在算法学习的漫漫征途上,很多人都在摸索前进,但也常常误入歧途。最近,当我回顾自己的学习过程时,我深深地意识到很多朋友在学习算法和数据结构的方式上存在重大问题。凭借多年积累的算法学习经验,希望我的见解能够为大家拨开迷雾,照亮前进的道路。接下来我会先进行错误演示,然后讲解正确的学习方法,并简单讨论一下面试和复习题场景中的要点。
很多算法教材的教学方式就像是拿着现代汉语词典学汉语。以链表章节为例。一开始我们就直接定义链表,画图解释,然后列出查找、插入节点等常用操作。学生看似听懂了,其实记不住。他们仍然充满疑惑:链表有什么用?为什么学习?你把学到的东西用在哪里了?在您读完整本书之前,这些问题可能仍然没有答案。大多数课程都是以这种方式灌输知识。为了让大家更清楚地理解问题,我特意查了两门国外顶尖大学的开放数据结构课程:MIT的6.006和Stanford的CS106B(这两门课程都可以在网上免费观看)。
即使你按照上面提到的正确方式学习,你仍然需要技巧来应对考试和面试。在面试过程中,仅仅知道链表是什么是不够的。面试官看重的是你在实际项目中使用链表解决疑难问题的能力。例如,在我的简历中,我提到制作一个基于网络的多子弹游戏。然而,由于子弹过多,导致比赛滞后。这时就用链表提前初始化了几千个子弹,构建了子弹对象池,有效解决了滞后问题。面试时,结合实际的比赛展示,会给面试官留下深刻的印象。又如使用链表实现操作系统内存分配,用链表连接内存,根据使用情况切割和插入节点。这个应用在面试中比简单地描述链表的概念更有说服力。如果你想了解更多数据结构的实际应用,不妨求助于AI工具。
在做题学习时,很多教材往往在出题后直接给出答案。然而,真正需要学习的不是问题和答案本身,而是从问题到答案的曲折思维过程。有本书叫《如何解决问题》。虽然主要以数学为主,但不教具体问题,而是教解题思路,值得大家参考。面试算法题时也是如此。如果你在沉默三分钟后直接把答案写在白板上,你只会给面试官留下一般的印象,因为他们无法理解你的思维和沟通能力,甚至可能怀疑你背了问题。面试时,与面试官充分沟通,展示你的思考过程。即使遇到不懂的问题,也可能通过良好的沟通得到提示,最终完成问题的答案。
回顾我的学习生涯,我发现一半以上的课程和教材都是采用填鸭式教育的方式强行灌输知识。希望大家能够通过本文的学习,避免算法学习的误区,找到适合自己的学习路径。如果您觉得这篇文章对您有帮助,记得点击三下。也欢迎您在评论区分享您的学习经验和问题,让我们在算法学习的道路上共同进步。
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