算法还是项目： 算法和数据结构有什么区别？？

一、指代不同1、算法：是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令。2、数据结构：指相互之zhidao间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。二、目的不同1、算法：指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为...展开全部

其他答案:本人乃一个数据痴迷者，在计算机的道路上，也是一个数据结构的痴迷者，现在大学里面和同学搞开发也痴迷于数据库，我就我个人的理解给你谈一谈：首先，数据结构是一门计算机语言学的基础学科，它不属于任何一门语言，其体现的是几乎所有标准语言的算法的思想。上面的概念有一些模糊，我们现在来具体说一说，相信你门的数据结构使用的是一门具体的语言比如c/c++语言来说明，那是为了辅助的学习数据结构，而数据结构本身不属于任何语言（相信你把书上的程序敲到电脑里面是不能通过的吧，其只是描述了过程，要调试程序，还需要修改和增加一些东西）。你们的书上开始应该在讲究数据的物理存储结构/逻辑存储结构等概念，说明数据结构首先就是“数据的结构”，在内存上的存储方式，就是物理的存储结构，在程序使用人员的思想上它是逻辑的，比如：你们在c/c++中学习到链表，那么链表是什么一个概念，你们使用指针制向下一个结点的首地址，让他们串联起来，形成一个接一个的结点，就像显示生活中的火车一样。而这只是对于程序员的概念，但是在内存中存储的方式是怎样的那？对于你程序员来说这是“透明”的，其内部分配空间在那里，都是随机的，而内存中也没有一个又一根的线将他们串联起来，所以，这是一个物理与逻辑的概念，对于我们程序员只需要知道这些就可以了，而我们主要要研究的是“逻辑结构”。我可以给你一个我自己总结的一个概念：所有的算法必须基于数据结构生存。也就是说，我们对于任何算法的编写，必须依赖一个已经存在的数据结构来对它进行操作，数据结构成为算法的操作对象，这也是为什么算法和数据结构两门分类不分家的概念，算法在没有数据结构的情况下，没有任何存在的意义；而数据结构没有算法就等于是一个尸体而没有灵魂。估计这个对于算法的初学者可能有点晕，我们在具体的说一些东西吧：我们在数据结构中最简单的是什么：我个人把书籍中线性表更加细化一层（这里是为了便于理解在这样说的）：单个元素，比如：int i；这个i就是一个数据结构，它是一个什么样的数据结构，就是一个类型为int的变量，我们可以对它进行加法/减法/乘法/除法/自加等等一系列操作，当然对于单个元素我们对它的数据结构和算法的研究没有什么意义，因为它本来就是原子的，某些具体运算上可能算法存在比较小的差异；而提升一个层次：就是我们的线性表（一般包含有：顺序表/链表）那么我们研究这样两种数据结构主要就是要研究它的什么东西那？一般我们主要研究他们以结构为单位（就是结点）的增加/删除/修改/检索（查询）四个操作（为什么有这样的操作，我在下面说到），我们一般把“增加/删除/修改”都把它称为更新，对于一个结点，若要进行更新一类的操作比如：删除，对于顺序表来说是使用下标访问方式，那么我们在删除了一个元素后需要将这个元素后的所有元素后的所有元素全部向前移动，这个时间是对于越长的顺序表，时间越长的，而对于链表，没有顺序的概念，其删除元素只需要将前一个结点的指针指向被删除点的下一个结点，将空间使用free（)函数进行释放，还原给操作系统。当执行检索操作的时候，由于顺序表直接使用下标进行随机访问，而链表需要从头开始访问一一匹配才可以得到使用的元素，这个时间也是和链表的结点个数成正比的。所以我们每一种数据结构对于不同的算法会产生不同的效果，各自没有绝对的好，也没有绝对的不好，他们都有自己的应用价值和方式；这样我们就可以在实际的项目开发中，对于内部的算法时间和空间以及项目所能提供的硬件能力进行综合评估，以让自己的算法能够更加好。（在这里只提到了基于数据结构的一个方面就是：速度，其实算法的要素还应该包括：稳定性、健壮性、正确性、有穷性、可理解性、有输入和输出等等） 为什么要以结点方式进行这些乱七八糟的操作那？首先明确一个概念就是：对于过程化程序设计语言所提供的都是一些基础第一信息，比如一些关键字/保留字/运算符/分界符。而我们需要用程序解决现实生活中的问题，比如我们要程序记录某公司人员的情况变化，那么人员这个数据类型，在程序设计语言中是没有的，那么我们需要对人员的内部信息定义（不可能完全，只是我们需要那些就定义那些），比如：年龄/性别/姓名/出生日期/民族/工作单位/职称/职务/工资状态等，那么就可以用一些c/c++语言描述了，如年龄我们就可以进行如下定义：int age;/*age变量，表示人员公司人员的年龄*/ 同理进行其他的定义，我们用结构体或类把他们封装成自定义数据类型或类的形式，这样用他们定义的就是一个人的对象的了，它内部包含了很多的模板数据了。我就我个人的经历估计的代码量应该10000以内的（我个人的经理：只是建议，从你的第一行代码开始算，不论程序正确与否，不论那一门语言，作为一个标准程序员需要十万行的代码的功底（这个是我在大学二年级感觉有一定时候的大致数据，不一定适合其他人），而十万行代码功底一般需要四门基础远支撑，若老师没有教，可以自学一些语言）。

