在网上,有什么推荐的算法入门和进阶课程–PingCode

算法入门和进阶课程推荐包括、Coursera上的“算法专项课程”、edX平台的“计算机科学与Python编程导论”、LeetCode的编程练习、MIT开放课程“算法导论”、Udacity的“算法数据结构”等。这些课程通常起点较低,逐渐加深难度,让学员系统性地掌握算法和数据结构。以“Coursera上的算法专项课程”为例,它由普林斯顿大学提供,系统性地介绍了排序、搜索等基础算法,并通过实际编程案例帮助学员理解算法的设计和应用。

一、ONLINECOURSESPLATFORMS

Coursera上的算法专项课程

Coursera是一个流行的在线学习平台,提供了包括普林斯顿大学开设的“算法专项课程”。该课程分为两部分:第一部分涵盖基础知识如基本数据结构、排序和搜索算法;第二部分则深入探讨图算法、字符串处理算法和动态规划等。课程特点是理论联系实践,适合没有算法背景的初学者,也可以作为有一定基础学习者的进阶材料。

edX平台的计算机科学与Python编程导论

edX平台由麻省理工学院和哈佛大学共同创立,提供了“计算机科学与Python编程导论”。课程内容不仅覆盖Python编程基础,还涵盖了算法的初步介绍,如递归、排序和搜索算法等。课程注重实践,通过问题集和项目促进知识的应用。

二、PROGRAMMINGPRACTICESITES

LeetCode的编程练习

LeetCode是一个专门针对编程和算法面试准备的在线平台,拥有大量的编程问题供用户解答,覆盖了数据结构和算法的多个方面。用户可以通过实际编码来练习和提高解决问题的技巧。LeetCode的前身是面向算法竞赛准备的OJ系统,因此其题库的深度和广度都适合算法学习者按难度递进学习。

三、OPENCOURSEWARE

MIT开放课程“算法导论”

MIT的“算法导论”是一门经典的算法课程,作为MIT开放课程计划的一部分,它免费提供给全世界的学习者。课程内容全面,包括了最常见的算法和数据结构主题,例如散列、图算法、最优化问题等。课程强调算法的设计思想和效率分析,适合希望获得扎实算法基础的学生。

四、NANODEGREEPROGRAMS

Udacity的“算法数据结构”

Udacity提供了“算法数据结构”纳米学位课程,该课程通过一系列的视频教程、项目和个性化反馈,指导学生学习算法和数据结构的应用。适合有志于进入科技行业的学生和专业人士,通过实际项目来锻炼和证明其技能。

结合这些课程资源,学习者可以从基础到高级逐步掌握算法。个别课程还提供证书,有助于职业发展。模块化的学习方式使学习者能够根据个人节奏和兴趣选择课程内容。在编程实践平台上,通过不断解决实际问题,学习者将深化理解算法的设计和优化。再结合名校开放的免费资源,即使是算法新手也能逐步建立起坚实的算法和数据结构知识基础。

Q:在网上有哪些值得推荐的算法入门课程?

A:1.有很多值得推荐的算法入门课程,例如Coursera上的《算法设计与分析》和《算法概论》等课程,这些课程由知名大学的教授开设,内容丰富、系统性强,适合初学者入门。

Q:进阶算法课程有哪些值得推荐的?

A:1.对于已经掌握基本算法知识的学习者,可以考虑参加一些进阶算法课程,如Coursera上的《算法设计与分析》和《高级数据结构与算法》等课程,这些课程通常涉及更复杂的算法和数据结构,培养学生解决实际问题的能力。

Q:如何选择适合自己的算法课程?

