一:第一阶段
C语言-------《C语言设计》 作者:谭浩强
大多数人都推荐谭浩强这本书,谭浩强的C语言程序设计,我觉得更适合当教科书,主要是篇幅没有那么大,书本的内容不是很全,由老师带入门是最好的。
《C Primer Plus》第五版 作者:Stephen Prata
这本书比较厚,内容也比较基础,扩展的也比较广,自学容易上手,唯一的缺陷在于它是外国人编写,而国内的翻译往往让人难以满意,如果你有较好的英语水平,最好阅读英文版的。
《C语言入门经典》第四版 作者:Ivor Horton
二:第二阶段
这一阶段看个人主攻的方向了,安卓一般就JAVA,PC游戏、软件C++,也有推荐C#,这些都是主流语言,其他语言要看个人爱好与发展。
面向对象的语言,一般懂一门,之后要转其他语言也很容易的,其实思想都差不多,主要的不同在于语法。C#容易上手,一个月入门,一年精通,而C++却有点难,一年入门,二十年也未必敢说自己精通。如果有时间,可以了解一下汇编语言。
C++ Primer, 4rd Edition
(入门类:
C++ Primer, 4rd Edition
Thinking in C++, 2nd Edition
The C++ Standard Library: A Tutorial and Reference
进阶类:
The C++ Programming Language, Special Edition
The Design and Evolution of C++
Inside C++ Object Model
C++ Templates: The Complete Guide
STL 源码剖析
Generic Programming and the STL
Modern C++ Design: Generic Programming and Design Patterns Applied
应用技巧类:
Effective C++, 2nd Editon
More Effective C++
Exceptional C++
More Exceptional C++
Effective STL
Ruminations on C++)
三:第三阶段
API/SDK------------- 《windows程序设计》(Jeff Prosise)
这书主要是开发Windows软件要深入研读的,毕竟是WindowsAPI。如果是主攻C++,那么这本书你可以大概略读一遍,不用过多的深入追究,QT才是C++主要深入思虑的关键。
四:第四阶段
MFC----《VC++技术内幕》、《深入浅出MFC》及视频教程孙鑫 VC++60
如果是C++,QT是要重点学习的对象。
五:第五阶段
COM/DCOM/ATL/COM+---------《COM技术内幕》
未知阶段:
《数据结构》,《算法导论》这些基本是编程的核心了,编程的很大情况都依赖于算法的实现,这个两门基本要深入研究,这是决定编程能力的核心标准。
如果不弄底层的话,《 *** 作系统原理》可以简单地了解。
1、时间复杂度
2、空间复杂度
一般最先接触的就是时间复杂度和空间复杂度的学习了,这两个概念以及如何计算,是必须学的,也是必须最先学的,主要有最大复杂度、平均复杂度等,直接通过博客搜索学习即可。
不用说,链表、列表必须,不过重点是链表。
特别是优先队列,再刷题的时候,还是经常用到的,队列与栈,是最基本的数据结构,必学。可以通过博客来学习。相关文章:
树状数组其实我也没学过,,,,
对于十大算法的学习,假如你不大懂的话,那么我还是挺推荐你去看书的,因为看了书,你可能不仅仅知道这个算法怎么写,还能知道他是怎么来的。推荐书籍是《算法第四版》,这本书讲的很详细,而且配了很多图演示,还是挺好懂的。
图还是比较难的,不过我觉得图涉及到的挺多算法都是挺实用的,例如最短路径的计算等
这方便的只是都是一些算法相关的,我觉得如果可以,都学一下。像贪心算法的思想,就必须学的了。建议通过刷题来学习,leetcode 直接专题刷。
我觉得动态规划是最难的一个算法思想了,记得当初第一次接触动态规划的时候,是看01背包问题的,看了好久都不大懂,懵懵懂懂,后面懂了基本思想,可是做题下不了手,但是看的懂答案。一气之下,再leetcdoe专题连续刷了几十道,才掌握了动态规划的套路,也有了自己的一套模板。不过说实话,动态规划,是考的真他妈多,学习算法、刷题,一定要掌握。这里建议先了解动态规划是什么,之后 leetcode 专题刷,反正就一般上面这几种题型。后面有时间,我也写一下我学到的套路,有点类似于我之前写的递归那样,算是一种经验。也就是我做题时的模板,不过感觉得写七八个小时,,,,,有时间就写。
