算法实践-观贺老师视频有感

1.知识迁移的能力锻炼好，这也许就是那些所谓学啥都快的原因吧。数据结构B=（D，R），D是数据元素的集合，R是D上二元关系的集合，讲完后接着就是实践-城市表的逻辑结构表示：City=（D，R），D={}，R={}。这种方式就是让人不能懒惰。

精华的东西却又看似很简单。

把基础操作实现了，形成算法库。

不要只看，要思考加工，c语言中的typedef struct和Java中的class一样。

数组和顺序表、链表不一样。它们二者基于数组实现。

要养成学完就要用上的习惯，虽然函数里只是简单的一句话在代码中直接写也行，但是要养成这种函数堆砌的习惯。

2.线性表的基本操作学完以后，就是应用。第一个应用删除线性表中所有值为x的元素。自己首先想到的是

i=LocateElem（L,e）；ListDelete（L，i，e）；但是第一次删除后自己就不知道咋办了，想着用递归，这是自己的思考过程，完全是很混乱的过程。

视频中的解法while（i=LocateElem（L,e）>0）ListDelete（L，i，e）；。

while条件循环。for次数循环。善于用while。

多个指针移动，这一遍更精细了，具体怎么移动，如何操作，操作后每个指针如何移动。

以前操作在脑海里都是模模糊糊的，这次能不能清清晰晰的。讲到哪一块，学懂哪一块，可以有疑问，但是不能被疑问疑惑。

一说next，都是指针，以前一说那个结点，直接就用字母标上了，以为字母就是结点。现在明白一说那个结点，这个字母代表的是指针，指向这个结点的指针。

一个指针指向一个结点，指针和结点是共生的，伴随出现的。并不是只有一个指针存活。申请完空间返回一个指针，这个指针指向这个结点，就像java中的引用一样。所以不要疑惑，申请了一个指针，怎么可以指向一个结点呢。多少年来，原来学的一直是错的，多少知识都是被自己模模糊糊的学了。结点包括指针，这是一个整体，而不是自己以前认为的头指针、头结点是分离的，没有关系的。

学完只是一个开始，要用得上，找到用武之地。

算法不要怕麻烦，要画出一个清晰的路线。

对于拆分单链表的应用，自己的想法能粗略的实现（首先根据L定义了三个相邻的变量），但是初始化条件不能保证成立，而且结束条件不能很好的进行判断。贺老师的解法，开始定义比较少的变量，这样利于判断结束条件，其他变量的初始化在循环体中定义。

1.找到循环体 2.初始化需要初始化的变量，其他的放到循环体里初始化 3.确定结束条件。要用纸和笔画出一个清晰的思路，别无他法。

做技术就是要精精细细，来不得半点马虎。

写了这个多个以后，在写的时候还是感觉很陌生，毫无套路一样，好像潜意识里有个东西在阻碍自己前进。我首先问一下自己，在之前写的时候思考过那么多吗。模模糊糊的地方难道要靠天给你搞定吗。

增删查改是基础，然后去进行各种循环和移动。不要嘲笑看不起别人的笨功夫，自己缺的就是笨功夫。

学完一个专题不要继续学下去。反过头来，刷题，刷专题。

while的结束条件是啥，结束的时候那个条件就已经发生 了。p！=null，p为最后一个元素后面的null，p.next！=null，p为最后一个元素，p.next.next！=null，p为倒数第二个元素。

这道题费了我一个多小时，最后写出来了，如果设置一个头结点会很简单，第一个while就不用要了。但是我没这样做。虽然写的很复杂，但是这道题锻炼了我的程序设计能力，第一次while里套if和while，有点烧脑。

自己画了好几次才摸索到思路，应该把一开始就相等和一开始不相等的情况分开，这样写就简单了，有时候觉得复杂是太多逻辑混在一块了，所以不知道从何下手。画了几次知道后，然后就分情况对待，两段代码分开写，下面的承接上面的，就很清晰了。每移动一次都要看有没有相关影响。

不过对于收获，付出的时间是值得的。用加头结点的方法再写一个，加深下印象。while，if，while，for可以任意组合。

2.对于文献的举例就是说明学的东西能用来做什么，应用场景是什么，而不是学后白学，学完都不知道是干嘛的。多思考，东西要经过自己大脑的加工。

3.有问题，找到原因并解决之，最重要的是找到原因。不明白了，模糊了就写一写，不要觉得写了就是自己不行，自己笨蛋，这是不科学的，本来学习就是要理论结合实践的。而不是自己认为的不动手就把什么都学会的。经过这一时间段的工作，自己也能发现，写很多还会有很多问题存在，何况一点都不写，只是在大脑里简单的推演几步呢。要接受这个过程，适应这个过程，用好这个过程。并不是一次成，而且一次能做得很好的一类事情。

