Online-uroki.ru

Онлайн уроки и курсы
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Алгоритмы для школьников программирование

Как лучше всего изучать алгоритмы

Как лучше всего изучать алгоритмы

  • Ответы экспертов , 10 августа 2018 в 19:54
  • Анастасия Витвицкая

Нам пришел вопрос от подписчика Tproger, которым мы хотим поделиться с вами:

«Как лучше всего изучать алгоритмы?»

Мы обратились за разъяснением к нашим экспертам, а полученные ответы предоставляем вашему вниманию.

Николай Лопин , преподаватель курса профессия frontend-разработчик университета онлайн-профессий Нетология

Я не рекомендую сразу углубляться в алгоритмы и изучать их тем, кто только начинает программировать. Это сложная область computer science, и изучать ее без должной подготовки непросто. Также важно сразу определить конечную цель изучения алгоритмов: расширить общий кругозор (хочу что-то понимать), подготовиться к собеседованию или научиться решать конкретные задачи и улучшить свой код. Каждый сценарий определяет, насколько глубоко нужно нырнуть, чтобы достичь цели.

1-й уровень: вы хотите что-то понимать в алгоритмах. В этом случае вам поможет учебная литература, и я бы рекомендовал книгу «Грокаем алгоритмы». В ней понятно изложена суть без лишних деталей, много иллюстраций, а вся необходимая математика объясняется по ходу. Если вы владеете английским, то лучше читать английскую версию. А если не любите читать книги, то на Khan Academy есть вводный курс для начинающих.

2-й уровень: подготовка к собеседованию. Будет полезно повторить основные понятия и алгоритмы и поупражняться в их использовании. Для тренировки алгоритмических задач на любом из языков есть специализированные сервисы: HackerRank, Codewars и LeetCode. Ваша задача – научиться решать задачи уровня medium и выше. С литературой сложнее. Есть классические книги Кормена, Скиены, Седжвика. В первую очередь, обращайте внимание на книги с алгоритмами на вашем языке программирования. Например, для Python есть «Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python», много подобной литературы издано для Java и C/C++. Если вам интересны видеокурсы, то стоит посмотреть курсы Принстонского или Стенфордского университета. Они нудноваты, но объясняют основы.

3-й уровень: хочу быть лучше. Если вы хотите лучше решать поставленные задачи, то стоит четко определить, алгоритмы из какой области знаний нужно изучить. Если очертить круг алгоритмов не удается — обратитесь за помощью к более опытным коллегам. Они всегда подскажут с чего начать, подскажут с литературой и курсами.

Тимур Нозадзе , руководитель отдела разработки REG.RU

Для начала нужно освоить теоретический фундамент: основные структуры данных, их свойства и методы работы с ними, анализ и сложность алгоритмов, их основные типы и классы. Не надо заучивать наизусть все виды сортировок или мудрёных деревьев — это вряд ли возможно и абсолютно бесполезно. Нужно понимать, чем они могут друг от друга отличаться и как выбрать правильный алгоритм или структуру данных в конкретном случае. Теорию можно получить из разных источников: есть много отличных книг, видеокурсов, сайтов, посвящённых этой теме. Какой вариант выбрать — вопрос личных предпочтений к формату обучения.

После этого нужно набить руку и научиться применять эти знания. Довольно много подходящих задач на HackerRank и других подобных ресурсах. Они разного уровня сложности, начиная с самого базового, и затрагивают много разных тем. Что важно — для их решения недостаточно знать какой-то базовый алгоритм, нужно уметь приспособить его к конкретной ситуации, модифицировать, совместить с другими подходами.

Ну, и главное, конечно, использовать эти знания в работе над реальными задачами. Многие считают, что алгоритмика — это удел 1% программистов, которые делают какой-то rocket science. Это не так. Понимание теории алгоритмов и структур данных поможет вам быстрее находить решения многих повседневных задач, правильно оценивать формальную корректность программ и принципиальную достижимость желаемого результата, не писать код, который тормозит на ровном месте, более глубоко понимать, как работают базы данных и тому подобное.

