算法的学习与实践

1. 如何学习数据结构与算法

记住数据结构最直观的东西;记忆该数据结构的定义、性质、特点等。很多东西的理解和创新都是以记忆为前提的。

2、进行大量相关编程练习，用编程语言去实现某一数据结构上的算法(怎么办)

很多时候，理解一个算法很容易，很容易在纸上去模拟一个算法的实现过程。但具体实现，则是另一回事。一定得先自己思考，然后再去看书中给的编程语言实现。

3、“记住”特定情景下，利用某一特定的数据结构，去解决问题 (为什么+怎么办)

每介绍一种数据结构，浙大数据结构与算法的MOOC课程都会有一个实际问题来作为“引子”，回答了“这种数据结构为什么会出现”。有的是为了实现特定的操作，有的是为了时间和空间上(大部分考虑的是时间复杂性)效率的更高(所以，没事的时候，分析一下算法的时间复杂性)。这些东西，我们也须理解记忆。每一数据结构都有其特性，去解决某一类问题，我们需要去记忆，去感悟。

4、形成一个属于自己的知识体系

如何去“记住”(记好笔记，多多复习);在学习过程中，遇到挫折，产生挫败感该如何处理(这个是必然会发生的，总有难以理解不会的地方);如何进行心态方面的调整(欲速则不达,不过也有”敏捷学习“的概念)。

2. 算法是什么意思 谢谢

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。

(2)算法的学习与实践扩展阅读：

算法分类：

1、有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。

2、有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。

3、无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。

3. 山西北大青鸟：程序员为什么要学习算法以及应用领域

对于许多编程开发程序员来说，组织开发架构等技术应该都掌握了不少了，那么大家是否懂得算法相关的技术呢?今天，山西电脑培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下，程序员为什么要学习算法以及应用领域的问题。
学习算法的重要性在介绍具体算法之前，我先谈一下个人对学习算法的初心。
我的初心无非有两点：一，BAT等互联网公司招聘面试时要问算法知识，如果想要进入互联网公司，我就必须学好算法;二，通过学习算法提升个人开发的基本功，这样一来，对于不同场景我就可以正确选择对应的数据结构和算法，使得程序更健壮，提高程序的运行效率。
应用领域目前计算机各个细分领域涉及到不同的算法。
比如说搜索引擎，平时我们使用google、网络等浏览器，只要我们输入一个关键字，浏览器就会快速地返回相关的集合，这个集合的背后就隐藏着许多算法。
如果没有这些算法，我们是不可能这么快速地得到想要的结果。
再比如说人工智能，通过计算模型算法实现人体识别、语音识别等各应用场景。
算法分析上文我们已经介绍到算法就是解决问题的方法，而对于同一个问题，可能存在不同的解决方法。
因此，为了衡量一个算法的优劣，提出了时间复杂度与空间复杂度这两个概念。
时间复杂度一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f(n)，算法的时间度量记为T(n)=O(f(n))，它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度。
空间复杂度空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。
一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。

4. 格拉斯哥大学算法与数据结构2课程

格拉斯哥大学始建于1451年，由苏格兰国王詹姆士二世（King James Ⅱ）建议，并由罗马教皇尼古拉斯五世（Pope Nicholas V）创立。格大有着将近600年历史，是苏格兰地区校龄第二（圣安德鲁斯大学为苏格兰校龄最长，创立于1410-1413年）、全英国校龄第四（前三分别是牛津大学、剑桥大学和圣安德鲁斯大学）的一所久负盛名的公立综合性大学，同时位列全球最古老的十所大学，世界百强名校。
下面小思带同学们一起来看看格拉斯哥大学的计算科学——算法与数据结构2课程，感兴趣的同学不要错过哦~
使学生熟悉编程中使用的基本数据类型和数据结构，设计和分析用于操纵此类结构的算法，并提供在Java上下文中实现和使用这些结构和算法的实践。
课程时间表
每周两个1小时的讲座，一个1每-Hour实验室星期。
考试内容
1.5小时考试（80％），课程作业（20％）。
考试时间：四月/五月
课程目标
使学生熟悉编程中使用的基本数据类型和数据结构，设计和分析用于操纵此类结构的算法，并提供在Java上下文中实现和使用这些结构和算法的实践。
课程的预期学习成果
1.使用抽象数据类型（ADT）及其在程序设计中的作用；
2.使用堆栈，队列，列表，集合和映射，并在适当的情况下识别典型的上下文；
3.将ADT表示为Java接口；
4.解释基本数据结构的使用；如数组；链表；二叉树; 和哈希表；
5.用Java实现基本数据结构；
6.通过适当的数据结构表示标准ADT；
7.在适当的情况下将递归用作算法设计技术；
8.在算法分析方面进行一系列算法的分析，并使用O表示法表示算法复杂性；
9.实施标准的搜索和排序算法；包括二进制搜索；mergesort 和quicksort ；及其复杂性；
10.使用Java中的集合；相关概念，例如比较器和迭代器；
11.利用特定的Java集合列表；队列和地图；及其各种实现。

