如何高效學習數據結構與算法 《三鑽算法學習筆記》

前言

本文是個人基於覃超老師的《算法訓練營》的學習筆記，此筆記的內容都是學習後的個人記錄、個人總結、理解和思想。僅供參考學習。

很多同學在大學的時候會覺得數據結構與算法很枯燥，很多小夥伴都不願意聽這門課程。甚至以前還覺得能開發一個項目就能成爲一個合格的程序員。但是學會算法，或者接觸過數據結構與算法後，發現懂這門知識的程序員編寫出來的代碼相對有更高的質量。代碼的性能、寫法、底層邏輯和解決問題的能力都會高於不懂數據結構與算法的程序員。

到了如今，如果想成爲一個高級開發工程師或者進入大廠，不論崗位是前端、後端還是AI，算法都是重中之重。也無論我們需要進入的公司的崗位是否最後是做算法工程師，前提面試就需要考算法。所以小時不學算法，長大掉頭髮。

這系列的《算法學習筆記》，與大家一起重溫或者學習數據結構與算法。

這裏也贈送大家一句話：

“好記性不如爛筆頭，好記性更不如好筆記”

願大家在技術銀河中終身漂泊學習時，習慣編寫自己的筆記，以後這些筆記必定成爲我們最珍貴的寶藏！✨

如何系統化學習算法

深入到精通一門知識的我們都需要一個系統化的學習方法，如果這門知識越是有難度，前期就越是枯燥無味，或者甚至覺得很困難。所以學習算法也是一樣的：

• 枯燥無味
  • 所以需要系統化學習；
  • 小步快跑的方式進行學習；
  • 不懂就找答案不要埋頭苦學；
• 不牢固
  • 越是龐大的知識，越學就會越覺得之前學到的知識忘的差不多了；
  • 其實就是缺乏知識的穩固性；
• 預習
  • 學習任何一門知識，都要先了解和預習這門知識；
  • 同理，在學習一門新的開發語言時，我們都會先來一個hello world；
• 堅持leetcode刷題
  • 要學會算法，並且穩固這一門知識，不斷的刻意練習是重中之重；

系統化的效果

系統化學習和拿起一本書最終的效果是不一樣的。很多時候我們開始學習一門知識，我們都會看：《xxx深入淺出》、《xxx指南》和《從0到1學會xxx》，其實裏面的知識是很龐大的。只靠知識是無法支撐我們的實戰和經驗的，所以我們需要系統化的學習方法最終達到的目標也是不一樣的，例如：

• 提升到職業頂尖水平
• 通過一線互聯網大廠的面試
• 要有Leetcode 300+ 刷題量

推薦閱讀《Outliner》這本書中的學習方法

精通一個領域

前面說到，任何一個領域的知識都是很龐大的。而且只靠看書，看文章學習都是不夠的。所以一套好的學習方法，可以爲我們打開一扇大門。而且在打開這扇大門的同時不會因爲艱苦、困難、煎熬或者是枯燥而最後放棄。

• 切碎知識點 Chunk it up
  • 庖丁解牛
  • 脈絡相連 - 從根部開始學習，到分支，再到樹葉。讓每一個知識點都有關聯關係
• 刻意練習 Deliberate Practicing
• 反饋 Feedback

數據結構有什麼？

• 一維：
  • 基礎： 數組 array (string)，鏈表 linked list
  • 高級：棧 stack，隊列 queue， 雙端隊列 duque，集合 set，映射 map (hash or map)，等等
• 二維：
  • 基礎：樹 tree, 圖 graph
  • 高級：二叉搜索樹 binary search tree（紅黑樹 red-black tree, AVL），堆 heap，並查集 disjoint set，字典樹 Trie
• 特殊：
  • 位運算 Bitwise，步隆過濾器 BloomFilter
  • LRU Cache (緩存)

參考：覃超老師的《數據庫腦圖》

算法有什麼？

任何的高級算法與數據結構都會轉換成If Else，for循環，其實也是最樸素的計算機的知識，沒有什麼AI，人工智能的知識。高級算法重點是找到重複單元。

• 跳轉語句 (Branch) ：If-else，switch
• 循環 (Iteration) ：for, which，while loop
• 遞歸 (Recursion) ： Divide & Conquer, Backtrace
• 搜索 (Search) ：深度優先搜索 Depth first search，廣度優先搜索 Breadth first search，啓發式搜索 A*
• 動態規劃 (Dynamic Programming)
• 二分查找 (Binary Search)
• 貪心 (Greedy)
• 數學 (Math)，幾何 (Geometry)

參考：覃超老師的《算法腦圖》

刻意練習 - Deliberate practice

無論是科學家、國家運動員、技術專家還是遊戲職業選手，他們的優秀的背後都有一個共同點：刻意練習。

什麼是刻意練習？

• 刻意練習 - 過遍數，持續多邊形的練習，用數遍達到質變！（五毒神掌）；
• 練習不擅長的地方；
• 如果感到不舒服、不爽、枯燥的話，那證明我們正在爬坡，正在提升！

反饋 - Feedback

很多時候在學習中，特別是在自學的過程，我們永遠不知道自己的學習的成果是怎麼樣的。或者我們有時候會遇到難點但是無法突破，甚至有時候我們以爲自己很努力，或者已經很強了。但是其實還只是坐井觀天而已。所以我們在學習的時候需要反饋。所謂的反饋有幾種：

• 即時反饋
  • 學會使用一門語言；
  • 能寫出能執行的代碼；
  • 能寫出一個項目；
  • 能實現一個功能；
• 主動型反饋
  • 高手代碼（Github、LeetCode）；
  • 第一視角止步（看視頻，看高手寫的代碼，學習思路）；
• 被動式反饋（高手指點）
  • 代碼審查 code review；
  • 例如：教練看你打，給你反饋；

切題四件套

我個人認爲也可以叫解題四大法則：

• 理解題目（Clarification）
  • 在LeetCode看題後，先思考，認真確認和理解題目；
  • 避免忽略了一些條件或者是誤解題目；
  • 面試的時候更加應該跟面試官確認清楚題目、條件、場景等；
• 多種解題方案（Possible solutions）
  • 對比時間和空間複雜度 compare (time/spaace)
  • 最優解 optimal (加強)
• 多編寫（Coding）
  • 代碼反覆練習和編寫；
  • 每一種解法都反覆練習和編寫；
• 多測試案例（Test cases）
  • 在LeetCode上可以改變測試案例；
  • 多測試幾種案例，確保自己的代碼可以適應各種特殊情況；

刷題方式（五毒神掌）

第一遍

• 5分鐘：讀題 + 思考；
• 5分鐘過後，沒有思路就直接看解法；
• 記錄多個解題方法，比較解題方法的優弊；
• 嘗試默寫代碼，訓練刻意手寫代碼；

第二遍

• 自己編寫，這時候就不要再看題解了；
• LeetCode提交代碼，確保能通過；
• 有Bug沒有關係，重複debug到通過爲止；
• 編寫出多種解題方法；
• 持續優化 - 重點是 執行時間 （可參考LeetCode中打敗了多少的人，也可以點擊比較優秀的人，學習更好的寫法）；

第三遍

• 過了一天後，再重複做題；
• 根據自己不熟悉的題目與程度做專項練習；
• 專項練習就是針對自己不熟悉的種類的題，從而刻意練習哪一種題；

第四篇

• 過了一週後，再反覆練習；

第五遍

• 面試前，提前2-3周開始重複練習；

總結

這篇筆記中，我們記錄了一下關鍵知識重點點：

• 如何深入學習一門知識
  • 通過系統化學習一門知識；
  • 最高效和持續的學習算法就是通過系統化的學習；
  • 這裏推薦大家，真的想學好一個技術，最好的方法就是找對老師，找對課程，找對人；
• 如何攻破龐大的知識體系變成編程職業高手
  • 切碎知識點與建立脈絡
  • 刻意練習
  • 反饋
• 數據結構中有什麼？ - 看腦圖
• 算法中有什麼？- 看腦圖
• 算法練習方法
  • 切題四件套
  • 五毒神掌

我是三鑽，一個在技術銀河中和你們一起來終身漂泊學習。
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