链表和二叉树是重点,图这些可以先放着) 2、常见算法思想:贪婪法、分治法、穷举法、动态规划,回溯法。(贪婪、穷举、分治是基础,动态规划有难度,可以先放着) 以上列出来的算是最基本的吧。就是说你刷题之前,要把这些过一遍再去刷题。如果你连这些最基本的都不知道的话,那么你再刷题的过程中,会很难受的,思路也会相对比较少。 总之,千万不要急,先把这些基本的过一遍,力求理解,再去刷题。 在这里,我推荐基本我大一时看过的书籍吧,感觉还是非常不错的,如果对于数据结构时零基础的话,那么我建议你可以看《数据结构与算法分析:C语言描述版》这本书,这本书自认为真的很 nice,当时我把这本书里面的全部都看了,并且 coding 了一遍,感觉整个人有了质的飞跃。 后面我时在一些学校的OJ刷题,当时看的一本书叫做《挑战程序设计大赛》,日本作家写的,我觉得这本书也很nice,里面有分初级,中级和高级三个模块,基础比较差的可以从初级开始看起。 当然,这两本书,你可以在这个Github上找到:https://github.com/iamshuaidi/CS-Book 总结下: 提高数据结构与算法没啥捷径,最好的捷径就是多刷题。但是,刷题的前提是你要先学会一些基本的数据结构与算法思想。 AC不是目的,我们要追求完美 如何刷题?如何对待一道算法题? 我觉得,在做题的时候,一定要追求完美,千万不要把一道题做出来之后,提交通过,然后就赶紧下一道。我认为这意义不大,因为一道题的解法太多了,有些解法态粗糙了,我们应该要寻找最优的方法。 算法能力的提升和做题的数量是有一定的关系,但并不是线性关系。也就是说,在做题的时候,要力求一题多解,如果自己实在想不出来其他办法了,可以去看看别人是怎么做的,千万不要觉得模仿别人的做法是件丢人的事。 我做题的时候,我一看到一道题,可能第一想法就是用很粗糙的方式做,因为很多题采用暴力法都会很容易做,就是时间复杂度很高。之后,我就会慢慢思考,看看有没其他方法来降低时间复杂度或空间复杂度。最后,我会去看一下别人的做法,当然,并不是每道题都会这样执行。 衡量一道算法题的好坏无非就是时间复杂度和空间复杂度,所以我们要力求完美,就要把这两个降到最低,令他们相辅相成。 我举道例题吧: 问题: 一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法? 这道题我在以前的分章分析过,不懂的可以先看下之前写的:递归与动态规划—基础篇1 方法1::暴力递归 这道题不难,或许你会采取下面的做法: public int solve(int n){ if(n <= 2){ return n; }else{ return solve(n-1) + solve(n-2); } } 这种做法的时间复杂度很高,指数级别了。但是如果你提交之后侥幸通过了,然后你就接着下一道题了,那么你就要好好想想了。 方法二:空间换时间 力求完美,我们可以考虑用空间换时间:这道题如何你去仔细想一想,会发现有很多是重复执行了。不行你可以画个图 所以可以采取下面的方法: //用一个HashMap来保存已经计算过的状态 static Map<Integer,Integer> map = new HashMap(); public static int solve(int n){ if(n <= 2){ return n; }else{//是否计算过 if(map.containsKey(n)){ return map.get(n); }else{ int m = solve(n-1) + solve(n-2); map.put(n, m); return m; } } } 这样,可以大大缩短时间。也就是说,当一道题你做了之后,发现时间复杂度很高,那么可以考虑下,是否有更好的方法,是否可以用空间换时间。 **方法三:**斐波那契数列 实际上,我们可以把空间复杂度弄的更小,不需要HashMap来保存状态: public static int solve(int n){ if(n <= 2){ return n; } int f1 = 0; int f2 = 1; int sum = 0; for(int i = 1; i<= n; i++){ sum = f1 + f2; f1 = f2; f2 = sum; } return sum; } 我弄这道题给你们看,并不是在教你们这道题怎么做,而是有以下目的: 1、在刷题的时候,我们要力求完美。 2、我想不到这些方法啊,怎么办?那么你就可以去看别人的做法,之后,遇到类似的题,你就会更有思路,更知道往哪个方向想。 3、可以从简单暴力入手做一道题,在考虑空间与时间之间的衡量,一点点去优化。 挑战自己,跳出舒适区 什么叫舒适区?在刷题的时候,可能有一类题是你比较懂的,你每次一看就有思路,然后半个小时就撸好代码,提交代码,然后通过了,然后,哇,又多刷了一道题,心里很舒服。 但是,记住,前期你可以多刷这种题练手,提升自己的乐趣,但,我还是建议你慢慢跳出舒适区,去做一些自己不擅长的题,并且找段时间一直刷这种题。例如,我觉得我在递归方面的题还是挺强的, 但是,我对动态规划的题,很菜,每次都要想好久,每次遇到这种题都有点害怕,没什么信心。不过有段时间我觉得只刷动态规划的题,直接在 leetcode 选定专题,连续做了四五十道,刚开始很难受,后来就慢慢知道了套路了,一道题从两三个小时最后缩到半小时,简单的十几分钟就搞定。感觉自己对这类型的题也不惧怕的。 当然,对于动态规划的学习,大家也可以看我这篇广受好评的文章:为什么你学不过动态规划?告别动态规划,谈谈我的经验 所以,建议你,一定要学好跳出自己的舒适区。 一定要学会分类总结 有些人以为 leetcode 的题刷的越多,就一定能越厉害,其实不然,leetcode 虽然有 1000 多道题,但题型就那么几类,我们前期在刷的时候,我是建议按照题型分类刷题的,例如我这整理刷二叉树相关,然后刷链表相关,然后二分法,然后递归等等,每刷一种题型,都要研究他们的套路,如果你愿意去总结,那么 leetcode 的题,其实你刷几百道,有目的、挑选的刷,我觉得就差不多了。 我看过一本书,叫做《程序员代码面试指南:IT 名企算法与数据结构题目最优解》,这本书就非常不错,里面按照栈,队列,链表,二叉树,字符串等一个专题一个专题来刷的,并且每道题都给出了最优解,而且里面的题有一定的难度,感兴趣的,真心不错,如果你把这本书的题全部搞定,并且总结相关套路,那么你的算法一定有很大的提升。 推荐一些刷题网站 我一般是在leetcode和牛客网刷题,感觉挺不错,题目难度不是很大。 在牛客网那里,我主要刷剑指Offer,不过那里也有个在线刷leetcode,不过里面的题量比较少。牛客网刷题有个非常方便的地方就是有个讨论区,那里会有很多大佬分享他们的解题方法,不用我们去百度找题解。所以你做完后,实在想不出,可以很方便着去看别人是怎么做的。 至于leetcode,也是大部分题目官方都有给出答案,也是个不错的刷题网站。你们可以两个挑选一个,或者两个都刷。 当然,还有其他刷题的网站,不过,其他网站没刷过,不大清除如何。 至于leetcode,有中文版和英文版 leetcode有中文版 英文版 根据自己的兴趣选。 学习一些解题技巧 说实话,有些题在你没看别人的解法前,你好不知道有这么美妙优雅的解法,看了之后,卧槽,居然还可以这样。而我们在刷题的过程中,就要不断累积这些技巧,当你累计多了,你就会形成一种 神经反应,一下子就想到了某种方法。解题技巧很多,例如数组下标法、位图法、双指针等等,我自己也分享过一篇总结一些算法技巧的文章 再说数据结构发重要性 前面我主要是说了我平时都是怎么学习算法的。在数据结构方法,我只是列举了你们一定要学习链表和树(二叉堆),但这是最基本的,刷题之前要掌握的,对于数据结构,我列举下一些比较重要的: 1、链表(如单向链表、双向链表)。 2、树(如二叉树、平衡树、红黑树)。 3、图(如最短路径的几种算法)。 4、队列、栈、矩阵。 对于这些,自己一定要动手实现一遍。你可以看书,也可以看视频,新手可以先看视频,不过前期可以看视频,之后我建议是一定要看书。 例如对于平衡树,可能你跟着书本的代码实现之后,过阵子你就忘记,不过这不要紧,虽然你忘记了,但是如果你之前用代码实现过,理解过,那么当你再次看到的时候,会很快就记起来,很快就知道思路,而且你的抽象能力等等会在不知不觉中提升起来。之后再学习红黑树啊,什么数据结构啊,都会学的很快。 对于有哪些值得学习的算法,我之前也总结过,这里推荐给大家程序员必须掌握的核心算法有哪些?,这篇文章居然 40多万阅读量了,有点受宠若惊。 最最重要 动手去做,动手去做,动手去做。重要的话说三遍。 千万不要找了一堆资源,订好了学习计划,我要留到某某天就来去做… 千万不要这样,而是当你激情来的时候,就马上去干,千万不要留到某个放假日啊什么鬼了,很多这种想法的人,最后会啥也没做的。 也不要觉得要学习的有好多啊,不知道从哪学习起。我上面说了,可以先学习最基本的,然后刷题,刷题是一个需要长期坚持的事情,一年,两年。在刷题的过程中,可以穿插和学习其他数据结构。 总结一下吧 所以我给大家的建议就是,先学习基本的数据结构以及算法思想,不要盲目刷题,接着刷题的过程中,不能得过且过,尽量追求最优解,还有就是要跳出舒适区,逼自己成长,刷题的过程中,要学会分类总结。 当然,最重要的,就是你去动手了,不然,一切免谈! 看在熬夜写过的份上,送我个赞呗,嘻嘻。 1、老铁们,关注我的原创微信公众号「帅地玩编程」,专注于写算法 + 计算机基础知识(计算机网络+ 操作系统+数据库+Linux)。 2、给俺点个赞呗,可以让更多的人看到这篇文章,顺便激励下我,嘻嘻。 原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37907797/article/details/104765116