5. 算法的概念

算法（Algorithm）是解题的步骤，可以把算法定义成解一确定类问题的任意一种特殊的方法。在计算机科学中，算法要用计算机算法语言描述，算法代表用计算机解一类问题的精确、有效的方法。算法+数据结构=程序，求解一个给定的可计算或可解的问题，不同的人可以编写出不同的程序，来解决同一个问题，这里存在两个问题：一是与计算方法密切相关的算法问题；二是程序设计的技术问题。算法和程序之间存在密切的关系。
算法是一组有穷的规则，它们规定了解决某一特定类型问题的一系列运算，是对解题方案的准确与完整的描述。制定一个算法，一般要经过设计、确认、分析、编码、测试、调试、计时等阶段。
对算法的学习包括五个方面的内容：① 设计算法。算法设计工作是不可能完全自动化的，应学习了解已经被实践证明是有用的一些基本的算法设计方法，这些基本的设计方法不仅适用于计算机科学，而且适用于电气工程、运筹学等领域；② 表示算法。描述算法的方法有多种形式，例如自然语言和算法语言，各自有适用的环境和特点；③确认算法。算法确认的目的是使人们确信这一算法能够正确无误地工作，即该算法具有可计算性。正确的算法用计算机算法语言描述，构成计算机程序，计算机程序在计算机上运行，得到算法运算的结果；④ 分析算法。算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析。分析算法可以预测这一算法适合在什么样的环境中有效地运行，对解决同一问题的不同算法的有效性作出比较；⑤ 验证算法。用计算机语言描述的算法是否可计算、有效合理，须对程序进行测试，测试程序的工作由调试和作时空分布图组成。

6. 《深度学习轻松学核心算法与视觉实践》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《深度学习轻松学》（冯超）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

链接：https://pan..com/s/1NWHNHZNb7nxJ9rfexZw-oQ

书名：深度学习轻松学

作者：冯超

豆瓣评分：7.1

出版社：电子工业出版社

出版年份：2017-7

页数：360

内容简介：

《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》介绍了深度学习基本算法和视觉领域的应用实例。书中以轻松直白的语言，生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识，并深入剖析了算法的原理与本质。同时，书中还配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。除此之外，书中还介绍了深度学习在视觉领域的应用，从原理层面揭示其思路思想，帮助读者在此领域中夯实技术基础。

《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》十分适合对深度学习感兴趣，希望对深层模型有较深入了解的读者阅读。

7. 结合计算机专业特点，谈谈在学习和生活中如何做到以实际出发

一、广泛了解，从科普书籍开始

选择计算机专业的同学，也许是因为原先有一定的基础，也许是因为一时的激情，但更多的人，可能对自己的选择没有深刻的认识，或多或少对计算机专业有一些神秘的感觉。自己究竟是否喜欢这个学科？才华能够在哪个分支领域有所施展？抑或是真的不适合这个专业？诸多疑问，解决的方法首先便是了解和认识我们的学科。浓厚的兴趣是学好任何学科的源泉；而广泛的了解则是获得兴趣的途径。当今我们对于信息的获取已非难事，其中“阅读”是一个简洁而有效的方法。

