數字結構與演算法快速入門

① 《數據結構與演算法分析C語言描述》真的適合初學者嗎

C語言的基本語法你只要掌握了
數據結構都不是問題
數據結構就是 數據的組織方式 或者說 是一種更便捷的讓程序更高效的方法。這裡面用到的都是C語言的基礎知識。
就像你做飯 一個辣椒可以炒素菜、可以炒葷菜、也可以炸成辣椒油……
同樣一個東西 根據自己目的的不同 選擇一個最高效的方法 就是數據結構與演算法的目的.
書上的數據結構與演算法 只是給你一些實際應用中的列子和一些基本方法，現實中做程序還需要你自己根據自己的需要去組合去研究更好的演算法……

② 如何快速入門數據分析

首先我說說這兩種方向共同需要的技術面，當然以下只是按照數據分析入門的標准來寫：

1. SQL（資料庫），我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關系？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能，零基礎學習SQL可以閱讀這里：SQL教程_w3cschool

2. 統計學基礎，數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等，這些在網易公開課上倒是有不錯的教程：哈里斯堡社區大學公開課：統計學入門_全24集_網易公開課
3.Python或者R的基礎，這一點是必備項也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。至於學習資料：R語言我不太清楚，Python方向可以在廖雪峰廖老師的博客里看Python教程，面向零基礎。
再說說兩者有區別的技能樹：

1.數據挖掘向
我先打個前哨，想要在一兩個月內快速成為數據挖掘向的數據分析師基本不可能，做數據挖掘必須要底子深基礎牢，編程語言基礎、演算法、數據結構、統計學知識樣樣不能少，而這些不是你自習一兩個月就能完全掌握的。
所以想做數據挖掘方向的，一定要花時間把軟體工程專業學習的計算機基礎課程看完，這些課程包括：數據結構、演算法，可以在這里一探究竟：如何學習數據結構？
在此之後你可以動手用Python去嘗試實現數據挖掘的十八大演算法：數據挖掘18大演算法實現以及其他相關經典DM演算法
2.產品經理向
產品經理向需要你對業務感知能力強，對數據十分敏感，掌握常用的一些業務分析模型套路，企業經常招聘的崗位是：商業分析、數據運營、用戶研究、策略分析等等。這方面的學習書籍就很多，看得越多掌握的方法越多，我說幾本我看過的或者很多人推薦的書籍：《增長黑客》、《網站分析實戰》、《精益數據分析》、《深入淺出數據分析》、《啤酒與尿布》、《數據之魅》、《Storytelling with Data》

③ 如何學習數據結構與演算法

記住數據結構最直觀的東西;記憶該數據結構的定義、性質、特點等。很多東西的理解和創新都是以記憶為前提的。

2、進行大量相關編程練習，用編程語言去實現某一數據結構上的演算法(怎麼辦)

很多時候，理解一個演算法很容易，很容易在紙上去模擬一個演算法的實現過程。但具體實現，則是另一回事。一定得先自己思考，然後再去看書中給的編程語言實現。

3、“記住”特定情景下，利用某一特定的數據結構，去解決問題 (為什麼+怎麼辦)

每介紹一種數據結構，浙大數據結構與演算法的MOOC課程都會有一個實際問題來作為“引子”，回答了“這種數據結構為什麼會出現”。有的是為了實現特定的操作，有的是為了時間和空間上(大部分考慮的是時間復雜性)效率的更高(所以，沒事的時候，分析一下演算法的時間復雜性)。這些東西，我們也須理解記憶。每一數據結構都有其特性，去解決某一類問題，我們需要去記憶，去感悟。

4、形成一個屬於自己的知識體系

如何去“記住”(記好筆記，多多復習);在學習過程中，遇到挫折，產生挫敗感該如何處理(這個是必然會發生的，總有難以理解不會的地方);如何進行心態方面的調整(欲速則不達,不過也有”敏捷學習“的概念)。

④ 什麼是數據結構和演算法學演算法還需要去了解數據結構嗎

1. 你這理解不完全正確。

因為數據結構不只是內存中數據的排列，它是對數據的一種組織方式，就像圖書館要排書一樣，是為了便於操作，同時它本身也集成了對通用操作：比如查找、比較等的支持。數組不是一種數據結構，而是一種數據類型。一個完整的數據結構包括邏輯結構和存儲結構。通常選擇了數據結構，演算法也隨之確定，是數據而不是演算法是系統構造的關鍵因素。

因此在語言實現上，數據結構通常也會包含與之相對應的演算法集合，這些演算法是指基本演算法：查找、索引、比較等。

數據結構的邏輯結構和硬體是沒有關系的，而其存儲結構受到計算機硬體系統工作方式的影響，通常這點影響在於數據時順序存儲還是離散存儲。演算法的基礎是數據結構。只有指定明確的數據結構，演算法才能設計完成，脫離數據結構，演算法是無法，也不可能成立的。因為不需要數據的演算法就不是一個有效的計算機演算法，演算法中任何對數據的組織形式都可以被稱之為數據結構。