Сергиус Офицеров , аналитик в syndicate.one

(ответ подготовлен совместно с Михаилом Субботиным, преподавателем израильской высшей школы IT и безопасности HackerU)

Изучать алгоритмы лучше всего по книжкам, но с реальными задачами. Если просто читать про алгоритмы и не использовать их, они быстро забудутся. Алгоритмами — логическим мышлением построения — владеют не так уж и много программистов. Это подтверждает весенний тест-опрос портала Tproger. Алгоритмы подразумевают хорошие математические знания или способность быстро определить, какой алгоритм лучше подходит под данную задачу. Ещё интереснее доработать существующий алгоритм. Самый «жирный» способ — разработать алгоритмы самостоятельно. Это уже ближе к Computer Science.

Екатерина Кошкарова , ведущий специалист департамента информационных решений компании РДТЕХ

На мой взгляд, изучение алгоритмов требует очень ответственного подхода. Поскольку алгоритмы имеют под собой математическую подоплеку, изучающему для их освоения следует обладать прочными знаниями математики и очень желательно алгоритмическим мышлением.

В процессе изучения теории алгоритмов важно абстрагироваться от инструментария, «забыть» о языках программирования; недаром лучшие книги по алгоритмам содержат в себе примеры «программ», реализованных на псевдоязыках, так называемом псевдокоде, что позволяет не задумываться о реализации и тонкостях языка программирования и сконцентрироваться на логике.

И, конечно, не стоит ориентироваться исключительно на теорию: после изучения каждого алгоритма старайтесь реализовывать его, находить ему применение для какой-либо первой пришедшей в голову задачи. Здесь уже потребуются знания одного из языков программирования или даже нескольких — на ваш выбор.

Александр Пряхин , декан факультета веб-разработки GeekUniversity, онлайн-университет Mail.Ru Group

Для многих программистов уровня Junior и даже Middle реализация классических алгоритмов сортировки, поиска и работы со структурами данных долгое время остаётся в стороне. Это объяснимый факт – большинство современных языков высокого уровня предоставляют встроенные инструменты для решения этих задач, и этих инструментов зачастую вполне хватает для применения в повседневной практике.

Необходимость в знакомстве с алгоритмами обычно возникает в двух случаях: 1. при изучении программирования в институте, где реализацию алгоритмов, например, на С включают в практическую программу обучения; 2. При столкновении в работе с некой редкой ситуацией, когда встроенных средств языка уже не хватает.

Однако знакомство с разными видами тех же самых сортировок и их самостоятельная реализация даёт программисту совершенно иной угол взгляда на язык программирования, с которым он работает, а также на структуры данных, которые в нём используются. Это дает импульс к изучению устройства внутренних механизмов языка и, как следствие, рождает более глубокое понимание.

Теперь, когда мы разобрались в том, что реализовывать сортировку пузырьком самостоятельно – полезно, возникает вопрос: как именно к этому подступиться? Обычно при поиске информации по алгоритмам начинается хождение по запутанным статьям в Википедии. Но начинать надо с основ – тех вещей, при помощи которых описываются алгоритмы:
1. Блок-схемы
2. О-нотация («О» большое и «о» малое)
3. Псевдокод

Многие базовые вещи для тех, кто интересуется алгоритмами, неплохо описаны в книге Томаса Кормена «Алгоритмы. Вводный курс». Эта книга рассказывает об аспектах реализации алгоритмов в программировании. Для людей, которые лучше воспринимают визуальную информацию, есть очень много иллюстраций работы сортировок: в виде анимаций с примерами кода; в виде видео.

После этого можно попробовать поработать с фундаментальным типом алгоритмов — сортировкой. Такие алгоритмы не требуют специализированных знаний, о которых мы ещё поговорим ниже, и используют для своей работы базовые конструкции: циклы, массивы и ветвления. Стоит изучить различные сортировки — перечислю несколько видов по мере увеличения их сложности: сортировка пузырьком, шейкерная сортировка, сортировка расчёской, вставками, сортировка Шелла, быстрая сортировка и т.д. Также стоит узнать, какая из сортировок используется в вашем языке программирования при вызове встроенных методов сортировки. Основная идея состоит в том, чтобы, во-первых, реализовать сортировку в коде, во-вторых — проверить соответствие своей реализации оценке сложности алгоритма (см. О-нотации), т.е. действительно ли ваша реализация тратит ожидаемое время и потребляет ожидаемый объём памяти в зависимости от размера полученных на вход данных. Иными словами при изменении объёма данных в два раза алгоритм должен будет работать, к примеру (для линейной сложности), в два раза дольше.

