刚开始入门时,不是必须学好算法的。但是随着技术的深入,算法还是需要的,不然只能干点"搬砖"的活儿。
1、学好软件开发离不开计算机理论基础,如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等。如果热爱这门技术,这些都是不问题,先入门,这些慢慢的都可以补上。
2、关于算法,它是软件开发的灵魂,没有好的算法写不出优秀的程序。
3、如何学习算法,首先选取经典算法教材。基础的可以先从《数据结构》学起,里面有些基础算法,然后再去学专门的算法(其实把数据结构范畴的算法学好,一般就够用了)。还有网上有很多论坛,算法网站,为了吸引眼球 一般都做的浅显易懂。还有大部分算法为c语言,但语言在算法层面都相通的,明白算法模型才是最重要的。
4、万事开头难,只要入门,剩下的就是慢慢经营这门技术就行了。算法在实践中学的最快也最牢固。
希望能帮到你
谢谢邀请:python作为现在一门非常火的语言,它的运用场景非常的广泛,其实很多开发语言都可以用在不同的领域做开发.python并不为特定目的而产生。不过它就是一个通用的脚本语言,也被称做胶水语言,胶水是指,python借助C语言接口,几乎可以驱动所有已知的软件,模块。 只要我们用到的,通常你都能找到一个开源的库。安装后就可以驱动它。无论是数据库,网络,互联网,图形,游戏,科学计算,GUI,OA,自动控制,甚至宇航员都在用。
我们现在就只说python,python可以用来做:
1.系统编程2.图形处理3.数学处理4.文本处理5.数据库编程6.网络编程7.Web编程8.多媒体应用9.pymo引擎10.黑客编程11.用Python写简单爬虫12:人工智能.
看到这么多运用场景是不是觉得非常厉害..但是python通常不作为工程语言出现。就是正规的软件生产不使用它。主要用java, c#, xml, c。至于为什么,这是软件工程的需要。python不具有完整的语法检查。
但这也不影响python现在的地位,很多人加入python大军,因为入门快,简单,学习成本相对低,他有很丰富的支持库可以被直接调用以高效地完成不同需求的工作.
要知道,google最早的搜索引擎就是python写的.
希望我的回答能帮助到你.我是bang-bang ,特长软件开发.
感觉在问这个问题的时候,你可能主要是怀疑Python的性能吧?其实Python很多比较好时的模块都是用c写的,像numpy是一个常用的Python数值计算的库,他就是用c实现的。而且,现在电脑的配置也不像十几年前那么低了。今年Python依靠人工智能而掀起了一股浪潮,作为人工智能产品开发中最受欢迎的编程语言,而人工智能相关产品的开发,自然也离不开大数据的支撑,所以不用去怀疑Python能不能进行大规模的数值计算。
不知道你为什么要找这个简单的算法python,随便找了几个你看看,不行的话可以私信我。
一、算法题目:有1、2、3、4个数字,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?都是多少?
程序分析:可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4。组成所有的排列后再去 掉不满足条件的排列。
程序源代码:
二、算法题目:一个整数,它加上100和加上268后都是一个完全平方数,请问该数是多少?
程序分析:在10000以内判断,将该数加上100后再开方,加上268后再开方,如果开方后的结果满足如下条件,即是结果。请看具体分析:
程序源代码:
三、算法题目:输入某年某月某日,判断这一天是这一年的第几天?
程序分析:以3月5日为例,应该先把前两个月的加起来,然后再加上5天即本年的第几天,特殊情况,闰年且输入月份大于3时需考虑多加一天:
程序源代码:
对于用过几种开发语言(java,c#,nodejs,erlang),而后转Python做机器学习的人,我说说我的看法。
首先,大家说python慢是真的吗?我的回答是真的。非常慢,for循环比cpp慢两个数量级。
那为什么还用Python?假如我们遍历过亿的数据,两个数量级的差异是无法接受的。但如果我们用python做最上层的逻辑,把上亿数据进行分块,python只循环十几次,剩下扔给cpu和gpu。那么两个数量级是否就无所谓了呢?1毫秒和100毫秒在整个系统中真的无所谓了。
python最大的优势在于,可以非常非常优雅的把数据扔给高效的c,cuda去做计算。numpy,pandas,numba这些优秀的开源库可以非常方便的高效的处理海量的数据,借助zmq,celery等还可以做分布式计算,gevent借助系统的epoll进行io优化。所以,不需要花太多精力,就可以优雅,高效的实现海量的数据处理,机器学习的任务。这是python火爆的原因。
想想,同样的性能,代码只有cpp或java的三分之一甚至更少,是不是很有诱惑力?
书籍,可以去超星数据库,和读秀学术搜索去搜,数据结构与Python,也可以直接去图书馆找,有很多,
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