스스로 데이터 구조를 배우는 방법

데이터 구조 자율 학습 방법: 첫째, 첫 번째 단계에서는 데이터 구조를 이해하고 기본 구성과 성능을 이해한 다음 두 번째 단계에서는 데이터 구조에 대해 자세히 알아보고 관련 특성을 파악하고 코드를 작성할 수 있습니다. 마지막으로 세 번째 단계에서는 데이터 구조를 검색하고 배운 지식을 실제 문제에 적용합니다.

데이터 구조를 스스로 공부하는 방법:

첫 번째 단계: 데이터 구조 이해

첫 번째 단계: 배우려면 배열, 연결 목록, 스택, 큐, 해시 테이블, 점프 테이블, 그래프, 트리, 힙, 딕셔너리 트리의 10가지 데이터 구조는 무엇이며, 그 이유와 방법은 무엇입니까? Xiaolu는 몇 가지 기본 데이터 구조 책을 읽거나 Baidu 및 Google을 사용하여 간략하게 설명할 것을 권장합니다. 각 데이터 구조의 용도와 이유를 이해하고 원하는 대로 수행한 다음 간단히 메모를 작성하고 블로그에 올릴 수 있습니다.

2단계: 각 데이터 구조에는 장점, 단점 및 성능이 있습니다. 그렇다면 데이터 구조와 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 어떤 표준을 사용합니까? 두 번째 단계는 시간 복잡도와 공간 복잡도와 관련된 복잡도 분석 내용을 학습하는 것입니다. 이 부분은 나중에 학습할 데이터 구조와 알고리즘이 성능 기준을 갖춰야 하기 때문에 매우 중요합니다. 차별화 문제 해결은 최고의 성능을 발휘하는 데이터 구조와 알고리즘을 선택합니다.

두 번째 단계: 데이터 구조 심층 분석

첫 번째 단계: 코드 작성. 위에서는 데이터 구조와 관련된 가장 기본적인 10가지 특성과 사용 조건에 대해 살펴보았습니다. 그런 다음 각 데이터 구조에 대해 처음부터 심층적으로 연구하고, 추가, 삭제, 수정 등 데이터 구조와 관련된 작업을 수행합니다. , 확인 및 기타 작업이 필요합니다. 코드를 작성할 때 경계 조건, 포인터 및 코드 사양에 주의해야 합니다.

이렇게 하면 코드를 작성할 때마다 진지하게 생각해야 합니다. 기계에 코드를 작성하는 데 문제가 없다면 노트에 펜으로 직접 써도 됩니다. , 이는 코드 논리에 대한 이해를 심화하는 데 도움이 될 것입니다.

2단계: 첫 번째 단계에서 성능 측정 표준에 대해 배웠고, 다음 단계는 가장 일반적으로 사용되는 10가지 데이터 구조와 관련된 작업에 대한 성능 분석을 수행하는 것입니다. 코드를 작성하는 동안 성능 분석을 수행해 보는 것은 어떨까요? 스테이지의 장점은 문제 해결에 집중할 수 있다는 점이라고 생각합니다. 이전에 작성된 코드이며 개선될 수 있습니다. 이 기간 동안 다양한 문제에 직면하게 됩니다. 문제가 발생하면 저는 보통 Baidu나 Google에 가서 다른 사람들이 쓴 기사의 도움을 받아 요약하고 노트에 기록합니다.

3단계: 각 데이터 구조의 성능 분석이 완료되면 각 데이터에 대한 심층 분석을 진행합니다. 첫 번째 단계에서 제가 추천하는 것은 깊은 수준의 지식이 포함되지 않은 기본적인 책을 읽는 것입니다. 그러나 일부 개념을 심층적으로 이해하려면 권위 있고 심층적인 분석이 포함된 데이터 구조 책이 하나 이상 필요합니다. 결국, 기본 책은 시작을 돕기 위한 것입니다. 이러한 권위 있고 포괄적인 콘텐츠를 사용하여 우리가 배운 데이터 구조 지식 포인트의 공백을 확인할 수 있습니다.

4단계: 심층 학습만 너무 지루하고 복잡하다면 어떻게 해야 할까요? 그런 다음 숫자 추측 게임, 0/1 배낭 문제, 미로 걷기, 여덟 여왕 문제 등 실제 사례를 분석해 보겠습니다. 전체... 주문감소 등의 문제 예를 들어 숫자 추측 게임에서 어떻게 하면 가장 짧은 시간에 정확한 숫자를 추측할 수 있는지 생각해 볼 수 있습니다. 이진 검색을 사용하는 것을 생각해 볼 수 있습니다. 자, 이진 검색의 문제점에 대해 자문해 봅시다. 이 과정에서 왜 그렇게 해야 지식 수준이 확장될 수 있습니까? 예를 들어 이진 검색에 중복된 데이터가 있으면 어떻게 해결할 수 있을까요?