对于上面设计到的算法,我都提供了感觉还不错的文章,建议大家收藏,然后可以利用零碎的时间进行阅读,有些人可能会觉得上面的算法太多,说实话,我觉得不多,特别是对于在校生的,上面涉及到的算法可以不用很懂,但至少得了解。至于书籍的话,如果你连基本数据结构都还不懂的,建议看《数据结构与算法》相关书籍,例如《大话数据结构》、《数据结构与算法分析》。如果你有一定的基础,例如知道链表,栈,队列,那么可以看《算法第四版》,不过这本书是用 Java 实现的,不过我觉得你只要学过 C,那么可以看的懂。
《算法(第4版)》([美] Robert Sedgewick)电子书网盘下载免费在线阅读
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书名:算法(第4版)
作者:[美] Robert Sedgewick
译者:谢路云
豆瓣评分:94
出版社:人民邮电出版社
出版年份:2012-10-1
页数:636
内容简介:
本书作为算法领域经典的参考书,全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识,并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第4版具体给出了每位程序员应知应会的50个算法,提供了实际代码,而且这些 Java 代码实现采用了模块化的编程风格,读者可以方便地加以改造。配套网站 algs4csprincetonedu 提供了本书内容摘要以及相关代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源。
作者简介:
Robert Sedgewick,斯坦福大学博士(导师是Donald E Knuth),从1985年开始一直担任普林斯顿大学计算机科学系教授,曾任该系主任,也是Adobe Systems公司董事会成员,曾在Xerox PARC、国防分析研究所(Institute for Defense Analyses)和法国国家信息与自动化研究所(INRIA)从事研究工作。他的研究方向包括解析组合学、数据结构和算法的分析与设计、程序可视化等。
Kevin Wayne,康奈尔大学博士,普林斯顿大学计算机科学系高级讲师。研究方向包括算法的设计、分析和实现,特别是图和离散优化。
计算机算法非常多的
A搜寻算法
俗称A星算法。这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算,或线上游戏的BOT的移动计算上。该算法像Dijkstra算法一样,可以找到一条最短路径;也像BFS一样,进行启发式的搜索。
Beam Search
束搜索(beam search)方法是解决优化问题的一种启发式方法,它是在分枝定界方法基础上发展起来的,它使用启发式方法估计k个最好的路径,仅从这k个路径出发向下搜索,即每一层只有满意的结点会被保留,其它的结点则被永久抛弃,从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70年代中期首先被应用于人工智能领域,1976 年Lowerre在其称为HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法。他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯,并快速地获得一个解。
二分取中查找算法
一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
Branch and bound
分支定界(branch and bound)算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同,分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树,并且,在分支定界算法中,每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。
数据压缩
数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度,达到增大数据密度,最终使数据的存储空间减少的技术。数据压缩在文件存储和分布式系统领域有着十分广泛的应用。数据压缩也代表着尺寸媒介容量的增大和网络带宽的扩展。
Diffie–Hellman密钥协商
Diffie–Hellman key exchange,简称“D–H”,是一种安全协议。它可以让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥。这个密钥可以在后续的通讯中作为对称密钥来加密通讯内容。
Dijkstra’s 算法
迪科斯彻算法(Dijkstra)是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻(Edsger Wybe Dijkstra)发明的。算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。举例来说,如果图中的顶点表示城市,而边上的权重表示著城市间开车行经的距离,迪科斯彻算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。
