零基础该如何学习算法–PingCode

零基础学习算法首先应该建立在对算法的基本概念和重要性的理解上。接下来,需要遵循理解算法原理、练习编程实现、分析算法性能的学习路径。其中,理解算法原理是基础,这涉及到对算法设计与分析的基本知识的学习,比如算法的定义、分类、以及它们解决问题的通用方法等等。一个好的开始是通过阅读算法入门书籍或者在线课程,抓住算法的核心概念和基础原理,这将有助于在后续学习中深入理解更复杂的算法。此外,通过理解算法的设计思想和实现过程,可以提高解决问题的能力,这是学习算法过程中非常重要的一步。

一、初识算法与数据结构

了解算法的基本概念

理解数据结构的重要性

二、学习算法原理

掌握基础算法原理

学习基础算法原理是构建编程和算法知识体系的核心。这包括但不限于排序算法(冒泡、选择、插入、快速、归并排序等)、搜索算法(线性搜索、二分搜索)、以及复杂度分析等。理解这些算法背后的原理,能够帮助学习者形成解决问题的思维框架。

算法设计技巧

算法设计是一项重要的技能,它涉及到多种算法设计技巧,如递归、分治法、动态规划、贪心算法等。通过学习和实践这些设计技巧,可以提高解决问题的能力。例如,分析问题是否适合用递归解决、如何将大问题分解成小问题,以及如何合并结果等。

三、算法实践与分析

编程实践

学习算法的过程中,编程实践是不可或缺的。通过将算法用代码实现出来,不仅可以加深对算法的理解,还能够提高编程能力。利用在线OJ(OnlineJudge)平台,如LeetCode、Codeforces等,可以提供海量的算法题目进行练习,通过实际解题来锻炼算法思维和编码技能。

性能分析

四、持续学习与交流

跟进最新算法研究

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零基础学习算法是一条既挑战又充满奖赏的道路。通过持续的学习、实践和交流,可以逐步建立起扎实的算法知识体系,并在这个过程中提高解决问题的能力和编程技能。不断追求知识的深化和拓展,最终能够在计算机科学的领域中找到自己的位置。

如何通过自学学习算法?

学习算法可以通过自学来实现,以下是一些方法和步骤:

有哪些方法可以帮助零基础学习算法?

如果你是零基础学习算法,以下是一些建议的方法:

如何保持学习算法的兴趣和动力?

学习算法是一个需要持续学习和不断面对挑战的过程,以下是一些建议来保持学习算法的兴趣和动力:

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1.从啥也不会的小白,如何成为合格的算法工程师?算法工程师并且这块也不是重点,框架不会学起来也很快,基础扎实几天就可以有模有样。 所以作为初学者,如果决心做推荐、广告等领域的算法工程师的话,甚至可以连卷积神经网络都不用了解(我甚至没在工作中见过卷积)。把时间省下来去读一些业内的paper,以及做一些比赛练练手,得到的效果会更好。 4、数据处理 很多人在介绍算法https://aiqicha.baidu.com/qifuknowledge/detail?id=10100085880
2.入门必看算法基础知识讲解小白都也能看得懂上一节中提到:算法就是解决某个或者某类问题的办法,但是,这只是对算法的一个笼统的描述。一个真正的算法,包含以下5大特性:输入、输出、有穷性、确定性、可行性。 输入输出:算法具有零个或者多个输入,至少一个或者多个输出。输入可以为零,但是必须存在输出,输出的形式可有为确定的返回值或者日志的的打印等,如果没https://blog.csdn.net/m0_63174618/article/details/138362160
3.零基础学算法(第3版)(戴艳著)高清pdf文字版[13MB]电子书下载零基础学算法(第3版)分为上、下两篇,共10章。上篇用5章的篇幅介绍了算法和数据结构的基础知识,包括基础算法思想、简单数据结构、复杂数据结构、排序和查找算法等内容;下篇用5章的篇幅介绍了用数据结构解决实际问题的相关程序,包括解决数学问题、数据结构问题、算法经典问题等内容以及信息学奥赛部分试题的程序,最后一https://www.jb51.net/books/608081.html
4.零基础学习朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯 (Naive Bayers) 是一种基于概率统计的分类方法,它在条件独立假设的基础上,使用贝叶斯定理构建算法,在文本处理领域有广泛的应用。 1 算法原理 要讲清楚算法原理,我们需要先搞清楚贝叶斯定理,它是一个条件概率公式。 1.1 贝叶斯定理 我们来看一下维基百科上一个有意思的例子。警察使用一个假冒伪劣的呼气测https://www.jianshu.com/p/03409af82f99
5.《零基础学机器学习》(黄佳)简介书评在线阅读零基础学机器学习 人工智能教程籍,深入浅出神经网络与深度学习入门,基于python框架算法,机器学习入门小白书,与小冰一起课堂培训丰富的实战案例赠送全书实例源代码、案例数据集。 作者:黄佳出版社:人民邮电出版社出版时间:2020年12月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知http://product.dangdang.com/29159728.html
6.吴师兄学算法五分钟学算法吴师兄学算法(www.cxyxiaowu.com)提供许多数据结构与算法学习的基础知识, 涵盖 LeetCode 题解、剑指 Offer 题解、数据结构等内容。https://www.cxyxiaowu.com/
7.零基础学机器学习.pdf黄佳2020年版人民邮电出版社如果你是后者,《零基础学机器学习》是一种轻松打开?AI?世界的方式。—壹心理创始人?黄伟强20年前,黄佳是我算法课上的高才生。廿载光阴荏苒,如白驹过隙。他在国外多年,现在已是世界知名公司的高级顾问。欣闻他在繁忙工作之余,还创作了如此优秀的机器学习书。愿黄佳的新书把更多读者引入人工智能领域,也衷心https://max.book118.com/html/2021/0507/8022027061003100.shtm
8.从零开始:机器学习的数学原理和算法实践本书从数学基础知识入手,通过前3章的介绍,帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识;然后,通过第4~第13章的介绍,逐步讲解机器学习常见算法的相关知识,帮助读者快速入门机器学习;最后,通过第14章的综合实践,帮助读者回顾本书内容,进一步巩固所学知识。 本书适合对机器学习感兴趣但数学基础比较薄弱的读者学习,也适合作为https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB77b8ad3a2522b
9.零基础学机器学习.pptx零基础学机器学习读书笔记01思维导图精彩摘录目录分析内容摘要阅读感受作者简介目录0305020406思维导图学习机器学习机器零基础读者介绍算法这些可以知识了解应用python基本概念进行非常编程一些本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要《零基础学机器学习》是一本为初学者设计的机器学习入门指南。这本书的内容涵盖了机器学习的https://www.renrendoc.com/paper/303555094.html
10.Python零基础到入门Python基础语法篇——运算符学习本文章是【Python零基础到入门专栏】学习的系列文章 Python专栏 传送门 在此:https://blog.csdn.net/zhangay1998/category_11086734.html 本篇文章来说一下Python运算符,也是Python之路上一个必备的操作~ 提示:本文的环境配置是Python3的开发环境,后续教程也都是Python3 https://cloud.tencent.com/developer/article/1979574
11.学习C语言必看的6本书籍2、《零基础学C语言》 第3版 中丨康莉、李宽 编辑推荐丨这本书非常适合无C语言基础或基础薄弱的程序员阅读,并可作为开发人员的参考手册。 内容简介丨这本书循序渐进地讲述了C语言的语法规则和编程思想,从基本概念到具体实践、从入门知识到高阶主题、从语法语义到数据结构和算法都进行了详细的阐述。 http://mip.yuwenmi.com/lizhi/shuji/444353.html
12.不花一分钱自学算法刷题经验(零基础版)适合的人群:纯小白零基础、中文选手、不想花钱、准备笔面试中、有一些自制力+信息收集能力+知识总结能力 不适合的人群: 直接转行找工作:仅做算法学习经验分享,如果转行找工作需要有项目经历,更推荐去了解培训班课程(如果想去重点考查算法的某个著名外包厂,可以按此教程,因为python语法偏简单) 其他语言选手:实际找工作https://www.douban.com/group/topic/294208572/
13.零基雌普:4种简单推荐算法背后的原理大数据平台只是提供了数据获取、存储、计算、应用的技术方案,真正挖掘这些数据之间的关系让数据发挥价值的是各种机器学习算法。在这些算法中,最常见的当属智能推荐算法了。 本文转载自微信公众号「大数据DT」,作者李智慧。转载本文请联系大数据DT公众号。 大数据平台只是提供了数据获取、存储、计算、应用的技术方案,真正挖https://www.51cto.com/article/664660.html
14.详细的「算法与数据结构」基础讲解教程,从零基椽始学习算法「算法通关手册」:超详细的「算法与数据结构」基础讲解教程,从零基础开始学习算法知识,850+ 道「LeetCode 题目」详细解析,200 道「大厂面试热门题目」。 - itcharge/LeetCode-Pyhttps://github.com/itcharge/LeetCode-Py
15.从零开始学算法(基于Python)最新章节李峰著(6)立方阶O(n3):有了平方阶的基础,立方阶O(n3)就更容易理解了,三维数组的遍历的时间复杂度就是O(n3),如下代码表示一个三维数组所有元素求和,时间复杂度是O(n3)。 如果算法的复杂度超过了立方阶,那么在数据量很大的情况下,这个时间复杂度是不可忍受的。 https://m.zhangyue.com/readbook/12675722/8.html