算法 I - 普林斯顿 - Coursera 评论

这是 2025 年新年写作挑战赛的提交内容：2024 年回顾和调试。

我在 Coursera 上开始了普林斯顿大学的算法第一部分课程，我认为内容很扎实。我的意思是，它实际上是由撰写算法书籍的罗伯特·塞奇威克 (Robert Sedgwick) 教授的。

本课程涵盖了理解算法所需的大部分内容。它可以作为您需要学习的内容的很好的指南。然而，我对课程的教学方式以及书中内容的呈现方式确实有些疑虑。

取得的成就

学习这门课程让我对算法有了基本的了解。我逐渐熟悉了排序、搜索以及堆栈和队列等数据结构等关键概念。完成作业是一次有益的经历，因为我必须克服最初的困惑才能找到可行的解决方案。此外，学习在人工智能工具的帮助下将算法翻译成 JavaScript 是一项重大成就，它增强了我的编程多功能性。

经验教训

我学到的最重要的教训之一是将复杂的主题分解为可管理的部分的价值。通过利用 ChatGPT 和 Claude.ai，我能够将基于 Java 的密集解释翻译成我更熟悉的 JavaScript。这个过程不仅提高了我对材料的理解，还向我展示了寻找补充我的学习风格的资源的重要性。另一个教训是坚持的重要性——许多算法一开始似乎令人不知所措，但经过反复接触和练习就变得有意义。

面临的挑战

首先，讲座非常无聊。罗伯特的声音太单调了，让人很难集中注意力。如今，内容通常使用醒目的图形和交互式幻灯片以视觉上引人入胜的方式呈现，清楚地说明阵列如何重新排列或节点如何连接。然而，本课程仅在讲座期间显示静态幻灯片。

其次，这本书从头到尾文字量很大，句子复杂。由于我是 Java 新手，这可能导致了我的挣扎。我最终使用 ChatGPT 和 Claude.ai 来帮助分解信息。他们将算法翻译成 JavaScript 并一步步解释概念，这使得它们更容易掌握。

第三，我读到课程中的许多算法都是以一种感觉不必要的复杂方式实现的。例如，课程中经常使用以true为条件的while循环，然后包含大量带有break的if语句。这种风格可能很难遵循并且看起来不太理想。

反射

虽然这门课程评价很高，但我发现它很乏味，而且书中繁重的文字演示也没有帮助。也就是说，我为自己通过坚持和创造性解决问题而培养的技能感到自豪。也许一旦我获得了更多的 Java 经验，我就会重新审视这门课程，并以全新的视角来学习它。总的来说，这次经历强化了定制资源以适合我的学习风格以及使用现代工具来弥合理解差距的重要性。

如果你们中有人读到这里并考虑参加这门课程，请随时发表评论，或者如果您已经参加了这门课程，我也很想知道您的想法。

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