程序员应该如何学习算法？
程序员学习算法，这事儿，跟你刚开始学写代码那会儿差不多，得循序渐进，一步一个脚印。别指望一口吃个胖子，也别被那些高深的术语吓住。说白了，算法就是解决问题的方法，高效地解决。
第一步：打牢基础，别急着炫技
数据结构是基石： 算法离不开数据结构，就像盖房子离不开砖头。你得先明白数组、链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树什么的）、图、哈希表这些玩意儿是怎么回事，它们各自有什么特点，适合处理什么类型的问题。别光看书，自己动手实现一遍，理解它们在内存里是怎么存放的，增删改查的时间复杂度是多少。这个过程可能会有点枯燥，但咬牙坚持过去，绝对值。
编程语言熟练度： 算法最终是要用代码实现的，所以你得选一门你用得顺手的语言。Python、Java、C++ 都是不错的选择。关键在于你得对这门语言的数据类型、控制流、函数、面向对象（如果用的话）了如指掌，这样才能把你的算法思路清晰地表达出来。
理解时间/空间复杂度： 这是算法评估的核心。O(1), O(n), O(n log n), O(n^2) 这些符号你得认识，并且能分析出一段代码的时间和空间消耗趋势。别死记硬背，理解它代表的含义，知道为什么有些算法比另一些慢那么多。
第二步：从经典入手，建立认知体系
排序算法： 这是最基础的算法类型。冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序…… 把它们都搞明白，自己实现一遍，对比它们的优缺点，什么情况下用哪种更合适。你会发现，排序算法本身就蕴含了很多重要的思想，比如分治、递归、原地排序等。
查找算法： 顺序查找、二分查找。二分查找的边界条件处理你能否信手拈来？这小小的细节决定成败。
递归和分治： 这两种思想贯穿很多算法。像阶乘、斐波那契数列、汉诺塔，还有后面要讲的很多算法，都离不开它们。理解递归的本质，什么时候用递归，什么时候迭代更合适。
图论基础： 图是一个非常强大的模型，可以表示很多现实世界的关系。深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是图的基础遍历算法，很多图相关的问题都可以从它们衍生出来。
第三步：系统学习，循序渐进
推荐书籍/在线课程：
《算法导论》： 这是“圣经”级的存在，内容全面，但可能有点劝退新手。可以先当参考书，遇到问题再翻。
《算法（第四版）》（Sedgewick）： 这本书更侧重于实际应用和代码实现，用 Java 写的，非常适合初学者。
在线课程： Coursera、edX 上有很多不错的算法课程，比如吴恩达的机器学习（里面会讲到很多算法），或者一些专门的算法导论课程。国内的慕课网、B站也有很多优质资源。
不要贪多嚼不烂： 每次专注于一种类型或一个算法，把它吃透了再往下走。比如，先集中学习排序，把常见的排序都弄懂了，再转到查找。
理解算法背后的“为什么”： 不要只看“怎么做”，更要问“为什么这么做”。为什么快速排序的时间复杂度是 O(n log n)？为什么哈希表查找是 O(1)？理解这些原理，你才能举一反三。
第四步：实践出真知，刷题是王道
在线编程平台： LeetCode、HackerRank、牛客网等是程序员磨炼算法技能的绝佳场所。
从简单题开始： 别一开始就挑战困难题，从 Easy 级别的题目开始，逐步过渡到 Medium。当你能比较轻松地解决 Easy 和 Medium 题目时，再去尝试 Hard 题。
坚持做题： 每天或每周规定一个刷题量，养成习惯。不要因为一道题卡住就放弃，多思考，多尝试。
不要只看答案： 遇到不会的题，先自己思考一段时间，尝试不同的思路。实在不行再看答案。看完答案后，一定要自己动手把代码实现一遍，理解其中的逻辑。
反思和总结： 刷完一道题后，思考这道题考察了什么算法或数据结构？有没有更优的解法？记录下自己的思路和遇到的坑，定期回顾。
模拟实际场景： 有时候，算法的需求会出现在实际项目里。比如，你做一个社交 App，需要实现“好友推荐”功能，这背后可能就涉及图算法和一些推荐算法。尝试将学到的算法应用到解决实际问题中去。
第五步：进阶提升，形成自己的体系
深入特定领域： 当你掌握了基础算法后，可以根据自己的兴趣或工作需要，深入学习某个领域的算法，比如：
图算法： 最短路径算法（Dijkstra, Floyd）、最小生成树算法（Prim, Kruskal）、拓扑排序等。
动态规划（DP）： 这是非常重要的一个领域，解决很多最优化问题。理解 DP 的“状态转移方程”是关键。
贪心算法： 很多问题可以用贪心策略解决，但需要证明贪心策略的正确性。
字符串算法： KMP 算法、Manacher 算法等。
