“数据结构”自学方法指导
数据结构与算法入门
数据结构与算法入门学习算法的捷径就是多刷题要说捷径，我觉得就是脚踏实地，多刷题。
但是，如果你是小白，也就是说你连常见的数据结构（如链表、树）以及常见的算法思想（如递归、枚举、动态规划）这些都没学过，那么，我不建议你直接去刷题。
而是先去找本书先去学习这些，然后再去刷题。
也就是说，假如你要去诸如**这些**刷题，那么你要先具备一定的基础。
这些基础包括：•常见数据结构：链表、树（如二叉树）。
•常见算法思想：贪婪法、分治法、穷举法、动态规划，回溯法。
以上列出来的算是最基本的吧。
就是说你刷题之前，要把这些过一遍再去刷题。
如果你连这些最基本的都不知道的话，那么你在刷题的过程中会很痛苦的，思路也会相对比较少。
总之，千万不要急，先把这些基本的过一遍，力求理解，再去刷题。
这些基础的数据结构与算法，我是通过看书学的。
那时候看的书是：•算法分析与分析基础：这本比较简单，推荐新手看。
•数据结构与算法分析—-C语言描述：代码用C写的，推荐看。
•挑战程序设计竞赛(第二版)：也是很不错的一本书，推荐看。
说实话，我那一段时间几乎都花在数据结构与算法上，但刷的题很少，只是书本上的一些例题。
所以当我把这些基本的过一遍之后，再去一些**刷题依旧非常菜。
所以千万别指望以为自己把这些思想学完之后刷题会很牛，只有多刷题，只有多动手实践，你的灵敏度才会提高起来。
总结下，提高数据结构与算法没啥捷径，最好的捷径就是多刷题。
但是，刷题的前提是你要先学会一些基本的数据结构与算法思想。
追求完美如何刷题？如何对待一道算法题？我觉得，在做题的时候一定要追求完美，千万不要把一道题做出来之后，提交通过，然后就赶紧下一道。
算法能力的提升和做题的数量是有一定的关系，但并不是线性关系。
也就是说，在做题的时候要力求一题多解，如果自己实在想不出来其他办法了，可以去看看别人是怎么做的，千万不要觉得模仿别人的做法是件丢人的事。
我做题的时候，可能第一想法就是用很粗糙的方式做，因为很多题采用暴力法都会很容易做，就是时间复杂度很高。
如何学习数据结构
学习数据结构之前应该学习离散数学和线性代数。
这两门课中就有一些数据结构的算法，比如哈希函数、最短路进算法等等，此外还有一些运算的技巧，比如矩阵的运算技巧和存储技巧。
当你对离散和线性代数有一定基础后，接触数据结构课程就比较容易了。
我们当初学习的是高等教育出版社的用C语言描述的数据结构，基本上前几章在C中讲过，但必须要仔细听，因为他渗透了更多的、更有变化的算法，比如链表的各种操作和类型，尤其注意的是双向循环链表、十字链表。
此外队列要注意循环队列。
第二个重点就是树，首先要知道书的存储结构和逻辑结构是怎样的，然后要重点了解树的各种遍历，因为不同遍历形成不同种（前，中，后）缀表达式。
此外哈夫曼树的建立，哈夫曼编码解码也是很重要的，因为他是当今数据压缩的最经典的算法之一。
然后就是排序和查找算法，大多数用到树的知识，一定要记住排序和查找算法，因为他几乎是程序的灵魂模块。
各算法的事件复杂度和稳定性的比较也要当作重点。
总之学习数据结构不要看他的用什么语言描述，应该看他的实质，太在乎C中的指针的操作只会影响你的学习。
2 回复：如何学习数据结构很多计算机专业的同学对于大学2年级开设的数据结构课程很是头痛.看见大家总在谈论数据结构重要性,可使自己学习却总也找不到合适的方法.下面我和大家分享一下我过去一年多以来学习和应用数据结构方面一些经验.内容都是来自作者本人的一些经历和体验，希望对于大家学习数据结构有引导作用。
1 什么是数据结构数据结构从文字上面来看，为数据和结构两部分。
这样就很容易联系到数据结构的本质是一种对于数据结构花的知识。
补充一个知识点，数据结构本质和离散数学有很密切的关系。
离散数学是处理的是离散（非连续的）的数据，站在数据结构的观点上来看，也可以理解是一种非连续数据的结构。
2 数据结构和程序设计语言数据结构和程序设计语言本身没有任何联系，唯一有的关系就实用程序语言去描述数据结构。
因为数据结构是一种抽象数据，通过程序设计语言可以将在计算机中进行实现。
