入门到就业实战,智能算法如何入门

怎样才能把算法学好？

上学时候傻，为了校招，看了不下于五本算法书，加上LeetCode，刷了大半年。总共一两千道题啊……不刷怕考到……忘了刷，刷了忘……毛都快掉没了……现在工作近十年，辗转几个大厂，由当年的应试者变成了出题人，才知道，完全不必这么辛苦。任何事情都遵循28原则，我们只要把握住那20%，就能拿到80分！凡事都讲究性价比！省下来的时间，谈个女朋友，它不香么？？？！！！这里把我这些年的出题经验告诉大家，希望大家知道哪些是重点，应该怎么学数据结构和算法。

直接上干货，我花了两天的时间做了一张图，涵盖数据结构和算法书籍中都会讲到的知识点。并给出了常用算法的平均时间复杂度，对于必须要学的内容前面加了星标这里面涉及到了近二十种数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树；超四十种常见算法思想：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。

掌握了这些基础的数据结构和算法，再学更加复杂的数据结构和算法，就会非常容易、非常快。需要高清无水印思维导图源文件的小伙伴，可以点击这里获取：算法导图及推荐学习资料下载mp.wein.qq长文预警，以下内容涵盖了十几年来学习算法的心得，总结出来供大家参与。如果看完这篇文章，还学不好算法，尽管来骂我。

收藏是点赞的五倍啊，原创不易，小伙伴们双击屏幕点个赞支持下吧，手动叩谢了。文章写了很久，我相信它一定能帮到你，也希望大家能给我个赞，以示鼓励，谢谢目录：数据结构与算法的区别数据结构怎么学怎么学习算法算法太难懂？那是你不知道这些模拟网站一、数据结构与算法的区别很多同学搞不明白，数据结构与算法有什么区别，甚至有些同学以为数据结构中就包含了算法。

其实，是字面意思就能知道个大概，数据结构主要讲解数据的组织形式，换句话说，我就是我们要怎样把这些数据存储起来，所以有列表、堆、栈、树、图，这是数据结构的重点。而算法，则注重的是思想，比如列表里的元素怎么排序、怎么在当前的存储结构中找到最大的数和最小的数？等等，说白了就是解决现实中问题的思想。所以才会有分治思想、贪心思想、动态规划这些经典算法。

二、数据结构怎么学关于数据结构，我想说的是，它是这四大件中最简单、最基础的一个。离开了数据结构，几乎任何的程序都会失效，所以在讨论数据结构的时候，常常要把算法也连带着说一说。要单纯地掌握常见的数据结构，就如同拆解一个个精妙的仪器件一样有趣和简单。正因为数据结构这个东西在程序中的作用，和仪器部件特别相像，不同的数据结构有着不同的特性，因此要想学好数据结构，图解是必备武器！这里强推中国大学上，浙江大学的开设的《数据结构》课程，涵盖了常用的数据结构和算法。

辅以教材参考书，强推《大话数据结构》，光看封面你就知道这本书的风格了没错，这就是大名鼎鼎的《大话设计模式》的作者出的，绝对顶。三、怎么学习算法算法课常常和数据结构课放在一起，在有些高校中，会存在“数据结构与算法”和“算法设计与分析”这样的两门课。学习算法的套路很简单，多看、多写、多上机，既然是思想的集合，看得多了，自然无师自通。

至于刷题，很多同学都知道要刷LeetCode。LeetCode题库：（2123题）总共两千多道题，而且有些题，非常难，就算每天10题，也至少刷半年。这显然不适合绝大部分同学。所以，我们要找到最核心、最重要的题集，即可比如，如果时间紧张，可以先刷《程序员面试宝典》里的题目，总共109题。刷完以后，有时间，可以再刷《剑指offfer》的题目，共75题。

因为这两本书，都是面向面试的高频题汇总，自然有很多题目是重合的。这也正能说明这两本书的重要性。如果专攻面试的话，还有两本不错的书推荐：《编程珠玑》这本书的豆瓣评分非常高，有 9 分。这本书最大的特色就是讲了很多针对海量数据的处理技巧。这个可能是其他算法书籍很少涉及的。面试的时候，海量数据处理的问题也是经常会问的，特别是校招面试。

不管是开拓眼界，还是应付面试，这本书都很值得一看。《编程之美》这本书有多位作者，其中绝大部分是微软的工程师，所以书的质量很有保证。不过，这里面的算法题目稍微有点难，也不是很系统，这也是我把它归到面试这一部分的原因。如果你有一定基础，也喜欢钻研些算法问题，或者要面试 Google、Facebook 这样的公司，可以拿这本书里的题，先来自测一下。

当然，我也有一本谷歌师兄总结的高频面试算法习题集，包含了常见的数据结构和算法汇总，无论是排版还是内容，都是非常棒。所有这些书，我都为大家找到并下载好了，需要的小伙伴可以直接领取。这回得帮我点赞了吧算法导图及推荐书籍资料下载mp.wein.qq四、算法太难懂？那是你不知道有这些模拟网站算法的难点在于，根本没办法在脑子里抽象出它的步骤啊对于做个几何题都费劲的男孩子来说，那更是要了他的亲命了。

今天，我就给大家推荐几个算法可视化的网站。没错，就是写了代码以后，可以看见他们是怎么一步步求出结果的。1、https://visualgo/en目前网站支持中文，印尼文，日文等多语言版本。最关键的是，它几乎包含了所有算法！！！！在搜索选项中你可以根据关键词查找到你想要的算法。点进去一个具体的算法之后，会有两种方式的可视化呈现方式，一种是电子讲座模式，一种是示例模式。

其中示例模式是以动画方式呈现，你可以控制动画的快进与倒退，电子讲座模式是以知识点讲解模式呈现，你可以手动控制页面的进度。两种方式都可以帮助你演示每个步骤的过程代码。接下来我们演示一下冒泡排序的执行过程，如下图所示：另外，你还可以创建一组自定义的数，然后让动画显示“你的算法”。除此之外，还支持在线测试哟~2、Algorithm Visualizer在Algorithm Visualizer，大家可以很清楚的看到算法运行的整个过程，很直观，便于大家学习。

大家可以很清楚的看到，网站分为三部分，最左边是算法目录，大家可以选择自己感兴趣的算法，目前已经包括了很多算法了，比如二叉树、图、排序算法、动态规划等等经典算法 。中间区域主要是算法演示以及运行log。右侧是代码以及算法运行按钮。我们用它来演示一下冒泡排序的执行过程，如下图所示：同时它是开源的，目前有35K个star，足以可见该项目的欢迎程度，这里推荐给要学习算法的各位。

https://github/algorithm-visualizer/algorithm-visualizer3、Data Structure Visualization目前已经有很多常用的数据结构与算法的可视化，如：常见的数组、链表、队列、二叉搜索树、红黑树、各种排序等，如下图所示：比如，我们用它来模拟一个二叉搜索树，如下图所示：我们再用它来演示一下快速排序算法，如下图所示：把这些内容学会，算法应该说是非常牢固了，无论是校招还是工作，都已经非常够用了。

但程序员的人生不是只有算法的学习，我们还有校招、面试、青春饭等等的困惑，我把我这些年的所知所得，整理成了一本书，开源到github上了。相信会对大家很有帮助，大家可以去看.目前还在持续更新，欢迎大家star。地址：https://github/harvic/FightingCoder好了，这篇就到这了，希望大家毕业都能找到好工作。

想学习智能编程该如何下手？

谢谢邀请！智能编程从字面上理解涉及到两个内容，一个是智能，另一个是编程，智能的核心是算法，而编程的核心是算法实现。如果想学习智能编程首先要对人工智能有一定的了解，然后通过掌握一门编程语言来完成算法实现的一系列过程。目前人工智能的研究方向集中在六大方面，分别是自然语言处理、自动推理、机器学习、知识表示、计算机视觉和机器人学，随着深度学习的应用，机器学习领域得到了广泛的关注，所以把机器学习领域作为切入点是一个不错的选择。

机器学习简单的说就是在一堆杂乱无章的数据中找到规律（Machine Learning in Action），机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。对于初学者来说，首先要掌握常见的机器学习算法，包括决策树、k-均值、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、朴素贝叶斯、CART等算法，以上提到的算法也是目前在机器学习领域被广泛使用的算法。

接下来就是选择一门编程语言，对于机器学习来说，可以采用Python、C 、Java、Lisp等编程语言，目前不少人工智能的研发人员在初期更愿意使用Python语言做算法实现，原因是Python语言使用起来比较方便。Python语言有丰富的库可以辅助机器学习的开发，包括Numpy、Matplotlib、Scipy等库，使用Python做算法实现在调整上也比较方便。

所以，建议初学者从Python语言开始学起，然后进一步学习机器学习算法，然后采用Python语言来完成常见算法的实现，进而模拟实现一些常见的应用场景（智能交通、智慧诊疗等）。人工智能是我的主要研究方向之一，目前也在做机器学习方面的落地项目，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

人工智能程序员入门应该学哪些算法？

我这里有一张大图展示了学习人工智能从小白到真正掌握人工智能需要经历的阶段，以及每个阶段需要学习哪些算法，如下但个人觉得上面列出的还不够的，还有一些算法如动态规划、图论的算法、博弈论等都应该要学习的。要真正精通人工智能是非常难的，要学的非常多，而且新的算法也在不断涌现，时刻要保持学习，不然很容易落后。。

通过自学，想成为一名人工智能算法工程师，有可能实现吗？

1.python是不是最适合开发人工智能的语言？人工智能的领域很广，很多编程语言都可以用于人工智能的开发。很难说AI必须要用哪一种语言，哪一种最适合；但是python简单易入门，相对人工智能领域中来说，是使用比较广泛的。它可以将数据结构和其他常用的AI算法无缝链接。此外，python的库和大量的资源，所以自己学习的话不是特别有难度的。

2.熟练python以后还需要去学习爬虫、web以及自动化运维等相关知识吗？人工智能跟前端移动端是没有很大关系的，web全栈开发更是没有什么关系。3.很喜欢人工智能技术，该怎么自学？想要从python入门的话，看到上面线路图的第一个阶段。之后都可以跳过了，直接学习第七和第八个阶段。Python的基础知识入门的话，建议前期看视频学习，之后可以买本基础知识的书，当做工具书。

视频的话，老师可以直接告诉你重点等等。罗列一套自学方案的话，整理起来真的是字数太多了。楼主可以根据下面要学洗的内容做成自己的学习导图。数学基础：微积分、线性代数、概率统计、信息论、集合论和图论，博弈论；你说最后学数学，没必要怕数学；本科当中都会有概率论线性矩阵等等，但是不用你去算出来。这里所需要的就是看懂公式然后推导。

一、机器学习算法：1.机器学习基础：①估计方法；②特征工程2.线性模型：线性回归3.逻辑回归；4.决策树模型；5.支持向量机；6.贝叶斯分类器；7.神经网络：深度学习①MLP ②CNN ③RNN ：LSTM ④GAN8.聚类算法：K均值算法二、机器学习分类1.监督学习：①分类任务 ②回归任务2.无监督学习：聚类任务3.迁移学习 4.强化学习三、问题领域1.语音识别； 2. 字符识别：手写识别；3.机器视觉；4.自然语言处理：机器翻译；5.自然语言理解；6.知识推理；7.自动控制；8.数据挖掘；9.游戏理论和人机对弈：①各种棋 ②德州扑克 ③星际争霸四、机器学习生态1.加速芯片； 2.虚拟化；3.分布式结构；4.库和计算框架；5.数据集：①综合数据集 ②图像和视频数据集 ③自然语言数据集 ④音频数据集；6.云服务五、行业竞赛六、其他相关人工智能的技术1.知识图谱； 2.统计语言模型； 3.专家系统； 4.遗传算法； 5.博弈算法：纳什均衡4.21岁学习人工智能可行吗？来得及吗？喜欢加坚持完全可行的，也许会遇到难处别放弃。

自学的话是有些难度，最好找个论坛找个志同道合的人一起学习。21岁来的及，这么年轻哪有来不及的一说。5.每天学习3-4个小时，除数学基础外，只熟练一门编程语言，可以直接涉足人工智能或者算法相关行业吗？想要速成，那就是去背代码，不管学到哪里就努力背下来。要先从数据科学开始学习，因为你不能保证你以后就一定可以从事人工智能的工作。

数据科学也就是你说的算法和人工智能是有交叉的。6.学成以后没有优势如何去找工作？这个应该等学成以后再说，因为很难。尤其是人工智能方面，数据科学就是挖掘和分析学好了，自己做几个项目的拿着项目去找工作不难。找到工作之后再自己去考本或者证书都可以的。最后说一下python的基础知识可以到黑马视频库去学习，里面有很详细的入门的教程。

现如今人工智能越来越重要，如果我想要学习人工智能，如何入手？

随着大数据相关技术的逐渐成熟和发展，人工智能也得到了广泛的关注，借助于大数据这个重要的基础，机器学习等人工智能技术也取得了一定的发展，在自动驾驶、智慧医疗、智能教育、智慧金融等领域都有一些落地应用。相信未来在物联网、大数据和云计算等技术的支撑下，人工智能必将得到进一步的发展，所以学习人工智能相关技术是不错的选择。

学习人工智能技术通常要经过以下几个步骤：第一：了解人工智能概念并选择一个学习方向。人工智能是一个典型的交叉型学科，包括哲学、数学、计算机、经济学、神经学、机械学、语言学等，这也是为什么人工智能领域具有较大研发难度的原因。人工智能经过60多年的发展，目前主要的研究方向集中在自然语言处理、自动推理、知识表示、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个大的领域，目前机器学习比较热门，也是入门人工智能领域不错的选择。

第二：从编程语言开始学习。以机器学习为例，虽然机器学习的核心在于算法，但是入门阶段的算法并不复杂，具备一定的线性代数和概率论基础是完全可以入门的。对于数学基础不好的人来说，也可以在学习机器学习的过程中补学相关内容。通过编程语言来完成一些简单算法的实现过程可以了解机器学习的实践过程，所以从编程语言开始学习机器学习是比较现实的选择。

目前Python语言在人工智能领域有广泛的应用，而且Python语言简单易学，所以学习Python语言对于初学者来说是不错的选择。第三：注重实践。学习人工智能相关技术一定要结合大量的实验，通过实验一方面可以验证各种算法的效果，另一方面也可以对抽象概念形成画面感，增强对于这些概念的理解。所以，初学者一定要多做实验。