其他答案:数据结构zhidao是算法实现的基础，算法总是要依赖于某种数据结构来实现的。往往是在发展一种算法的时候，构建了适合于这种算法的数据结构。一种数据结构如果脱离了算法，那还有什么用呢？实际上也不存在一本书单纯的讲数据结构，或者单回纯的讲算法。当然两者也是有一定区别的，算法更加的抽象一些，侧重于对问题的建模，而数据结构则是具体实现答方面的问题了，两者是相辅相成的。

其他答案:其实两者可以说关联不大。 算法就是一个处理的方法，比如大学里基础zd的排序算法，就是为了完成对一组数据排序。查找算法，就是为了在一个集合中查找需要的项。除此之外，还有很多算法，比方说，加密、专压缩、图像处理。 而数据结构就是数据的结构。比方说队列、堆、栈、链表、树等。 大学里的《算法与数据属结构》这门课是个入门的算法课和数据结构课程。教授针对不同的数据结构进行的排序、查找、遍历的不同算法。仅是算法基础，就像大学里都是以C语言作为入门语言一样的。

其他答案:算法和数据结构不是一个概念，数据结构+算法=程序。 <img src=＂https://pic.wenwen.soso.com/pqpic/wenwenpic/0/20200418022239-1579458322_png_600_208_39970/0＂/> 算法是解题的步复骤，是指令的有限序列。它们规定了解决某一特制定类型问题的一系列运算，是对解题方案的准确与完整的描述。制定一个算法，一般要经过设计、确认、分析、编码、测试、调试和计时等阶段。 数据结构是指相互之百间存在着一种或者多种关系的数据元素的集度合。在任何问题中，数据元素之间总是存在联系的。把某一数据对象及该数据对象中所有数据成员之间的关系组成的实体叫做数据结构，知数据结构分为四种基本结构，集合结构，线性结构，树形结构图形结构四种。 以上就是数据结构与算法的区别，详细的你可道以去小码哥李明杰了解一下。

算法还是项目： 应该先学算法还是数据结构？？

个人愚见 算法是解决问题的方法 解决一种问题可以有很多方法（算法） 所以就存在解决具体问题最优秀的算法（方法）而好数据结构能大大的提高算法的质量也就是说先学一下数据结构 对一些常用的数据结构有个了结在一些复杂的算法中就能体现出数据结构...展开全部

其他答案:二者均可，取决于个人兴趣或实际要求。 1 windows编程倾向于实战，通过windows编程学习，可以做出一些实际的项目，更有成就感。 2 数据结构和算法，倾向于理论，相对枯燥一些，介绍如何更高效的设计程序。 3 在真正的需求中，理论和实战均重要，但是c++的应用不止于windows开发，还有很多其他领域，所以相对来说，数据结构和算法要更通用更重要一些。

算法还是项目： 什么是分布式计算项目？

分布式运算的概念在科学研究领域通常都会用到运算能力非常强大的巨型计算机，这些计算机通常采用上千颗处理器（例如Intel和AMD的产品），让这些处理器联合工作。分布式计算也是类似的原理，需要计算的数据被分割为若干个小块，然后由运行了分布式计...

