如何学习算法

发信人: ict (后ict时代),信区: ACMICPC
标 题:ACM练习建议(zz)
发信站:逸仙时空 Yat-Sen Channel (MonMar 29 00:46:08 2010),转信


一位高手对我的建议：
 一般要做到50行以内的程序不用调试、100行以内的二分钟内调试成功.acm主要是考算法的
，主要时间是花在思考算法上，不是花在写程序与debug上。
下面给个计划你练练：

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
出来.
1.最短路(Floyd、Dijstra,BellmanFord)
2.最小生成树(先写个prim,kruscal要用并查集，不好写)
3.大数（高精度）加减乘除
4.二分查找. (代码可在五行以内)
5.叉乘、判线段相交、然后写个凸包.
6.BFS、DFS,同时熟练hash表(要熟，要灵活,代码要简)
7.数学上的有：辗转相除（两行内），线段交点、多角形面积公式.
8.调用系统的qsort,技巧很多，慢慢掌握.
9.任意进制间的转换

第二阶段：
    练习复杂一点，但也较常用的算法。
如：
1.二分图匹配（匈牙利），最小路径覆盖
2.网络流，最小费用流。
3.线段树.
4.并查集。
5.熟悉动态规划的各个典型：LCS、最长递增子串、三角剖分、记忆化dp
6.博弈类算法。博弈树，二进制法等。
7.最大团，最大独立集。
8.判断点在多边形内。
9.差分约束系统.
10.双向广度搜索、A*算法，最小耗散优先.

第三阶段：
    前两个阶段是打基础，第三阶段是锻炼在比赛中可以快速建立模型、想新算法
。这就要平时多做做综合的题型了。
1.把oibh上的论文看看（大概几百篇的，我只看了一点点，呵呵）。
2.平时扫扫zoj上的难题啦，别老做那些不用想的题.(中大acm的版主经常说我挑简单的来
做:-P )
3.多参加网上的比赛，感受一下比赛的气氛，评估自己的实力.
4.一道题不要过了就算，问一下人，有更好的算法也打一下。
5.做过的题要记好 :-) 

 

还有实际问题会大大牵引你前进.

比如,前段时间我想把ER图自动生成,就是如何画图的问题;

要找对问题是哪个理论范围内的,图论这个大的肯定是对的,然后下面的分支:无向图

图论-->无向图-->画图算法-->遗传退火

这样到处找论文,逐渐接近目标,恶补你急需的一块,比泛泛的什么都啃要印象深刻.

而且算法如大海,会把人淹死.

只要有自己的路线就可以了,眼光可以多看,但是大致了解就可以,用的时候再深入挖掘.

不是算法没用,是你"没用"

 

 

 

在网上搜到了一些，贴出来大家看一下怎么样，该怎样看待别人的经验？
引用如下：
算法学习的轨迹
        对于编程的初学者，可以先通过简单的排序算法了解最简单的ADT线性表的常用操作；然后要重点掌握递归技术,包括递归和递推的相互转换。递归技术非常重要，可以通过递归技术了解ADT栈的操作；接着学习搜索法的初步——回溯法，研究经典问题八皇后问题和走迷宫问题，通过这些经典问题了解深度优先搜索法(DFS)和宽度优先搜索法(BFS)以及ADT栈、ADT队列的操作，要学会利用人工设置堆栈模拟递归；接着可以学习分治法、贪心法这两种常用的策略，并应用到排序、搜索等简单的算法中；这时再开始学习图和树这两种抽象数据类型就应该没有什么难度了。在学习ADT图和ADT树时，要注意结合离散数学中的图论理论知识和搜索法中的DFS，BFS方法，要学会将实际问题转化为图论模型；再下去可以学习各种搜索法的优化算法，启发式搜索、A算法、A*算法或界限剪枝法等；然后是网络流算法，要注意模型的建立；最后学习最优化问题的解法，包括线性规划、动态规划、非线性规划等算法策略，这部分内容主要侧重模型的建立和分析，算法本身并没有难度。这样基本的算法就学习完了。再深入一点可以学习问题的计算复杂性，计算模型，并行算法，神经网络以及各个领域中的算法.