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劉未鵬談如何學(xué)習(xí)算法，很有指導(dǎo)意義，特摘錄一段于此。?

那到底什么樣的才算是授人以漁的呢？波利亞的《如何解題》絕對算是一本，他的《數(shù)學(xué)的發(fā)現(xiàn)》也值得一看。具體到算法書，那就不是光看text book就足夠的了，為了深入理解一個算法的來龍去脈前因后果，從一個算法中領(lǐng)悟盡量深刻的東西，則需要做到三件事情：

• 尋找該算法的原始出處：TAOCP作為一個資料庫是絕對優(yōu)秀的，基礎(chǔ)的算法只要你能想到的，幾乎都可以在上面找到原始出處。查到原始出處之后（譬如一篇paper），就可以去網(wǎng)上搜來看了。因?yàn)樽畛醯淖髡咄鶎σ粋€方案的誕生過程最為了解。比如經(jīng)典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的紅黑樹是出了名的令人費(fèi)解的結(jié)構(gòu)之一，但它的作者Sedgewick一張PPT，給你講得通通透透，比算法導(dǎo)論上的講法強(qiáng)上數(shù)倍。
• 原始的出處其實(shí)也未必就都推心置腹地和你講得那么到位：前面說過，算法設(shè)計(jì)出來了之后人們幾乎是不會去回顧整個的思維過程細(xì)節(jié)的，只把直指目標(biāo)的那些東西寫出來。結(jié)果就又是一篇?dú)W幾里德式的文章了。于是你就迷失在一大堆“定義”、“引理”、“定理”之中了。這種文章看上去整個寫得井井有條，其實(shí)是把發(fā)明的過程整個給顛倒過來了，我一直就想，如果作者們能夠?qū)⒄麄€的思路過程寫出來，哪怕文字多上十倍，我也絕對會比看那一堆定義定理要容易理解得多。話說回來，怎么辦？可以再去網(wǎng)上找找，牛人講得未必比經(jīng)典教材上的差。那倘若實(shí)在找不出好的介紹呢，就只能自己揣摩了。揣摩的重要性，是怎么說都不為過的。揣摩的一些指導(dǎo)性的問題有：為什么要這樣（為什么這是好的）？為什么不是那樣（有其它做法嗎？有更好的做法嗎？）？這樣做是最好的嗎？（為什么？能證明嗎？）這個做法跟其它的什么做法有本質(zhì)聯(lián)系嗎？這個跟這個的區(qū)別是什么？問題的本質(zhì)是什么？這個做法的本質(zhì)又是什么？到底本質(zhì)上是什么東西導(dǎo)致了這個做法如此..？與這個問題類似的還有其它問題嗎？（同樣或類似的做法也適用嗎？）等等。

• 不僅學(xué)習(xí)別人的思路，整理自己的思路也是極其重要的

• ：詳見

《跟波利亞學(xué)解題》的“4. 一個好習(xí)慣”和“7. 總結(jié)的意義”。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的刘未鹏谈如何学习算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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