动态规划
动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的,用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是,将原问题分解为相似的子问题,在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础,被广泛应用于计算机科学和工程领域。比较著名的应用实例有:求解最短路径问题,背包问题,项目管理,网络流优化等。这里也有一篇文章说得比较详细。
欧几里得算法
在数学中,辗转相除法,又称欧几里得算法,是求最大公约数的算法。辗转相除法首次出现于欧几里得的《几何原本》(第VII卷,命题i和ii)中,而在中国则可以追溯至东汉出现的《九章算术》。
最大期望(EM)算法
在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值;第二步是最大化(M),最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中,这个过程不断交替进行。
快速傅里叶变换(FFT)
快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT),是离散傅里叶变换的快速算法,也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换。快速傅里叶变换有广泛的应用,如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。
哈希函数
HashFunction是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。该函数将数据打乱混合,重新创建一个叫做散列值的指纹。散列值通常用来代表一个短的随机字母和数字组成的字符串。好的散列函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中,不抑制冲突来区别数据,会使得数据库记录更难找到。
堆排序
Heapsort是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积树是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积属性:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父结点。
归并排序
Merge sort是建立在归并 *** 作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。
RANSAC 算法
RANSAC 是”RANdom SAmpleConsensus”的缩写。该算法是用于从一组观测数据中估计数学模型参数的迭代方法,由Fischler and Bolles在1981提出,它是一种非确定性算法,因为它只能以一定的概率得到合理的结果,随着迭代次数的增加,这种概率是增加的。该算法的基本假设是观测数据集中存在”inliers”(那些对模型参数估计起到支持作用的点)和”outliers”(不符合模型的点),并且这组观测数据受到噪声影响。RANSAC 假设给定一组”inliers”数据就能够得到最优的符合这组点的模型。
RSA加密演算法
这是一个公钥加密算法,也是世界上第一个适合用来做签名的算法。今天的RSA已经专利失效,其被广泛地用于电子商务加密,大家都相信,只要密钥足够长,这个算法就会是安全的。
并查集Union-find
并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。
Viterbi algorithm
寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states)。
1 入门级
针对刚入门的同学,建议不要急着去看那些经典书,像《算法导论》、《算法》这些比较经典、权威的书。虽然书很好,但看起来很费劲,如果看不完,效果会很不好。所以建议先看两本入门级的趣味书:
《大话数据结构》
《算法图解》
大话数据结构
将理论讲的很有趣,不枯燥。作者结合生活中的例子去对每个数据结构和算法进行讲解,让人通俗易懂。
算法图解
这是一本像小说一样有趣的算法入门书,书中有大量的图解,通俗易懂。
看完上面一本或两本入门级的书,你就会对数据结构和算法有个大概认识和学习。但这些入门级的书缺少细节、不够系统。所以想要深入的学习数据结构和算法,光看这两本书肯定是不够的。
2 不同语言的教科书
