怎样学习好？_百度知道
怎样学习好？
有什么好的学习方法吗
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可以事半功倍的哦,逐渐找到一套合适的,你需要做的就是能总结出一套适合自己的学习方法,然后自己在随后的学习中慢慢吸收对自己有利的,多向学习好的同学讨教下他们的学习方法关键是学习方法,还有你需要耐心,坚强,加油吧~
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　　一、保证良好的睡眠，不要熬夜，定时就寝。坚持午睡。
　　二、学习时要全神贯注。
　　玩的时候痛快玩，学的时候认真学。一天到晚伏案苦读，不是良策。学习到一定程度就得休息、补充能量。学习之余，一定要注意休息。但学习时，一定要全身心地投入，手脑并用。我学习的时侯常有陶渊明的&虽处闹市，而无车马喧嚣&的境界，只有我的手和脑与课本交流。...
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首先要让自己静下来.这样才让自己有兴趣, 选择一个安静的环境.,跑步&#92，事半功倍
五,记住几个公式.、多多鼓励自己,比如说打篮球&#92一.,兴趣是最好的老师多读多看多写..,让自己身体好... 学会调节和利用自己的生物钟、选择好学习环境.
四，不搞疲劳战术,一定首先要保证休息时间 、合理安排好时间了、多多注意休息,同时也可以提高学习效率,都要有成功感。
二;羽毛球等.有空多来点运动.最开心的时候用来说自己最头痛的东西;散步也都好.
三、培养自己学习的兴趣,学会一道题.
一般一般上课试着记笔记,可以将注意力集中到上课上来. 其实学生应以学为主,全面发展. 书山有路勤为径,学海无涯苦做舟,勤能补拙. 改善学习方法. 在学习过程中,一定要:多听(听课),多记(记概念,记公式),多看(看书),多做(做作业),多问(不懂就问),多动手(做实验),多复习,多总结. 相信你一定会逐渐养成良好的学习习惯,并获得成功. 对了,还要严格控制上网时间.
学习分为很多类： 我就介绍下我的心得把！ 语文是一门博大精深的学科。生活的任何内容都离不开语文。语文是一幅美丽的图画，它有优美的线条和斑斓的色彩，既道出了语文的复杂性，也说明了语文的重要性。叶圣陶先生曾经说过：“语文天生重要。”可见语文的重要性是不言而喻的。学习语文，需要有学习兴趣，好的学习习惯和科学的学习方法。
学习语文要注意培养学习兴趣，能做到这样，就为我们的语文学习奠定了最坚实的基础。不仅是学习语文，学习其他科目同样需要浓厚的兴趣。圣人孔子曾说：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”此话说明了“好”与“乐”对于一个人对某种事物的追求，可说是精神支柱。朋友，假如你们现在对语文不感兴趣，可从“0”做起——多读名著，多背精彩片段，多了解关于语文的课外知识...