Считается, что правильнее всего учиться реализации сортировок на С, так как этот язык наиболее близок в работе к памяти и не имеет множества прослоек между своими структурами данных и памятью. Если же вы решитесь реализовывать алгоритм на привычном вам языке, то есть риск того, что сложность алгоритма не будет соответствовать реальному времени его работы и потреблению памяти.

Как только вы освоитесь с алгоритмами сортировки, нужно приступать к алгоритмам поиска. И здесь не обойтись без более сложных структур данных, таких как графы и деревья. Эти структуры изучает дискретная математика. Её идеи лежат в основе информатики и многих современных компьютерных технологий. Например, любимая всеми рекурсия описывается именно в этом разделе математики. Для изучения этой науки хорошо подойдёт книга Фёдора Новикова «Дискретная математика для программистов», которая рассказывает про основы науки и описывает важные алгоритмы при помощи дискретных структур данных.

Изучить и реализовать стоит алгоритмы
– Беллмана-Форда,
– Дейкстры,
– двоичного поиска (и двоичные деревья как инструмент),
– поиска в глубину и ширину.

Вообще, алгоритмов на тех же графах очень много, выбрать есть из чего. Самое главное здесь – много практики и анализа полученных результатов, без которых изучение алгоритмов будет просто галочкой для себя и работой в стол.

Книги по теме:
– Томас Х. Кормен «Алгоритмы. Вводный курс»
– Род Хаггарти «Дискретная математика для программистов»
– Фёдор Новиков «Дискретная математика для программистов»
– Стивен Скиена «Алгоритмы. Руководство по разработке»
– Роберт Седжвик «Фундаментальные алгоритмы на С++»
– Ричард Берд «Жемчужины проектирования алгоритмов»

Алгоритмы для школьников программирование

Почти любой работодатель хочет увидеть на собеседовании хорошую алгоритмическую «базу». Но, какой должна быть эта «база»? Какие алгоритмы изучать?

Ответ:
Полный список, конечно, составить невозможно, поэтому пробегусь по тому, что мне кажется важным.

1. Сложность алгоритмов. Вы должны знать O-нотацию и уметь сходу оценивать O-сложность алгоритма хотя бы для простых случаев.
2. Структуры данных! Не только простые структуры, типа массива, но и сложные: вы должны представлять себе, что происходит при добавлении элемента в красно-чёрное дерево (std::map из C++), и понимать, почему добавление в него быстрое.
3. Сортировки. Простые (надо знать и понимать недостатки и достоинства пузырьковой сортировки) и сложные (понимать хотя бы quicksort, и уметь на пальцах объяснить его идею).
4. Алгоритмы работы с деревьями: например, различные их обходы.
5. Поиск в графе: в ширину и в глубину, алгоритм Дейкстры и A*. Бинарный поиск в отсортированном массиве, конечно.
6. Математика! Матричные алгоритмы (детерминант, решение системы линейных уравнений не через детерминанты), преобразование между системами счисления (включая смешанные). Работа с рекуррентными последовательностями: вычисление степени и n-ого числа Фибоначчи за логарифмическое время. Мне ещё пригодились когда-то нахождение выпуклой оболочки и векторные трюки (типа расстояния между скрещивающимися прямыми через векторное произведение), но они нужны всё-таки реже.
7. Базы данных важны. Вы должны представлять себе, как выполняются JOIN’ы и какая «стоимость» материализации того или иного VIEW. Вы должны понимать, как строятся индексы, сколько они «стоят», и как они помогают. (В терминах O-нотации.)
8. Анализ игр может пригодится. Например, построение множества выигрышных позиций «с хвоста».

Структура и Интерпретация Компьютерных Программ. [EN + RU]

═════════════════════
Книга под названием «Структура и Интерпретация Компьютерных Программ» была выпущена в далёком 1979 году. Раньше по ней преподавали вводный курс в программирование среди студентов MIT.