2.數據結構在編程中的地位是極其重要的，是一個程序實現的基礎中的基礎，在此基礎上才能構建演算法。通常而言，你不了解什麼高深的演算法，一樣能完成工作，但是如果你不了解基本的數據結構，那麼可以說，你根本就不能完成一個任何有實質性內容的程序。Donald Ervin Knuth教授在其《計算機程序設計藝術》的第一卷《基本演算法》中花費的絕大部分的篇幅去論述數據結構。由此可見數據結構對演算法的重要性。

⑤ 初學者如何學演算法

先看看兩本書，一本數據結構，一本離散數學。。。看完以後你就會。。。。

⑥ 什麼是數據結構和演算法分析在編程里起到什麼作用

編程是為了解決問題，這些問題並表都是數值計算，其所處理的數據並不都是數值，但計算機所能處理的最終是0和1的二進制串，所以需要把問題中的數據用計算機能處理的方式來表示，這就需要數據結構。

簡單的說，數據結構是數據在計算機中的表示方式，有邏輯結構和物理結構之分，如邏輯上同樣的隊列，物理上可以是順序存儲，也可以是鏈式存儲。

通俗的講，演算法就是解決問題的方法，比如同樣的排序，可以用冒泡排序、插入排序等，不同的演算法可以達到相同的目標，但是效率可能有所不同。

⑦ 怎麼學好數據結構與演算法，好難啊

李明傑老師：每周一道演算法題 通關演算法面試課（超清視頻）網路網盤

鏈接: https://pan..com/s/14GZpVf03Mf9E-YnMrrR4Pw

若資源有問題歡迎追問~

⑧ 學數據結構和演算法之前要先學什麼

學習演算法和數據結構就是把你的程序運行速度變得更快，內存需求變得更小，代碼長度變得更短。正式進入數據結構和演算法前需要了解下C++內存的那些事。

在C++中，內存分成5個區，他們分別是堆、棧、自由存儲區、全局/靜態存儲區和常量存儲區。

棧，在執行函數時，函數內局部變數的存儲單元都可以在棧上創建，函數執行結束時這些存儲單元自動被釋放。棧內存分配運算內置於處理器的指令集中，效率很高，但是分配的內存容量有限；

堆，就是那些由new分配的內存塊，它們的釋放編譯器不去管，由我們的應用程序去控制，一般一個new就要對應一個delete。如果程序員沒有釋放掉，那麼在程序結束後，操作系統會自動回收；

自由存儲區，就是那些由malloc等分配的內存塊，它和堆是十分相似的，不過它是用free來結束自己的生命的；

全局/靜態存儲區，全局變數和靜態變數被分配到同一塊內存中，在以前的C語言中，全局變數又分為初始化的和未初始化的，在C++裡面沒有這個區分了，他們共同佔用同一塊內存區；

常量存儲區，這是一塊比較特殊的存儲區，它們裡面存放的是常量，不允許修改。

以上內容摘自《C++內存管理技術內幕》，學習數據結構和演算法前可以多多看一下。

⑨ 如何學習數據結構

• 學好數據結構首先學好C語言指針，數據機構內在串聯全靠指針作用，指針主要難在本身是帶地址的變數，再加上指針的指針串聯導致很多人誤解，先要學會理解，要對計算機的內存結構有個大概了解，對一些常見的進制之間的轉化以及位元組對齊等有行程基本的認知。

• 理解概念，建立抽象模型，比如簡單的隊列，先進先出模式，在設計數據模型的時候，就需要有一個對頭和隊尾的概念，數據需要從隊尾插入隊頭出來，基本上三個屬性就出來了，一個對頭指針，一個隊尾指針，一個結構體數值，常見的方法有刪除清空隊列，有插入隊列操作，出隊操作，創建初始隊列操作等等，這樣子抽象數據模型，形成自己的思維理解，然後再進行代碼設計。

• 需要變通實踐，代碼調試變通，數據結構的組合無窮變著寫代碼。演算法的奧妙就是在於變換，放在數據結構也是這個樣子，掌握基本的數據機構演算法，在學好數據結構的前提下可以學習下一本經典的演算法書《演算法導論》這個是演算法的經典書籍。

• 學習數據機構不要想著有什麼技巧或者方法，把自己調整到最佳的學習狀態，方法自然就有了，不要給自己設置什麼限制，設置底線只會讓自己處在一個圍牆之內，學習新東西就是突破自我的一個過程，不要在開始學習的時候給自己過大的壓力。