算法ing，苦逼ing

正兒八經開始學算法了，沒有學習算法以前，總以爲編程就是敲代碼，知道怎樣使用語言就好了，學習了算法以後，才知道這玩意大有用處，並且和數學有很是緊密的聯繫。雖然我數學不太好，可是我對數學有一種天生的好感，由於它們老是給人帶來一種驚豔感。或許是小時候並不懼怕數學的緣故吧，因而勉強堅持一下，老師所講的那些動態規劃、貪心算法竟然能聽懂了。可是看起《TAOCP》倒是真正地無所適從，隨時都有一種想要扔下書去幹別的的感受，而碰到容易的時候、本身可以理解就會很是地開心。

 

算法這種東西，的的確確須要很大的數學功底。我數學功底很差，該怎麼拌？我就一行行照着敲代碼，敲到我理解整個過程爲止。或者對於個人「成果」（敲出來的代碼）一行行進行調試，調試一遍就理解程序的基本原理了，可是本身仍是寫不出來。固然碰到各類遞歸，分治，調試的時候就超級沒有耐心了，跳躍太頻繁，人腦是難以接受的。好比一個quick sort ，先來一個partition，而後就遞歸解決前半部分和後半部分。真的是神奇，一樣是排序算法，有的算法（快排）天生就比另一些算法（冒泡、插入）更快，固然並不能一律而論，各類算法都有本身的侷限以及長處。就像數據結構裏面同樣，順序表和鏈式表都有各自的優勢，可是也有各自的缺點，只有因時而異，因地制宜才能發揮它們最大的功效。算法也是同樣，insert sort在樣本少的時候是很是方便的，代碼也少，適合那些順序差很少和目的順序相同的樣本空間。而上述狀況對於快排來講就是厄運的到來了，由於它們的思想徹底不一樣，有序狀況對快排來講是最糟糕的了，由於要partition打亂了，跳躍性太強，須要再繼續排。

 

關於排序算法，記得還收藏過了一個排序的全集歌舞，用舞蹈的形式來展現排序的原理，比較容易懂。連接在 這裏。不少書上說計算機的世界裏面不少須要排序的東西，而排序算法，便成了咱們這堆初出茅廬的rookie們的必經之路。一大堆的排序算法，估計是各IT公司面試時最常考的東西，之前看的《瘋狂的程序員》絕影最常被考的就是冒泡排序。而今天，對本身的要求固然不只僅是能寫幾個排序，而更是要學會設計算法的本領，提升咱們的產能，到時候產出天然就大了。前幾天，搭車去本部參加ACM的初賽，竟然很簡單的問題想不出來，怪的就是沒有算法的素養，對於題目的分析，解構，以及建模的能力不夠，用慣了蠻力破解，卻吃盡苦頭編出一個超出時間要求的算法，好的算法每每須要一些基本功：遞歸、動態規劃等的時候，就不知道從何處下手。結果可想而知——鎩羽而歸。固然，這也只是現階段的狀況而已，隨着算法課程的推動，咱們仍是可以比較系統地接觸各類算法，從而養成良好的算法素養，到時候就更輕鬆了。

 

今天讀到一篇hack news說一個音樂生，跟着一個老師學才兩年就大學畢業了，一我的真的能夠學得很快，質的飛躍也每每只是須要半年的時間而已。而若是遇到了適合本身胃口的老師講課，那麼效率便會大大提升。咱們於日常的學習中浪費了太多的時間，時間的確像海綿，可是擠出來的都浪費在別處去了。因此更難能難得的是合理地管理本身，把重要知識掌握了，或者開闢一個大的時間內存，用於高效地運行一個「做業」。計算機可以分時、可以多進程、多線程，雖然從宏觀上來說，咱們也是能夠多進程的，可是就一個較短的時間段來講，咱們仍是應當高效地利用時間來學習重要的課程——數據結構和算法。也許讀完了《算法導論》就能夠很快上道了，要是能硬着頭皮把《TAOCP》讀完了，也就算得上是學有所成了。對於算法學習，頗有必要給本身一個時間範圍，給本身一個原則：「真的弄懂學習的算法，並在恰當的時候可以用上」。並且，愈來愈感受到代碼給人的直觀性，敲過以後印象會更深入。什麼聽懂了，看懂了，都是屁話，只有拉出來可以本身隨手寫一個纔是真正的懂了。

 

以一個很驚奇的結果作結尾，作爲啓示：世界上的事物並不是平白無故的，而是有着千絲萬縷的聯繫，而這種聯繫又是如此的精妙。就在你認爲是毫無聯繫的狀況下，有人發現了奇妙的聯繫。

 

project euler 052：找出一個數x，這個數的一、二、三、四、五、6倍都是由相同的一些數字組成，並且位數相同，求出這個數x。

 

咋一看，就是用Bruce 方法來破解，去試一試這些全部可能的結果。我苦逼了半天，辛辛苦苦地寫出十幾二十行代碼，求得了正確的結果，但是看到反饋的第一條就是，這我的壓根沒有用計算機，就算得告終果，我十分地驚訝。

 

這我的說 1/7 = 0.142857... 而2*142857 = 285714； 3*142857 = 428571 ；4*142857 =571428 ；5*142857=  714285；6*142857=857142 真的是很是神奇！！ 而7*142857 =999999

 

你如今你敢說這些數位和6是不要緊的了嗎？畢竟6和7有很大關係。而這之間的關係到底有多麼深層呢，本質又是什麼呢？這估計要去問羣論的科學家了吧！

 

從中我悟到一個道理，那就是，算法要充分利用事物之間的聯繫：聯繫說不定就隱藏在表象的深層，充分利用聯繫的算法纔是好的算法。

 

by bibodeng 2012-03-28