Сейчас книга находится в свободном доступе в Интернете, и любой желающий может скачать и изучать её в своё удовольствие. Помимо книги, в сети также есть цикл видео-лекций от авторов, они расположены на ресурсе MIT OpenCourseware, мне кажется они могут неплохо дополнять друг друга по ходу изучения материала.

Чем же примечательна эта книга? Да хотя бы отзывами на Amazon 🙂 Среди рецензентов есть такие личности как Peter Norvig и Paul Graham. К слову, сейчас у книги рейтинг 3.8 из 5, отчего некоторые известные личности недоумевают.

А если серьёзно, то это фундаментальный классический труд в области программирования (ничем не хуже небезызвестной книги The Art of Programming от Д. Кнута, которую никто не читал). Единственным непонятным моментом для меня является факт преподавания курса программирования для новичков по этой книге.

Представляю как можно напугать новоиспечённых студентов её содержимым. Интересно, есть ли в сети статистика по которой можно узнать много ли людей, посещавших этот «адский» курс, предпочли в дальнейшем поменять свой major 🙂 Если бы организаторы Code.org пропагандировали программирование по этой книге, получился бы знатный epic fail.

Итак, по-моему мнению, книга явно не для новичков в программировании, так как концепции в ней сложны для восприятия людьми «не нюхавшими пороху», более того, понадобится недюжинный запас мотивации и терпения, так как упражнения после каждой секции сложны и требуют от читателя изрядно «попотеть». Но награда стоит того. Я прочитал лишь первую главу этой книги (их всего 5), проработал часть упражнений и, признаюсь, почувствовал как стал лучше разбираться в некоторых вещах (обрёл какой-никакой фундамент).

Программирование: введение в профессию. Тома 1-3 (+CD)
═══════════════════
Описание:
═══════════════════
Книга в 3-х томах «Программирование: введение в профессию», все части которого объединены использованием Unix-систем в качестве единой учебной операционной среды. Учебник ориентирован в основном на самостоятельное изучение программирования.
═══════════════════
Том 1: Азы программирования
═══════════════════
В первый том вошли сведения из истории вычислительной техники, обсуждение некоторых областей математики, непосредственно используемых программистами, принципы построения и функционирования вычислительных систем. Даются начальные навыки составления компьютерных программ на примере Free Pascal под ОС Unix. Материал ориентирован на изучение в будущем языка Си, так что, в частности, много внимания уделено работе с адресами и указателями, построению списков и других динамических структур данных.
═══════════════════
Том 2: Низкоуровневое программирование
═══════════════════
Во второй том вошли части, посвящённые программированию на уровне машинных команд (на языке ассемблера) и на языке Си. Текст предполагает испольозание аппаратной платформы i386, ассемблера NASM, компилятора gcc, отладчика gdb. В конце четвёртой части приведены сведения о системе автоматической сборки GNU Make, программе динамического анализа программ Valgrind, о системах контроля версий CVS и git.
═══════════════════
Том 3: Системы и сети
═══════════════════
В третьем томе рассматриваются системные вызовы для ввода-вывода, управление процессами, механизмы взаимодействия процессов, такие как сигналы и каналы, а также понятие терминала и связанные с ним явления, в том числе сеансы и группы процессов, виртуальные терминалы, управление дисциплиной линии. Даётся небольшой обзор протоколов, используемых в сети Интернет, рассмотрена подсистема сокетов и событийно-ориентированное построение серверных программ. Даются базовые сведения о библиотеке pthread. Также содержится ряд сведений о внутреннем устройстве операционной системы; в частности, рассматриваются различные модели виртуальной памяти, подсистема ввода-вывода и т.п.

Computational Techniques for Process Simulation and Analysis Using MATLAB® Niket S. Kaisare [2018]
═══════════════════
Описание:
═══════════════════
MATLAB® has become one of the prominent languages used in research and industry and often described as “the language of technical computing”. The focus of this book will be to highlight the use of MATLAB® in technical computing; or more specifically, in solving problems in Process Simulations. This book aims to bring a practical approach to expounding theories: both numerical aspects of stability and convergence, as well as linear and nonlinear analysis of systems.

The book is divided into three parts which are laid out with a “Process Analysis” viewpoint. First part covers system dynamics followed by solution of linear and nonlinear equations, including Differential Algebraic Equations (DAE) while the last part covers function approximation and optimization. Intended to be an advanced level textbook for numerical methods, simulation and analysis of process systems and computational programming lab, it covers following key points

Алгоритмы

Из статьи А.П. Ершова
«Программирование — вторая грамотность».

