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アルゴリズム学習の長い旅路において、多くの人が手探りで前進していますが、道に迷うこともよくあります。最近、自分の学習プロセスを振り返ったとき、多くの友人がアルゴリズムとデータ構造の学習方法に大きな問題を抱えていることに深く気づきました。長年にわたってアルゴリズム学習の経験を蓄積してきた私は、私の洞察が皆さんの霧を晴らし、進むべき道を照らすことができることを願っています。次に、最初に間違いを示し、次に正しい学習方法を説明し、面接と復習の質問シナリオの重要なポイントについて簡単に説明します。
多くのアルゴリズム教科書の教え方は、現代中国語辞書を使って中国語を学習するようなものです。リンクリストの章を例に挙げます。最初からリンクリストを直接定義し、図を描いて説明し、ノードの検索や挿入などの一般的な操作を列挙します。生徒たちは理解しているようでいて、実際には覚えていないのです。彼らはまだ疑問に満ちています: リンクされたリストは何に役立つのでしょうか?なぜ勉強するのか？学んだことはどこで役に立ちましたか？これらの疑問は、本をすべて読むまで答えられないかもしれません。ほとんどのコースではこの方法で知識を伝えます。誰もがこの問題をより明確に理解できるようにするために、私は特に海外のトップ大学の 2 つのオープン データ構造コース、MIT の 6.006 とスタンフォードの CS106B をチェックしました (どちらのコースもオンラインで無料で視聴できます)。
上記のように正しい方法で勉強したとしても、試験や面接を突破するにはスキルが必要です。面接プロセスでは、リンクされたリストが何であるかを知るだけでは十分ではありません。面接官が評価するのは、実際のプロジェクトでリンク リストを使用して困難な問題を解決する能力です。たとえば、私の履歴書では、Web ベースのマルチ弾丸ゲームの作成について言及しました。しかし、弾が多すぎるためゲームが遅れます。このとき、リンクされたリストを使用して数千の弾丸が事前に初期化され、弾丸オブジェクト プールが構築され、ラグの問題が効果的に解決されました。面接では実際の競技展示と合わせて、面接官に深い印象を残すでしょう。別の例としては、リンク リストを使用してオペレーティング システムのメモリ割り当てを実現し、リンク リストを使用してメモリを接続し、用途に応じてノードを切断および挿入します。このアプリケーションは、リンク リストの概念を単に説明するよりもインタビューで説得力があります。データ構造の実際の応用についてさらに詳しく知りたい場合は、AI ツールに目を向けるのもよいでしょう。
質問を勉強するとき、多くの教科書では質問の直後に答えが書かれていることがよくあります。しかし、本当に学ぶ必要があるのは、問いと答えそのものではなく、問いから答えに至るまでの曲がりくねった思考プロセスです。 「問題の解き方」という本があります。主に数学に焦点を当てていますが、特定の問題を教えるのではなく、問題解決のアイデアを教えてくれるので、誰もが参考にする価値があります。アルゴリズムに関する質問を面接する場合も同様です。 3 分間の沈黙の後にホワイトボードに直接答えを書いても、面接官には一般的な印象しか残らないでしょう。面接官はあなたの思考力やコミュニケーション能力を理解できず、質問を暗記しているのではないかと疑われることさえあるからです。 。面接中は面接官と十分にコミュニケーションをとり、自分の思考プロセスを示しましょう。分からない問題があっても、コミュニケーションを図ることでヒントを得て、最終的に答えを完成させることができるかもしれません。
私の学習歴を振り返ってみると、半分以上のコースや教科書で知識を植え付けるために詰め込み授業が行われていたことがわかりました。この記事を学習することで、アルゴリズム学習に対する誤解を避け、自分に合った学習パスを見つけていただければ幸いです。この記事が役に立ったと思われた場合は、忘れずに 3 回クリックしてください。アルゴリズム学習の道を一緒に前進できるよう、コメント エリアで学習経験や質問を共有することも歓迎します。
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Indie123
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