刘未鹏谈如何学习算法

原创
2011/08/22 19:30
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刘未鹏谈如何学习算法,很有指导意义,特摘录一段于此。 

那到底什么样的才算是授人以渔的呢?波利亚的《如何解题》绝对算是一本,他的《数学的发现》也值得一看。具体到算法书,那就不是光看text book就足够的了,为了深入理解一个算法的来龙去脉前因后果,从一个算法中领悟尽量深刻的东西,则需要做到三件事情:

  • 寻找该算法的原始出处:TAOCP作为一个资料库是绝对优秀的,基础的算法只要你能想到的,几乎都可以在上面找到原始出处。查到原始出处之后(譬如一篇paper),就可以去网上搜来看了。因为最初的作者往往对一个方案的诞生过程最为了解。比如经典数据结构中的红黑树是出了名的令人费解的结构之一,但它的作者Sedgewick一张PPT,给你讲得通通透透,比算法导论上的讲法强上数倍。
  • 原始的出处其实也未必就都推心置腹地和你讲得那么到位:前面说过,算法设计出来了之后人们几乎是不会去回顾整个的思维过程细节的,只把直指目标的那些东西写出来。结果就又是一篇欧几里德式的文章了。于是你就迷失在一大堆“定义”、“引理”、“定理”之中了。这种文章看上去整个写得井井有条,其实是把发明的过程整个给颠倒过来了,我一直就想,如果作者们能够将整个的思路过程写出来,哪怕文字多上十倍,我也绝对会比看那一堆定义定理要容易理解得多。话说回来,怎么办?可以再去网上找找,牛人讲得未必比经典教材上的差。那倘若实在找不出好的介绍呢,就只能自己揣摩了。揣摩的重要性,是怎么说都不为过的。揣摩的一些指导性的问题有:为什么要这样(为什么这是好的)?为什么不是那样(有其它做法吗?有更好的做法吗?)?这样做是最好的吗?(为什么?能证明吗?)这个做法跟其它的什么做法有本质联系吗?这个这个的区别是什么?问题的本质是什么这个做法的本质又是什么?到底本质上是什么东西导致了这个做法如此..?与这个问题类似的还有其它问题吗?(同样或类似的做法也适用吗?)等等。

  • 不仅学习别人的思路,整理自己的思路也是极其重要的


全文请转到:  http://blog.csdn.net/pongba/article/details/2622713

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