Алгоритм – это строгая инструкция для некоторого исполнителя, следование которой приводит к ожидаемому результату. Исполнителем может быть человек, робот, компьютер или любая другая система, имеющая возможность считывать информацию и исполнять необходимые действия. Алгоритм, понимаемый компьютером, называют программой. Соответственно, составление алгоритма – это алгоритмизация или написание программы в случае для машинного исполнителя.

Каждый дееспособный человек исполняет десятки различных алгоритмов за день. Например, порядок действий для приготовления завтрака – это тоже алгоритм. Мы не задумываемся над этим, но в нашей памяти хранится инструкция, которую мы сами так и называем «приготовить завтрак», куда входит весь список необходимых действий в определённой последовательности. Соблюдение гигиены, подбор одежды, перемещение до работы или учёбы и множество других рутинных действий – все это заученные и автоматически исполняемые нами алгоритмы.

Большинство людей выполняет огромное количество различной работы, не задумываясь, и не используя слова «алгоритм», «алгоритмизация» или «алгоритмическое мышление». Потому что исполнителями являемся мы сами, и развитый человеческий мозг обладает большой гибкостью при выполнении инструкции. Например, если мы обнаружим, что рубашка, которую собирались надевать грязная, то мы не наденем её, т. е. не свернём весь процесс, а мгновенно переключимся на поиск замены.

С компьютерами дело обстоит немного иначе. Прежде всего, следует понимать, что современный компьютер пока ещё только исполнитель. Компьютер ничего не придумывает, а выполняет строго предписанные команды. Даже если этот набор команд приведёт к аварийному выключению, повреждению программ или данных, машина все равно исполнит их. Для компьютера нет понятий «безопасного», «правильного», «очевидного» или «логичного». Есть только команды, которые предписано исполнить. По этому программисту при составлении алгоритма (написании программы) следует учитывать все нюансы настолько точно, насколько это требуют условия решаемой задачи.

Несмотря на то что происхождение слова «алгоритм» восходит к очень далёким временам, широкое применение оно получило только в ХХ веке с развитием электроники и цифровых технологий. В подавляющем большинстве случаев «алгоритмами» называют инструкции в области цифровых технологий (хотя название для книги рецептов «Алгоритмы праздничных блюд» звучит интригующе). И именно для того, чтобы научиться писать программы важно понять смысл понятий «алгоритм», «алгоритмизация» и «алгоритмическое мышление».

Алгоритмизация – это процесс разработки алгоритма. Алгоритмическое мышление – тип логического мышления, который применяется для алгоритмизации задач. Алгоритмическое мышление представляет собой совокупность знаний, методик и восприятия, необходимых для составления оптимальных алгоритмов. Мыслить алгоритмически – представлять себе достижение результата путём выполнения элементарных команд и операций в строго определённой последовательности.

Как правильно изучать программирование: метод Франклина

Главная проблема в самообучении — отсутствие системного подхода. Трудно понять, что учить в первую очередь, а что во вторую, и в каком порядке.

Если вам нравится узнавать новое, наводить порядок в хаосе с помощью продуманных инструкций, заставлять технику выполнять команды — значит программирование точно для вас. Чтобы начать путь и избежать сложностей самообучения, достаточно записаться на курс «Профессия веб-разработчик».

Талант программиста можно заметить в человеке, который не написал ни строчки кода. Это человек, который любит головоломки. И первая головоломка — как правильно изучать программирование самостоятельно.

Анатолий Ализар

Пишет про разработку в Skillbox. Работал главным редактором сайта «Хабрахабр», ведет корпоративные блоги.

Самообучение

Путь самоучки — это «метод тыка», общение на форумах, поиск единомышленников, хождение по конференциям и тусовкам-митапам. Это такой путь самурая. Путь подходит не каждому. Поэтому для широких масс выпустили кучу самоучителей — тысячи книг, похожих друг на друга как близнецы.

Самоучитель хорош тем, что быстро погружает в тему. Вы начнете кодить практически в тот день, когда открыли книжку. Но, как говорит преподаватель Джеймс Коппел из Массачусетского технологического института, есть одна проблема: эти книги ничему не учат. Главное там — длинные листинги кода, которые читатель должен воспроизвести.

Как и в конспектах университетских лекций, «код переходит со страницы книги на экран читателя, минуя мозг». Студенты, которые слушают обычные лекции, на 55% чаще проваливают экзамен, чем те, кто участвовал в обсуждении материала, пусть даже немного.

Метод Франклинa

Чтобы извлечь какую-то пользу из самоучителей или лекций, некоторые специалисты рекомендуют выполнять практические задания особым методом. Его можно назвать методом Франклина.

Этот метод очень прост на практике.

  1. Читать книгу как обычно. Когда попадётся образец кода, прочитать его.
  2. Закрыть книгу.
  3. Попробовать набрать код.
  4. Повторить пункты 1−3.

Суть в том, чтобы усваивать мысленные образы — структуры данных, чувствительные к распространению. В этом случае мозг работает по принципу автокодировщика в машинном обучении.

«Автокодировщик — нейронная сеть, что пытается воспроизвести на выходе такие же данные, как и на входе, но с прохождением через промежуточный слой, который слишком мал, чтобы полностью представлять данные. В ходе этой процедуры он учит более компактную репрезентацию данных. Здесь в качестве нейронной сети выступает скопление дендритов в вашей голове», — пишет Джеймс Коппел.

Лекции и литература

Освоив метод Франклина, ищите информацию, которая бесплатно доступна в интернете в огромном количестве, особенно на английском языке. Вкратце план действий такой:

  1. Выучить английский язык (хотя можно найти немало курсов и на русском языке).
  2. Выбрать программу обучения. Определиться, какое направление программирования наиболее интересно.
  3. Найти учебные материалы по этому предмету.

Образовательные ресурсы с курсами и лекциями

  • MIT OpenCourseWare: обучающие курсы, видеозаписи лекций и семинаров Массачусетского технологического института.
  • KhanAcademy: бесплатные лекции, в том числе по математике и информатике.
  • Coursera: курсы от ведущих западных университетов.
  • Статьи по программированию от Skillbox.

Учебная литература

  • Список бесплатных книг по программированию (англ. яз.).
  • Сборник учебной литературы для программиста.
  • Бесплатные книги по программированию на русском и английском.
  • Подборка бесплатных книг.

Самоучители для начинающих

  • Занимательное программирование. Самоучитель. М. Мозговой.
  • C# для школьников. Учебное пособие. М. Драйер.
  • Программирование на Java для детей, родителей, дедушек и бабушек. Я. Файн.

Самообучение для неподготовленного человека не так эффективно, как отработанные методики передачи знаний и навыков, которые гарантируют качественный результат без особых затрат. Тратить силы и время всё равно придется, но не в таком фанатичном режиме, как у самоучек.

Программа обучения. Системный подход

В отличие от отдельных курсов, системная программа обучения предполагает обучение с нуля до трудоустройства джуниор-разработчиком. В этом случае ученик получает комплексные знания, необходимые для профессиональной работы.

Программа обучения «Профессия веб-разработчик» рассчитана на один год и включает в себя три модуля:

Веб-разработчик

Практический годовой курс для тех, кто хочет стать профессиональным веб-разработчиком, запустить свой интернет-проект или веб-сервис и получить первые заказы на разработку.

JavaScript с нуля

Практический курс для тех, кто хочет научиться основам языка сценариев с индивидуальным наставником, разработать frontend для интерактивного веб-проекта и положить кейс к себе в портфолио.

Базовые навыки PHP

Курс, на котором вы познакомитесь с базовыми понятиями программирования и поймёте главные принципы. Научитесь писать чистый, структурированный, а самое главное — работающий код. Уже после первого курса сделаете свой первый сайт на PHP.

Система платная, но зато она повышает шансы на успешный результат. А результат — это престижная, востребованная и высокооплачиваемая профессия с интересными проектами и перспективами развития.

Заключение

С чего начать учить программирование, каждый решает сам. И каждый выбирает свой путь. Но главное, что после окончания этого пути вам точно не придется просыпаться с рассветом и идти на завод к первому звонку.

Читать еще:  Специалист основы программирования и баз данных
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector