Как изучать структуры данных и алгоритмы?

Структуры данных и алгоритмы (DSA) – это термин, к которому большинство программистов/студентов, изучающих компьютерные науки, относятся с большой опаской. Прежде чем переходить к более глубоким понятиям, важно рассмотреть основную идею DSA и причину его популярности в наши дни.

Если вы уже знаете, что такое DSA, не стесняйтесь пропустить основы и переходите к своим любимым темам, используя оглавление.

Что такое структуры данных и алгоритмы?

Мы живем в эпоху больших данных. Огромное количество данных генерируется из Интернета/социальных сетей, традиционных бизнес-систем и все больше из Интернета вещей. Человечество сталкивается с бесчисленными проблемами при обработке, анализе и взаимодействии с огромными объемами данных в режиме реального времени.

Вопрос в том, где хранить все эти данные, чтобы можно было получить их, когда это необходимо? Несколько инструментов, таких как Hadoop, Apache Spark и т.д., обеспечивают массивное хранение любых данных со значительной вычислительной мощностью. Основой всех этих инструментов являются структуры данных и алгоритмы.

Структуры данных – это эффективное структурирование/хранение данных, чтобы мы могли легко извлекать и обрабатывать их при необходимости, а алгоритмы – это определенные методы работы с этими данными.

У нас есть алгоритмы для выполнения таких операций, как вставка, удаление, обновление, сортировка, поиск и т.д., но для применения этих алгоритмов данные изначально должны быть правильно структурированы.

Процитируем математически: Структура данных + Алгоритмы = Программа

Все операции, начиная с использования абстрактных типов данных, таких как список, стек и т.д., и заканчивая реализацией искусственного интеллекта, требуют предварительного знания структуры данных. DSA также очень полезен при изучении любого языка программирования.

Трудности в изучении DSA

DSA – это потрясающий предмет. Как только вы усвоите концепцию, вам будет интересно играть с многочисленными идеями. Однако трудности с визуализацией и пониманием концепций – это общая проблема, с которой сталкиваются новички.

У нас есть много доступных ресурсов, но книги оказались менее интерактивными, и новичкам трудно правильно выстроить концепцию. Наиболее сложной частью процесса изучения DSA является преобразование теоретической части обучения в формат кода.

В Интернете существует множество ресурсов, способных помочь вам в достижении этой цели, о которых будет сказано в последней части этой статьи.

Овладение концепциями DSA может помочь вам перейти на новый уровень в конкурентном программировании, а также пройти собеседования в больших и малых компаниях.

Поэтому изучение такого важного предмета требует целеустремленности, упорного труда и постоянной практики.

Как изучать DSA?

Весь процесс изучения DSA можно разбить в основном на три этапа:

1. Основы структур данных

Основные понятия DSA включают массивы, связанные списки, стеки и очереди в линейных структурах, а также деревья, графы, кучи и т.д. в иерархических структурах.

Сначала ознакомьтесь с этими терминами и лежащими в их основе концепциями. Попробуйте реализовать дерево/связный список и хранить в нем данные. Также потренируйтесь измерять время и память, потребляемые алгоритмом и структурой данных.

Каждая структура данных имеет свою функциональность, и когда вы достигнете экспертного уровня, вы будете знать, какую структуру данных использовать для конкретной программы.

2. Паттерны

Теперь, когда вы знаете, как создать структуру данных, давайте перейдем к паттернам. Паттерны – это некоторые ключевые алгоритмы, связанные со структурой данных. Начните выполнять операции над созданной структурой данных, будь то массив, стек, связанный список или любая другая подобная структура данных.

Попробуйте реализовать несколько алгоритмов, таких как свопинг, разбиение связанных списков и т.д. При работе с паттернами поймите теоретическую концепцию алгоритма, попробуйте визуализировать его, а затем попрактикуйтесь в его реализации.

3. Сложные алгоритмы

Как только вы закончите с паттернами, не останавливайтесь на достигнутом. Пришло время перейти к составным алгоритмам.

Составные алгоритмы включают в себя комбинации алгоритмов и более чем одного шаблона. Большинство вопросов на собеседовании, связанных с DSA, обычно возникают в этом разделе. Это почти как головоломка, возможность творчески объединить несколько алгоритмов и паттернов. В нем рассматриваются такие проблемы, как реверсирование списка ссылок, а затем его итерация и т.д.

Такой подход поможет вам организовать обучение, укрепить свои понятия и получить больше практических знаний.

Ресурсы для изучения DSA

Давайте рассмотрим некоторые ресурсы для изучения структур данных и алгоритмов.