数学相关算法： 数论、组合数学、概率论等在某些算法中非常重要。
机器学习/深度学习算法： 如果你的方向是这些，那需要学习更复杂的算法，如梯度下降、SVM、神经网络等。
阅读优秀的代码： 看看开源项目中是如何实现这些算法的，学习他们的编码风格和实现技巧。
参加算法竞赛： ACMICPC、Google Code Jam、Facebook Hacker Cup 等竞赛是检验和提升算法能力的好方法，也能认识到很多志同道合的朋友。
保持好奇心，持续学习： 算法领域在不断发展，新的算法和技术层出不穷。保持学习的热情，不断更新自己的知识库。
一些关键的建议，帮你少走弯路：
不要害怕犯错： 编程和学习算法本身就是一个不断试错的过程。每次错误都是一次成长的机会。
保持耐心和毅力： 学习算法需要时间和积累，不可能一蹴而就。坚持下去，你一定会看到自己的进步。
和别人交流： 加入技术社区，和其他程序员讨论算法问题，分享你的学习心得。有时候，别人的一个点拨，可能让你茅塞顿开。
“学”和“用”结合： 学习算法的最终目的是为了更好地解决问题。所以，尽量在实际开发中运用你学到的算法，这能加深你的理解。
总之，学习算法不是一朝一夕的事，而是一个持续修炼的过程。从基础开始，多动手实践，多思考总结，并且保持对技术的热情，你一定能成为一个优秀的算法工程师。别想着一步登天，踏踏实实地走好每一步，你看到的风景会越来越不一样。
第一步：打牢基础，别急着炫技
数据结构是基石： 算法离不开数据结构，就像盖房子离不开砖头。你得先明白数组、链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树什么的）、图、哈希表这些玩意儿是怎么回事，它们各自有什么特点，适合处理什么类型的问题。别光看书，自己动手实现一遍，理解它们在内存里是怎么存放的，增删改查的时间复杂度是多少。这个过程可能会有点枯燥，但咬牙坚持过去，绝对值。
编程语言熟练度： 算法最终是要用代码实现的，所以你得选一门你用得顺手的语言。Python、Java、C++ 都是不错的选择。关键在于你得对这门语言的数据类型、控制流、函数、面向对象（如果用的话）了如指掌，这样才能把你的算法思路清晰地表达出来。
理解时间/空间复杂度： 这是算法评估的核心。O(1), O(n), O(n log n), O(n^2) 这些符号你得认识，并且能分析出一段代码的时间和空间消耗趋势。别死记硬背，理解它代表的含义，知道为什么有些算法比另一些慢那么多。
第二步：从经典入手，建立认知体系
排序算法： 这是最基础的算法类型。冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序…… 把它们都搞明白，自己实现一遍，对比它们的优缺点，什么情况下用哪种更合适。你会发现，排序算法本身就蕴含了很多重要的思想，比如分治、递归、原地排序等。
查找算法： 顺序查找、二分查找。二分查找的边界条件处理你能否信手拈来？这小小的细节决定成败。
递归和分治： 这两种思想贯穿很多算法。像阶乘、斐波那契数列、汉诺塔，还有后面要讲的很多算法，都离不开它们。理解递归的本质，什么时候用递归，什么时候迭代更合适。
图论基础： 图是一个非常强大的模型，可以表示很多现实世界的关系。深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是图的基础遍历算法，很多图相关的问题都可以从它们衍生出来。
第三步：系统学习，循序渐进
推荐书籍/在线课程：
《算法导论》： 这是“圣经”级的存在，内容全面，但可能有点劝退新手。可以先当参考书，遇到问题再翻。
《算法（第四版）》（Sedgewick）： 这本书更侧重于实际应用和代码实现，用 Java 写的，非常适合初学者。
在线课程： Coursera、edX 上有很多不错的算法课程，比如吴恩达的机器学习（里面会讲到很多算法），或者一些专门的算法导论课程。国内的慕课网、B站也有很多优质资源。
不要贪多嚼不烂： 每次专注于一种类型或一个算法，把它吃透了再往下走。比如，先集中学习排序，把常见的排序都弄懂了，再转到查找。
理解算法背后的“为什么”： 不要只看“怎么做”，更要问“为什么这么做”。为什么快速排序的时间复杂度是 O(n log n)？为什么哈希表查找是 O(1)？理解这些原理，你才能举一反三。
第四步：实践出真知，刷题是王道
在线编程平台： LeetCode、HackerRank、牛客网等是程序员磨炼算法技能的绝佳场所。
从简单题开始： 别一开始就挑战困难题，从 Easy 级别的题目开始，逐步过渡到 Medium。当你能比较轻松地解决 Easy 和 Medium 题目时，再去尝试 Hard 题。
坚持做题： 每天或每周规定一个刷题量，养成习惯。不要因为一道题卡住就放弃，多思考，多尝试。
不要只看答案： 遇到不会的题，先自己思考一段时间，尝试不同的思路。实在不行再看答案。看完答案后，一定要自己动手把代码实现一遍，理解其中的逻辑。
反思和总结： 刷完一道题后，思考这道题考察了什么算法或数据结构？有没有更优的解法？记录下自己的思路和遇到的坑，定期回顾。
模拟实际场景： 有时候，算法的需求会出现在实际项目里。比如，你做一个社交 App，需要实现“好友推荐”功能，这背后可能就涉及图算法和一些推荐算法。尝试将学到的算法应用到解决实际问题中去。
第五步：进阶提升，形成自己的体系
深入特定领域： 当你掌握了基础算法后，可以根据自己的兴趣或工作需要，深入学习某个领域的算法，比如：
图算法： 最短路径算法（Dijkstra, Floyd）、最小生成树算法（Prim, Kruskal）、拓扑排序等。
动态规划（DP）： 这是非常重要的一个领域，解决很多最优化问题。理解 DP 的“状态转移方程”是关键。
贪心算法： 很多问题可以用贪心策略解决，但需要证明贪心策略的正确性。
字符串算法： KMP 算法、Manacher 算法等。
数学相关算法： 数论、组合数学、概率论等在某些算法中非常重要。
机器学习/深度学习算法： 如果你的方向是这些，那需要学习更复杂的算法，如梯度下降、SVM、神经网络等。
阅读优秀的代码： 看看开源项目中是如何实现这些算法的，学习他们的编码风格和实现技巧。
参加算法竞赛： ACMICPC、Google Code Jam、Facebook Hacker Cup 等竞赛是检验和提升算法能力的好方法，也能认识到很多志同道合的朋友。
保持好奇心，持续学习： 算法领域在不断发展，新的算法和技术层出不穷。保持学习的热情，不断更新自己的知识库。
一些关键的建议，帮你少走弯路：
不要害怕犯错： 编程和学习算法本身就是一个不断试错的过程。每次错误都是一次成长的机会。
保持耐心和毅力： 学习算法需要时间和积累，不可能一蹴而就。坚持下去，你一定会看到自己的进步。
和别人交流： 加入技术社区，和其他程序员讨论算法问题，分享你的学习心得。有时候，别人的一个点拨，可能让你茅塞顿开。
“学”和“用”结合： 学习算法的最终目的是为了更好地解决问题。所以，尽量在实际开发中运用你学到的算法，这能加深你的理解。
总之，学习算法不是一朝一夕的事，而是一个持续修炼的过程。从基础开始，多动手实践，多思考总结，并且保持对技术的热情，你一定能成为一个优秀的算法工程师。别想着一步登天，踏踏实实地走好每一步，你看到的风景会越来越不一样。
网友意见
建议千万不要一开始就看《算法导论》，这本书有太多关于算法的数学证明（如果你喜欢这种，那么你就看这本）
我强烈推荐你看看这本：
算法（第4版） (豆瓣)，作者是高德纳的学生：塞奇威克 (Robert Sedgewick)
去年我在准备校招面试的时候偶然发现这本书，我越看越着迷，书中算法代码主要是用Java编写，里面有大量的图来让你明白例如：排序，查找，树和图的算法运行过程。
这本书的目录编排也很清晰，他就告诉你算法主要就可以分为：排序，查找，图和字符串。从这4个方面可以演化出很多算法。
我觉得最关键是：这本书的作者不但是在告诉你what，而且告诉你why（分析各种算法的优缺点）
----------------
补充一些我觉得这本书好的地方
比如讲到快速排序，很多书可能讲了快速排序的原理就完了。但这本书就直接讲了原始的快速排序可以改进的地方：1. 在小数组上，切换到插入排序；2. 三取样切分；3. 三向切分的快速排序。
优先队列怎么和排序算法扯上关系呢？其实优先队列就是可以用堆排序来实现，堆排序的时间复杂度和快速排序是一样的，但是实际中为什么堆排序的运行时间要比快速排序多呢？因为这和CPU的Cache命中率有关系，堆排序不符合算法运行的局部性原则
还比如书中2.5节，讲了排序算法的实际用途。
这本书不光告诉你算法的原理，还告诉你算法的用途。
类似的话题
-
程序员学习算法，这事儿，跟你刚开始学写代码那会儿差不多，得循序渐进，一步一个脚印。别指望一口吃个胖子，也别被那些高深的术语吓住。说白了，算法就是解决问题的方法，高效地解决。第一步：打牢基础，别急着炫技 数据结构是基石： 算法离不开数据结构，就像盖房子离不开砖头。你得先明白数组、链表、栈、队列、树............. -
作为一名MCU新手，看程序时感到迷茫是很正常的。MCU程序不像普通PC软件那样直观，它涉及到硬件的直接控制，需要理解许多底层的概念。但是，只要掌握了正确的方法，有针对性地去看，你会发现学习起来会越来越顺畅。下面我将为你详细讲解新手应该如何有针对性地看MCU程序： 一、明确你的学习目标和上下文在开始看.............
