演算法導論怎麼學習

① 演算法該怎麼學感覺好難

很多人都會說"學一樣東西難",一開始我也覺得很大程度是因為每個人的智力水平等等不可改變的因素. 但是後來我發現,有一個東西也很能決定一個人是否會覺得一樣東西難學,那就是理解方式.

一件事物通過不同的途徑讓一個人理解效果差異是很大的.就比如說數學裡面教你一個圓,有的人看到一個圓就能很快明白什麼是圓,有的人卻非得看到x^2+y^2 = r^2這種式子才有感覺,甚至有的人需要"到定點距離為定長的點集"這種描述才能理解. 那這個不一定是說誰的智力水平更高,而是因為他們對不同形式事物的敏感程度不同.

回到演算法上來.演算法本質是一種數學.他是抽象的操作集合.(看這么說你可能會覺得不知所雲,但是如果我說他只是一種解決問題的辦法可能就好理解). 所以很多書,論文,或者很多老師教的都是一種數學描述的演算法,這樣子的演算法就我個人而言相當難理解,看了就想到代數高數什麼的.. 但是如果找一個圖文並茂的解釋,或者找個人一步一步把一個演算法給你我比劃一下,我立刻就能理解. 說白了,就是你一定要找很多很多不同的角度來嘗試接受一種東西,你一定可以找到一種你相當敏感的角度,用這個角度學習你就會游刃有餘. 智力因素並沒有太大影響的.

具體點說,你可以試試這幾種不同的角度.

1. 直接看數學形式的演算法.我個人最無法接受的形式,但是有人很喜歡..例子就是演算法導論上面那種描述.

2. 聽一般語言描述,最理想是找一個明白的人,給你用通俗語言講講原理.這個不錯,很多我是這么理解的

3. 圖形理解,叫理解的人給你畫插圖,分布圖,結構圖等等,來分解一個演算法,找到他的思路.說到圖,有一個人的博客這方面做得很好:matrix67.

4. 程序理解.找到一種演算法的實現程序,對著程序理解,可以嘗試分布運行,觀察一下變數的變化,這樣來理解演算法.

5. 實在太難的演算法,可以邊寫邊改來理解.當時我學習插頭dp的時候就是這樣,不論怎麼總是一知半解,最後硬著頭皮寫了一遍,改了很久,但是改過了的時候,也就真的明白了是怎麼回事了.

也許還有別的什麼辦法,因為人對事物的接受角度實在是太多了.多想想你平時學習什麼比較容易,找出你最敏感的理解方式就行了.

有感而發說的一些東西,不一定都是正確的,只供參考,歡迎指正.

② 學習演算法導論需要什麼數學基礎或者其他的基礎嗎

演算法導論的數學基礎要求不是很高 確切的說老外的書 對於數學的要求都不是很高 但 人家要的是研究的態度 線代 高數 還有一點點的離散數學基礎就可以了

③ 初學者如何學演算法

先看看兩本書，一本數據結構，一本離散數學。。。看完以後你就會。。。。

④ 做為一個初學者，如何才能學好演算法呢，感覺自己很菜

凡事都講究動機，你學習演算法的目的是什麼呢？目的不同，學法不同側重不同。
如果你是准備跳槽，以面試為目的，可以先從cracking the coding interview入手，題目是按照鏈表，樹圖，遞歸這種章節安排的，每章都有題目，難度適中，第一遍自己寫不出來很正常，畫圖分析，然後再做第二遍，第二遍就快很多，理解也深刻了，實在理解不了的演算法，沒辦法，背吧，說不定到後面不知什麼時候就理解了，所謂讀書百遍，其意自現，演算法也一樣。
如果你是半路出家的程序員，看書覺得看不下去，可以試著看看視頻，現在網路這么發達，網上有很多免費的精品視頻，比如潭州教育老師的數據結構以及清華鄧俊輝老師的數據結構都是特別好的課程。
最後一種就是你對演算法理論和精髓確實感興趣，且有一定的數學功底，你可以嘗試研究下《演算法導論》，甚至《計算機程序設計藝術》(反正我是看不下去）。
其實，無論出於哪種目學習演算法，其實最重要的一點就是：多編程實踐，多思考，這是廢話，但這也是真理。

⑤ 演算法怎麼學

貪心演算法的定義：

貪心演算法是指在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優上加以考慮，只做出在某種意義上的局部最優解。貪心演算法不是對所有問題都能得到整體最優解，關鍵是貪心策略的選擇，選擇的貪心策略必須具備無後效性，即某個狀態以前的過程不會影響以後的狀態，只與當前狀態有關。