4.不是看着小小的收获沾沾自喜，而是意识到只有付出才有收获，感谢自己的付出，然后要更加付出。

5.if包含的块要尽量小，这样易读性好。所以很多程序都是直接判断不成立的情况，直接返回false。而不是判断成立的情况，一坨代码放到if中。嵌套层次越少越好。易读性越好。

6.实在觉得饶了，就像李俊熙一样把业务逻辑的汉语写出来， 照着汉语去写代码。肯定是先在循环体内为空，然后又做了一系列操作，后判断是否为空，所以在一系列操作中可能会报空指针错误。所以得设前一个结点不为空。

7.不要被这种没有来路、虚无缥缈的心思所左右，没有什么益处。可以聊，但是不要情绪化。我不时地告诉自己，你要做一个正直阳光的人，靠正面去吸引人。

8.边界条件要判断，比如为空或者空指针的判断，这也是很多递归情形的终结条件；特殊情况要考虑，比如只有一个结点，两个结点之类的，一定要分析，最后要进入细节的分析里面。

9.两个栈组成队列，只要符合先进先出特性即可，不是要求形态上也和队列一样，这也是做不到的。所以内部实现形态对外是屏蔽的，功能正确即可。这样想的话逻辑就简化了很多，直接往一个栈里push，pop的时候实现就行。

10.串的长度是串中字符的个数，看似很简单的一句话，但是自己没有思考过，没有理解过，所以会出现好像很难理解的样子，但是看上去又是很简单的东西。说明自己以前学的时候就是囫囵吞枣，并没有对基础和细节思考过，烙印在脑子里，只是一直在用而已。

11.for循环的结束条件也可是条件，而不是数字，这样就能达到和while同样的效果。为啥总是想靠一个模模糊糊的过程去搞定一个精密的算法，自己还是爱偷懒。工作中干活的时候也是这样。这个习惯必须得改，不要怕麻烦，要条分缕析，彻底明白。

12.在纸上不停的画，最后得出的结果也就是米鹏那种整体思路： 一个for循环，从前往后找，一样的时候累计一下，不一样的时候，看一下之前累计了多少了，跟保留的一个最大值比较一下。如果大，就把刚刚累计接收的当做最大的。不停的画的过程就是向这个结果思路逼近。贺老师在讲课的时候也会用汉语写出整体思路，然后往里面填充代码，再把串应用这节看下，去抓取一下这个过程。得不到清晰的思路，也不能很好的把思路转化为代码。

13.多米诺骨牌效应，好则更好，坏则更坏，如果出现了坏的苗头，要及时遏止。class和typedef都是在自定义类型，也能理解为自定义数据结构吧。

14.判断串是否相等:

while(p!=null&&q!=null&&p.data!=q.data){

    p = p.next;

    q = q.next;

}

if(p==null&&q==null) return ture;

else return false;

最后结果的判断，把true的分支直接拎出来返回结果，其他都为else，自己开始还想着各种情况都分析出来，那样可能会有多个分支判断，代码上不精练。以后自己写代码的时候也要有这种思想，抓住主要的东西，使得代码精炼易读。

15.整体思路和细节的混淆。之前的认知：整体思路可以模模糊糊一点，细节再具体做的时候应该清晰。但自己以前的做法是整体思路没有想明白，更没有想完整，或者说没有整体思路的意识，然后就直接陷入“只见树木，不见森林”的细节，细节也是时而模糊，时而清晰，某个细节整体来说还是模糊的，所以会来回混乱好几遍。整体思路--》填充细节。想整体思路的时候要剔除细节的干扰，先写出整体思路，整体思路也是要非常清晰的，然后在各个模块中填充细节。

16.yes，大脑是可以锻炼和训练的，人是可塑的，人是具有很强的学习能力的。看下java是怎么实现串的函数的。

17.数组的定义：int a[N]，N决定了数组中的数据元素数目固定，一旦定义，其数据元素数目不再有增减变化。int决定数组中的数据元素具有相同的数据类型int。这些看似很简单，但是以前的学习中从来没有思考过，也没审视过，也是模模糊糊的，没有自己去理解去体会。所以只是能说出来别人的东西，但是没变成自己的东西。

18.这样急匆匆的看完有何效果？和没看有啥区别？

19.现在我要将我的学习计划的机械性思维列出来：

     a.按章听贺老师的数据结构课  b.第一步完成后去刷牛客网上这一章的专题，刷题过程中遇到的语言问题学习下 c.按专题模块学习java，并能写出对应的验证demo，实在写不出来的时候才能看以前写的demo d.学MySQL，es，kafka等相关内容（待细化）