数据结构与算法学习经验技巧
数据结构与算法学习经验技巧在计算机科学领域，数据结构与算法是一门非常重要的课程，也是编程能力的核心。
掌握了数据结构与算法，可以帮助我们更好地解决问题，提高代码的效率与质量。
然而，这门课程对于很多人来说并不容易理解和掌握。
在本文中，我将分享一些数据结构与算法学习的经验技巧，希望能够对大家有所帮助。
1. 理论与实践结合数据结构与算法既包含理论知识，也需要实践操作。
在学习的过程中，不仅要理解概念与原理，还要通过实际编程来加深理解。
可以尝试实现一些简单的算法，或者解决一些常见的问题，通过动手实践来加深对知识点的理解。
2. 学习有关数据结构的基础知识在学习数据结构与算法之前，我们需要掌握一些基础的数据结构知识，如数组、链表、栈、队列、树等。
了解这些基本数据结构的特点与应用场景，可以为后续学习打下基础。
3. 深入理解常用算法的原理与实现在学习算法时，不仅要掌握算法的原理，还要深入了解其实现方式。
可以参考一些经典的算法教材，如《算法导论》等，对常用算法进行学习。
同时，可以通过阅读源码或者参与开源项目，了解算法在实际项目中的应用与实现方式。
4. 多做算法题与刷题平台的使用在驾驶车辆时，需要不断进行实操才能提高驾驶技巧。
同样地，在学习数据结构与算法时，需要进行大量的练习与实践。
可以选择一些算法题目，如LeetCode、牛客网等平台，坚持做题并总结解题思路，对提高算法水平有很大帮助。
5. 与他人讨论与交流学习数据结构与算法过程中，与他人的讨论与交流也是非常重要的。
可以加入一些技术交流社区或者参加算法竞赛，与他人分享学习心得与解题经验。
通过听取他人的观点与意见，可以拓宽思路，加深对知识点的理解。
6. 注重复习与总结数据结构与算法是一门需要不断复习与总结的学科。
在学习完一部分知识后，需要进行复习，巩固所学的知识点。
同时，还可以总结一些学习经验与技巧，形成个人的学习笔记，方便日后查阅与回顾。
总结：数据结构与算法是计算机科学中的重要学科，也是编程能力的核心。
数据结构与算法的学习方法
数据结构与算法的学习方法在计算机科学领域，数据结构与算法是两个基础而重要的概念。
它们是构建高效程序和解决复杂问题的关键。
然而，对于许多初学者来说，数据结构与算法可能会显得枯燥和困难。
为了帮助大家更好地学习数据结构与算法，本文将介绍一些有效的学习方法。
1. 具备扎实的编程基础在学习数据结构与算法之前，具备扎实的编程基础是非常必要的。
学习一门编程语言，例如C++、Java或Python，并了解其基本语法和特性。
掌握基本的编程概念，如循环、条件语句、函数等，这将帮助你更好地理解和实现数据结构与算法。
2. 理论与实践相结合学习数据结构与算法时，理论与实践相结合是非常重要的。
理解各种数据结构和算法的原理和特性是必不可少的，但仅仅停留在理论层面是不够的。
通过编写代码并实际实现这些数据结构和算法，你才能真正理解它们的工作原理和应用场景。
所以，不仅要学习理论知识，还要进行大量的编程练习和实践。
3. 阅读经典教材和参考书籍为了系统地学习数据结构与算法，阅读经典教材和参考书籍是非常重要的。
一些被广泛推荐的书籍包括《算法导论》、《数据结构与算法分析》等。
通过阅读这些书籍，你可以系统地学习各种数据结构和算法的原理、分析和应用。
同时，这些书籍通常也会提供一些实践项目和习题，帮助你巩固所学知识。
4. 刷题和解决实际问题数据结构与算法的学习需要不断地进行刷题和解决实际问题。
刷题可以帮助你熟悉各种数据结构和算法的使用方法，并提高解决问题的能力。
可以选择一些算法题库和在线评测平台进行刷题，例如LeetCode、Hackerrank等。
此外，尝试解决一些实际问题，如项目中的优化、效率问题，也是提高自己的能力的有效方法。
5. 参与开源项目和交流讨论加入开源项目和参与交流讨论可以提高自己学习数据结构与算法的能力。
通过参与开源项目，你可以学习到其他人优秀的代码实现和编程思想，拓宽自己的视野。
在交流讨论中，你可以与其他程序员交流学习心得、解决问题，互相促进成长。
