算法学习心得

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《算法心得：高效算法的奥秘（原书第2版）》（[美] Henry S. Warren, Jr.）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：算法心得：高效算法的奥秘（原书第2版）

作者：[美] Henry S. Warren, Jr.

译者：爱飞翔

豆瓣评分：8.8

出版社：机械工业出版社

出版年份：2014-3

页数：419

内容简介：

在本书中，作者给我们带来了一大批极为诱人的知识，其中包括各种节省程序运行时间的技巧、算法与窍门。学习了这些技术，程序员就可写出优雅高效的软件，同时还能洞悉其中原理。这些技术极为实用，而且其问题本身又非常有趣，有时甚至像猜谜解谜一般，需要奇思妙想才行。简而言之，软件开发者看到这些改进程序效率的妙计之后，定然大喜。

作者简介：

【作者简介】

Henry S. Warren, Jr.

计算机科学家，在IBM供职50余年，经历了IBM704时代、PowerPC时代及其后种种更迭。曾参与多个军事指挥与控制系统工程，并且参加了由Jack Schwarz领衔的“SET语言”项目。自1973年起，Hank就职于IBM研发部，努力探索编译器和计算机架构。当前正研究一种旨在每秒执行百亿亿次运算的超级计算机。Hank拥有纽约大学柯朗数学科学研究所计算机科学博士学位。

【译者简介】

爱飞翔

资深软件开发工程师，擅长Web开发、移动开发和游戏开发，有10余年开发经验，曾主导和参与了多个手机游戏和手机软件项目的开发，经验十分丰富。他是手机软件开发引擎AgileMobileEngine的创始人兼项目经理，同时也是CatEngine手机游戏开发引擎的联合创始人兼代码维护员。他对极限编程、设计模式、重构、测试驱动开发、敏捷软件开发等也有较深入的研究，目前负责敏捷移动开发网（http://www.agilemobidev.com/）的运营。业余爱好文学和历史，有一定的文学造诣。翻译并出版了多本计算机著作。

『贰』 求 信息论与编码 学习心得

东西较多，理解起来有点难度。 第三章 信道及信道容量 1，本章主要内容 （1） 信道的描述和分类； （2） 信道容量的定义（重点）； （3） 信道容量的计算（重点和难点）； （4） 有噪信道编码与Shannon第二编码定理（重点）； （5） 信道编码原理； 2，心得体会 根据不同的条件，信道的种类各不相同。如按随机变量的取值类型划分，信道可分为离散信道，连续信道和半离散半连续信道；而根据信道的输入、输出个数划分时，信道又可分为单用户信道和多用户信道。 信息传输率，也就是通信原理里面所说的传信率，是本课程中最重要的一个知识点，它看似简单，其实暗藏玄机，做题时一不小心就会掉进“沟里”去了，在学习通信原理的过程中我对此是颇有体会。 所谓信道容量就是一个信道的最大信息传输速率，它是描述信道传输信息能力的一个参数。对于信道容量的计算，如对称信道的信道容量，准对称信道的信道容量，可逆矩阵信道的信道容量等，是重点，同时也是一个难点。 有噪信道编码与Shannon第二编码定理部分，理论性很强， 要想深刻领悟该部分，必须得有很好的数学基本功，对香农定理和Shannon第二编码定理的证明等难度较大。 信道编码原理部分和我们正在学习的《信道编码》相辅相成，对我们以后的学习起到了良好的指引作用。 第四章 离散信源 1，本章主要内容 （1） 离散无记忆信源的扩展信源； （2） 离散平稳信源； （3） 马尔科夫信源； （4） 信源的信息冗余。 2，心得体会 将信源输出的随机变量分组，每组作为一个随机矢量，则信源可等效为一个输出随机矢量的信源，称为离散无记忆信源的扩展信源。 联合熵，平均符号熵，条件熵是离散平稳信源里面的几个重要概念，应重点理解和记忆。同时，离散平稳信源的四个性质也应熟练掌握。 马尔可夫信源就是任何时刻信源符号发生的概率只与前面已经发生的m个符号有关，而与更前面发生的符号无关的信源。 在实际中，信源一般先验概率分布不均匀且有记忆，因此引入信源的冗余度来衡量信源的相关性程度，在此基础上形成了数据压缩等相关课程。 第五章 无失真信源编码 1，本章主要内容 （1） 信源编码的作用与构成； （2） 等长信源编码定理； （3） 变长码的一些基本概念； （4） 变长信源编码定理； （5） 最佳编码定理与统计编码方法； （6） 霍夫曼编码； 2，心得体会 本章主要讨论离散信源无失真编码，包括定长、变长无失真编码定理和编码方法，以及较实用的无失真信源编码，如霍夫曼编码等。在选修过《数据结构》的基础上学习本章难度不大。

『叁』 讨论学习C语言算法的心得

关键是：存在 对比 客观 简化 实践

存在：算法中存在什么，目的是什么，怎么实现的，必要的话可以了解一下何人发明的，因为经典算法的设计者本身都是著作等身的，由此你可以通过“存在”了解一个事实：算法不是孤立的，是新和旧之间的更替。

