开了这个专栏之后,经常有读者问算法相关的问题。
能不能讲讲算法在工作中的运用?你个人学习算法的过程是怎样的?我对算法还是有点怕。除此之外,你认为大学是应该多花时间学应用技术还是理论知识呢?谢谢。
今天就来聊聊我自己学习算法的过程,以及算法在实际工作中的应用。
以前,我们认为大数据总是优于好算法。也就是说,只要数据量足够大,即使算法没有那么好,也会产生好的结果。
前一阵子“极客时间” App 发布了一条极客新闻:“算法比数据更重要,AlphaGo Zero 完胜旧版。”新闻的内容是谷歌人工智能团队 DeepMind 发布了新版的 AlphaGo 计算机程序,名为 AlphaGo Zero。这款软件能够从空白状态开始,不需要人类输入任何命令,便可以迅速自学围棋,并以 100 比 0 的战绩击败了上一代 AlphaGo。
AlphaGo Zero 最大的突破在于实现了“白板理论”。白板理论认为:婴儿是一块白板,可以通过后天学习和训练来提高智力。AI 的先驱图灵认为,只要能用机器制造一个类似于小孩的 AI,然后加以训练,就能得到一个近似成人智力,甚至超越人类智力的 AI。
自学成才的 AlphaGo Zero 正是实现了这一理论。AlphaGo 的首席研究员大卫·席尔瓦(David Silver)认为,从 AlphaGo Zero 中可以发现,算法比所谓的计算或数据量更为重要。事实上,AlphaGo Zero 使用的计算要比过去的版本少一个数量级,但是因为使用了更多原理和算法,它的性能反而更加强大。
由此可见,在大数据时代,算法的重要性日渐明晰。一个合格的程序员,必须掌握算法。
我不知道大家是怎样一步步开始精通算法和数据结构的。大二时,我第一次接触到了《数据结构》,因为从来没有过这方面的思维训练,当时的我学习这门课比较费力。那时候接触到的编程比较少,所以并没有很多实际经验让我欣赏和体味:一个好的数据结构和算法设计到底 “美” 在哪里。
开始学习的时候,我甚至有点死记硬背的感觉,我并不知道 “如果不这样设计”,实际上会出现哪些问题。各种时间和空间复杂度对我而言,也仅仅是一些不能融入到实际问题的数学游戏。至于“每种最坏情况、平均情况的时间空间复杂度与各种排序”,这些内容为什么那么重要,当时我想,可能因为考试会考吧。
没想到后来的时日,我又与算法重新结缘。可能是因为莱斯大学给的奖学金太高了,所以每个研究生需要无偿当五个学期的助教 。好巧不巧,我又被算法老师两次挑中当助教。所以,在命运强制下,一本《算法导论》就这样被我前前后后仔细学习了不下四遍。这样的结果是,我基本做过整本书的习题,有些还不止做了一遍。我学习算法的过程,就是反复阅读《算法导论》的过程。
那么,学习算法到底有什么用处呢?