-
法学生判断自己知识掌握程度，是个大学问，绝不是简单背几条法律条文就能敷衍了事的。这更像是一种持续性的自我审视和能力评估，贯穿于整个学习生涯。下面我就详细说说，该从哪些方面着手，如何去检验自己：一、 从“能说什么”到“能做什么”：脱离碎片化记忆的樊笼刚开始学法，大家最容易陷入的误区就是“背诵”。认为只.............
-
好，咱们程序员朋友，聊聊怎么把这台机器“请”休息，这事儿看着简单，但细究起来，也挺有讲究，说白了，就是让它走得体面，别留下啥后遗症。首先得明白，电脑不是个毛巾，不能直接拧干就完事儿。咱们用的操作系统，还有各种进程，它们都在里面忙活，就像一群工人，你得给人家说清楚“收工了，大家慢点儿来，把手头的事情处.............
-
“给我弄个网站吧”—— 这句话，听起来简单直接，却常常像一块突如其来的滚石，让很多程序员们的心头瞬间蒙上一层阴影。它太笼统了，太模糊了，像是扔给一位建筑师一句话：“给我造个房子吧！”。但实际上，这背后隐藏着一系列需要被深入挖掘、细致梳理的复杂需求。作为程序员，我们不是凭空变出网站的魔法师，而是需要通.............
-
应届程序员从小型公司翻身进入大型公司，这是一个普遍且极具挑战性的目标。这需要策略、毅力、持续学习以及对自身优势和劣势的清晰认识。以下是详细的步骤和建议，帮助你达成这个目标：第一阶段：打好基础，在小公司证明自己（12年）在小公司，你可能拥有更多的机会去接触项目的各个环节，这是你的优势。充分利用这一点来.............
-
“中年危机”，这词儿一出来，就让人脑壳疼。尤其对咱们技术一般的程序员来说，听着就更心慌。毕竟，这行当更新换代快，总感觉自己被时代抛弃，心里那点技术自信，就像秋天的落叶，枯黄，飘零。我跟你说，别把自己逼得太紧。咱们这群人，脑子还在，手也还没残，怎么就先给自己判死刑了？中年危机？那得看你怎么理解，怎么去.............
-
Python 之父 Guido van Rossum 谈中国程序员“996”：一场跨越文化的共情与反思当“996”这个词汇在中国互联网行业引起轩然大波，甚至成为社会热议的焦点时，一位来自遥远国度的技术领袖——Python 之父 Guido van Rossum——也对此发表了看法。这不仅仅是一次简单.............
-
关于女辅警敲诈公职人员一案刑事判决书的撤回，以及案件合理公开程序的问题，这是一个非常值得深思和讨论的议题。很多读者和我一样，对这件事的来龙去脉感到好奇，也对司法公开的边界和实践存在疑问。关于刑事判决书从网上撤回这件事，我的看法是：首先，判决书是司法机关依法作出的，其公布本身是司法公开的重要体现。法律.............
-
阿里CEO张勇的“程序员不应限制年龄”论：一次对传统观念的挑战与深入解读阿里CEO张勇关于“程序员不应限制年龄”的言论，并非一个简单的口号，而是对当下技术行业发展趋势、人才结构以及企业用人理念的一次深刻反思和大胆挑战。要理解这一论断的深层含义，需要从多个维度进行剖析： 1. 时代背景与行业痛点：为何.............