对比：对比类似和不同算法，同在哪里，不同在哪里，以及这些差异导致了什么结果，过程有什么差异，这个过程为什么会导致那个结果。

客观：不凭空臆测，算法本身有什么思想以及借用了什么数学思想实现不能扭曲，以及何种状态适合这样的算法。

简化：当你深刻了解算法的本质（通过推导、证明和实际运用和改进），就不可避免的要把不同算法有机的结合在一起，不是线性的也不是单纯的组合，而是从内涵和外延的角度站在不同的立场把算法划分成不同的层次，每个层次什么时候运用。
简化操作往往要运用一些更加直观的快速的方法：联想。
关于联想，通常，你需要在思考线性表的时候想到一串隔开的纸带，当细化到链表还是顺序表时，需要加以限制为是否可随机存取还是顺序存取。
算法本身都可以通过数据结构表现得很清晰，这时候运用算法的时候，就可以脱离实际的ADT载体。
分类讨论以及回溯通常要结合树去分析，就一目了然。
字符串处理以及跟优先级和记忆索引等问题通常要结合栈结构去设计算法。
路径问题结合图结构设计算法。

当然，要加深对C语言算法的设计能力，需要从最根源出发：实践。

有专门的机构提供了实践平台，检验你设计的算法是否高效。

可以去搜索ACM POJ ZOJ 等关键字，找到相关的算法在线竞赛网站，从最基本的题开始训练。

另外,好的书籍是成功的一半：

《算法导论》 （虽然名为导论，但是算法著作中最权威也最有深度的一本书）
《数据结构（C语言）》（严蔚敏的著作，一般重点高校使用，虽然比较抽象，但比较简化）
《算法与数据结构（C语言）》（电子科技出版社，对算法的实际实现讲的比较透彻）

Finally,you need 'coding' and programming again and again.

『肆』 需要一篇关于C语言算法心得的文章（5000字左右）

自己写吧，建议你去学习下回溯算法。表示能解决很多问题。

『伍』 谈谈大家,学习des算法的心得

DES算法是明文分组为64位，有效密钥56位，输出密文64位的，具有16轮迭代的分组对称密码算法。通过学习此算法，了解到了许多函数，其中有密钥生成函数，加密函数，解密函数，测试函数以及密钥长度检验函数等。

『陆』 算法与建模的困难在于数学还是技术，或是感想

以语音识别的算法及建模为例，来看看会遇到哪些现实难点。
语音如一段很短的乐曲。
音高可以变化，D调上不去就改C调，
绝对音高变化了，而相对音高依然稳定不变。
依然可以判断出，这两段音高不同的乐曲，确是同一段乐曲。
音色也可以变化，小提琴《梁祝》与电子琴《梁祝》，音色差别很大，
但依然可以得出判断：是同一段乐曲。
音量变化更不影响判断其是同。
语音识别的算法及建模所依赖的，就是这个相对性现象。
充分理解后，就叫做音阶相对性原理。
音阶相对关系不变，固定了乐曲。并可实现重复。
语音也如此。
理解了这个之后，就有了解决语音识别问题的大致方向——
1、找到机器可识别的最小的音阶。
2、发现语音中固定的音阶相对变化顺序。
3、发现音阶的三维现象。
4、音阶三维数码化。
这样就实现了固定其音。
上述4条显然不需要很高深的数学水平。
高中数学做算法就足够了。数学不是难点。
技术，肯定需要。声AD转码需要探索出适应新算法的新技术。但这并不很难。
感想？是的，需要感想。
思考上述四条语音问题方向应得出如下感想：
必须对声音开始到结束的全部详细过程，有清晰的数码化认识。
这就是最大的难点。

『柒』 如何学习机器学习的一点心得

学习之前还是要了解下目前工业界所需要的机器学习/人工智能人才所需要必备的技能是哪些？你才好针对性地去学习。正好我前两天刚听了菜鸟窝（一个程序猿的黄埔军校）的一位阿里机器学习算法工程师的课，帮助我理清了思路，在此分享下。

网络教程还是挺多的，就看怎么学习了，不过遇到比较好的老师带，会少走很多弯路。如果经济上压力不大，建议可以去报一下菜鸟窝的机器学习班，毕竟人家老师都是BAT实战的，知道企业中真正要用到的东西。

不知道有没帮到你？

『捌』 算法学习心得体会

从基本的数据结构和排序查找开始
然后是贪心，动态规划等
具体的会涉及到树图字符串等有不同的算法
我觉得算法这东西是太难了，搞不来。。。

『玖』 《算法导论》有什么好的学习心得

《算法导论》自第一版出版以来，已经成为世界范围内广泛使用的大学教材和专业人员的标准参考手册。本书全面论述了算法的内容，从一定深度上涵盖了算法的诸多方面，同时其讲授和分析方法又兼顾了各个层次读者的接受能力。各章内容自成体系，可作为独立单元学习。所有算法都用英文和伪码描述，使具备初步编程经验的人也可读懂。全书讲解通俗易懂，且不失深度和数学上的严谨性。第二版增加了新的章节，如算法作用、概率分析与随机算法、线性编程等，几乎对第一版的各个部分都作了大量修订。
本书深入浅出，全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面，适用于多种用途。涵盖的内容有：算法在计算中的作用，概率分析和随机算法的介绍。本书专门讨论了线性规划，介绍了动态规划的两个应用，随机化和线性规划技术的近似算法等，还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法，以及对贪心算法元素的讨论。本书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明，对哈密顿回路和子集求和问题的NP完全性的证明等内容。全书提供了900多个练习题和思考题以及叙述较为详细的实例研究。
本书内容丰富，对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是很实用的教材。本书在读者的职业生涯中，也是一本案头的数学参考书或工程实践手册。