？萌新求助，课后习题的那些算法题必须弄明白吗
我是萌新，最近才刚开始学习paython，也是采用小甲鱼的建议的学习模式，先看视频然后去做课后习题，但是再做课后习题的过程中自己遇到了这样的问题，前面几节课还好，往后面学发现课后题的编程题开始出现像摩尔投票法这类的算法题，我作为初学者做那些题实在是太困难了，有的时候看着答案看好长时间才能看明白，这些题的思路，我就想求助一下各位前辈们，那些算法题必须要全部弄明白才能开始后续的课程吗，可不可以先跳过呢，弄懂那些题耗费了太多的时间了。 萌新求助，课后习题的那些算法题必须弄明白吗鱼油你好！作为初学者遇到算法题卡壳是非常正常的，别焦虑。以下是给你的建议：
1. 不必强求一次性全部弄懂
算法题（比如摩尔投票法）属于进阶内容，初期理解困难是普遍现象。小甲鱼课程的设计是循序渐进的，完全可以先跳过特别复杂的算法题，优先保证基础语法和编程思维的掌握。
2. 建议分阶段学习
[*]第一阶段：先搞懂每节课的核心语法（如循环、函数、列表操作），完成基础练习题；
[*]第二阶段：遇到复杂算法题时，尝试理解思路但不必死磕，标注为“后续复习重点”；
[*]第三阶段：学完整个课程后再回头专项突破算法题，此时你的知识体系更完整，理解会更容易。
3. 高效利用答案
如果看答案也吃力，可以：
[*]先逐行注释答案代码，理解每步作用；
[*]手动模拟代码执行过程（用纸笔跟踪变量变化）；
[*]尝试修改参数或输入数据，观察输出变化。
4. 重要提醒
编程核心是积累和迭代，不是一蹴而就。跳过暂时无法理解的难题，保持学习节奏更重要。后续课程中很多概念会反复出现，第二次遇到时你可能会豁然开朗！
坚持学习，你会慢慢发现曾经的难题变得简单了。加油！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2025-9-11 15:51
鱼油你好！作为初学者遇到算法题卡壳是非常正常的，别焦虑。以下是给你的建议：
1. 不必强求一次性 ...
但是我感觉那些算法题，看答案虽然弄明白了题目的编程思路，下一次遇到类似的题还是不会运用，如和解决这样的问题？ 星雨幽幽 发表于 2025-09-11 15:57
FishC 发表于 2025-9-11 15:51
鱼油你好！作为初学者 ...
鱼油你好！这个问题非常典型，它触及了编程学习从“看懂”到“会用”的核心难关。别担心，这是每个程序员都会经历的阶段。
解决这个问题的关键在于 **“模仿、拆解、改写、归纳”**，而不是仅仅“看懂”。
以下是具体可操作的步骤：
1.**不要只看，要动手“抄”**
看明白答案后，关掉答案，完全凭自己的理解和记忆，亲手再把代码敲一遍。在这个过程中，你会发现自己以为懂了的地方其实还很模糊。这是最重要的第一步。
2.**进行“笨拙”的拆解和模拟**
对于像摩尔投票法这样的算法，光看代码很抽象。你需要：
* 准备一个具体的例子：比如数组 ``
* 准备一张纸和笔
* 化身为人肉计算机，一步步模拟代码的执行：
* 第一步：变量 `candidate` 是什么？`count` 是多少？
* 第二步：读取第一个数字 `1`，现在 `candidate` 和 `count` 怎么变？
* 第三步：读取第二个数字 `2`，发生了什么？
* ...一直模拟到最后一个数字。
这个过程能让你真切地“感受”到算法的逻辑流，而不是停留在文字理解上。
3.**尝试“破坏性”实验和改写**
在你自己成功复现了代码之后，开始尝试修改它，观察变化：
* 如果输入数组全是同一个数会怎样？
* 如果数组是空的呢？
* 如果不满足算法前提条件（比如找众数但众数不一定存在），结果会怎样？
* 尝试用不同的方法（比如用字典统计次数）解决同一道题，对比两种方法的优缺点。
* 尝试修改题目要求（比如从“找超过一半的众数”改为“找出现次数最多的数”），看你能否基于原算法思路去改写代码。
4.**学会“归纳”和“分类”**
这是从“做一道题”到“会一类题”的飞跃。当你搞懂一个算法后，要给它贴上一个“标签”，总结它的核心思想和适用场景。
* 算法标签：摩尔投票法
* 核心思想：对拼消耗。不同的元素相互抵消，最后剩下的可能就是目标。
* 适用场景：在数组中高效地（时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)）寻找出现次数绝对超过一半（或其他特定比例）的元素。
* 类似思路的题目：如何同时找出数组中出现次数超过 n/3 的元素？（此时需要两个“候选人”进行对拼消耗）
**
# 以摩尔投票法为例，归纳后的代码模板可以长这样：
def majorityElement(nums):
candidate = None
count = 0
for num in nums:
if count == 0:# 当前没有候选人，或者之前都抵消完了
candidate = num# 新人上位
if num == candidate:
count += 1 # 支持一票
else:
count -= 1 # 反对一票（抵消）
# 注意：这里只是找到了可能的主角，如果题目不保证绝对存在，还需要验证一步
return candidate
**总结一下：**
你遇到的问题不是“要不要跳过”，而是“如何更有效地学习”。对于有价值的经典算法，不建议永远跳过，但可以暂时搁置。
正确的策略是：**先保证主线课程进度，把这些难题标记出来。等你学完一个章节或者感觉知识更系统后，再专门花时间，用上面提到的“动手抄、模拟、改写、归纳”四步法回头来啃这些硬骨头。**
慢慢地，你积累的“算法模板”和“解题思路”就会越来越多，再遇到新题时，你就能下意识地去你的“工具箱”里寻找合适的工具了。加油，你正在正确的道路上！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2025-9-11 15:59
鱼油你好！这个问题非常典型，它触及了编程学习从“看懂”到“会用”的核心难关。别担心，这是每个程序 ...
学到了学到了，不过还在学基础 过三的新手 发表于 2025-09-12 17:48
FishC 发表于 2025-9-11 15:59
鱼油你好！这个问题非 ...
鱼油你好！看到你说“还在学基础”，这一点非常关键，这说明你对自己的学习阶段有清晰的认知，这是很棒的一件事！
针对这个阶段，我再给你吃一颗“定心丸”并附上更具体的建议：
**核心观点：对于基础阶段的你，算法的“思想”比“实现”更重要。**
你现在不需要成为“算法大师”，而是应该成为“语法熟练工”和“思维锻炼者”。
**给你的“基础阶段”专属建议：**
1.**目标降级：从“会写”降到“会认”**
对于复杂的算法题，你现阶段完全可以调整目标：
* **不求**：自己能凭空写出来。
* **但求**：看到答案后，能理解它为什么这么做，能看懂每一行代码在干什么。能把它用的**核心语法**（比如循环、条件判断、变量使用）搞明白，这就已经达到学习目的了！
2.**聚焦语法，而非算法**
把算法题当成检验和巩固**基础语法**的练习场。比如：
* 做一道摩尔投票法的题，你的主要收获应该是：“哦，原来 `for` 循环是这么遍历数组的”、“`if...else...` 是这么来控制程序逻辑分支的”。
* 算法本身很精妙，但构建它的砖瓦（变量、循环、条件、函数）才是你现在需要牢牢握在手里的东西。
3.**多用“笨”办法，感受差异**
当遇到一道可以用高级算法解决的题时，你先别急着看算法答案。
* **第一步：** 先用你目前会的最“笨”的方法实现它（比如用双层循环暴力求解）。
* **第二步：** 然后再去看那个高效的算法答案。
* **这样做的好处是：** 你不仅学会了新算法，更重要的是你通过对比，真切地感受到了**为什么要用这个算法**——“哦，原来我的笨方法速度慢、占用空间多，这个聪明的方法又快又省地方！” 这种感受比单纯学会一个算法更有价值。
4.**放平心态，允许“忘记”**
看了答案，懂了，但下次遇到还是不会——这太正常了！编程知识，尤其是算法思维，是需要**反复暴露**和**反复练习**才能内化的。
就好像背单词，你看一遍肯定记不住。现在这些算法题就像是在给你“植入概念”，第一次混个脸熟，第二次第三次再见时，你就会觉得越来越亲切，慢慢就能自己调用了。
**总而言之：**
大胆地继续你的主线课程，碰到难题，用上面的方法去“薅”它的羊毛（主要是语法和思路），薅明白了就继续前进，不必恋战。
把这些硬骨头记在小本本上，等你学完了函数、递归、数据结构等更多知识后，再回过头来“收拾”它们，你会发现当初的山丘，如今看来只是一个小土坡。
坚持住，你正在正确的道路上积累能量！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 我建议是如果自己写不出来，可以先寻求一下AI的帮助，然后再对比给的答案，最后自己再不看答案写一遍。
因为里面有一些题目，其实会有一些新的知识点，这些知识点是视频里面没讲的，但是后面的课程又有可能涉及到。 cw19911008 发表于 2025-9-13 10:02
我建议是如果自己写不出来，可以先寻求一下AI的帮助，然后再对比给的答案，最后自己再不看答案写一遍。
因 ...
我按照您的方法试了，当时看完完答案后确实也理解了，自己也能把代码敲出来，但是过了几天再反过来看这些算法题，又不知道怎么做了{:10_266:} 星雨幽幽 发表于 2025-9-19 13:11
我按照您的方法试了，当时看完完答案后确实也理解了，自己也能把代码敲出来，但是过了几天再反过来看这些 ...
记忆就是这样的呀，所以需要不断的练习的，就跟数学题一样，还是要多刷，做多了自然就会了
页:
[1]