算法不是拼智商
算法不是纯粹拼智商的,智商高,就一定很厉害,不够聪明,就一定不行。算法是一种技能,是可以通过科学合理的方式训练出来的能力。
智商的高低,当然会有影响,但这个先天因素无法改变,而科学合理的方法是大家都可以掌握的。
所以,首要的一点,是要意识到,算法不是只拼智商的,也是可以经由后天训练习得的。
难度要循序渐进
有些同学喜欢上来就是干,上来就是终极难度的题目,觉得自己只要做出最难的,其它的就迎刃而解了。这种急于求成的思想要不得。
算法训练是一个系统工程,需要循序渐进,太过于急功近利,反而容易因做不出难题而产生挫败感,带来反效果。
记得我有一个同事就做了次类似的事情。我们当时刚听说有leetcode,就想上去试试,他上去后就挑了一道困难里面还属于比较难的题目,结果想了大半天也没做出来,搞到自己特别沮丧。
你会发现这种做法效率很低,那道题目就算被做出来了,也不代表就可以解出其它的题目。
合理的做法是循序渐进。
如果你本身有基础,熟练度高,那你刷简单的leetcode应该是几分钟一题,几分钟一题的,花不了你多少时间。
如果你刷简单都花费很长时间,说明熟练度不够,就更应该从简单开始。然后过度到中等,再过度到困难。
这里有个经验之谈。
目前国内大厂的算法考察,基本不会超过leetcode 中等难度,上限难度基本都是leetcode 中等题里面的中等难度(有点拗口,leetcode 中等难度里面也有分档次)。
如果你能够再20分钟内,做出这种难度的题目,国内大厂的算法面试,基本可以畅通无阻。
按算法分类来选题
选择题目,除了在难度上要循序渐进,还建议在算法上进行划分。
基本的算法数据结构是有限的。比如说链表,二叉树,二分查找,动态规划,哈希表。。。
我喜欢按算法的分类来选题和刷题,比如一个时间段,只刷链表题,待刷得差不多的时候,接下来再刷二叉树的题。。。
这种做法可以极大的提高刷题的速度,而且能带来更好的效果。
一,持续地刷同个类型的题目,可以不断地巩固和加深理解。
二,可以更全面地接触这个数据结构,算法的各个变种,这会促使你对这个数据结构,算法的理解更加全面和深刻,学习的效率会更高。
所以在一段时间内,持续地刷特定类别的题目,可以带来事半功倍的效果。
当然,在能力已经比较强的时候,可以采用打散的方式来刷题,可以更好地锻炼思维的灵活性和应变能力,但初期或能力较弱的时候,按分类选题,是比较好的。
解题三部曲
在具体做题的时候,可以采用以下三个步骤来进行。
拿到题目后,不要立马开干,想着下面的三个步骤,一步一步地来。
1. 看懂题目
看懂题目。有的题目很直接,直接告诉你要解决的问题是什么,题目本身甚至都包含了对应的数据结构和需要用到的算法;有的题目很隐晦,看了半天不知道它到底要解决什么问题,可以用什么算法和数据结构来解。所以,看到题目后,一定要先确保自己理解清楚了。
我的一个经验是,拿到一个题目后,看5分钟,如果5分钟之内看不懂,我就mark 下来,留到后面再做,要不很影响刷题的心情。
不过就leetcode 来说,这样的题目不多。基本都能在再5分钟内看懂。
2.分析,推导解法
分析推导题目的解法。
这个步骤要有意识地单独拎出来,不要跟编码步骤混淆在一起。也就是说,你在分析推导题目解法的时候,不要去想任何实现相关地事情,不用去想代码怎么写,不用去想要用什么库,定义什么变量,用多少层循环,都不要想,就想着在逻辑上,这道题目要怎么解。
这样做可以极大地降低你的心智负担,使你高效地想出题目的解法。对于如何将想法变成代码,可以留在下一个步骤,单独来进行。
3.将思路转换为代码
当你确定题目都已经理解,并且分析推导出了题目的解法后,你才开始来思考如何将自己的思路转换成代码。是地,将思路转换成代码,可以是一个单独地步骤,在实际工作中,其实也是很重要的一个能力。
有时,将一个思路转换成算法是很容易且自然的;但有时,有些思路转换成代码,是很有难度的事情。
或者你有体会,分析推导只用了不到十分钟,结果代码写了半小时还写不完整。
怎么定义变量,保存状态,用递归,还是用循环加辅助数据结构等等,都是将思路转换成代码要做的事情。
这个能力也需要刻意地去练习。
算法的封装
接下来,说点更细节的东西,算法的封装。
软件设计里面,最关键的思想就是抽象和封装了。
其实解题也可以用到这种思路。
比如一道题目的正确解法是先排序,再进行二分查找,那你的脑子里面只要记得,快速排序和二分查找,就可以了,不需要去想,快速排序和二分查找的具体实现。
就像我们在写代码的时候,遇到排序,查找,我们一般都直接使用了现成的函数库,而不需要自己动手再写一遍。这个是代码层面封装带来的好处,思维层面的封装也是一样的道理。
这种封装思想在做题的时候可以极大地减轻我们的心智负担,使得自己的脑力可以发挥在问题的核心点上。
用封装的思维去解题,你的解题能力会有快速地提升。
封装的思想可以用于 “2.分析,推导解法” 的过程,在 “3.将思路转换为代码” 的过程,更是可以用语言内置的算法函数,数据结构来直接实现,也使得从思路转换到代码的过程更加的直观和自然。
在实际的面试或比赛中,除非有特殊说明,一般都可以放心地使用语言的内置算法和数据结构。
然后你可能会问,对于像排序,查找这些基础的算法应该怎么对待呢?我的建议是可以把它们当作重要算法来刻意练习。
快排,快搜,堆排序等,我们可以称它们为元算法。
对于这些算法的刻意练习。一开始的时候,要看算法书的描述,确保自己理解了算法的思路,然后尝试自己实现一遍。
实在写不出来,就参照或者直接抄。一个算法花几天的时间,大部分人都是可以理解并自己实现出来的。(排除一些特别难的,需要更长的时间)。
保持持续的动力
算法能力的提升,是一个长期的事情,需要持续地学习和做题,而刷题又是个比较枯燥的过程,在遇到难题的时候,很容易产生挫败感,甚至导致直接放弃。
所以这里需要特别关注刷题时的正反馈。如果你老是无法解出某个难度或某个类别的题目的时候,你就要考虑降低难度,或者安排额外的时间,去更全面的复习特定的算法和数据结构了。
注意不要死磕!算法学习,特别讲求方法和技巧,死磕非但磕不过去,还可能留下对算法的心里阴影,导致学习障碍。
总结
首先算法不是只拼智商的,是可以通过后天的刻意练习掌握的一种能力。刚上手的时候,难度上需要循序渐进,最好能够按算法分类来刷题。
解题的时候,建议按这三个步骤来
1,看懂题目
2,分析,推导解法
3,将思路转换为代码。
在更细节方面,封装的思想也可使用在算法上面,可以极大地降低我们的心智负担,提升解题的效率。
最后是要注意做题过程中的正反馈,确保自己能持续地做下去。