심리학적으로 말하면 인간의 뇌는 최소 저항의 원리, 즉 생각하고 싶은 일이 가장 하기 싫은 일이기 때문에 왜 스스로에게 물어봐야 한다는 점을 강조하고 싶습니다. 더 나아가기 위해 역방향으로 나아가는 것. 위의 두 단계에서 문제가 없다고 판단되면 아래의 세 번째 단계로 진행하여 데이터 구조를 검색해 보겠습니다.

세 번째 단계: 데이터 구조 검색

1단계: 이때 데이터 구조에 대해 많이 배웠을 수도 있지만 적용하기가 어려운데 실제 실무 문제에 어떻게 적용할 수 있을까요? ? 단편화된 지식 포인트를 이미 노트에 정리했습니까? 다음에 무엇을 해야 할까요? 우리는 마인드맵을 사용하여 지식을 체계적으로 정리할 수 있으며, 이는 검토이든 통합이든 더욱 강화하는 데 도움이 될 것입니다.

두 번째 단계: 위 내용을 시스템으로 정리한 후 Google이나 Baidu로 이동하여 명확한 해결책이 있는 실제 문제를 검색하고 이를 분석 및 연구에 사용합니다. 이러한 실제 프로젝트에서 많은 문제가 여러 관련 데이터와 관련되어 있음을 발견하게 됩니다. 이전에 우리가 해결한 구조 문제는 단일 데이터 구조에 대한 것입니다. 그런 다음 배열 및 연결 목록과 같은 데이터 구조 간의 연결을 직접 설정해 보십시오. 각 데이터 구조에는 장점과 단점이 있습니다. 한 데이터 구조의 장점은 정확히 다른 데이터 구조의 단점입니다. 배열은 메모리 공간에서 연속적이고 CPU 캐시에 친화적인 반면, 연결된 목록은 메모리의 조각난 메모리 공간이므로 CPU 캐시에 친화적이지 않습니다. 동적이어야 합니다. 어레이의 경우 확장이 불가능합니다.

또 다른 예는 프로그램의 효율성을 높이기 위해 다른 데이터 구조를 더 많은 메모리 공간을 소비하는 데이터 구조로 대체해야 한다는 것입니다. 메모리가 부족하고 실행 효율성이 높지 않으면 메모리를 절약할 수 있습니다. 그리고 실행 효율성이 약간 낮습니다. 메모리를 많이 차지하고 빠르게 실행되는 데이터 구조를 대체하기 위해 데이터 구조가 사용됩니다.

3단계:실제 문제를 배운 데이터 구조로 변환하는 방법을 알아보세요. 어떻게 변환하나요? 예를 들어, 당신이 엔지니어라면 연결 목록 캐싱 알고리즘을 최적화하는 문제를 어떻게 해결하시겠습니까? 먼저 질문을 연결 목록을 언급하는 데이터 구조로 변환해 보겠습니다. 이제 연결 목록을 사용하여 어떤 작업이 구현되는지 알고 있습니다. 데이터 제거, 데이터 검색, 데이터 캐싱에는 모두 검색이 포함되며 전체 연결 목록을 탐색해야 하며 시간 복잡도는 O(n)입니다.

그럼 검색을 최적화할 수 있을지 궁금하네요? 문제나 데이터의 특성에 따라 적용 가능한 데이터 구조를 찾아보세요. 캐싱의 세 가지 작업은 데이터의 빠른 삽입, 삭제, 쿼리를 포함합니다. 우리 뇌에서 빠르게 검색하고 삭제하고 쿼리할 수 있는 데이터 구조는 무엇입니까? 균형 이진 트리, 해시 테이블, 스킵 테이블 등. 예를 들어 해시 테이블을 선택하면 최종적으로 시간 복잡도가 많이 최적화되었는지 분석하고, 그렇지 않으면 성능 분석을 위해 다른 데이터 구조로 변경하게 됩니다.

우리가 배운 데이터 구조의 기본 연산 분석으로 단계별로 실제 문제를 분해한 후, 배운 데이터 구조의 장단점, 성능 분석을 활용하여 실제 문제를 찾아내는 것은 어렵지 않습니다. 그러나 기업에서 직면하는 실제 문제는 우리가 실제로 사용하는 실제 문제보다 더 복잡한 경우가 많습니다.

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