也许你认为阅读专业书籍对于刚刚步入大学的自己来说有点困难，也很枯燥，那么不妨先从科普书籍看起。科普书籍是了解理论、获得应用知识最好的途径。相信不少理工科的同学被量子物理和相对论搞得头昏脑胀过。究其原因，是我们的现实生活与抽象的数学模型之间存在思想意识上的鸿沟。然而要是读读斯蒂芬·霍金的《时间简史》，你就会被书中有趣的故事和例证所吸引，从而对抽象的理论有了感性的认识——即使仍然没有读懂，你也至少了解了这个学科研究的领域和目标是什么，也必然有所收获。所有理工学科都有这样的性质，计算机专业也不例外。

我们知道，计算机理论是建立在数学基础之上的。大学计算机专业对数学的要求较高，其重要性不必多言。数学令不少同学头痛，除了其“繁”与“难” 外，很大程度上是因为他们没有理解这些抽象理论的实际应用方向。与本科数学专业的课程设置相比，计算机专业的数学课程大都偏重实用性。比如我们的离散数学课程中涉及到的逻辑代数奠定了计算机一切运算的基础，形式语言构成了计算机程序编译的模型，代数系统则是当前各类数据库系统的理论依据等等。因此，如果能够提前地了解到并简单地学习一下这些数学知识的具体应用，对理解理论是很有益处的。此外，电子学、信号与系统、控制理论等也是计算机专业学生必修的公共课，然而不少同学往往认为它们与计算机专业的关系不大，从而放松了学习。事实上这些学科是计算机硬件与网络通信的基础，学好这方面知识的前提是认识它们的现实应用及其与计算机的密切联系。

也许你将来学习图论的时候，对“欧拉路”的概念会很清晰，这是因为你在小时候的图画书上玩过“一笔画”的游戏；然而“二分图”、“生成树”这些概念又是怎么回事呢？你的理解可能就不是那么深刻了——因为你一时难以找到一些生活中的实例，并从中抽取出特性。在这种情况下，翻阅一些涉及这些知识的科普书籍就十分有必要了。我曾读过一套《数学游戏》（《科学美国人》杂志汇编，中文版：科学技术文献出版社），它将图论、逻辑代数、自动机理论等领域的抽象的概念具体化为一个个有趣的故事，引导读者了解这些知识的现实应用，启发读者将抽象思维与感性生活有机结合。我还读过一本《编码的奥秘》（《CODE》中文版，机械工业出版社），它则将逻辑代数、数字电路、汇编语言等知识以实物和简单电路的形式进行类比，揭示其中的原理，并引导读者动手实践。事实上这类与计算机专业相关的科普书籍还有很多，在学习课本的间隙阅读一下，绝对能起到催化剂的作用。

谈到科普书籍，相关的另一个问题便是计算机科学与计算机技术之间的关系。也许不少同学选择计算机专业，是源于对计算机令人眼花缭乱的应用的认识。所谓计算机技术，一般是指包括文字处理、信息管理、多媒体、网站建设等在内的计算机应用技术；而所谓计算机科学，一般指数据结构、组成原理、操作系统、编译原理等计算机内部实现机制。前者是计算机在各行各业提高生产力的体现，属于各类职业教育和专科教育的范畴；而后者是研究是计算机本身的理论，是本科计算机教学的重点。市面上大多数计算机书籍与杂志是计算机应用技术方面的，属“技术普及型”，从受众角度来看与科普书籍有着类似的性质。适当地涉猎一些自己感兴趣的应用技术，对培养学习兴趣、增强实践能力、了解业界行情是很有好处的。不过如果确实想在计算机行业长期做下去，仍然应当将主要精力放在对计算机科学的学习方面。毕竟用科学的理论指导实践是大学教育的意义所在。

总之，广泛了解计算机学科基础科普知识，在今后学习具体理论的时候才会少一些盲目，多一些顿悟。

二、把握全局，学习计算机导论

当你对计算机学科涉及的领域有所了解后，就应该着手展开专业学习了。初读本专业的教学计划与课程设置，你或许会被诸如离散数学、编译原理、接口技术等生疏的课程名称弄得一头雾水。这些课程都是研究什么的？它们各自与我们面前的计算机有哪方面的联系？要回答这类问题，首先需要把握全局，从整体上认识计算机科学。