国内外很多大学都是将《数据结构和算法分析》作为教科书。这本书非常系统、严谨、全面,难度适中,很适合对数据结构和算法有些了解,并且已经掌握了至少一门语言的同学学习。针对不同的语言,分别有:
《数据结构与算法分析:C语言描述》
《数据结构与算法分析:C++描述》
《数据结构与算法分析:java语言描述》
如果你不会C、C++、java,会Python或者JavaScript,可以看:
《数据结构与算法JavaScript描述》
《数据结构与算法:Python语言描述》
3 面试书籍
现在很多大厂的面试都会考算法题,这里推荐几本面试算法书籍:
《剑指offer》
《编程珠玑》
《编程之美》
剑指offer
为面试算法量身定做的一本书。几乎包含了所有常见的、经典的面试题,如果能搞懂书里面的内容,一般公司的算法面试都应该没问题。
编程珠玑
这本书豆瓣评分有9分,评分很高。这本书最大的特色是讲了很多海量数据的处理技巧。其他算法书籍很少涉及海量数据。
编程之美
有些作者是微软工程师,算法题目较难,比较适合要面试Google、Facebook这样的公司的人去看。
4 经典书籍
现在数据结构与算法最经典的书籍就是:
《算法导论》
《算法》
《计算机程序设计艺术》
这三本书非常经典,但都很厚,看起来比较费劲,估计很少有人能全部看完。但如果想更深入地学一遍数据结构和算法,还是建议去看看。
算法导论
章节安排不是循序渐进,里面有各种算法正确性、复杂度的证明、推导,对数学功底有一定要求,看起来有些费劲。
算法
偏重讲算法。内容不够全面,对数据结构方面的知识讲的不多,动态规划这么重要的知识点却没有讲。
计算机程序设计艺术
这本书包括很多卷,相比于其他书籍有更好的深度、广度、系统性和全面性。但如果你对数据结构和算法不是特别感兴趣,没有很好的数学、算法、计算机基础,很难把这本书读完、读懂。
5 课外阅读
有些算法书籍也比较适合在平时悠闲的时候翻翻看看:
《算法帝国》
《数学之美》
《算法之美》
这些书都列举了大量的列子来解释说明,非常通俗易懂。
《算法图解》([美] Aditya Bhargava)电子书网盘下载免费在线阅读
链接:> 密码:xdn5
书名:算法图解
作者:[美] Aditya Bhargava
译者:袁国忠
豆瓣评分:85
出版社:人民邮电出版社
出版年份:2017-3
页数:196
内容简介:
本书示例丰富,图文并茂,以让人容易理解的方式阐释了算法,旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础,带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法,具体内容包括:面对具体问题时的解决技巧,比如,何时采用贪婪算法或动态规划;散列表的应用;图算法;K最近邻算法。
作者简介:
Aditya Bhargava
软件工程师,兼具计算机科学和美术方面的教育背景,在aditio撰写编程方面的博客。
额,我想你说的《数据结构与算法分析》应该是Weiss写的那本吧,那本书豆瓣给出了9分的评分,已经算是非常高的分数了,但计算机世界的经典著作犹如浩瀚的海洋,了不起的编程书籍还有很多。
Kernighan的《程序设计实践》是让你全面了解编程该做些什么的经典著作,尽管这书非常地薄。
cormen的《算法导论》和Skiena 《算法设计手册》是比《数据结构与算法分析》更大部头的巨著。
Bentley的《编程珠玑》(1,2卷)将带你领略算法的力量。
侯捷的《STL源码剖析》,深入讲解C++标准库的实现细节,让你真正见识顶尖高手的杰作。
stevens 的《unix环境高级编程》《unix网络编程》是程序员的进阶宝典,应当一读再读,因为你最终会明白,你的程序是运行在 *** 作系统上的,是需要和网络交互的,你需要了解他们,和他们友好相处。
C++之父Bjarne Stroustrup的三本大作:《 C++程序设计语言 》、《C++程序设计原理与实践 》、《C++语言的设计和演化 》是C++语言的最权威的指南,同时也是经典编程著作。
Bryant的《深入理解计算机系统》都是能告诉你计算机底层做了什么工作,让你更好地理解计算机,更好地利用CPU的天书。
关于软件开发方面的经典著作有《程序员修炼之道》《代码大全》《重构》《设计模式》,在任何一个编程论坛的推荐表里,这些都是程序员必看图书。
还有一本书叫《计算机程序的构造和解释》,神一样的著作,它可以颠覆你的编程思维。
当然,计算机算法的顶尖之作要算knuth的《计算机程序设计艺术》(1-4卷),其内容极深极广极难,那真是如浩瀚之海洋,叹为观止了。
所谓术业有专攻,每个领域都有其经典的著作,这就要根据你个人的兴趣去进一步探究了。例如程序设计语言与编译器、 *** 作系统内核、硬件设计、人工智能与机器学习、自然语言处理、信息论与信号处理、网络编程、机器人等等。
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