自学数据结构与算法
自学数据结构与算法 具体化标题。 (我自学 Python 数据结构与算法的那些经验和心得》。 文档内容。 今天来和你们唠唠我自学 Python 数据结构与算法的事儿。 咱先说说为什么要学这玩意儿哈。就拿找工作来说，现在好多互联网公司招聘，对数据结构与算法都有要求。要是你懂这个，那简历可就亮眼多，面试机会也蹭蹭往上涨。而且学会了之后，写代码都感觉更顺溜了，解决问题的能力那也是杠杠的。
刚开始自学的时候，我那叫一个迷茫！不知道从哪儿下手。后来我就先找了几本靠谱的教材，像(Python 数据结构与算法分析》，这本书讲得可详细了，从最基础的概念开始，一点点带着你深入。
学数据结构的时候，我发现得先把各种结构搞清楚。比如说数组，这就好比是一排小房子，每个小房子都能放一个东西，而且能很快找到你要的那个东西。还有链表，就像一串珠子，一个连着一个，添加和删除东西特别方便。我为了记住这些，还自己画了好多小图，一边画一边理解，效果还挺好。
算法这块儿，可真是个大挑战！排序算法就有好几种。像冒泡排序，它就像一群小朋友排队，一个个比较，大的往后站，经过好几轮，队伍就排好。我当时就自己写代码实现这个排序，写完运行成功的时候，可有成就感了。
光看书和写代码还不够，我还找了不少线上课程。在网上有好多免费的教学视频，跟着老师一步一步学，有些不懂的地方，老师一点拨，就恍然大悟了。而且课程里还有一些实际的案例，通过这些案例，我知道了在实际项目里怎么用这些数据结构和算法。 另外，刷题也是很重要的一环。我在一些专门的在线平台上刷题，像 LeetCode。每道题都是一个小挑战，通过不断刷题，我对数据结构和算法的运用越来越熟练。有时候一道题我能想出好几种解法，这时候就感觉自己进步了不少。
自学的过程肯定不是一帆风顺的，也会遇到难题。有时候一个算法怎么都理解不了，代码写了半天也不对。这时候我就会去论坛上问问大家，或者在学习群里和小伙伴们讨论。大家一起出出主意，问题很快就解决了。
高效学习数据结构
高效学习数据结构第一点：理解数据结构的基本概念数据结构是计算机科学中非常重要的一个领域，它研究的是如何有效地存储、组织和处理数据。
在学习数据结构之前，我们需要先理解一些基本概念，包括数据、数据元素、数据项、数据集合等。
数据是信息的载体，是计算机处理的对象。
在计算机科学中，数据不仅可以是数字，还可以是文字、图片、音频、视频等各种形式。
数据元素是数据的基本单位，通常用一个变量来表示。
数据项是数据元素中的最小组成部分，它具有独立的意义。
数据集合是由多个数据元素组成的整体。
除此之外，我们还需要了解一些常见的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图等。
每种数据结构都有其特定的应用场景和优缺点。
例如，数组适用于随机访问元素，但插入和删除操作较为耗时；链表可以实现快速的插入和删除操作，但不如数组方便进行随机访问。
在学习数据结构时，我们还应该掌握算法和程序设计的基本方法。
算法是解决问题的步骤，是数据结构的应用。
通过对不同数据结构的算法进行分析，我们可以找到解决问题的最优方法。
程序设计是实现算法的过程，它将算法转化为计算机可以理解和执行的代码。
掌握程序设计方法有助于我们更好地理解和应用数据结构。
第二点：学习数据结构的方法和技巧学习数据结构并非一蹴而就，我们需要采取合适的方法和技巧，才能提高学习效率。
以下是一些建议：1.理论联系实际：在学习数据结构的基本概念和算法时，我们要注意将所学知识与实际问题相结合。
通过解决实际问题，我们可以更好地理解数据结构的原理和应用，从而提高学习效果。
2.动手实践：理论与实践相结合是学习数据结构的关键。
我们可以通过编写程序来实现数据结构的各种操作，从而加深对数据结构的理解。
在实践中，我们可以发现和改进算法，提高解决问题的能力。
3.归纳总结：在学习数据结构的过程中，我们要善于归纳总结。
每学习一种数据结构，都要思考它的特点、应用场景、优缺点等。
通过归纳总结，我们可以形成体系，更好地掌握数据结构的知识。
数据结构与算法初学者指南