其他答案:所谓分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。 分布式计算是利用互联网上的计算机的 中央处理器 的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。 下面，我们看看它是怎么工作的： 首先， 要发现一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题。这类问题一般是跨学科的、极富挑战性的、人类急待解决的科研课题。其中较为著名的是： 1.解决较为复杂的数学问题，例如：GIMPS（寻找最大的梅森素数）。 2.研究寻找最为安全的密码系统，例如：RC-72（密码破解）。 3.生物病理研究，例如：Folding@home（研究蛋白质折叠，误解，聚合及由此引起的相关疾病）。 4.各种各样疾病的药物研究，例如：United Devices（寻找对抗癌症的有效的药物）。 5.信号处理，例如：SETI@Home（在家寻找地外文明）。 从这些实际的例子可以看出，这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。在以前，这些问题都应该由超级计算机来解决。但是， 超级计算机的造价和维护非常的昂贵，这不是一个普通的科研组织所能承受的。随着科学的发展，一种廉价的、高效的、维护方便的计算方法应运而生——分布式计算！ 随着计算机的普及，个人电脑开始进入千家万户。与之伴随产生的是电脑的利用问题。越来越多的电脑处于闲置状态，即使在开机状态下中央处理器的潜力也远远不能被完全利用。我们可以想象，一台家用的计算机将大多数的时间花费在“等待”上面。即便是使用者实际使用他们的计算机时，处理器依然是寂静的消费，依然是不计其数的等待（等待输入，但实际上并没有做什么）。互联网的出现， 使得连接调用所有这些拥有限制计算资源的计算机系统成为了现实。 那么，一些本身非常复杂的但是却很适合于划分为大量的更小的计算片断的问题被提出来，然后由某个研究机构通过大量艰辛的工作开发出计算用服务端和客户端。服务端负责将计算问题分成许多小的计算部分，然后把这些部分分配给许多联网参与计算的计算机进行并行处理，最后将这些计算结果综合起来得到最终的结果。 当然，这看起来也似乎很原始、很困难，但是随着参与者和参与计算的计算机的数量的不断增加， 计算计划变得非常迅速，而且被实践证明是的确可行的。目前一些较大的分布式计算项目的处理能力已经可以达到甚而超过目前世界上速度最快的巨型计算机。 您也可以选择参加某些项目以捐赠的 Cpu 内核处理时间，您将发现您所提供的 中央处理器 内核处理时间将出现在项目的贡献统计中。您可以和其他的参与者竞争贡献时间的排名，您也可以加入一个已经存在的计算团体或者自己组建一个计算小组。这种方法很利于调动参与者的热情。 随着民间的组队逐渐增多， 许多大型组织（例如公司、学校和各种各样的网站）也开始了组建自己的战队。同时，也形成了大量的以分布式计算技术和项目讨论为主题的社区，这些社区多数是翻译制作分布式计算项目的使用教程及发布相关技术性文章，并提供必要的技术支持。

算法还是项目： 做算法的是什么

算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。通俗点说，就是计算机解题的过程。在这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在实施某种算法。前者是推理实现的算法，后者是操作实现的算法。 一个算法应该具有以下五个重要...展开全部

其他答案:扫雷、俄罗斯方块这些小游戏不是为了开发游戏而开发，做这些项目只是为了巩固你学的java se这部分的知识。比如说，你做俄罗斯方块，你先得弄出个界面吧，这里就巩固的你awt或者swing上的知识了。等等。 做项目不是一下子上来想好了所有的细节才开始写的。你先把最先要写的写出来，比如得有界面，你就用awt或者swing上的知识做个界面，要做界面是不是要继承frame这个类啊。窗口里面什么也没添加，先把窗口的大小，关闭等先写出来。 然后再想想，有了界面了，你得有界面里面的东西吧，比如一个方块，那么你就想想怎么样才能让窗口里面有个方块呢？是不是想到把它画出来啊，画出来那么就用到了paint方法，那你就看看这个方法具体是怎么用的，可以查百度或者api，查到paint方法是自动调用的，所以你只需要把它重写下就好。 .... 做任何项目都是这样，一步一步写出来的，不是所有的细节你都考虑清楚了才开始写的。所以不要怕，慢慢写，等这个项目写完了，你就慢慢知道怎么开发一个项目了。 我们平时做开发也是先把最先能写好的写好，再慢慢填充后面想到的。 io方面的知识很重要，你看见这两个字母就能想到它是关于写入和读出操作的，那么对什么写入读出呢，说白了就是对文件的写入和读出，明白了这个层面就开始对一个文件操作下，比如新建个文本文档，对里面写点内容，然后再读出来，打印，就用最底层的字节流就行了，凡是后面有stream的都是字节流，reader和writer是字符流，字节流是一个字节一个字节读取的，字符流是一个字符一个字符读取，这个上的区别，你用中文测试下就明白了，因为中文的汉字是两个字节的，用字节流读出来是乱码。 至于后面的web方面的开发并没有想象中的那么难，搞开发就是这样的，得一步一步来，前面的没学明白，搞明白先，到了后面就会轻松很多。因为后面的知识学起来貌似比前面的java se简单。 对于这个项目的意义呢，除了帮助你们巩固以前的知识外，就是想拓宽点你的思路，要不然到后面做大项目，遇上问题就不会自己解决了，你在培训期间有老师给你们知道，出来到了公司上班，就只有网络和自己了，所以在做这个小项目的时候思路放开点，写代码认真点，以后你才能遇上任何问题都能解决。 我以前是学硬件的，刚开始学java se才学了一个星期，这一个星期我比你还痛苦，可是我每天都坚持敲代码，在第七天的时候我按照自己的思路就能做出这样的小游戏了。到后来我学java ee的时候就比别人快，现在在公司上班两年，开发速度也比别人快，代码的健壮性也比别人的好，为什么呢？原因只有一个，在我学习的时候，别人只有白天敲敲代码，我晚上还在敲，到了凌晨两点才睡觉，我写的多，遇上的问题比别人多，在开发上的经验就比别人多，在后面解决问题的时候，别人要试好几次才能弄出来，我直接写出来，都不用想。 最后，既然选择了开发，就一步一步学扎实，只要你静下心来，抱着解决问题的态度去做项目，没有你完不成的。 有什么问题，我愿意分享。祝春节愉快。