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出门在外也不愁怎样学算法？
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建议千万不要一开始就看《算法导论》，这本书有太多关于算法的数学证明（如果你喜欢这种，那么你就看这本）我强烈推荐你看看这本：，作者是高德纳的学生：塞奇威克 (Robert Sedgewick)去年我在准备校招面试的时候偶然发现这本书，我越看越着迷，书中算法代码主要是用Java编写，里面有大量的图来让你明白例如：排序，查找，树和图的算法运行过程。这本书的目录编排也很清晰，他就告诉你算法主要就可以分为：排序，查找，图和字符串。从这4个方面可以演化出很多算法。我觉得最关键是：这本书的作者不但是在告诉你what，而且告诉你why（分析各种算法的优缺点）----------------补充一些我觉得这本书好的地方比如讲到快速排序，很多书可能讲了快速排序的原理就完了。但这本书就直接讲了原始的快速排序可以改进的地方：1. 在小数组上，切换到插入排序；2. 三取样切分；3. 三向切分的快速排序。优先队列怎么和排序算法扯上关系呢？其实优先队列就是可以用堆排序来实现，堆排序的时间复杂度和快速排序是一样的，但是实际中为什么堆排序的运行时间要比快速排序多呢？因为这和CPU的Cache命中率有关系，堆排序不符合算法运行的局部性原则还比如书中2.5节，讲了排序算法的实际用途。这本书不光告诉你算法的原理，还告诉你算法的用途。
我第一次学算法直接看《算法导论》，结果信心大受打击。后来发现Robert Sedgewick在Coursera上出了一系列算法视频教程，把一个算法以动画的形式展现出来，非常适合新手。课程名字就叫Algorithm，普林斯顿大学的，分为Part 1和Part 2。看视频一边看一边做笔记，看完一个单元跟着把代码写一遍。看完整个教程之后把所有算法都默写一遍，忘记的算法复习一遍。就酱。
不知道你学算法是为什么，目的不同，学法不同侧重不同。可能性1: 如果你对算法理论和精髓感兴趣，数学推理能力也不错，不急着看完刷题接面试抢offer，你可以去仔细研究下《算法导论》。可能性2： 如果你和我一样，半路出家，时间紧迫，看书看不进去，你可以试着看视频。我当年看的是princeton的算法公开课。刷一遍视频，有了基本的感觉，去刷题。以面世为目的，我用的“cracking the coding interview”，题目是按照array, stack&queue, 链表，树图，递归这种章节安排的，每章节题目7-8个，不多，难度中等，找感觉很有帮助。第一遍自己写不出来的话（我就是，这么弱！），画图分析，抄背默。一遍做完再做一遍，第二遍就快很多，理解也深刻了，所谓读书百遍，其意自现，算法也一样。刷完这些有点信心了，就去leedcode上给自己浇浇冷水，看看面经。这些都做完了，你就等着点钱选offer吧，算法学的好不好你早不在乎了，因为你会用了。（鄙人也觉得上来就推荐《算法导论》的，不是大大牛就是装13！！！）
推荐我的一位朋友写的 Book of Elementary Algorithms and Data structures 《初等算法》虽然书是用英文写的，但我这位朋友是中国人，正式的工作是软件工程师和项目经理，业余时间对算法很有兴趣，他花了数年时间，把自己对算法的心得体会写成了这本书，把全部的内容以及相关源代码都开源了。他对算法和编程语言有深入的研究，能熟练使用十余种编程语言。这本书中的算法的参考实现都提供了 C, C++, Haskell, Python, Scheme/Lisp的版本。项目开源：这本书还在持续更新中，几天前还有修改。下面的引用来自他正式发布本书时写的一篇blog，这是我认识的最有情怀的程序员了。参考： 有两本书对《初等算法》影响最大。一本是Chris Okasaki的《Purely functional data structure》另外一本是《算法导论》。写作过程中还参考了一些其他书籍，包括Knuth的《计算机程序设计艺术》，Richard Bird的《Pearls of functional algorithm design》，Bentley的《编程珠玑》以及一些论文。 不足： 写这本书的六年中，我总是想起法国数学天才伽罗瓦最后写的那句话：“我没有时间了！”，我原计划用10年写完这本书，结果提前了4年。这样的代价 很大。为了避免翻译，过滤“噪声”，我直接用英文写作。由于不是native speaker，书中的英文语法和拼写难免贻笑大方。为了赶时间，proof reading被压缩，许多结论采取了“拿来主义”，没有进行严格的数学证明。一些章节的课后习题也没有给出答案。 未来： 理想情况下，一本严肃的算法书应该在稳定、宽松的环境下精雕细琢。可是在社会剧烈发展的今天，在日新月异的中国，在人们习惯快餐而不再享受大餐的 快节奏生活中，在微博、微信取代文章、书信的手机网络大潮下，这样的理想环境根本不存在。未来不可预知。对于《初等算法》这本书，开放给社区是最好的选择。需要做的工作很多：
* 翻译中文版
* 社区proof reading和review，修正内容上的错误和英文上的不足
* 提供一本习题集
* 补足数学证明
* 采用强大的数学工具，对形式化的算法进行分析 一些数据： 《初等算法》黄金分割0.618版本，历时6年，在github上总共提交1680次commit。全书600多页，19万字（word）。2万2千行示例代码。 保护： 《初等算法》在GNU FDL许可协议下发布，所有代码在GNU GPLv3协议下发布。
看《算法导论》，重复看。在略过复杂度摊还分析的情况下，初中数学基础足够弄明白绝大部分内容了。同样推荐的还有《数据结构与算法分析》，以及邓俊辉老师的MOOC课程《数据结构》。算法导论这本书，从初三到高二，自己断断续续的看了三年时间。对于算法导论，自己的阅读路径比较曲折艰难，这是当时自己只有中学基础的缘故。好在算法导论
偏向于培养构造性的思维，解题、证明技巧是“算法的方式”而非“数学的方式”，因而得以勉强读了下来。不过平摊分析这样的部分就无能为力了，选择跳过。循环不变式是算导最开端的内容，也是算法正确性证明最重要的钥匙。本质上，循环不变式是算法归纳证明的形式化。理解算导中每个算法循环不变式的证明过程，就是在理解算法的运行原理。算导阅读不需要很深的知识储备（你看我这样的初中生也能勉强看）。在看高斯消元LUP分解的时候，我只是通过附录补习了一下矩阵的基本知识，然后就可以看前面的LUP分解算法了。理解算法的正确性是相对容易的，理解算法设计的精妙，反推算法设计的过程难之又难。代码实现是最好的学习过程。因为竞赛的缘故我使用的是c，当然你也可以用python、java或者brainf**k（雾）。啃完二十多页的二项堆，并且
敲出代码成功运行后，当时的我崩溃的发现还有三十多页的Fibonacci堆在后面等着我。为了记住Fibonacci堆的设计细节，我重复写了20多遍
以至于闭着眼睛都能写出来，结果发现在竞赛中根本用不到，我们有好用又好写的Pairing
heap。尽管如此，Fibonacci堆的证明简单而直观，算法设计有趣得很。尝试修改优化算法导论上的代码。在编写线性规划单纯性
的代码时，我发觉(n+m)*(n+m)的矩阵异常浪费，稍作思考发现可以改成n*m的矩阵加上几个附加向量信息；进一步，对全幺模的情况，可以使用稀疏
矩阵常见的优化方法——链表替代行向量。几个优化过后，我终于可以在竞赛允许的时间、空间、编码量内写一个非多项式的线性规划单纯形算法了。快
速傅里叶变换也是个有趣的例子。我们都知道，快速傅里叶变换的计算是在复数域上的，而计算机中复数的数值精度会导致FFT在向量比较长的时候丢失信息。后