20.现在自己学习还有一个问题：学习的时候在改进自己的思维，但是非学习的时间还是在走老思维。这样，新思维的形成过程中不停地受到老思维的影响，会出现之前密友指出的“间断性保持”。所以贺老师在机械性思维小节最后一段很有道理：这种思维将是我们在清清楚楚地做任何事情的时候都需要的，是从事计算机行业工作的需要，也是一种普适的思维，清晰的编程思路可以得来，有序的人生其实也一样。

21.switch会先进行判断，而且只会判断一次。步骤弄清楚，一步一步干嘛的，步骤之间的顺序是什么样的。没有思想，没有代码，代码是思想的体现。

22.能放循环里的步骤都放循环里。要有自己改进的思想。

23.知识都是现成的，都能搜到，这对每个人来说都是公平的，就看你如何学，如何理解了，这是每个人差距的原因。不但要模仿别人的把功能做出来，还要看是如何做出来的，如果下次让我自己开拓去做，我能做出来吗。一定要先理解，还不理解就去demo，只不过是乱撞，一定要努力去理解，不能像以前一样不努力就去Demo。理解了写demo，是验证，有了成功的喜悦，能够理解的更深刻。

24.我努力的在回想多线程的东西，之前自己的思考其实挺多的，但是好像又不记得了，这时候明白了笔记的重要作用。所以以后当有思考的时候还是要及时做笔记的，好记性不如烂笔头。

26.学的东西要努力及早找机会去在各种实践中运用。

27.在一个习惯培养的前期，多用笔记强化自己，提醒自己，把基础打牢，养成思考的习惯后，就需要多即时思考（即时推理）。

28.我们大多数时候都没有自我意识，需要别人指引，这个人可以是别人，也可以是自己。

30.在纸上画算法的过程和代码的对应过程有个鸿沟，如何把画算法的过程转化为代码。而且感觉代码有时候写下来更简单，会让人觉得不可思议，有些难以理解，算法的短短代码可以把画算法的很多过程都包含，觉得有点不可思议。突破方法：每一步对应的代码是什么，写出来，比如初始状态对应的就是初始化代码，遍历过程对应的就是for循环，这样有依有据的清晰的把每一步对应的代码写出来。经常模糊的地方就是：遍历，做操作，按照分析的逻辑写下来先，写的不要总是觉得是错的。

还有自己喜欢幻想好的结果，而不是实事求是的去分析结果。

31.不要试图去死记硬背，这样模糊的记忆会干扰到后面的分析。要理解，而不是记忆。

32.学习算法要过程推代码，而不是代码推过程，理解记忆过程，而不是代码，过程有了，代码功底扎实了，代码自然不是难事。

33.要学的东西很多，不要焦急，排好，一个一个的学扎实了。脑子里有计划，实施的时候不能好高骛远，要一步一步扎实。

34.又学一招：与其要求出当前数组或者矩阵的子数组、子矩阵，不如函数传参的时候直接传入下标（也就是范围），这样通过控制传入的范围就能实现操作子集的作用了，而不是再去另外求子集了。（构建二叉树也重新写下）。

35.要习惯于review自己写的代码，要验证他的正确性，不能认为只要是自己写的就没问题。写完看的时候还是要认认真真对待的。

36. 不管算法都么简单，都要自己亲手实践，只有不断认识错误、不断发现错误，才能不断提高自己的编程能力，不断提高自己的业务水平。踩的坑越多收获越多，也是说的这个道理吧？所以不能害怕错误，程序和其他行业不一样，程序是会出bug的，但是要积极的看待bug，bug是促使进步的东西，而不是令人沮丧的东西。

37.笔记是如何构建的：按照分类，大类里分小类，条分缕析，非常便于按模块复习和查找。但是我没好好利用这个笔记，也没有去及时的补充和更新。

自己对于知识的态度是：收藏了就好了，收藏之后呢？再也没有后续了。有些很有用的帖子和当时的想法完全没有记录下来。绝对是对时间和知识的浪费。想要形成知识网络就从这个做起，分门别类的整理好。一开始就要养成一个良好的习惯，然后就可以整齐有序的一直累加了。你脑海中的知识网络，不应该也是这样吗？以前的收藏的内容在大脑里好像无处安放一样，就是因为没有条理，没有网络层次结构。

38.人就是在这样不停的突破认知，不停的进步的，永远没有止境，知识更没有止境。不可能再像以前一样，学一段就像停滞，不思进取，觉得很牛逼了，觉得能够保持外在条件的上升，这是不现实的。终身学习，持续精进，不断的自我觉察。当着形成习惯，进步就不是一种累了，而是一种自然而然的事情了。也就不会出现脑子里一想一片白，模糊的既视感。