怎样才算熟练掌握数据结构、常用算法

qingkangxu 2009-08-11 10:33:01
加精
RT，发这个帖子的时候心里麻麻的，工作三年了。现在连自己是否“熟练掌握数据结构、常用算法”都不知道，请高人指教：
怎样才算熟练掌握数据结构、常用算法？
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shusheng1997 2012-03-28
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[Quote=引用 38 楼 的回复:]
转一个搞ACM需要的掌握的算法.
要注意,ACM的竞赛性强,因此自己应该和自己的实际应用联系起来.
适合自己的才是好的,有的人不适合搞算法,喜欢系统架构,因此不要看到别人什么就眼红,
发挥自己的长处,这才是重要的.


第一阶段：练经典常用算法，下面的每个算法给我打上十到二十遍，同时自己精简代码，
因为太常用，所以要练到写时不用想，10-15分钟内打完，甚至关掉显示器都可以把程序打
……
[/Quote]
表示一个不会...
Rover_Humanity 2012-02-19
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做多了，就知道了。
nj2012 2012-02-09
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算法数据结构我还都没学过，总是觉得没时间搞，也不知道自己都忙了些什么。。。
BigBear 2011-12-15
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我只能说自己在这边一直学的不怎么好。看来要抽时间恶补下啊！
gothrock 2011-09-23
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搞懂了，也是半个天才[Quote=引用 38 楼 baihacker 的回复:]
转一个搞ACM需要的掌握的算法.
要注意,ACM的竞赛性强,因此自己应该和自己的实际应用联系起来.
适合自己的才是好的,有的人不适合搞算法,喜欢系统架构,因此不要看到别人什么就眼红,
发挥自己的长处,这才是重要的.


第一阶段：练经典常用算法，下面的每个算法给我打上十到二十遍，同时自己精简代码，
因为太常用，所以要练到写时不用想，10-15分钟内打完，甚至关掉显示器都可以把程序打
……
[/Quote]
darkcaller 2011-03-19
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要能把IEEE和ACM最新的文章转化成自己的成果，有所改进，向着computer scientist的方向，做一只有理想的咸鱼～～
jbush2 2011-03-15
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基本的还是要熟悉吧
ccfa_ge 2010-11-23
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算法不局限于书本,灵活运用才是根本
只要人的头脑灵活,就算无书也可自通
strustfan 2010-11-02
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不管什么还是多练才能掌握。
ischarles 2010-10-29
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如果开发用Java等高层语言的，那么算法和数据结构都已经实现好了，看算法书的时候着重了解哪些情况用哪些算法即可。
如果从事的是嵌入式或者底层开发，那么常用的数据结构(线性链表，平衡二叉树等)和算法(如排序，搜索)还是要记住的，因为没有现成的库，并且经常会用到。
cart55free99 2010-10-24
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可是有些算法题很偏呢！！ 不是排序， 不是树， 不是链表， 有好多找规律啊，迷宫之类的，这么复杂的题目作为面试题呢。。。。
那怎么办呢？

话说都是快速排序，别人的怎么和我的很不一样？
xuanflyer 2010-08-03
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houyajin 2010-07-14
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前来学习的。。。。
lanapr 2010-06-09
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我数学40分 怎么办
binbinact 2010-05-13
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学习中，支持～
lubovowl 2010-04-28
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写多就熟了，很久不看，又忘了……呵呵
jintang163 2010-04-27
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学习!
lyn0032 2010-04-26
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一万年太长，只争朝夕
qiuxiaoqing 2010-04-11
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学习中
houyajin 2010-04-11
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好好复习，，，，，，
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[转]怎样才算熟练掌握数据结构、常用算法
怎样才算熟练掌握数据结构、常用算法 不可能都完全记住那么多的算法. 常用算法,拿过来就可以写出来 不常用的,拿起书来,看10分钟,就能理解算法(因为以前记过). 对以前没有记过的算法,就不好说了,难的可能要研究好几天. 这样就可以了. 应该熟练掌握的常用的算法应该有: 各种排序算法（插入排序、冒泡排序、选择排序，快速排序，堆排序，归并排序） 线性表(一般的线性表,栈,队列)...
转 怎样才算熟练掌握数据结构、常用算法？
节约版------------------------------------------------------bigbug9002:不可能都完全记住那么多的算法.  常用算法,拿过来就可以写出来  不常用的,拿起书来,看10分钟,就能理解算法(因为以前记过).  对以前没有记过的算法,就不好说了,难的可能要研究好几天.  这样就可以了.  应该熟练掌握的常用的算法应该有:  各种排序算法（插入排序、冒泡排序、选择排序，快速排序，堆排序，归并排序）  线性表(一般的线性表,栈,队列)的插入和删除  二叉树
怎样才算掌握数据结构和算法
前久发了一个帖子(怎样才算熟练掌握数据结构、常用算法？) 好象发出了大家的心声,感兴趣的人比较多,相信很多人想从帖子里找到答案, 此帖子把比较好的几个总结出来方便大家学习.  散分   前20位都有分. 节约版 ------------------------------------------------------ bigbug9002: 不可能都完全记住那么多
知乎神回复：计算机专业学成什么样，才算“大学没白读“？
其中，最核心、最基础的专业就是计算机科学与技术！
城市空气质量时空预测与污染源贡献度分析.zip
大气污染是影响公众健康与生态环境的重要问题，精准的空气质量时空预测与污染源贡献度量化是精准治污的关键支撑。针对现有研究多源融合不充分、时空关联刻画不足、预测与源解析割裂三方面缺陷，本文设计实现了城市空气质量时空预测与污染源贡献度分析系统，融合监测、气象、工业排放与交通四类数据，构建基于时空注意力的LSTM（STAM-LSTM）预测模型与基于正定矩阵因子分解（PMF）的源解析模型，形成数据融合-特征工程-预测-源解析-可视化闭环。 系统实现四类数据时空对齐与融合，构建时序与空间邻域特征，以普通克里金插值生成1km网格浓度场；STAM-LSTM引入时空注意力自适应学习站点间污染传输时变权重，以72小时输入预测未来24小时逐小时PM2.5浓度；PMF识别交通、工业、燃煤、扬尘与二次生成五个源因子，量化各源全年贡献度并分析时空演变。 实验表明：STAM-LSTM预测RMSE 24.6、MAE 17.8、R² 0.88，相对LSTM基线（30.2）提升18.5%；普通克里金插值误差8.9，优于反距离加权（11.4）；源解析显示交通源28.4%、工业源23.1%、燃煤源19.6%为主要贡献源，冬季燃煤源升至27.3%、早高峰交通源达34.8%，下风向工业源贡献高出上风向8~12个百分点；减排情景显示交通源减排20%可使年均PM2.5下降5.7%，与源贡献度排序一致。 系统按五模块14组件实现，功能测试16项用例全部通过，为大气污染预警、源管控与减排政策制定提供了决策依据。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南
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