来学过数论部分，发现复数域是可以由一些特定的模整数运算取代的，于是FFT就可以被用来加速高精度乘法。再后来，发觉这个方法叫做快速数论变换。每一章的课后习题是检验本章内容是否掌握的准则。如果课后习题有二分之一以上无法独立解决，不妨重新阅读本章内容，给深入思考留些时间。结合习题阅读章节也是可行的。（我记得网上可以搜到部分章节的答案）说到底，算法导论只是本基础教材，其中无论数据结构、图论，还是动态规划，贪心算法，都只是基础内容。如果看不懂，你需要重新看一下这一章；如果一直看不懂，你需要重新从头读这本书；如果你发觉能看懂了，说明通过培养，你习得了构造性的、“算法”的思考能力。原回答：
楼上觉得直接啃很难的。其实，有一个办法，MIT有这门课的公开课，百度搜索 MIT：算法导论，课本就是算法导论，一边看一边认真完成这门课的课后题。一定不要小看这些课后题，往往是很多算法的关键所在，理解了这些课后题，你才能够说真正的懂了这个算法，只是会写代码根本不算学会。这是一个挺不错的办法。自己学没有任何指导的话，的确会有一些困难。当年自己啃的时候，不注意方法，直接硬啃，直接把书都给翻旧了，还是没有学好。哎，都是血泪呀。。而如果你一边看课程，一边学，还觉得艰难的话。我真的觉得，你需要想办法提高下自己的数学能力了。你要算法入门的话，算法导论的确是本好书。它的知识点覆盖面，框架的确没的说。
为什么没人推荐这本书！看你妹的算导啊！学算法是学习如何解决问题，而不是把现有的算法背下来。我们要做能解决问题的人，而不只是会背书的人。
轮子哥点赞的是《算法导论》的回答，而
老赵点赞的是《算法》的回答。我自己正在看的是《算法》这本，很厚的一本书，但是排版精美，有大量插图（这点对学习数据结构非常重要），这点和 Head First 系列图书有点像，读起来较为轻松。--------------------------------------------------------------------------------------------------------Google 工程师
的博客里有一篇关于算法学习的 ，详细列出了在算法的学习过程中看过的书籍。和轮子哥以前的
类似，都有很好的参考价值。
推荐:尤其是在《算法导论》看得云里雾里的时候，这个项目能帮助你直观地理解各种算法。
看了一圈貌似没人推荐这个以动画形式展现数据结构和算法的网站：
以动画的形式展现数据结构和算法，同时还有代码的运行过程，详细到每一个步骤，值得大家看看，应该是新加坡国立大学的人搞的。
正好我也在学算法，初学者，我觉得说在学完一门语言的语法，比如C，比如python后。去了解数据结构还有算法，这是一件很重要的事。我来分享下我目前的学习经验。首先刚接触算法时，我看的是《啊哈!算法》。作者：啊哈磊。曾在中科院玩单片机，在微软亚洲研究院开发“爬虫”，在国际会议上发表论文，也做过老师，是全国青少年信息学奥林匹克金牌教练。是C语言的书籍，写的很有趣，非常适合入门读，能够培养你学习兴趣的。之后可以看的是网易公开课的课程，给上链接小甲鱼的，讲的非常棒，但我目前还没有全部学完~~~~还有一个是麻省理工学院的公开课最后就是在看经典之作《算法导论》好难！！！！！好厚！！！！！需要很好的数学基础。我是一边刷习题，一边百度谷歌。看不懂的只能先跳了，希望这个暑假能先浏览完吧。以后再多看几遍。最后和学算法的同学一起共勉，希望能把程序设计学好的。
补充一下 的答案，赛老爷子在Coursera上开了同名的算法课，用的就是他的那本书做教材。算法课之后还有一门算法分析的课也很不错。这门课学完后，可以接着上Coursera上Stanford开的算法课，这门课更接近《算法导论》的感觉。
选一本出色的教材.有条件就看英文的.然后给自己一个环境,例如LINUX+GCC+GDB,用纯粹的语言去在解决问题的过程中学习算法.没有目的性去学习,往往效率不高.可以找一些ONLINE JUDGE的题目做做.例如 网对着里面的问题,先自己思考,尝试编程解决,如果不能解决,就翻翻算法书,想想为什么.如果还是不行,那就上网看看别人有没有解决掉,怎么做,看看他们用到什么算法,比对着,然后进一步自己去实现.有时候对于算法的问题的实现,你在实现之前也许会卡住,但是在编程过程中,随着你的锻炼和熟练度的提高.会有那么一天你觉得什么都通了.而且,你是在用的过程中学习.坚持走下去,一定事半功倍.