国内高等院校一般都为大一学生开设计算机基础课程。这类课程的受众面广，主要涉及计算机基础应用知识。各种版本的计算机基础教程几乎都以计算机科学导论作为开篇。对于把计算机作为应用工具的其他专业的学生而言，导论只算是“内容概要”，他们往往更注重后面的应用型知识；而对于把计算机作为研究对象的我们，则决不能忽略这类指导性的内容。专门地、有意识地学好计算机科学导论，能够使你对计算机科学有一个大局观，清楚地认识到每一个分支学科的研究领域与重要意义，从而在今后的具体学习中明确方向，加深理解。

依我个人的学习经验，建议初学者阅读一些国外优秀计算机基础与导论教材。与国内大多数讲解软硬件具体使用的同类教材相比，国外教材更偏重以应用为切入点，深入浅出地阐述计算机科学原理。诸如《计算机文化（第8版）》（《New Perspectives on Computer Concepts》中文版，机械工业出版社）、《计算机科学导论》（《Foundations of Computer Science: From Data Manipulation to Theory of Computation》中文版，机械工业出版社）：前者适合于各种信息类专业的学生或计算机爱好者阅读。该书图文并茂，语言生动，从应用角度出发，广泛涉及计算机软件、硬件、网络的基本原理，同时概述了计算机学科的历史背景与行业现状。随书的光盘中给出了不少影音材料，在学习的同时还可以提高计算机专业英语听说能力。后者在风格上与前者类似，但内容更适合计算机专业学生阅读，被美国不少高校定为计算机专业学生的入门课。它以实例作为出发点，系统地讲解了计算机组成、计算机网络、操作系统、数据结构、算法设计等分支学科的研究领域、基本原理和应用方向，而几乎不涉及晦涩的数学模型与实现细节。阅读此类书籍，可以在潜移默化中理清初学者对于计算机科学学习的思路。

计算机科学是一个有机联系的整体，每个分支都或多或少地与其它分支存在依赖关系。如果死板地依照教学计划线性地进行学习，往往会遇到知识理解上的问题。例如算法分析课程与程序设计课程分属理论与实践；组成原理课程与体系结构课程是对计算机系统不同层面的剖析。我们不能简单地找出它们的先修、后修关系，这样难以建立完整的知识体系。因此在把握大局之后，我们仍有必要简单了解一下每个分支学科的基础知识。在这方面，推荐大家阅读《编程卓越之道（第一卷）：深入理解计算机》（《WRITE GREAT CODE: Volume 1:Understanding the Machine》中文版，电子工业出版社）这本书。分开来看每一章节，其内容编排结构与国内高校计算机课程体制相近，涵盖了逻辑代数、数字电路、机器指令、体系结构、存储器管理等方面的基础知识和实现方法，特别是阐明了各个分支学科之间的本质联系。有了这些基础之后，在遇到更高阶的问题时，你至少会明白这个问题应该在哪个分支学科中寻找答案了。

当你有了一定的计算机理论基础，尤其是程序设计基础后，想更加深入地把握计算机科学的脉络，不妨看看这本书：《深入理解计算机系统（修订版）》 （《Computer Systems A Programmer's Perspective》中文版，中国电力出版社）。它与《编程卓越之道》系列的共同特点是从程序员的视角观察计算机系统。而这本书作为国外数十所高校的计算机系统导论教材，其组织更加严密，风格更加严谨。它以“程序在计算机中如何执行”为主线，全面阐述计算机系统内部实现的诸多细节。当你在学习数据结构、组成原理和体系结构等课程和时候，翻阅一下此书的相应章节，同时编程实现其中的例子，一定会对课本上单纯的文字型理论有更加感性的认识——原来它们是这样活生生地存在于我的计算机里的！

正所谓“会当凌绝顶，一览众山小”，从计算机科学全局的高度整体把握其分支学科，在头脑中率先构建计算机科学的整体框架并为其夯实最基层的结构，就能够为你在未来每一步的学习中扫清迷雾，指明方向。

三、运筹帷幄，掌握编程的思想

程序设计与开发是计算机学习的一个关键环节，编程能力是衡量一名计算机专业人员素质的重要考核点。这是因为程序是连接理论与实践的纽带，是计算机科学与计算机技术相交融的领域。作为一名计算机专业学生，我们一方面有别于其它专业将计算机作为工具的应用型人才，不能仅仅利用计算机，而要为他人利用计算机提供平台；另一方面我们暂时达不到计算机科学家的水平，不能做出理论研究成果，但能为理论学习铺垫实践基础。因此，只有具备足够的程序设计与开发能力，才能真正体现我们的智慧，同时充分发挥计算机的潜力。

学习编程，首先应掌握至少一门程序设计语言。C语言作为一种语法清晰、功能强大、应用广泛的高级语言，长期以来被国内大多数高校的定为程序设计必修课。全面理解和掌握C语言的脉络的重要意义这里毋庸多言。市面上C语言的教程多如牛毛，但最经典的当数C语言的设计者Kernighan与 Ritchie 合着的权威白皮书——《C程序设计语言（第2版）》（《The C Programming Language》中文版，机械工业出版社）。书虽不厚，但绝对全面而准确。其语言简洁，例证通俗，实用性强。相比之下国内的一些C语言教材在学习曲线可能比前者平滑，但它们往往以考试为导向，过多地纠缠语法死角，同时大都未遵从ANSI标准。对于计算机专业学生来说，前者能够让我们看到更加严谨与实务的态度。当你的语言功底达到一定程度后，就需要从一个更高的视角来探察语言的本质，不妨看看这本：《计算机程序的构造和解释（第2版）》 （《Structure and Interpretation of Computer Programs》中文版，机械工业出版社）。它阐述了编程语言本身的机制与实现，同时引入了一门对于大多数中国学生来说不甚了解的语言——LISP。 LISP是很多美国高校计算机专业的入门语言，也是一种结构上与C、Pascal、Java、Basic等完全不同的非冯·诺依曼语言。研读SICP，体味LISP，给你耳目一新的感觉之后更多地可以加深对编程思想本质的理解。

大学的各类程序设计与开发课程旨在培养我们两方面的能力——算法设计能力与应用开发能力。前者偏重计算机科学，后者偏重计算机技术。算法是用计算机思维解决现实问题的理论，具有较强的数学性。算法学的旷世巨着应数Knuth的《计算机程序设计艺术》（《The Art of Computer Programming》中文版，清华、机工、国防等出版社皆有授权），不过要彻底读懂这个大部头需要相当的数学理论基础与编程实践经验积累。对于初学者，建议首先培养使用常规算法解决小规模问题的能力，并行地提高驾驭语言的水平与抽象问题的思维。针对这个目的，结合程序设计实践一类的课程，可以读读这几本书：《编程珠玑（第2版）》（《Programming Pearls》中文版，中国电力出版社）、《程序设计实践》（《The Practice of Programming》中文版，机械工业出版社）、《代码阅读方法与实践》（《Code Reading: The Open Source Perspective》中文版，清华大学出版社）、《C专家编程》（《Expert C Programming》中文版，人民邮电出版社）。它们的侧重点各有不同，但对于通过实践来学习算法与数据结构都是很有益处的。

应用开发方面，实践是第一要务，然而高效的实践是建立在科学的程序设计方法之上的。以C语言为代表的结构化程序设计方法是规范的程序逻辑的基础，目前主要使用在系统级开发中，前面所提到的诸多书籍都或多或少有所涉及。而以Java、C++为代表的面向对象程序设计方法广泛应用于实用项目开发， 这方面的经典之作中，推荐阅读Bruce Eckel的《Java编程思想（第3版）》（《Thinking in Java》中文版，机械工业出版社）与《C++编程思想（第2版）》（《Thinking in C++》中文版，机械工业出版社）。此外软件架构设计、编码规范与风格、代码除错与质量管理以及软件工程的各类原则在实际项目开发中都是及其重要的，在具备了一定的编程经验、准备投入一些实际项目开发的时候务必要了解。建议阅读《代码大全（第2版）》（《Code Complete》中文版，电子工业出版社）这本大而全的软件构建综合性宝典，它在从总体上指导软件开发的各个环节的同时也引入了一些细节问题（诸如 goto的使用）的讨论，引导我们对一些司空见惯的程序设计理念不但要知其然，而且要知所以然。

有一位热衷于游戏的同学告诉我，游戏给予他满足控制欲的空间。但是请放眼看看，游戏的控制范围不外乎一个特定进程中他人预先设定好的一系列数据，并以有限的图像与声音形式体现出来。然而如果你掌握了编程这一强大的武器，就能够面对眼前的计算机游刃有余，在硬件条件允许的情况下尽你所能将控制欲升华为创造力，方便自己的同时造福他人。运筹帷幄，掌握编程的思想，无论走向科学研究或是应用开发，这都将为你奠定坚实的基础！

四、理性思辨，体味计算机哲学

Bill Gates对计算机事业充满激情——“每天早晨醒来，一想到所从事的工作和所开发的技术将会给人类生活带来的巨大影响和变化，我就会无比兴奋和激动。”自由软件运动的精神领袖Richard Stallman几十年如一日，将打破知识垄断、共享人类智慧作为己任，带领着数以万计的软件志愿者推动着开源世界的发展。但并非每个计算机业者都能有Gates那样豪迈的气度和Stallman那种坚定的信仰，计算机及其相关技术对于大多数业者来说仅仅是兴趣爱好或者谋生的工具。计算机行业半个多世纪以来形成了其独有的文化氛围，作为一名计算机专业学生，了解专业文化，体味专业哲学，对于学习和从业都是具有指导意义的。

首先必须承认，计算机世界中存在着形形色色的意识理念差异。诸如微软帝国与开源世界的明争暗斗，不仅仅是一场商战，更多的是两种哲学的搏击。当代大学生多数是在微软Windows光环照耀下认识计算机的。在这种环境下，多接触一些开源世界的事物，对于理解计算机的本质不无裨益。《共创未来：打造自由软件神话》（《Free for All: How Linux and the Free Software Movement Undercut the High-Tech Titans》中文版，上海科技教育出版社）是一本讲述开源世界发展史的书，你可以从中了解自由软件运动及其领袖人物的传奇故事，从而对GNU、 Linux、OpenSource这些概念蕴生人性化的理解。清华大学王垠的《完全用GNU/Linux工作，摈弃Windows——你我共勉》、兰州大学黄平的《自由，你忘记了吗？》等长篇文章则是国人对开源运动的慷慨陈辞。尽管这些文章常常被指为“偏激”，但没有调查就没有发言权，无论支持还是反对， 客观的认识是第一位的。

其次，我们应该用平和的心态对待知识与技术，衡准专业学习在生活中的位置。一些同学出于种种原因，成为了“先进技术”的追随者：通晓各类流行的编程语言，一有新版本的工具推出立即安装学习，一有新的技术论战立即关注其走向。还有一些同学成为了某些技术的忠实信徒：看准了Java就对.NET的东西置之不理。这些追随者和信徒们往往为突飞猛进的技术所累，以至于有感于学习的空虚。过分追捧技术可谓舍本逐末，死扣某一知识也显得目光短浅。一方面百变的技术离不开计算机科学的本源，在实践过程中深入理解基础知识是关键；另一方面任何技术都有统领其实现细节的思想精髓，观其形不如知其神。我们不妨甩开冗繁的技术，换个角度静下心来读几部计算机文化与哲学作品：

程序人生方面：《编程之道》（《The Tao of Programming》双语版，电子工业出版社）一书出自一位对东方道家与禅宗思想有着独特理解的美国软件工程师之手，全书由一则则短小而富有哲理故事组成，以类似寓言的形式生动地反映了程序员群体的生活以及计算机文明的演进。闲暇时随手翻阅，即使不能立刻体会到每个故事的真谛，但随着自身阅历的增长，相信你会领悟程序人生的“道法自然”。