数据结构与算法初学者指南随着计算机科学的发展，数据结构与算法成为了每个计算机科学学习者必备的基础知识。
无论是软件开发、数据分析还是机器学习，都离不开对数据结构与算法的理解和运用。
本文将为初学者提供一份简明扼要的数据结构与算法指南，帮助读者快速入门并建立起坚实的基础。
一、数据结构的基础概念数据结构是指数据元素之间的关系以及对这些关系进行操作的方法。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
其中，数组是一种线性结构，它将相同类型的数据元素按顺序存储在一块连续的内存空间中；链表则是通过指针将数据元素连接起来的一种结构；栈和队列是对数据元素的插入和删除操作进行限制的特殊数据结构；树是一种非线性的数据结构，由节点和边组成；图则是由节点和边构成的一种复杂数据结构。
二、算法的基本概念算法是解决特定问题的一系列步骤或指令。
一个好的算法应该具备正确性、可读性、健壮性和高效性。
常见的算法包括排序算法、查找算法、图算法等。
排序算法用于将一组数据按照特定的顺序进行排列，常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等；查找算法用于在给定数据集中查找指定的元素，常见的查找算法有线性查找、二分查找等；图算法主要用于解决图相关的问题，如最短路径问题、最小生成树问题等。
三、数据结构与算法的关系数据结构和算法是相辅相成的。
选择合适的数据结构可以提高算法的效率，而优秀的算法可以更好地发挥数据结构的优势。
例如，在排序算法中，选择合适的数据结构可以减少排序的时间复杂度；在图算法中，选择合适的数据结构可以提高算法的运行效率。
因此，深入理解数据结构与算法的关系，对于解决实际问题具有重要意义。
四、学习数据结构与算法的方法学习数据结构与算法需要掌握一些基本的学习方法和技巧。
首先，要建立起对数据结构和算法的概念和基本原理的理解。
可以通过阅读相关的教材、参加在线课程或者参考优秀的开源项目来学习。
其次，要进行实际的编程练习。
通过编写代码实现各种数据结构和算法，可以加深对其理解并掌握其实际应用。
简单明了的算法与数据结构入门指南
简单明了的算法与数据结构入门指南第一章：算法和数据结构的基础概念1.1 算法的定义和作用1.1.1 算法的定义和特点1.1.2 算法对问题求解的影响1.2 数据结构的定义和分类1.2.1 数据结构的定义和特点1.2.2 常见数据结构的分类及其应用场景第二章：算法的基本设计思想2.1 递归算法2.1.1 递归算法的原理和特点2.1.2 递归算法的应用举例2.2 分治算法2.2.1 分治算法的原理和特点2.2.2 分治算法的应用举例2.3 贪心算法2.3.1 贪心算法的原理和特点2.3.2 贪心算法的应用举例2.4 动态规划算法2.4.1 动态规划算法的原理和特点2.4.2 动态规划算法的应用举例第三章：常用数据结构及其操作3.1 数组3.1.1 数组的定义和特点3.1.2 数组的基本操作和应用场景3.2 栈和队列3.2.1 栈和队列的定义和特点3.2.2 栈和队列的基本操作和应用场景 3.3 链表3.3.1 链表的定义和特点3.3.2 链表的基本操作和应用场景3.4 树和二叉树3.4.1 树和二叉树的定义和特点3.4.2 树和二叉树的遍历方式及其应用场景3.5 图3.5.1 图的定义和特点3.5.2 图的表示方式和基本操作3.5.3 图的常见算法和应用场景第四章：算法的性能评估和优化4.1 时间复杂度和空间复杂度4.1.1 时间复杂度和空间复杂度的概念和计算方法 4.1.2 时间复杂度和空间复杂度的关系和应用4.2 算法的优化方法4.2.1 算法的时间优化4.2.2 算法的空间优化第五章：算法和数据结构的实际应用5.1 网络爬虫算法和数据存储5.1.1 网络爬虫的工作原理和算法5.1.2 网页数据的抓取和存储方式5.2 数据库查询算法和索引优化5.2.1 数据库查询的基本原理和算法5.2.2 数据库索引的概念和优化方法5.3 智能推荐算法和数据挖掘5.3.1 智能推荐系统的原理和算法5.3.2 数据挖掘的概念和应用案例总结：算法和数据结构是计算机科学中的重要基础知识，在实际应用中发挥着重要的作用。
