Algorithms, Part I

[b]前言[/b]

目前我已暂停学习深度学习课程，虽然之前的学习过程很愉快，但我现在想要挑战一下自己。机器学习在很多大学都被分在计算机科学底下，而我又了解到要学习compute science几乎不可能绕过数据结构和算法这一部分内容，这一部分的知识也决定着一个高级程序员的功底。

为了补充自己在数据结构和算法这一部分的知识，我决定修一门相关的课程，选来选去最终决定学习普林斯顿教授在Cousera开设的一门算法课。这门课程是基于Java语言讲解的，所有的编程作业都需要用Java完成，由于我之前从未了解过Java这门语言，是真正的零基础。为了应对这门课程，我又在实验楼快速补充了Java编程的基础知识。我觉得自己会Perl、Python和R语言，熟悉编程思想，想要学会Java应该不是一件遥不可及的事情。

该课程第一周的内容为如何快速合并并查找目标的类别。

怎样在迷宫图中，判断两点之间是否相连？



可以采用Quick-find的方法：



然而这个方法太慢了，作者又提出了一种树形结构的Quick-union的方法



然而上述两种方法正像它们的名字一样，Quick-find在union的时候很慢，Quick-union在find的时候很慢。

weighted quick-union 是quick-union的升级版。





三种方法运行时间的比较：



Quick union with path compression是另一种速度比较快的方法。



总结比较



（第一次写这门课程的笔记，有点无从下手的感觉，难道是我理解得不够——反正第一次编程作业折腾了我好长时间）

注：如无特殊说明，以上所有图片均截选自Coursera平台algorithms课程的讲义。