解題的一般步驟是：

1.建立數學模型來描述問題；

2.把求解的問題分成若干個子問題；

3.對每一子問題求解，得到子問題的局部最優解；

4.把子問題的局部最優解合成原來問題的一個解。

如果大家比較了解動態規劃，就會發現它們之間的相似之處。最優解問題大部分都可以拆分成一個個的子問題，把解空間的遍歷視作對子問題樹的遍歷，則以某種形式對樹整個的遍歷一遍就可以求出最優解，大部分情況下這是不可行的。貪心演算法和動態規劃本質上是對子問題樹的一種修剪，兩種演算法要求問題都具有的一個性質就是子問題最優性(組成最優解的每一個子問題的解，對於這個子問題本身肯定也是最優的)。動態規劃方法代表了這一類問題的一般解法，我們自底向上構造子問題的解，對每一個子樹的根，求出下面每一個葉子的值，並且以其中的最優值作為自身的值，其它的值舍棄。而貪心演算法是動態規劃方法的一個特例，可以證明每一個子樹的根的值不取決於下面葉子的值，而只取決於當前問題的狀況。換句話說，不需要知道一個節點所有子樹的情況，就可以求出這個節點的值。由於貪心演算法的這個特性，它對解空間樹的遍歷不需要自底向上，而只需要自根開始，選擇最優的路，一直走到底就可以了。

話不多說，我們來看幾個具體的例子慢慢理解它：

1.活動選擇問題

這是《演算法導論》上的例子，也是一個非常經典的問題。有n個需要在同一天使用同一個教室的活動a1,a2,…,an，教室同一時刻只能由一個活動使用。每個活動ai都有一個開始時間si和結束時間fi 。一旦被選擇後，活動ai就占據半開時間區間[si,fi)。如果[si,fi]和[sj,fj]互不重疊，ai和aj兩個活動就可以被安排在這一天。該問題就是要安排這些活動使得盡量多的活動能不沖突的舉行。例如下圖所示的活動集合S，其中各項活動按照結束時間單調遞增排序。

關於貪心演算法的基礎知識就簡要介紹到這里，希望能作為大家繼續深入學習的基礎。

⑥ 《演算法導論》有什麼好的學習心得

《演算法導論》自第一版出版以來，已經成為世界范圍內廣泛使用的大學教材和專業人員的標准參考手冊。本書全面論述了演算法的內容，從一定深度上涵蓋了演算法的諸多方面，同時其講授和分析方法又兼顧了各個層次讀者的接受能力。各章內容自成體系，可作為獨立單元學習。所有演算法都用英文和偽碼描述，使具備初步編程經驗的人也可讀懂。全書講解通俗易懂，且不失深度和數學上的嚴謹性。第二版增加了新的章節，如演算法作用、概率分析與隨機演算法、線性編程等，幾乎對第一版的各個部分都作了大量修訂。
本書深入淺出，全面地介紹了計算機演算法。對每一個演算法的分析既易於理解又十分有趣，並保持了數學嚴謹性。本書的設計目標全面，適用於多種用途。涵蓋的內容有：演算法在計算中的作用，概率分析和隨機演算法的介紹。本書專門討論了線性規劃，介紹了動態規劃的兩個應用，隨機化和線性規劃技術的近似演算法等，還有有關遞歸求解、快速排序中用到的劃分方法與期望線性時間順序統計演算法，以及對貪心演算法元素的討論。本書還介紹了對強連通子圖演算法正確性的證明，對哈密頓迴路和子集求和問題的NP完全性的證明等內容。全書提供了900多個練習題和思考題以及敘述較為詳細的實例研究。
本書內容豐富，對本科生的數據結構課程和研究生的演算法課程都是很實用的教材。本書在讀者的職業生涯中，也是一本案頭的數學參考書或工程實踐手冊。

⑦ 讀《演算法導論》需要哪些比較基礎的知識這么厚一本書該如何去讀和學習請前輩們指教

你知道C語言要扎實可以看到那些偽代碼，還有就是數學功底要好就行了

⑧ 《演算法導論》有什麼好的學習心得

本人沒有讀過這本書，文化水平不夠，就算讀了估計也是不知所雲，這個應該是比較專業的人看的吧，那我只能從網上摘錄些供大家分享。

推薦每學一個演算法，就去各個OJ（Online Judge）找一些相關題目做做，有時理論讓人很無語，分析代碼也是一個不錯的選擇。

⑨ 演算法導論是講c的演算法還是整個演算法。適合什麼時候看。我現在入門c語言。以後該怎麼個學習法。

講的當然是演算法的經典理論知識和方法，這些理論和方法用在其他編程語言仍然是通用的。當然書中可能會用c語言寫的代碼作為例子來講解。
學習一門編程語言和學習演算法是密不可分的，系統的演算法知識有助於編程語言的靈活運用，而一定的編程語言基礎又有助於更好地理解演算法的精髓。
如果你在學習C語言之前，有一定的編程基礎，那麼建議現在就開始學習演算法導論，這樣有助於你C語言的學習。
如果你無任何編程基礎，還是建議先從學習C語言開始，等有了一定的編程基礎之後再去學習演算法導論，才能讓你的編程能力更上一層樓。

⑩ 我是學生，高中，現在想學計算機，自學，那麼《演算法導論》適合零基礎的嗎，高數啥的什麼都不會，學的好嗎

《演算法導論》不適合零基礎。可以先學習《計算機基礎》，然後再學習C語言或Java語言基礎，再學習《數據結構》。