设计理念方面：开源软件界的“斗士”级元老Eric Raymond所着的《Unix编程艺术》（《The Art of Unix Programming》中文版，电子工业出版社）一书，以Unix系统的设计原则为主线，展示了Unix所开启的“KISS”（Keep It Simple, Stupid!）编程文化与思维方式。对于很多干啃千篇一律的课本、禁锢于Windows开发的计算机专业学生来说，这本书一定能够使你眼界大开——“结构化”并非真理，“面向对象”也不是王道；而对于有一定Unix/Linux使用或开发经验的同学，这本书也一定会使你豁然明朗——原来一个程序的设计竟可以如此精巧！

管理哲学方面：对于有志于软件工程，想涉足项目管理的同学，《人月神话》（《The Mythical Man-Month》中文版，清华大学出版社）这本书就有必要读一读了。它拿真实案例说事，仿佛一部实例化的软件工程课本。如果你在团队开发的道路上陷入了困境，不如参考一下前辈们是如何处理“人”与“月”二者之矛盾的吧。事实上不仅是软件工程，任何事业的成功，往往技术不是关键，社会科学的因素才是埋 头技术的朋友们更应当关注的。

归根结底，计算机的哲学依旧是人的哲学。抛开理念之争议，超越技术的形式，以人为本地认识我们的行业与自身的地位，或许会使将来的发展道路走得更舒心一些。

8. 福建北大青鸟：程序员为什么要学习算法以及应用领域

对于许多编程开发程序员来说，组织开发架构等技术应该都掌握了不少了，那么大家是否懂得算法相关的技术呢?今天，福建电脑培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下，程序员为什么要学习算法以及应用领域的问题。
学习算法的重要性在介绍具体算法之前，我先谈一下个人对学习算法的初心。
我的初心无非有两点：一，BAT等互联网公司招聘面试时要问算法知识，如果想要进入互联网公司，我就必须学好算法;二，通过学习算法提升个人开发的基本功，这样一来，对于不同场景我就可以正确选择对应的数据结构和算法，使得程序更健壮，提高程序的运行效率。
应用领域目前计算机各个细分领域涉及到不同的算法。
比如说搜索引擎，平时我们使用google、网络等浏览器，只要我们输入一个关键字，浏览器就会快速地返回相关的集合，这个集合的背后就隐藏着许多算法。
如果没有这些算法，我们是不可能这么快速地得到想要的结果。
再比如说人工智能，通过计算模型算法实现人体识别、语音识别等各应用场景。
算法分析上文我们已经介绍到算法就是解决问题的方法，而对于同一个问题，可能存在不同的解决方法。
因此，为了衡量一个算法的优劣，提出了时间复杂度与空间复杂度这两个概念。
时间复杂度一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f(n)，算法的时间度量记为T(n)=O(f(n))，它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度。
空间复杂度空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。
一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。

9. 计算方法这门课主要学什么

计算方法这门课主要学现代科学计算中常用的数值计算方法及其原理。

计算方法是信息与计算科学专业的一门主要专业基础课程。使学生学习并掌握现代科学计算中常用的数值计算方法及其原理。

包括线性方程组的数值解、非线性方程（组）的数值解法、插值法、函数的最佳一致逼近与最佳平方逼近、曲线拟合、数值积分与数值微分、常微分方程的数值解法以及数值求解矩阵的特征值与特征向量等。

并通过上机实习熟练数值方法与一些数学软件的结合运用，达到理论与实践的和谐统一。为解决科学与工程中的实际问题打好基础，同时为后继课程的学习提供必要的知识。

课程性质：

计算方法是数学学科的一个分支，是一门与计算机使用密切结合的实用性很强的数学课程，也是科学计算的基础。地位十分重要。授课对象为信息与计算机科学专业第三学期学生，课程总学时60学时。

计算方法是以各类数学问题的数值解法作为研究对象，并结合现代计算机科学与技术为解决科学与工程中遇到的各类数学问题提供基本的算法。