舜井街的猫
2018年计算机二级考试公共基础知识点:算法
详细重点学习知识点:
1.算法的概念、算法时间复杂度及空间复杂度的概念
2.数据结构的定义、数据逻辑结构及物理结构的定义
3.栈的定义及其运算、线性链表的存储方式
4.树与二叉树的概念、二叉树的基本性质、完全二叉树的概念、二叉树的遍历
5.二分查找法
6.冒泡排序法
算法
考点1 算法的基本概念
考试链接:
考点1在笔试考试中考核的几率为30%,主要是以填空题的形式出现,分值为2分,此考点为识记内容,读者还应该了解算法中对数据的基本运算。
计算机解题的过程实际上是在实施某种算法,这种算法称为计算机算法。
1.算法的基本特征:可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。
2.算法的基本要素:
(1)算法中对数据的运算和操作
一个算法由两种基本要素组成:一是对数据对象的运算和操作;二是算法的控制结构。
在一般的计算机系统中,基本的运算和操作有以下4类:算术运算、逻辑运算、关系运算和数据传输。
(2)算法的控制结构:算法中各操作之间的执行顺序称为算法的控制结构。
描述算法的工具通常有传统流程图、N-S结构化流程图、算法描述语言等。一个算法一般都可以用顺序、选择、循环3种基本控制结构组合而成。
考点2 算法复杂度
考试链接:
考点2在笔试考试中,是一个经常考查的内容,在笔试考试中出现的几率为70%,主要是以选择的形式出现,分值为2分,此考点为重点识记内容,读者还应该识记算法时间复杂度及空间复杂度的概念。
1.算法的时间复杂度
算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。
同一个算法用不同的语言实现,或者用不同的编译程序进行编译,或者在不同的计算机上运行,效率均不同。这表明使用绝对的时间单位衡量算法的效率是不合适的。撇开这些与计算机硬件、软件有关的因素,可以认为一个特定算法"运行工作量"的大小,只依赖于问题的规模(通常用整数n表示),它是问题规模的函数。即
算法的工作量=f(n)
2.算法的空间复杂度
算法的空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。
一个算法所占用的存储空间包括算法程序所占的空间、输入的初始数据所占的存储空间以及算法执行过程中所需要的额外空间。其中额外空间包括算法程序执行过程中的工作单元以及某种数据结构所需要的附加存储空间。如果额外空间量相对于问题规模来说是常数,则称该算法是原地工作的。在许多实际问题中,为了减少算法所占的存储空间,通常采用压缩存储技术,以便尽量减少不必要的额外空间。
疑难解答:算法的工作量用什么来计算?
算法的工作量用算法所执行的基本运算次数来计算,而算法所执行的基本运算次数是问题规模的函数,即算法的工作量=f(n),其中n是问题的规模。
萱萱小宝
1.专业要求:计算机、电子、通信、数学等相关专业;
2.学历要求:本科及其以上的学历,大多数是硕士学历及其以上;3.语言要求:英语要求是熟练,基本上能阅读国外专业书刊;4.必须掌握计算机相关知识,熟练使用仿真工具MATLAB等,必须会一门编程语言。5.算法工程师一般都是学的数据挖掘和机器学习,而且对专业要求比较高,对能力也有一定的限制。 算法工程师是一个非常高端的职位; 专业要求:计算机、电子、通信、数学等相关专业; 学历要求:本科及其以上的学历,大多数是硕士学历及其以上。
最基本的,你要学习计算机编程语言,数学,英语等等。算法是解决某个特定问题而产生的指令集合,在一定的时间,得到想要的结果。算法工程师算是个高端专业,方向一般有图形图像,音频等。
像类似于车牌识别就是图形图像算法解决的。一般情况下,算法先抽象为数学函数,再由计算机编程语言来实现算法。其次,很多研究方向的文献多为英文读物,英语一定要能够看明白文献。
需要以下技能:1、熟练掌握C/C++和python语言编程,熟悉linux开发环境,有扎实的数据结构和算法设计功底;2、熟悉推荐业务常用理论和算法,在多个领域(如排序模型,召回模型,用户画像,深度学习等)有三年以上实际工作经验;3、有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力,善于分析和解决问题;良好的沟通能力与团队协作能力;4、有推荐系统,广告系统,搜索引擎等开发经验;熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法,并在自然语言处理任务中有实际应用经验者优先;5、熟练使用一种或几种深度学习框架(如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等),或者熟悉spark、hadoop分布式计算编程者优先。硬技能:1. 数学:包括概率论与数理统计、矩阵论、随机过程。2. 计算机基础:包括操作系统、组成原理、数据结构。3. 算法能力:包括对领域内主流模型进行优缺点对比、在设定的场景中选择合适的方案等。想要了解更多关于算法工程师的问题可以咨询一下CDA认证机构,CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念,遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范,发挥着自身数据专业能力,推动科技创新进步,助力经济持续发展。
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