算法还是项目：对于软件工程，刷题与做项目该如何权衡呢？

作为一个过来人，我想说，算法很重要，acm很重要，最好参加acm。

acm为什么重要？

可能你现在并不觉得ACM有什么，你后面会发现他的重要性。ACM比赛是公司及高校比较认可的比赛，具有更高的含金量。

如果你能在高层次的ACM比赛中获得奖项，这在你找工作时会加很多分，很多公司会主动向你伸来橄榄枝，并且如果你想保研，这也是加分项。

在校招时公司比较看重基础，看重算法，无论是笔试还是技术面，如果你的算法能力过硬，笔面试过程就轻松了很多，而不是笔试挂了面试挂。我曾经就比较后悔自己没有参加acm比赛，虽然我有很多的项目经验，但是在算法方面还是弱了点。

对于刷题跟项目，我认为二者可以兼得。

通过你的问题可以看出你是低年级，离毕业还有很长时间。刷题不是说你天天刷题，你可以一天只刷一道题，leetcode现在800多道题，你刷个两年，每天还不占用你太长的时间。

其余时间你可以做项目，项目是将你学习的知识用于实践，提高业务编码水平，不会影响。做项目最好能够深入，到了工作会发现自己以前做的项目有很多地方想的太简单。

拿我大学室友的例子，他既参加acm也做项目，都很出色，平时也玩玩游戏，只有快接近比赛时才刷题找感觉，比赛成绩还不错是我校近几年最好水平。项目做的也很好，有的项目曾被cctv报道。

既然你想做项目，那么我建议你在做项目的同时兼顾算法，大学里基础很重要！

我是萌新程序猿，科技圈的事情欢迎邀请我来回答！

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算法还是项目：世界上有哪些代码量很少，但很牛很经典的算法或项目案例？

卡马克快速平方根

算法还是项目：大公司招应届毕业生做Java工程师更看重项目经验还是算法能力？

我目前正在带软件团队，也经常被邀请做大型软件公司的面试官，所以我来回答一下这个问题。

按照以往经验，大型软件公司一般会有一个最低入职要求，比如有的软件公司要求最低是211大学，有的要求是计算机、数学、物理、统计等相关专业，有的要求能进行英语交流等。通常情况下，人事部分会筛选出合格的毕业生，然后安排笔试和面试。

我基本上参加的都是面试环节，人事部门的工作人员会把面试人员的基本资料，包括笔试成绩整理好，以便于面试官进行面试。通常情况下，在面试Java程序员的时候比较关注以下几个方面的内容：

第一，知识结构。知识结构对程序员比较重要，是否完整的学习过高数、线性代数、概率、操作系统、数据库、数据结构、算法设计等。

第二，动手能力。对应届毕业生来说，动手能力比较重要，是否做过一些小型的应用还是比较看重的。

第三，学习能力。学习能力对程序员来说非常重要，因为不同的项目往往需要使用不同的技术，而有些技术是需要自学完成的。

第四，数学能力。一般情况下，对普通开发岗位没有单独考察数学能力的要求，但是如果从事算法相关岗位，对数学能力的要求还是比较高的（目前我团队中做算法的都是研究生）。另外，从事大数据、人工智能等领域开发的程序员也对算法能力要求比较高。

第五，沟通能力。现在软件开发都是团队作战，所以沟通能力对程序员来说是比较重要的，很多项目经理评价一个程序员的沟通能力就是两点，一点是能听明白话，一点时能说明白话。

总之，Java程序员也好，Python程序员也罢，大型企业对应届毕业生的要求并不是特别看重项目能力，毕竟大部分应届毕业生没有机会接触到软件项目。

我做软件研发多年，也带软件团队，我会陆续在头条上写一些关于软件开发方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有软件开发方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！