基本的なアルゴリズムの学習ルートとランダムな考え

勉強計画（いつも顔を叩かれるような気分です）

煙台での仕事を辞めて北京に来ました。アルゴリズムが苦手だったので、難しい仕事に応募するのはいつも怖かったです（アルゴリズムはずっと苦手で、基本的にアルゴリズムの学習計画は途中で放棄していました/(ㄒoㄒ)/~~。）。実際、私の仕事/勉強の目標は、データのキャプチャ、データの処理、分析など、常にデータを中心に展開してきました。しかし、私の頭上には常に 2 本の剣がかかっています。1 本は数学の基礎が弱いこと、もう 1 本はアルゴリズムのスキルがひどいことです。先ほど、データ関連の業務を行っている会社との面接を受けました。基本的なデータ関連の職に応募しました。技術面接を 2 回通過し、マネージャーとの面接 3 回目を待っています (合格できればいいのですが)。 2 回の技術面接の結果、この仕事は当面難しい技術は必要ないことがわかりました。基本的な Linux システム操作と、ドキュメントを読むだけで始められる雑務程度です。しかし、それでも自分の内面の強さを養わなければなりません。そうしないと、基本的に昇進の余地はなく、機械学習やデータマイニングなど、より興味のある分野の仕事にさらに参加するチャンスもなくなります。

現在の内部課題、つまり数学とアルゴリズムをターゲットにします。まずはアルゴリズムから始めたほうがいいと思いました。やはり数学は実務から遠いですからね。アルゴリズムの学習は仕事のつなぎとして、数学はとりあえず脇に置いておくしかありません（大学院入試前に数学をしっかり勉強しておけばよかったと本当に後悔しています）。

基本的なアルゴリズムについては、参考書をいくつか見つけて、今日計画を立てました。

アルゴリズム（ロバート著第 4 版）
アルゴリズム入門
アルゴリズム技術マニュアル
アルゴリズム設計と分析の基礎 (Ananny Levitin 著)
アルゴリズム設計（王紅梅が教科書を編集）
インターネット上で流通した文書

「アルゴリズム入門」は比較的抽象的で、数学的な推論が多く含まれているので、今のところは読まないつもりです。『アルゴリズム』と『アルゴリズム技術マニュアル』はどちらもエンジニアリング指向が強く、ある程度の深みがあり、比較的実用的です。『アルゴリズム』は学習の主な参考書です。他の 2 冊、「アルゴリズムの設計と分析の基礎」と「アルゴリズムの設計と分析」は、アルゴリズム分析に関するものです。アルゴリズムのアイデアの分析は非常に素晴らしく、「アルゴリズム」の学習を完了した後に学習できます。その他の散在するドキュメントは、主に ACM または OJ に関するもので、最終演習に使用できます。

基本的なルートは次のようになります。