MyCodeSchool

MyCodeSchool – это канал на YouTube. Они предоставляют плейлист, содержащий около 100 видеороликов по DSA. Это будет хороший ресурс для начинающих, поскольку они начинают с нуля и используют язык C в основном для реализации концепций DSA. Они предоставляют английские субтитры, и качество используемой графики также очень хорошее.

Стэнфордские курсы от Coursera

Курс Тима Рафгардена по DSA – один из наиболее рекомендуемых вариантов. Здесь вы сможете попрактиковаться и освоить основы алгоритмов и структур данных с помощью многочисленных типов оценок.

С помощью нескольких тестов с несколькими вариантами ответов и еженедельных заданий по программированию, доступных здесь, изучение DSA становится эффективным. Вы можете проходить эти курсы по собственному графику. Веселые идиоматические презентации Roughgarden помогут учиться весело.

Курс “Введение в DSA” от Udacity

Курс Intro to Data Structures and Algorithms основан на языке python. Помимо теоретических аспектов, здесь в основном фокусируются на практических проблемах, основанных на алгоритмах.

Я бы сказал, что этот курс будет полезен и для подготовки к собеседованию. Вы можете выбрать этот курс, чтобы просмотреть часто задаваемые вопросы технических интервью и научиться строить свои ответы.

GeeksForGeeks

GeeksForGeeks известен в основном своим техническим блогом, и большинство студентов используют его наряду с учебным процессом, чтобы легко освоить концепции. Его можно использовать как словарь кодов. Я бы посоветовал его для изучения теоретических концепций, которые здесь объясняются простым языком.

Как только вы усвоите эти понятия, переходите на другие платформы, где вы сможете решать практические задачи, чтобы отточить свои навыки программирования.

Udemy’s E

EdX и UCSanDiegoX предлагают очень хороший курс для понимания алгоритмических методов и их применения для решения реальных вычислительных проблем, а также алгоритмических задач. Нажмите здесь, чтобы проверить его.

Этот курс представляет собой хорошее сочетание теории и практики. Для каждого алгоритма, который вы разрабатываете, есть множество тестов, чтобы убедиться в его правильности и эффективности во время выполнения.

Это некоторые из известных ресурсов, доступных в Интернете, которые могут помочь вам в освоении DSA. Какой из них использовать, зависит от ваших навыков и предпочтений.

Я бы сказал, ознакомьтесь с некоторыми из них и выберите тот, который вам удобен, и имейте в виду, что ваш выбор может не подойти вашему другу. Это зависит от человека.

Заключительные мысли

Каким бы ни был ресурс, именно от вашей практики, терпения и упорного труда зависит ваш успех.

Как только вы поймете концепции DSA, я уверен, что вы будете проходить различные собеседования и перейдете на следующий уровень своей карьеры программиста. Итак, продолжайте учиться.

Если у вас есть какие-то сомнения, не стесняйтесь задать их в разделе комментариев. Я буду рад ответить.

Я буду признателен, если вы поделитесь этой статьей, если она была вам полезна.

Я – лицо, стоящее за Pythonista Planet. Свой первый язык программирования я выучил еще в 2015 году. С тех пор я изучаю программирование и погружаюсь в технологии. На этом сайте я делюсь всем, что я узнал о компьютерном программировании.

Оставить ответ

Отменить ответ

Последние сообщения

В этой статье мы узнаем, что такое региональная конволюционная сеть, ее преимущества, недостатки и примеры использования. Мы также подробно рассмотрим различия между CNN и RCNN. Давайте.

Сегодня классификация изображений является одной из наиболее важных областей компьютерного зрения, привлекающей внимание многих ученых благодаря широкому спектру практических приложений, включающих человеческий. сообщить об этом объявлении

Обо мне

Привет, меня зовут Ашвин Джой. Я выпускник факультета компьютерных наук и инженерии, увлеченный программированием и технологиями. Pythonista Planet – это место, где я занудствую о компьютерном программировании. В этом блоге я делюсь всем тем, что узнаю о программировании по ходу дела.

сообщить об этом объявлении

Юридическая информация

Pythonista Planet – это место, где вы учитесь техническим навыкам и мягким навыкам, чтобы стать лучшим программистом. Этот сайт принадлежит и управляется Ашвином Джоем. Pythonista Planet является участником Amazon Services LLC Associates Program, партнерской рекламной программы, разработанной для того, чтобы предоставить сайтам возможность зарабатывать рекламные гонорары, размещая рекламу и ссылки на Amazon.com. Этот сайт также участвует в партнерских программах Udemy, Treehouse, Coursera и Udacity и получает вознаграждение за направление трафика и бизнеса на эти компании.

сообщить об этом объявлении

Юридическая информация

Юридическая информация

Юридическая информация