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一文读懂算法,算力,呕心沥血整理的算法学习拓扑图

蜜蜂攻城狮 1864

前言:

今天看官们对“算法的思维导图”大约比较关怀,兄弟们都需要分析一些“算法的思维导图”的相关文章。那么小编同时在网摘上收集了一些有关“算法的思维导图””的相关文章,希望朋友们能喜欢,大家快快来了解一下吧!

何为算法

简单的说,算法就是:解决问题的手段,并且是批量化解决问题的手段。

比如,我们想要从成都去北京,起点就是成都,终点就是北京。如何去?我们就可以称为算法。

因此选择不同的算法,那么虽然终点都是一样,但是性能以及效率就根据算法的优劣而决定的。因此,我们需要选择最优的算法,来实现我们的问题需求,来解决生活中的一些实际问题。那我们该如何进行算法的学习呢?

如何学习算法

算法的学习,可以根据自身的生活经验逐步积累,也可以通过有效的训练来逐步提高我们解决问题的能力,同时也是提升我们的逻辑思维能力。因此,我整理了如下图中所示的一个算法学习思维导图。来提升我们研发工程师的算法能力。

在上图中,罗列了我们研发工程师常用的一些解决算法问题的思路,可以根据自己的能力有针对性的去学习,最终我们要达到的目的就是,给出一个问题,我们能够用多种方案来解决问题,并能够分析出每一种解决方案的优缺点即可超越90%以上的研发工程师。

算法的四个基本特征

根据《全国计算机等级考试二级教程——公共基础知识(2019年版)》的书中描述有如下4个基本特征

可行性(Effectiveness)确定性(Definiteness)有穷性(Finiteness)拥有足够的情报

所谓算法,是一组严谨地定义运算顺序的规则,并且每一个规则都是有效的,且是明确的,此顺序将在有限的次数下终止。

算法学好的优势

首先,学会了算法后,你的逻辑所谓能力得到了加强,可以解决我们生活中的很多的问题。

其次,作为一个研发工程师,在跳槽的时候很多公司都有算法面试题,学好了算法,就离你心仪的公司跟近一步,不会导致因为不会算法而被拒之门外。

另外在5G大数据时代,处理数据也需要用到大量的算法。还有就是AI,比如常用算法来训练模型。通过合适的算法得到我们想要的数据模型,从而来实现AI的自动学习能力。

如何选择算法

算法既然有上面那么多种,还有很多没有罗列出来,所以需要我们有计划的学习每一种算法。然后根据习题来巩固学习的算法,将所学的内容融入到实际问题中,尝试多种算法来解决问题,理解每一种算法优势,劣势。当你掌握了方法之后,其实你会发现生活中很多事情都可以使用不同的算法来解决。

记住算法最重要的三点。算法没有万能的,算法没有高低,算法只有合适的

算力

上面说到,5G时代已经到来。移动设备数据传输量更快,更多,因此我们的服务处理数据的能力也需要相对的加强。处理数据的能力我们可以用一个人工智能中常用的词语,算力。

那什么是算力呢?在我们的电脑中,CPU就提供了算力帮助电脑快速运行。玩游戏的时候需要显卡提供算力,绘制图表的时候帮助电脑快速处理图形。而在 人工智能中,需要有类似CPU和GPU的硬件来提供算力,帮助算法快速运算出结果。比如一个企业的流水线工厂,需要制作一批材料。那么企业的流水线就相当于算法,而流水线中的机器,人力就相当于算力。机器越好越先进,人力越多越优秀,那么产品生产的速度就越快,换言之就是算力越大,速度越快

结语

算法的学习不是一蹴而就的,因此需要我们不断的积累,不断的理解算法的原理。而不是死记硬背某些特定的算法题。要能够达到看到一个算法题,不仅仅能用算法将其做出来,还要能够自己通过算法题本身去推导更多题型。

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