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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python购物节的问题，于是小编就整理了2个相关介绍python购物节的解答，让我们一起看看吧。

1. 什么叫算法？
2. 大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐？

什么叫算法？

算法（algorithm）是解决一系列问题的清晰指令，也就是，能对一定规范的输入，在有限的时间内获得所要求的输出。

简单来说，算法就是解决一个问题的具体方法和步骤。算法是程序的灵魂。

感谢邀请：

算法，是解题准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。计算机出现之后，对于给予计算机指令的一系列指令，特别是完成较为复杂指令的程序被统称为机器算法。

算法（Algorithm）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，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。 形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

算法，在每个领域都是非常重要的。

算法（Algorithm）是对解题方案的准确而完整地描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。

形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

一个算法应该具有以下五个重要的特征：

有穷性

（Finiteness）

算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；

确切性

(Definiteness)

当人们提到“算法”一词，往往就会把它们当成专属于“人工智能”的范畴，很多专业的计算机人士也是，提起算法就头疼，不知道如何学习算法，慢慢的对算法就会失去兴趣，算法不仅仅是计算机行业特有的，在我们的生活中也处处存在着算法，算法是专注于解决问题的过程和方法。

既然提到了算法是解决问题的方法，哪方法也是有好有坏的，算法是在特定问题下解决问题的方法，证明一个算法的好坏，就要看它的时间复杂度和空间复杂度。

通过一个实例来说明算法的好坏，***如李四是班长，老师叫李四统计下本班的人数是多少？

李四非常自信的一个、两个、三个的数了起来，然后报告老师，本班总共8人，老师说人数少，可以这样数，然后人数过大，是不是就非常浪费时间了，那你的时间复杂度是不是就大了，想想还有没更好的办法！。

基于这个想法，可不可以以两个一组，进行来分，最后看下综合是多少组乘于它组的总人数，是不是就是它的总人数，那可不可以以十人一组或者二十人一组呢，这样是不可取的，因为多人一组还是要数的，最后时间复杂度还是要增大的。

结合以上两个算法可以得出，组的概念还是有用，哪能不能更高效大的方法呢？如果在人数较多的情况下，可不可以按照房间的概念来区分的，***设每个房间可以容纳20人，看最后一个容纳多少人，前面每个房间数乘于容纳的人数再加上最后一个房间容纳的人数之和，就可以得到最终的人数。

以房间号计算的方式，虽然可以快速计算出结果，但是它所消耗的空间复杂度是大的，反而有点得不偿失的，如果不考虑消耗的内存大小，可以考虑使用这种方式。

大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐？

首先得有j***a基础，因为hadoop生态组件全部用j***a编写，j***a的书建议学习《疯狂j***a》,大数据建议先看两本《hadoop权威指南第四版》和《spark快速大数据分析》，hadoop擅长离线计算，spark擅长在线计算(离线计算也能处理)

我是专业做数据分析的，每天都要对全国的大数据进行分析。

个人觉得，数据分析最重要的是逻辑，而不是各种技术。所谓的逻辑就是你能够从繁琐复杂的各种标签中间整理出一个可以用于指导业务发展的模型。

然后在这个模型的基础上，通过大数据实时更新，形成某种预判机制，在别人还没有反应过来的同时，我们就已经抢得了商机，创造了利润。

说的比较抽象，你可以看一下我相关发布的文章，里面就有大数据的应用。

目前大数据的技术体系已经非常庞大了，初学者要根据自己的发展规划来制定学习规划，入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。

对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，入门大数据可以先从编程语言开始，接着学习大数据平台知识，然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上，可以重点考虑一下J***a语言，相对于其他编程语言来说，目前J***a岗位的人才需求量相对大一些。

对于要从事算法岗的同学来说，入门大数据也可以分成三个阶段，第一个阶段是编程语言的学习，第二个阶段是学习算法基础，这个阶段需要学习一下统计学、机器学习相关知识，为后续奠定一个基础，第三个阶段是结合场景来开展算法实践，这个阶段也需要掌握大数据平台的相关知识。

如果仅仅想通过学习大数据技术来提升自己的数据力，本身并没有从事大数据岗位的想法，那么入门大数据可以从学习Python语言开始，然后进一步学习基于Python语言来完成数据分析，这个过程同样要考虑到应用场景的问题，可以跟自己的专业方向相结合。

从整个大数据的技术体系结构来看，大数据技术涉及到数据***集、整理、存储、分析、呈现、应用和安全等领域，这些领域都可以***用单独学习的方式，比如既可以从数据***集开始学起，也可以从数据分析开始学起，但是不论从哪个领域开始学起，一定要重视与场景相结合，不能脱离场景来学习大数据技术。

最后，如果有学习大数据相关的问题，可以向我发起咨询。

这个问题其实还是挺难回答的，结合个人的工作经验，说一下我自己的看法。上班族和大学生非常适合线上学习呢，推荐北京尚学堂，他家线上平台是百战程序员，教学质量和师资力量都挺好的。在我看来任何事情，任何工作都是基于兴趣的前提下，当然兴趣和学习谁先谁后，这是一个循序渐进的过程。第一：我们掌握了一些基本的知识，统计学是必不可少的，概率论等都是大数据的基础，大数据的本职是发现潜在的事物规律，因此统计学是一个再好不过的学科，通过样本来逼进总体，从而发现内在的规律，指导我们业务工作。第二：工具类，我们有基础的知识，但是我们还需要工具，工具是我们处理数据的利器。所以，我们需要掌握一些常用的工具，例如Excel、R、SQL等相关的语言。第三、兴趣，永远保持兴趣，是一项工作取得成就的前提，能不能在大数据上深入的更深一些，需要我们拥有良好心态和积极主动的探索的精神。最后，大数据是一个很大的概念，或者说涉及到的职业比较多，需要我们做好提前的判断，未来自己到底适应哪种职业，才能取得更好的成绩，如果掌握大数据技术，系统学习才是王道，那就来北京尚学堂吧，线上品牌是百战程序员。

到此，以上就是小编对于python购物节的问题就介绍到这了，希望介绍关于python购物节的2点解答对大家有用。