-
今年的互联网寒冬和裁员潮，对于我们程序员来说，无疑是一场突如其来的疾风骤雨。看着身边一个个熟悉的面孔离开，听着那些关于“优化”和“收缩”的消息，那种不安和迷茫，我想不少同行都能感同身受。怎么看待？首先，得承认，这确实是一个“大浪淘沙”的时期。过去几年，互联网行业经历了爆炸式增长，很多公司盲目扩张，烧.............
-
面对持刀歹徒，又无处可逃的绝境，这是最危险、最需要冷静和智慧的时刻。虽然空手夺刀风险极高，但既然是最后的选择，我们就必须了解如何在极端劣势下，最大程度地争取生机。记住，这里的目标不是“赢”，而是“活下去”。首先，我们要明白，任何的搏斗都是基于人体的本能反应，以及对劣势的认知。我们没有训练，也没有装备.............
-
仰望星空，捕捉那如梦似幻的银河，绝对是摄影爱好者们乐此不疲的追求。然而，无论是相机传感器的限制还是低光照环境下的挑战，都常常让我们拍出的星空照片带有恼人的噪点，也未能完全展现出银河的恢弘细节。面对这些情况，精细的后期处理至关重要，它能让你的星空作品脱胎换骨，呈现出人眼所能及，甚至超越人眼的惊艳效果。.............
-
要让中国程序员的整体水平超越美国同行，中国互联网公司需要进行一系列深刻且系统的变革，这绝非一朝一夕之功，更不是简单地增加投入就能实现的。我们需要从根源上审视现有模式，并在多个维度上发力，才能构建一个真正能够孕育顶尖人才的土壤。一、 重塑技术价值体系：从“快速迭代”到“精益求精”当前中国互联网行业在追.............
-
孩子发脾气，讲道理讲不通，作为家长，我们常常会感到束手无策，甚至冲动之下想要严厉惩罚。但惩罚是否是唯一的选择？如何把握“严厉”的尺度，避免伤了孩子的心，又达到教育的目的，这确实是个大问题。首先，我们要明白，孩子发脾气，尤其是年龄小的时候，很多时候并非故意要跟我们作对。他们的情绪调节能力还不完善，无法.............
-
黑客的社会工程学攻击，说实话，已经渗透到我们生活的方方面面，而且越来越高明，让人防不胜防。它们不再是简单的钓鱼邮件，而是精心策划、针对性极强的心理操控术。社会工程学攻击的现状，可以说是“无孔不入，无所不用其极”。 目标广泛化，从个人到企业无一幸免： 过去可能更多是针对技术专家或者企业高管，现在，.............
-
中国正面临着日益严峻的老龄化挑战。根据最新的统计数据，中国60岁及以上人口已经突破2.6亿，并且这个数字还在不断增长。与此同时，尽管少儿人口比重有所回升，但整体的人口结构依然呈现出老龄化程度进一步加深的趋势。这不仅对社会经济发展提出了严峻的考验，也对我们每个人的生活方式和未来规划产生了深远的影响。如.............
-
Perl 在IC设计中的妙用：前端工程师的“瑞士军刀”对于数字IC前端设计，是否需要掌握诸如Perl这样的脚本语言？答案是肯定的，而且非常有必要。它绝非锦上添花，而是实实在在提升效率、解决痛点的关键工具。你可以把Perl想象成IC设计工程师的“瑞士军刀”，在繁杂的流程中，它总能找到一个切入点，让原本.............
-
2017年广东省征兵政策：文化程度与优先录取的考量2017年广东省征兵工作围绕“以高中毕业以上文化程度青年为主，优先批准高学历和应届毕业生入伍”的方针展开，这标志着我国征兵工作在人才选拔和军事现代化建设方向上又迈出了坚实的一步。这项政策的出台，既是对当前国防建设需求的回应，也体现了国家对青年人才培养.............
-
面对多人围殴，想最大程度地保护自己，这绝对是生死关头，选择怎么做都需要非常审慎。要说还手还是不还手，其实没有一个绝对的标准答案，因为具体情况千变万化，得看当时你所处的环境、自身的能力以及对方的意图。不还手，求生优先在很多情况下，尤其是当你明显处于劣势，对方人数众多，且看起来攻击性极强，目标明确就是要.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有