初学算法的话，推荐这本吧
算法导论过于详细和深入，比较计较理论上的证明，很容易打击信心，而这本上的内容由浅入深，思考题还比较有趣，内容也很充实，祝你成功。
我其实特别讨厌看算法导论，因为真的“又臭又长”算法就跟数学一样，多做点题就有感觉了，不然光看到时候还是写不出来去HDOJ，POJ做做题吧
推荐《算法导论》，但不是一上来就看，我想强调的有如下几点：（1）学习算法不是件易事，应该有一个系统化的学习过程；（2）学习算法要有很好的数学基础，否则学到的算法只能是生搬硬套，遇到实际问题还是不会；（3）学习算法最好的两本书仍然是和。不管是计算机专业，还是其它专业想自学算法，学习的路线大致是这样的：阶段一：基础数学课：微积分，线性代数，概率论
没有微积分极限，收敛等概念，怎么去理解算法中时间复杂度，空间复杂度的概念；不懂矩阵算法中的图算法怎么去入手，不懂概率论随机算法应该不好学，时间复杂度估计算不来。学习书籍可参考学校设的相关课程，概率论的话推荐一本书：。这三门基础课是一定要学好的。阶段二：计算机相关数学：离散数学，图论离散数学里面有算法，计数，归纳等基本概念，图论里更是囊括了树，图和流的所有理论知识，这些是树，图，流等算法的基础。离散数学推荐书籍：，图论推荐书籍：。计算机相关：C语言，数据结构数学毕竟只是理论，还得有实际的编程工具，推荐学一门入门的编程语言，C语言最佳（也有高校一上来就学C++或者java的，个人不推荐），还有数据结构更是重中之重，这是你能把树，图能用计算机语言表达出来的基础，我敢说，叫你实现一颗简单的二叉树，你都不一定能写出来，那你还谈学什么算法，数据结构推荐书籍：，C语言和数据结构可以在学习上述数学知识之中穿插着一起学。阶段三：系统学习算法，啃《算法导论》吧其实通过阶段一，阶段二的学习，已经基本掌握了算法相关的所有知识了，那还缺什么呢？系统学习算法，而《算法导论》就能很好的给我们一个学习算法的大框架，深入其中吧，你会发现上面讲的内容你是那么熟悉，但是你的收获又是那么多。在整个过程，可结合《算法设计》这本书一起学，《算法导论》看不懂内容的去《算法设计》上看，两本互补。阶段四：算法实践，思维扩展。到这儿已经没有什么方法而言了，就是多练习，弥补不懂的知识，继续练习，练习题可参考网上的一些算法题集，如leetcode或者ACM题或者各大互联网公司笔试面试题。个人推荐两本书籍：，，两本书都有一定难度，但是如果前几个阶段都能做好的话，你获得的一定是趣味。
最后，还是要强调一点，也是我反复强调的，厚积才能薄发，不要浮躁，不要想着看一本书就把算法学好，算法是贯穿整个编程生涯的，毕竟这个式子不是说着玩的：程序=算法+数据结构。希望大家能静下心来，从最基础的数学知识和数据结构学起，不要贪多，学扎实才是王道。希望大家都能把算法学好，能写出高质量的代码，与大家一同进步，共勉。
楼上说的书例如算法第四版，算法导论等等这些被称为经典的算法著作都很好，我建议可以在 上参加一些算法的课，Stanford，Princeton，MIT等学校的都很好，不同的学校开的算法课侧重方向有所不同，例如Princeton 强调实现和测试，适合大一和大二的学生参加；Standford
强调建模，证明从而去创造算法，适合大三大四的学生参加。这两门课相辅相成，特别赞！在参加这些课的时候可以适当的做一些笔记，与其他同学进行讨论，比自己一个人抱着本砖头啃效率高多了。强烈推荐！！！
切记耐心且完整的看完《算法导论》，并熟练运用。
个人推荐看《大话数据结构》，看懂某个算法或数据结构，然后试着自己(硬着头皮）亲自写代码把它实现。前提是你一门语言过关了，这也是学习算法或数据结构的前提吧。。如果实在写不了，说明自己对那个理解还不够透彻，继续再看或者找其他书来看看那部分的知识。再写。直到你把它亲自用代码实现出来，那时你就会觉得自己对这部分的东西底气十足，也不会迷茫了。我自己就是这样子，只要实现过的，我都敢说我懂。
看《算法导论》，一遍不懂就多看几遍。
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