什么是算法？如何学习算法？算法入门的学习路径

何为算法

简单的说，算法就是：解决问题的手段，并且是批量化解决问题的手段。

比如，我们想要从成都去北京，起点就是成都，终点就是北京。如何去？我们就可以称为算法。

因此选择不同的算法，那么虽然终点都是一样，但是性能以及效率就根据算法的优劣而决定的。因此，我们需要选择最优的算法，来实现我们的问题需求，来解决生活中的一些实际问题。那我们该如何进行算法的学习呢？

 

 

如何学习算法

算法的学习，可以根据自身的生活经验逐步积累，也可以通过有效的训练来逐步提高我们解决问题的能力，同时也是提升我们的逻辑思维能力。因此，我整理了如下图中所示的一个算法学习思维导图。来提升我们研发工程师的算法能力。

 

在上图中，罗列了我们研发工程师常用的一些解决算法问题的思路，可以根据自己的能力有针对性的去学习，最终我们要达到的目的就是，给出一个问题，我们能够用多种方案来解决问题，并能够分析出每一种解决方案的优缺点即可超越90%以上的研发工程师。

算法的四个基本特征

根据《全国计算机等级考试二级教程——公共基础知识（2019年版）》的书中描述有如下4个基本特征

1. 可行性（Effectiveness）
2. 确定性(Definiteness)
3. 有穷性(Finiteness)
4. 拥有足够的情报

 

所谓算法，是一组严谨地定义运算顺序的规则，并且每一个规则都是有效的，且是明确的，此顺序将在有限的次数下终止。

算法学好的优势

首先，学会了算法后，你的逻辑所谓能力得到了加强，可以解决我们生活中的很多的问题。

其次，作为一个研发工程师，在跳槽的时候很多公司都有算法面试题，学好了算法，就离你心仪的公司跟近一步，不会导致因为不会算法而被拒之门外。

另外在5G大数据时代，处理数据也需要用到大量的算法。还有就是AI，比如常用算法来训练模型。通过合适的算法得到我们想要的数据模型，从而来实现AI的自动学习能力。

如何选择算法

算法既然有上面那么多种，还有很多没有罗列出来，所以需要我们有计划的学习每一种算法。然后根据习题来巩固学习的算法，将所学的内容融入到实际问题中，尝试多种算法来解决问题，理解每一种算法优势，劣势。当你掌握了方法之后，其实你会发现生活中很多事情都可以使用不同的算法来解决。

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记住算法最重要的三点。算法没有万能的，算法没有高低，算法只有合适的

 

算力

上面说到，5G时代已经到来。移动设备数据传输量更快，更多，因此我们的服务处理数据的能力也需要相对的加强。处理数据的能力我们可以用一个人工智能中常用的词语，算力。

那什么是算力呢？在我们的电脑中，CPU就提供了算力帮助电脑快速运行。玩游戏的时候需要显卡提供算力，绘制图表的时候帮助电脑快速处理图形。而在 人工智能中，需要有类似CPU和GPU的硬件来提供算力，帮助算法快速运算出结果。比如一个企业的流水线工厂，需要制作一批材料。那么企业的流水线就相当于算法，而流水线中的机器，人力就相当于算力。机器越好越先进，人力越多越优秀，那么产品生产的速度就越快，换言之就是算力越大，速度越快

 

结语

算法的学习不是一蹴而就的，因此需要我们不断的积累，不断的理解算法的原理。而不是死记硬背某些特定的算法题。要能够达到看到一个算法题，不仅仅能用算法将其做出来，还要能够自己通过算法题本身去推导更多题型。

最后，给大家分享一份算法刷题资料

整个刷题实录内容，包括 双子针、动态规划、二分查找、贪心算法、深度优先搜索、字符串、递归、字典树、排序、链表等相关专题内容。图文并茂，附有刷题答案源码。

第一部分必读系列：

• 学习算法和刷题的思路指南
• 学习数据结构和算法读什么书
• 动态规划解题套路框架
• 动态规划答疑篇

 

• 动态规划答疑篇
• 回溯算法解题套路框架
• 二分查找解题套路框架
• 滑动窗口解题套路框架

 

• 双指针技巧总结
• BFS算法套路框架
• Linux的进程、线程、文件描述符是什么
• Git/SQL/正则表达式的在线练习平台

 

第二部分动态规划系列：

• 动态规划设计：最长递增子序列
• 经典动态规划：0-1 背包问题
• 经典动态规划：完全背包问题
• 经典动态规划：子集背包问题

 

• 经典动态规划：编辑距离
• 经典动态规划：高楼扔鸡蛋
• 经典动态规划：高楼扔鸡蛋（进阶）
• 经典动态规划：最长公共子序列
• 动态规划之子序列问题解题模板

 

• 动态规划之博弈问题
• 动态规划之正则表达
• 动态规划之四键键盘
• 动态规划之KMP字符匹配算法

 

• 贪心算法之区间调度问题
• 团灭 LeetCode 股票买卖问题
• 团灭 LeetCode 股票买卖问题

 

第三部分数据结构系列

• 算法学习之路
• 二叉堆详解实现优先级队列
• LRU算法详解

 

• LRU算法详解
• 二叉搜索树操作集锦
• 如何计算完全二叉树的节点数
• 特殊数据结构：单调栈

 

• 特殊数据结构：单调队列
• 设计Twitter
• 递归反转链表的一部分
• 队列实现栈|栈实现队列

 

第四部分算法思维系列：

• 回溯算法团灭子集、排列、组合问题
• 回溯算法最佳实践：解数独
• 回溯算法最佳实践：括号生成

 

• 滑动窗口技巧
• twoSum问题的核心思想
• 常用的位操作
• 拆解复杂问题：实现计算器

 

• 烧饼排序
• 前缀和技巧
• 字符串乘法

 

• FloodFill算法详解及应用
• 区间调度之区间合并问题
• 区间调度之区间交集问题

 

• 信封嵌套问题
• 几个反直觉的概率问题
• 洗牌算法
• 递归详解

 

第五部分高频面试系列

• 如何高效寻找素数
• 如何高效进行模幂运算
• 如何运用二分查找算法
• 如何高效解决接雨水问题

 

• 如何去除有序数组的重复元素
• 如何寻找最长回文子串

 

• 如何运用贪心思想玩跳跃游戏
• 如何k个一组反转链表
• 如何判定括号合法性

 

• 如何寻找缺失的元素
• 如何同时寻找缺失和重复的元素
• 如何判断回文链表

 

• 如何在无限序列中随机抽取元素
• 如何调度考生的座位
• Union-Find算法详解

 

• Union-Find算法应用
• 一行代码就能解决的算法题
• 二分查找高效判定子序列