自考数据结构重点(珍藏版)
自考数据结构重点(珍藏版)自考数据结构重点(珍藏版)一、介绍数据结构是计算机科学中非常重要的概念，它涉及到组织、管理和存储数据的方法。
掌握数据结构的核心概念对于程序设计和算法的实现至关重要。
本文将介绍自考数据结构课程的重点内容，帮助您更好地理解和应用这些知识。
二、线性表1. 数组数组是最简单的一种数据结构，它是一种线性表的结构，其中的元素按照一定顺序排列。
我们可以通过数组下标来访问和修改对应位置的元素。
2. 链表链表是另一种常用的线性表结构，它由一系列节点组成。
每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表的优点是插入和删除操作的效率较高，但访问任意位置的元素需要遍历整个链表。
三、栈和队列1. 栈栈是一种具有后进先出（LIFO）特点的数据结构，主要包含入栈和出栈两种操作。
入栈将元素压入栈顶，出栈将栈顶元素移除。
2. 队列队列是一种具有先进先出（FIFO）特点的数据结构，主要包含入队和出队两种操作。
入队将元素插入队尾，出队将队头元素移除。
四、树树是一种自然且常用的数据结构，它具有层次结构和分支结构的特点。
1. 二叉树二叉树是树结构中最简单且常见的一种形式。
每个节点最多有两个子节点，分别是左子节点和右子节点。
2. 二叉搜索树二叉搜索树是一种特殊的二叉树，它的左子树中的值都小于根节点，右子树中的值都大于根节点。
这个特点使得二叉搜索树在查找和插入操作上有较高的效率。
五、图图是一种非线性的数据结构，它由节点和边组成。
图的节点可以表示不同的实体，边表示节点之间的联系。
1. 有向图和无向图有向图中的边有方向性，而无向图中的边没有方向性。
2. 最短路径算法最短路径算法用于计算两个节点之间的最短路径长度。
常见的最短路径算法包括迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。
六、排序算法排序算法用于将一组数据按照特定顺序进行排列。
1. 冒泡排序冒泡排序通过交换相邻的元素来进行排序。
它重复地遍历数列，每次比较相邻的两个元素，将较大的元素移动到后面。
关于数据结构的学习指南与推荐书籍
关于数据结构的学习指南与推荐书籍理解数据结构的基本概念：数据结构的基本概念包括数据元素、数据结构和数据操作等。
学习数据结构之前，需要先掌握这些基本概念。
学习常见的数据结构：常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图等。
建议从简单的数据结构开始学习，逐渐深入掌握。
熟悉数据结构的操作：每种数据结构都有相应的操作，例如，数组可以进行查找、插入和删除等操作。
需要掌握每种数据结构的操作方法和时间复杂度等。
学习算法：数据结构和算法是密不可分的，需要学习一些经典的算法，如排序、查找、递归和动态规划等。
掌握这些算法可以帮助更好地理解和应用数据结构。
实践练习：学习数据结构最好的方式是通过实践练习，例如，实现各种数据结构和算法，并进行代码调试和优化。
以下是一些经典的数据结构和算法书籍推荐：《算法导论》（Introduction to Algorithms）：作者是Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest和Clifford Stein，是计算机科学领域的经典教材，涵盖了算法和数据结构的基础知识和高级内容。
该书适合有一定编程基础的读者学习。
《数据结构与算法分析：C语言描述》（Data Structures and Algorithm Analysis in C）：作者是Mark Allen Weiss，是一本适合初学者学习数据结构和算法的经典教材。
该书讲解了常见的数据结构和算法，包括数组、链表、树、图等，也包括各种排序和查找算法。
《算法》（Algorithms）：作者是Robert Sedgewick和Kevin Wayne，该书是一本全面介绍算法和数据结构的教材，内容包括基础算法、图算法、字符串算法等。
该书有Java和C++两个版本，适合有编程基础的读者学习。
《数据结构与算法分析：Java语言描述》（Data Structures and Algorithm Analysis in Java）：作者是Mark Allen Weiss，该书讲解了常见的数据结构和算法，并给出了Java语言的实现。
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“数据结构”自学方法指导
我们称数据结构是计算机科学中的一门专业基础课，但它又有着不同于其他一些基础课
的特点，在于它有很强的综合性，不仅仅涉及计算机软件研究，包括操作系统，编译程序等，
还与计算机硬件有着相当大的关系，从编码理论到数据存储都离不开数据结构。因此可以说，
数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间的一门核心课程。所以《数据结构》
这门课程对于学好计算机应用专业的其他后续课程起着非常关键的作用。但是由于课程内容
繁多，许多内容有着相当的难度。所以学好它并不是一件很容易的事情。所以一个好的学习
方法就显得尤其重要。判断一个学习方法好坏的标准关键看这种学习方法是否适合于自己。
大家在学习这么课程的过程中，应该不断吸收、总结、归纳，结合自己的特点，找出一
种对自己来说行之有效的学习方法，这样学习起来就可以达到事半功倍。本文是依据《数据
结构》课程自身的特点已经以往的一些教学经验，总结、归纳得出一些学习方法上的建议和
重点和难点分析，希望能给广大学员带来启发，从来使大家读完之后，能够使自己的学习更
加行之有效。下面我们来逐步给大家讲解：
学习本课程的一些方法上的建议
1.因为本课程的算法是用类C语言来描述的（算法的基本概念我们将在下面的内容介
绍）。类C语言是一种伪语言，其语法与C语言在很大程度上是相似的。所以我们需要掌握C
语言和类C语言是学好数据结构的先决条件，所以事先应该对C语言和类C语言有所了解。
2.下面我来介绍一下本课程的基本内容：
数据结构这门课程主要有以下几个内容：
（1）线形结构——包括线形表、栈、队列和数组等内容
（2）非线形结构——包括树、图等内容
（3）排序
（4）查找
这些内容基本上概括了整个数据结构课程的基本内容。学员们在学习的过程中，要注意
比较它们之间的联系和不同点，需要指出的是查找和排序是日常工作中经常遇到的操作，因
此在数据结构中我们也专门的章节给学员们加以介绍。
3.我们要了解一下整个数据结构课程讲述的基本步骤，这样我们就可以知道该如何学习
书中的每一种数据结构：
（1）逻辑结构——其特点是它独立与计算机的硬件结构的一种抽象的数学拓扑结构
（2）基本运算——即定义在某种逻辑结构上的具体操作。每一种逻辑结构都对应于一个
运算的集合。在这里我们仅仅需要考虑的是每种运算的功能，即只关心它“做什么”，而不考
虑如何去实现它。
（3）存储结构——也就是逻辑结构在计算机中的具体实现，它是一个依赖与计算机硬件
的结构。
（4）运算实现——运算只有和具体的存储结构相结合，才能够得到实现，因此它所关心
的问题就是如何去实现某种具体的运算，即让我们知道该“怎么做”。
（5）算法评价——每一种运算实现的不同方法，所对应的时间性能、空间性能都是不同。
所以我们需要从这两个角度来考虑和评价我们所选择的运算实现方法的好坏。
以上所列举的几项是每一种数据结构都需要讲述的，而且每一种数据结构的这五个方面
都是密切联系的，而且不同数据结构在某一特定方面也有着相互之间的联系。所以我们在学
习的过程中，要逐步学会一一加一比较，加以归纳、总结，从而找出它们之间的相同点和不
同点。这样有助于加深对整个课程的理解，并且在脑海中逐步形成一个完整的体系。
4.提高解题能力的最佳途径是首先理解教材中介绍的各个算法，这些算法大多数都是经
典的。同学学习和理会这些算法的含义和具体实现过程，我们可以归纳总结出一些良好的基
本解题思路、方法和技巧。