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如何将数据结构和算法应用到实际之中?

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发表于 2016-10-22 14:45:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
  一般来说,数据结构和算法这本书上提到的任何算法/数据结构,你都不会有机会重新实现一次。

  因为,早有就各种各样的库,对外提供了工业级的、充分泛化的实现,只需拿来用就是了。

  重写的话,一个代码质量/执行速度,显然都极难超过经过千锤百炼的、在无数项目中经过充分测试的库实现;另一个,书上都是为了教学而做的简化实现,实际使用中,需要对算法做一定的泛化。(比如,c的qsort库函数,只要保证数据是以指针数组索引的、对自定义数据须传入比较大小的功能函数,那么任何数据都可以用这个qsort算法排序;C++里面呢,则是和容器、迭代器之类东西结合通盘考虑的,可泛用于任何符合规范的容器和原生数据类型。而课本上的实现,仅能支持数组中的整数。想做到工业水平,没有足够的经验是不可能的。)

  但,另一方面,所有这些算法/数据结构的设计思路,却会贯穿于绝大部分项目之中。

  比如说,简单的冒泡算法,它是不是只是“多次扫描一个数组,交换遇到的每一对相邻的、顺序反了的数字;当不再发生交换时,数组已完成排序”甚至”好不容易才死记硬背下来的一段代码“?

  如果你只学会了这个,那么,你真就完全白学了。

  作为一个表现一般的排序算法,冒泡排序本身出场率就不高;何况还有各种提供了泛化的sort算法的库:如果仅仅记下了这个,那么你一辈子都不会遇到”必须重写冒泡算法“的场合。

  但,如果你把冒泡算法记成:

  就好象水中的气泡一样,每次只执行“相邻的元素比较密度(或其它特征),密度小的上浮,密度大的下沉”这个局部物理过程;多次进行后,局部有序就会变成(相关特征上的)整体有序。

  甚至:

  模仿各种会导致整体有序现象的局部过程去处理数据,可以使得数据整体上满足类似的排布。

  甚至:

  考察任何自然规律,看它会产生什么有趣的后果;那么当需要达到类似的效果时,不妨尝试用程序模拟出这个规律,很可能就已经得到了想要的效果。

  那,你这一生,可就受用不尽了。

  比如说,”高大上“的”神经网络“”遗传算法“”蚁群算法“等等等等,其实骨子里不都是这个”冒泡思路“吗?

  类似的,各种树都是链表的”钩挂“思想+数组的”索引“思想的结合体;”模拟退火算法“又是冒泡思路结出来的另一颗果子;音频滤波算法就是简谐振动计算公式;面向对象的”继承“不过是常见的”归一化“手法的另一个表述方式……

  可以说,如果能像对冒泡算法的真正理解一样,彻底弄明白各种算法的设计思路并加以借鉴,那么你对这个世界的各种规律了解的有多透彻,你的程序就可以写的有多灵动。

  一旦掌握这个,从此,你再不必像那些菜鸟一样,绞尽脑汁敲出无数代码去”凑“需求;而是只需用代码编织出需要的规律,然后丢给CPU执行,你真正想要的东西就会自然”涌现“:现在,你只要找出”结果已经出现“的识别方法,用它来结束你的逻辑就行了。

  (当然,达成一个目的往往可以有多个不同的途径,不同途径利用不同的规律;那么哪个途径最优呢?算法课教过你:这就是所谓的“算法复杂度”)

  ——冒泡算法可不就是用代码编织了一个”数值大者靠前(或靠后)“的规律,然后丢给CPU一跑,一大片数据就有序了?

  ——遗传算法呢,不正是”抄袭“了自然界的自然选择规律吗?把这个规律丢给CPU一跑,居然连AI都弄出来了!

  这些只是一些特别经典、特别著名的案例而已。

  实际工作中,也是时刻都可能遇到一些新鲜的需求/场景;要完成工作,除了出苦力一行行码代码外,一样可以通过观察找到其中的规律,然后用代码编织规律,再让这些规律去替你完成需求:后者往往会比前者简洁的多得多,执行速度一般也会快得多得多。www.9ask.cn/xiamen/

  这类随时随地“发明”的算法实在不值一提,不能让你像那些著名案例一样一举成名;但它们却实实在在可以提高你的工作效率,让其他人望尘莫及。

  ——经常有高手骄傲的宣称,别人几万、几十万行代码都解决不了的问题,他数百行代码就清楚漂亮的解决了,执行效率还高出许多倍:他们就是这样做到的。

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