Effektiv zu lernen, Algorithmen zu schreiben, ist eine Reise, kein Ziel. Es beinhaltet eine Mischung aus theoretischem Verständnis, praktischer Anwendung und iterativer Verfeinerung. Hier ist eine Aufschlüsselung, wie man sich daran nähert:
1. Grundes Wissen:
* Datenstrukturen: Das ist entscheidend. Sie müssen Arrays, verknüpfte Listen, Stapel, Warteschlangen, Bäume (binäre Bäume, binäre Suchbäume, AVL -Bäume, Haufen), Diagramme, Hash -Tabellen und deren jeweilige Eigenschaften (Zeit- und Raumkomplexität für gemeinsame Operationen) zutiefst verstehen. Zu wissen, wann die richtige Datenstruktur für ein bestimmtes Problem ausgewählt werden soll, ist der Schlüssel. Ressourcen wie Lehrbücher (z. B. "Einführung in Algorithmen" von Cormen et al.), Online -Kurse (Coursera, EDX, Udacity) und Visualisierungen (Visualgo) sind von unschätzbarem Wert.
* Algorithmus -Design -Paradigmen: Lernen Sie verschiedene Ansätze zur Lösung von Problemen:
* Brute Force: Der einfachste, oft ineffiziente Ansatz. Wenn Sie es verstehen, können Sie die Notwendigkeit einer Optimierung schätzen.
* Teilen und erobern: Teilen Sie das Problem in kleinere Teilprobleme auf, lösen Sie sie rekursiv und kombinieren Sie die Ergebnisse. (z. B. Zusammenführungsart, schnelle Sortierung)
* Dynamisches Programmieren: Lagern und wiederverwenden Lösungen für überlappende Unterprobleme, um redundante Berechnungen zu vermeiden. (z. B. Fibonacci -Sequenz, Rucksack Problem)
* Gierige Algorithmen: Treffen Sie in jedem Schritt lokal optimale Entscheidungen, in der Hoffnung, ein globales Optimum zu finden. (z. B. Dijkstra -Algorithmus, Huffman -Codierung)
* Backtracking: Erforschen Sie systematisch alle möglichen Lösungen, indem Sie zurückverfolgen, wenn eine Lösung nicht funktioniert. (z. B. N-Queens Problem, Sudoku Solver)
* Zweig und gebunden: Ähnlich wie Backtracking, verwendet jedoch Grenzen, um den Suchraum zu beschneiden und die Effizienz zu verbessern.
* Big O Notation: Lernen Sie, die Zeit und die Raumkomplexität Ihrer Algorithmen zu analysieren. Dies ist wichtig, um die Effizienz verschiedener Lösungen zu vergleichen. Verstehen Sie die verschiedenen Ebenen von Big O (O (1), O (log N), O (n), O (n log n), o (n²), o (2ⁿ) usw.).
2. Übung, Übung, Übung:
* Beginnen Sie mit einfachen Problemen: Arbeiten Sie Probleme auf Plattformen wie Leetcode, Hackerrank, Codewars oder Training.io durch. Beginnen Sie mit einfachen Problemen und erhöhen Sie allmählich die Schwierigkeit. Konzentrieren Sie sich darauf, die Lösung zu verstehen und nicht nur den Code auszuführen.
* Probleme aus verschiedenen Domänen lösen: Halten Sie sich nicht nur an eine Art von Problem. Erforschen Sie Algorithmen, die sich auf Sortieren, Suchen, Graph -Traversal, String -Manipulation, dynamische Programmierung und mehr beziehen.
* Implementieren Sie Algorithmen in verschiedenen Programmiersprachen: Dies hilft Ihnen, die Nuancen jeder Sprache zu verstehen, und verbessert Ihre allgemeinen Programmierkenntnisse.
* Analysieren Sie Ihren Code: Analysieren Sie nach der Lösung eines Problems die Effizienz Ihrer Lösung. Können Sie seine Zeit oder Raumkomplexität verbessern? Gibt es alternative Ansätze?
3. Entwickeln Sie gute Gewohnheiten:
* Probleme aufbrechen: Teilen Sie komplexe Probleme in kleinere, überschaubare Unterprobleme.
* sauberen und lesbaren Code schreiben: Verwenden Sie aussagekräftige Variablennamen, fügen Sie Kommentare hinzu und befolgen Sie den konsistenten Codierungsstil.
* gründlich testen: Schreiben Sie Unit -Tests, um sicherzustellen, dass Ihre Algorithmen für verschiedene Eingaben korrekt funktionieren.
* effektiv debuggen: Erfahren Sie, wie Sie Debugging -Tools verwenden, um Fehler in Ihrem Code zu identifizieren und zu beheben.
* von anderen lernen: Lesen Sie den Code anderer Personen, diskutieren Sie Lösungen mit Kollegen und nehmen Sie an Codierungsgemeinschaften teil.
4. Erweiterte Themen (sobald Sie eine solide Grundlage haben):
* erweiterte Datenstrukturen: Erforschen Sie ausgefeiltere Datenstrukturen wie Versuche, B-Bäume, rot-schwarze Bäume usw.
* Algorithmus -Designtechniken: Tauchen Sie tiefer in fortschrittliche Techniken wie amortisierte Analyse, randomisierte Algorithmen, Approximationsalgorithmen und Online -Algorithmen ein.
* Computerkomplexitätstheorie: Verstehen Sie die theoretischen Berechnungsgrenzen.
Beispiel Workflow:
1. das Problem verstehen: Lesen Sie die Problemanweisung sorgfältig durch. Was sind die Eingänge und Ausgänge? Was sind die Einschränkungen?
2. Wählen Sie eine Datenstruktur: Wählen Sie die am besten geeignete Datenstruktur aus, um die Eingabedaten darzustellen.
3. einen Algorithmus entwerfen: Wählen Sie ein geeignetes Algorithmus-Design-Paradigma und entwickeln Sie einen Schritt-für-Schritt-Plan, um das Problem zu lösen.
4. Schreiben Sie den Code: Implementieren Sie Ihren Algorithmus in Ihrer ausgewählten Programmiersprache.
5. Testen Sie Ihren Code: Führen Sie Ihren Code mit verschiedenen Testfällen aus, um sicherzustellen, dass er korrekt funktioniert.
6. Analysieren Sie Ihren Code: Bewerten Sie die Zeit und die Raumkomplexität Ihres Algorithmus. Kann es verbessert werden?
Konsequente Anstrengung, ein methodischer Ansatz und eine Leidenschaft für die Problemlösung sind der Schlüssel zur Beherrschung der Kunst des Algorithmusdesigns. Lassen Sie sich nicht von schwierigen Problemen entmutigen - nehmen Sie die Herausforderung an und lernen Sie aus Ihren Fehlern.