剑曼红尘 2020-03-11 22:24:48 0 浏览量 回答数 0

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优化求最值 5月29日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-05-29 14:02:23 6 浏览量 回答数 1

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【算法】五分钟算法小知识:动态规划详解

游客ih62co2qqq5ww 2020-05-07 14:48:09 25 浏览量 回答数 1

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问问小秘 2019-12-01 21:57:13 6895 浏览量 回答数 2

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经典动态规划:高楼扔鸡蛋 6月2日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-02 16:06:52 3 浏览量 回答数 1

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硬盘读写速度现在怎么都达不到千兆, ssd读也达不到。(特殊设备除外,貌似看到新闻说有实验室的产品读写速度可以过G) 不过可以采取,写入缓冲的方式,数据先保存在内存,再写入到硬盘,不过缺点怕掉电。 读的话,采取分布式的读,可以达到很高的吞吐量。 网络传输的话,问题在于怎么保证传输稳定和不出错######这对内存的要求很高啊,而且还不能耽误其他程序对内存的使用,这个内存我觉得应该很大吧###### 引用来自“十一文”的答案 硬盘读写速度现在怎么都达不到千兆, ssd读也达不到。(特殊设备除外,貌似看到新闻说有实验室的产品读写速度可以过G) 不过可以采取,写入缓冲的方式,数据先保存在内存,再写入到硬盘,不过缺点怕掉电。 读的话,采取分布式的读,可以达到很高的吞吐量。 网络传输的话,问题在于怎么保证传输稳定和不出错 这么说来, 在顺序存取方面 , 网络传输速度相对与硬盘 io 速度还是有优势的,不知道这么理解是否成立。 因为机放内部设备间千兆网卡很常见,传输速度相当快,并且成本相对硬盘少许多。 ######看贴不跟帖,帖子要沉了。需要顶。 无论对错。发表点个人观点也好。不能让它沉。 ###### "千兆网卡很常见", 這裡 “ 千兆” 是指1000M bits, 大概也就100M Bytes。 Intel SSD 520 Sequential Read 已经可高达550M Bytes per second, 顺序写可高达275M Bytes per second.######回复 @十一文 : 现在的HBA卡4G的已经很通用了,好像12G的都出来了,一般服务器都有好几个接口的,再来个负载均很啥的,网络传输不是问题######汗 查了哈 还真是这样。擦我out了!######网络允许帮定双网卡。所以,网络传输可以更快点,相对来说,速度提升技术性难度小点。 磁盘阵列是否回更好? 光线通讯用的网卡是否会更快点。 ###### 顺便提点应用。 是这样的, 排序在信息处理方面很常见。 无论用什么算法。都是在一个相对平等的环境中。 现实中应用,比如1g内容的排序和1T内容排序难点还是数据交换上。 1g可以全部加载进内存玩。1T就要涉及到信息交换了。如果一个系统界面,把存储信息部分扩展到近乎无限空间大小。 就好比内存数据交换比磁盘数据交换要快许多。 比如1T大小数据做排序。 只要一个设备顺序读取数据,按照开头部分把数据通过网络分发给N 台机器,处理除了开头部分数据,后面的数据排序。这样就可以N多设备协同工作。效率达到 1+1 > 2 的目的。 否则如果是1台设备需要 加载数据,排序, 临时存储, 加载另外数据,处理,临时存储,加载.... 汇总分结果,获得总结果。 1台设备这么处理,做了很多重复劳动。如果网络够快 多台设备 避免了重复加载。 达到 1+1>2######回复 @十一文 : 差不多的意思。######hadoop是把数据分成分成多个部分,每部分各自处理结果,然后汇总处理。即把你的1t的数据分成n份,然后每份分发给不同机器处理。然后汇总结果。不知道适用你的场景不?######貌似这中数据分析,现在流行用hadoop。楼主可以调研哈######这么说不好理解。形象一点说一下:假设有1000个数据样本,每个样本里有1T条数据内容。 一知每个样本内数据条目重复率为0.001%.目的,找出这1000个样本内,每个样本中重复的样本。并统计所有样本中重复的次数。 这个如果算复杂运算,不如说是大数据处理。 假设 每个设备 一次能加载1G条数据。######硬盘技术感觉好多年都在原地踏步没有质的飞跃啊###### @johnzhang68 毕竟转速有影响######磁性硬盘在容量方面还是有明显的飞跃。速度方面提高得慢一些。######或许未来,存储虚拟化是条路子。  数据处理和数据交互关系密切。 以数据处理为目的,建立多系统群集方式在处理上或许会比高计算系统群集更有优势。 ######又没落了。顶起 ######没有试过,关注一下######再看了哈貌似你真的很需要hadoop

kun坤 2020-06-07 22:18:40 0 浏览量 回答数 0

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用位运算来解下八皇后问题 6月11日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-15 16:24:16 2 浏览量 回答数 1

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分库分表之后,id 主键如何处理?【Java问答】43期

剑曼红尘 2020-06-23 11:48:33 23 浏览量 回答数 1

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10个迷惑新手的Cocoa,Objective-c开发难点和问题? 400 报错

爱吃鱼的程序员 2020-05-31 00:44:29 0 浏览量 回答数 1
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