A:1.首先,根据自己的目标和水平来选择课程。如果是算法入门学习者,可以选择一些基础算法课程进行学习;而对于已有一定算法基础的人来说,可以选择进阶课程提升能力。

THE END
1.计算机专业网课推荐:从基础到进阶1. 面向对象程序设计(Java):推荐黑马程序员 适用教材:Java面向对象程序设计 课程内容:深入浅出地讲解Java面向对象程序设计的基础概念,结合编程实践,适合初学者。结合课本学习,期末考试理论部分将更加得心应手。2. Python编程:推荐黑马程序员 课程内容:详细讲解Python编程,前期涵盖计算机组成原https://mbd.baidu.com/newspage/data/dtlandingsuper?nid=dt_4705928081551315886
2.学习算法,看这篇就够了国内比较好的算法与数据结构公开课现如今学习算法的困难在于学习资料过多,水平参差不齐,难度高低不一,初学者很难发掘一条清晰明确的学习路径。另一方面,算法的一大难点在于编程实现,目前大部分学习资料的程序范例基于 C,C++,Java,对于机器学习或前端领域的学习 / 从业者不一定友好,因此本文将循序渐进的介绍评价较好的学习资料和平台,帮助你舍弃糟粕,规划https://blog.csdn.net/weixin_72959097/article/details/131645917
3.算法基础入门班(第一期)1.课程对我有什么帮助? 学完这个课程后你能够:掌握常见简单数据结构知识,熟悉基础算法解题思路,熟练掌握简单难度题目。 2.课程需要什么样的学习基础 课程不需要有任何算法基础,如果至少掌握任意一门编程语言(C、C++、java中的一种)最好不过了。 3.课程适合什么样的人报名 适合0基础小白入门,大一大二同学,或者大三https://www.nowcoder.com/courses/cover/live/175
4.10分钟速成课:计算机科学算法入门算法入门 8.9万 播放 10分钟速成课 10分钟速成课系列课程 下载 选集(39) 自动播放 [1] 计算机早期历史 63.5万播放 11:52 [2] 电子计算机 15.2万播放 10:43 [3] 布尔逻辑和逻辑门 13.5万播放 10:06 [4] 二进制 12.9万播放 10:45 [5] 算术逻辑单元 https://open.163.com/newview/movie/free?pid=MDGEPAQ4K&mid=MDGETD4DC
5.51信息学C++算法编程/IOINOINOIP竞赛/CSPJCSP算法造就未来 信息学课程 51信息学教育平台集成了自主知识产权的信息学教材,历届获奖选手组成的讲师团队,交互式多媒体教学系统与题库评测体系,引领信息学教育和竞赛的巅峰。 计算机编程语言基础课程 CL-1 计算机编程语言基础课程 CL-2 计算机编程语言基础课程 CL-3 计算机编程语言基础课程 CL-4 计算机编程语言https://m.51nod.com/
6.有什么初学算法的书籍推荐?51CTO博客推荐理由:本书把趣味游戏应用于算法教学,提升读者的学习兴趣,并通过可视化的图解和动画,降低学习难度,帮助读者快速理解算法的核心思想,掌握算法在实际项目开发中的作用,使读者能够利用算法做出酷炫的图形交互式游戏。 内容:本书共 14 章,通过猜数字、飞翔的小鸟、得分排行榜、汉诺塔、八皇后、消灭星星、贪吃蛇、走迷宫https://blog.51cto.com/u_13127751/12582006
7.盘点15个机器学习网络课程和文字教程腾讯云开发者社区课程介绍:本课程涵盖机器学习、模式识别、统计建模和神经计算等各种主题,虽然涉及数学方法和理论,但主要侧重于算法和实际问题。课程目录大致包括:1. 归纳推理、学习和泛化的基础知识;2. 线性分类器:感知器、LMS、逻辑回归;3. 具有线性参数化的非线性分类器:基本函数方法、boosting、支持向量机;4. 多层神经网络,反向https://cloud.tencent.com/developer/news/60002
8.图书推荐AI时代信息素养书单第二篇—算法培养本书由帕诺斯·卢里达斯所著,旨在介绍经典算法及其历史背景,从最基础的算法概念出发,探讨了图、搜索、排序等经典算法,以及PageRank和深度学习等大型算法应用,语言通俗易懂,适合算法初学者和非专业人士阅读。 4.《算法秘籍》 书名:算法秘籍 作者:王一博著 https://news.bwu.edu.cn/info/1021/67250.htm
9.2021年适合初学者的10个最佳机器学习在线课程数据学习者官方这是在Udemy的畅销课程。这门课程不仅教授你与机器学习有关的理论,而且还提供了每种机器学习算法的实现方法。 本课程最好的部分是,你可以找到Python和R两种语言的实现。 本课程不涵盖高级主题,但涵盖机器学习的所有基本主题。你还会学到深度学习和自然语言处理的基础知识。 http://datalearner.com/blog/1051635343469639
10.算法数据结构体系学习班马士兵教育官网课时:392节 时长:111小时6分10秒 课程难度:初级 学习人数:5925人 推荐体系课 AI人工智能算法班 数据结构与算法大师课 所属体系课专享 联系老师成为VIP 收藏课程介绍 课程章节 课程介绍 算法和数据结构体系学习班 重要提醒 注意原“算法与数据结构基础班”已经过期。所有内容都被现在的“算法数据结构体系学习班https://www.mashibing.com/course/339