Learning algorithem the hard way begining (part 1)

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下图展示了常见的排序算法的时间和空间冗杂度:

Chunk it up

将待学习的领域切分为细化的知识点。在数据社会形态和算法领域,不能 掌握的包括:

下图展示了常见的数据社会形态中,对应的常见时间和空间冗杂度:

算法

递归

排序

二分查找

搜索

哈希算法

贪心算法

分治算法

回溯算法

动态规划

字符串匹配算法

Deliberate practicing刻意练习。刻意地,反复地练习相关领域的知识点。在初期地过后 ,它机会带你会的直接感受是:不舒服、不爽、枯燥,有过后假若不能坚持下来长期练习,必定不能获得成功。

及时地获取反馈

主动型反馈(主动获取)

阅读别人写的代码(Github、Leetcode)

Gogole

被动型反馈 (等待时间高人给予指点)

Code Review

Big-O Complexity Chart如下图,不能 直观得都看不同的时间冗杂度的渐进关系:

Feedback

获得反馈。学习相关领域时,在获取反馈时不能 注意如下的几点:

数据社会形态

Array

LinkedList

Stack/Queue

PriorityQueue

HashTable

Tree/Binary Tree/Binary Search Tree

Heap

Skip List

Graph

Trie Tree

BloomFilter

LRU Cache

111500 小时法则

根据《异类-不一样的成功启示录》一书中的描述,要想在任何一一个 领域当中称为专家,都不能 经过 111500 小时的刻意练习。具体的法律法律依据 包括: