讀後感 《大話資料結構》

2021-08-19 22:46:30 字數 3330 閱讀 3413

珍惜現在

勿憂未來

良心自在

個人對書籍的評價

適合零基礎的新手學習資料結構。這本書專業名詞的數量中等偏少,看起來較為流暢。這本書一共400多頁,薄厚適中。有創新意識,內容的編排挺好的。粗看第一遍後,寫下了這篇感想,之後還要看第二遍,第二遍就是細看了。總而言之,這本書優秀!

良性迴圈

**閱讀書籍是在進行理論研究。**

**只讀書而不去實踐,就會出現「百無一用是書生」的情況。**

**基於社會需求的實踐才會帶來物質財富。**

**獲得精神財富是沒有門檻的,只要你願意去發現、願意去找尋智慧型及真善美,你就可以****尋得到。**

數學公式與程式設計

我寫過 1+2+3+4+5+…+100的各種迴圈實現求和,但是沒有一次意識到這個序列是乙個等差數列。高中時候講的、反覆強調的知識居然被我忘記了。在這本書中,指出了該序列是等差數列,1到100求和可以使用求和公式時,有種挫敗感從心底生出,不由得對數學產生了新的認識。

看完一章,敲一章的**?不!

剛開始我想的是,每看完一章節的書,就動手敲完該章涉及的所有**。但是,當我看完第三章線性表之後,我對這個想法就不是那麼贊同了。

為什麼?效率問題!資料結構太多,每個結構又有諸多的**,現在我是在備考研究生,時間極其有限,要強調效率。還有乙個問題,就是我需要盡快地將一門程式語言向實際應用靠攏,盡快地提公升自己的能力,解決就業技能問題。因為如果我有一項能夠在社會中立足的技能,那麼我備考研究生的時候,我的內心將是平和的、是安寧的、是無畏的。

所以,經過認真地思考,我決定通過閱讀這本書籍來領悟各個基本資料結構特點,以後通過用資料結構解決實際問題的方式,來促進資料結構及演算法的掌握。

改進後的學習方法可以用下圖來表示:

我先去領悟各個演算法的特點、各個資料結構的特點,基本領悟後,開始做專案。

在專案1中,用到了演算法a和資料結構1,那麼我就專門學習演算法a和資料結構1。學習完成後,專案1完成,新學了兩個知識。在專案2中,用到了演算法c和資料結構3,那麼我就專門學習演算法c和資料結構3。學習完成後,專案3完成,新學了兩個知識。

我認為這種學習方法是最好的,但是關鍵點就在於找到適合的專案!如果能遇到循序漸進而且貼合實際的專案,那麼進步會是飛快的。

零基礎的新手一定要來資料結構這裡湊熱鬧

在資料結構這裡,新手一定要來湊熱鬧,因為它裡面有許多很巧妙的結構。第一遍看這本書的話,要像到博物館一樣,認真地鑑賞每個資料結構,就看每種結構的特點和操作。在你看完基礎的各種結構之後,真的會收穫、會有啟發的。我看完之後的感想就是:怎麼想到的,好巧妙呀!遇到乙個棘手的問題,居然通過公升級原有的結構就將其順利解決。然後新的結構應用中又遇到棘手的問題,然後通過公升級結構再次將其順利解決。科學家就是科學家,強!

第三遍時,時機成熟了,可以敲**了。因為有了第二遍用自己語言描述的經歷,那麼將資料結構用計算機語言寫出,就變得輕鬆了!

為什麼要學習資料結構?/*同文並茂,讀後感的精華所在*/

我在閱讀這本書之前,心中就有這個問題,佇列棧煉表在高階語言中都有現成的類庫呀,為什麼還要去學習它的原理呢?我會用不就好了嗎?

學習資料結構是認識乙個個基礎模型的過程,每個資料結構都會配備對應的演算法,相當於學資料結構送配套演算法。

(先出圖,再出文字說明)

上圖的文字說明。有乙個資料結構a,結構a有配套的演算法。演算法中實現遍歷功能的有三個演算法,分別是bl1/bl2/bl3。這三種演算法思想不同,各有長處。

上圖的文字說明。有乙個資料結構b,結構b有配套的演算法。演算法中實現求和功能的有兩個演算法,分別是qh1/qh2。這兩種演算法思想不同,各有長處。

在面對實際生活中的複雜問題,需要在眾多資料結構中挑選出來乙個適合的資料結構。這就是資料結構的查與選。

假設在當前的需求下 資料結構a是最適合的,需要進行遍歷,那麼就出現配套演算法的選擇。

實現遍歷功能的演算法有兩個,根據兩個演算法的特點,挑選出最適合當前專案的那乙個演算法。這就是演算法的查與選。

資料結構及其配套的演算法選好後,就相當於找到了最適模板。然後,我這個需求資料結構a可以滿足,但是還需要新增乙個小的輔助標識變數。這個時候,就需要對資料結構a進行改造->這就是資料結構的增!

增之後,又發現新的資料結構中有冗餘部分,將其刪除後可以提到程式執行效率,這個就是就需要對 增後的資料結構a進行改造 ->這就是資料結構的減!請看下面的。

所以,學好資料結構及其配套演算法是很重要的。高階語言中是有佇列棧鍊錶的模板,但那些都是最基礎的、最原始的,在實際專案中都是對其公升級改造的。網路上的公開的優秀演算法是有許多,但是每個演算法的最適環境是不同的,只有熟悉各個演算法的特點才可以針對當前的環境,在同類演算法中挑選出最合適的那乙個。
2017-12-27

給最苦 **到這篇讀後感的閱讀量是第一。

想走好自學的道路,需要 堅韌不拔之志與極高的智慧型。

上述的內容是 給最苦 在自學道路上的所見所聞所感。每個人的特點是不同的,所以如果覺得此文適合自己,那麼可以再仔細看看。如果覺得不適合,那麼從中找到一兩個有啟發性的觀點即可。總之,適合自己的才是最好的。

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