演算法學習

A. 如何學習演算法

個人覺得，世界上的演算法多如牛毛，要想全部系統地學習恐怕是不大可能的。只有一邊學編程一邊自己總結。當然典型的一些演算法還是要記下來的。比如最基本的排序等，以及稍微高級點的求最段路徑等。

B. 如何學習演算法

學演算法和做acm比賽
就像玩游戲與職業玩家的區別
你確定要成為職業玩家么

C. 想要成為演算法工程師，要學習哪些課程一般是什麼專業的可以做

演算法工程師要求很高的數學水平和邏輯思維。需要學習高數，線性代數，離散數學，數據結構和計算機等課程。

專業要求：計算機、電子、通信、數學等專業。

演算法工程師簡介：

演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。

在計算機音視頻和圖形圖形圖像技術等二維信息演算法處理方面目前比較先進的視頻處理演算法：機器視覺成為此類演算法研究的核心。

另外還有2D轉3D演算法(2D-to-3D conversion)，去隔行演算法(de-interlacing)，運動估計運動補償演算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪演算法(Noise Rection)。

縮放演算法(scaling)，銳化處理演算法(Sharpness)，超解析度演算法(Super Resolution),手勢識別(gesture recognition),人臉識別(face recognition)。

以上內容參考：網路-演算法工程師

D. 關於演算法的學習過程

你說的應該是計算機演算法吧，如果真要在這上面深究的話，建議還是提高數學基礎，最基礎的兩門課是離散數學與數據結構，當然一般高校的教材都還是比較不錯的，數據結構這個東西一開始比較抽象，等你學過後悟一悟就會發現很有意思，把它學好，爭取能自己理解並實際編程實現常用的所有數據結構及其相關演算法，然後就看「計算機演算法基礎」這本書吧，從分治法到回溯法等等等等，把常用的演算法（典型問題）學會並用程序實現它們，這樣的話就差不多了。推薦幾本書：《數據結構》、《計算機演算法基礎》、《演算法:C語言實現》(兩本,普林斯頓大學的Robert著)。另外，當你基礎夠好的時候，就看看演算法界的宗師Donald E. Knuth(高德納)的經典演算法巨作<The Art Of Computer Programming>（簡稱TAOCP，共3卷）及其有關數學基礎的書<具體數學>.
當你把這一切都學完（學會）之後，相信你的演算法水平已經到了個相當的高度。比爾·蓋茨曾說過，如果學完了3卷TAOCP，就把簡歷寄給他。努力吧！演算法很有趣，一步步來，相信你會成功的。

E. 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。。。。

F. 怎麼學習演算法

找一些關於某種演算法的經典代碼看，最好是多看代碼加深對演算法的理解

G. 想學習演算法，如何入門

入門的話推薦兩本書：《演算法圖解》和《大話數據結構》，

另外推薦一門視頻課程《300分鍾搞定數據結構與演算法》，不想花時間看書的同學，建議看這個視頻課程，是關於數據結構和演算法很好的一個課程。

H. 演算法該如何學習

我的研究生生涯絕對是一個反面典型——翹課，實習，寫水論文，做水研究，但有一點我頗為自得——從頭到尾認真聽了韓軍教授的演算法設計與分析課程。

韓軍給我印象最深的有兩點：課堂休息時跑到外面和幾個學生借火抽煙；講解演算法時的犀利和毫不含糊。
盡管韓軍從來沒有主動提及，但我敢肯定演算法設計與分析基礎就是他演算法課程事實上的（de-facto）教材，因為他的課程結構幾乎和這本書的組織結構一模一樣。

如果數據結構與演算法分析——C語言描述是我的數據結構啟蒙，那麼韓軍的課程和演算法設計與分析基礎就是我的演算法啟蒙，結合課程和書籍，我一一理解並掌握了復雜度分析、分治、減治、變治、動態規劃和回溯這些簡單但強大的演算法工具。

I. 成為演算法工程師需要學習哪些課程

演算法工程師要求很高的數學水平和邏輯思維。需要學習高數，線性代數，離散數學，數據結構和計算機等課程。

專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；

學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；

語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊；

必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。

國內外狀況

國內從事演算法研究的工程師不少，但是高級演算法工程師卻很少，是一個非常緊缺的專業工程師。

演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。