大數據開發(fā)技術發(fā)展越來越成熟，學習大數據開發(fā)的小伙伴也越來越多，同時，在這些小伙伴中有大部分的人會選擇參加大數據培訓的方式來學習因為大數據開發(fā)技術所包含的編程技術知識比較復雜，只有選擇一個比較適合自己的學習方式，才能更快地的入門學習，掌握大數據的開發(fā)技術基礎知識，然而，算法的學習是比較頭疼的一件事，那該怎樣去學習好算法呢?
 

　　小伙伴在學習算法之前是需要扎實的學習基礎知識，在掌握了這些知識之后，小伙伴可以通過大數據培訓機構的一些相關的題目或自己在網上搜集各種各樣的題，同時與培訓機構老師或網友進行各種各樣的討論，這樣才是比較高效的。小伙伴要知道把底子打好之后，對于專項算法的學習就得心應手了，而且會學的很快。 對于很龐大的算法，找例子來引導自己的思路，一點一點的接近算法的核心，這種方式還是比較不錯的。唯一需要注意的是，一定要寫代碼，光看沒有用的。對于算法的學習，大體上分為以下幾個階段：

 

　　1.對于某一個具體的算法，小伙伴首先要搞清楚這個算法在大數據培訓學習過程中能夠解決什么問題，可能是實現(xiàn)一個具體的功能，也可能是在某些方面，比如時間復雜度或者空間復雜度方面很卓越，總之搞清楚這個算法被研究出來的目的是什么。
 

　　2.要弄清楚這個算法的生存環(huán)境，也就是看看你在大數據培訓機構學習中，研究的東西是不是對別的知識有依賴，應該先把底層依賴的知識理解并掌握。這些問題都解決之后，就進入到算法本身的學習，理解一個算法是一件非常辛苦的事情，剛開始看必然會產生很多的困惑，比如經常會懷疑作者講述的內容的重要性?這些內容和這個算法有什么聯(lián)系呢?經常會有這種摸不著頭腦的感覺，其實在做這些鋪墊都是為了建立起描述算法主要內容的基礎，只有接受和理解這些基礎，才能逐漸觸碰到算法的精髓，所以耐心是很重要的。
 

　　3.算法的主要過程看完之后，往往還是會感到困惑，主要是不知道這個過程好在哪，這就進入了下一個階段，理解作者對這個過程在功能性或者效率卓越這件事上的解釋和證明。這才真正觸碰到算法精髓的部分，也就是深度的理解算法的主要過程所帶來的好處，這才是鍛煉人理解能力的地方。
 

　　4.上面幾點是算法學習階段的過程了，接下來就是研究算法的代碼實現(xiàn)，自己設計測試用例親自跑一下代碼，以及從代碼運行時間的角度分析這個算法的優(yōu)勢，這也是加深對算法的理解的過程。還要配合相應的題目練習，讓自己通過題目練習的方式，會用、善用學習到的算法，并對這個算法產生一定的敏感程度，具體是指看到某些題目時，能夠根據題目的特點，產生與該算法的對應，也就是具備舉一反三的能力。
 

　　在以上幾個階段的學習過程中，小伙伴一定要根據相應的實例來引導學習，當然也可以進行模仿練習，學習過程中尤為重要的是要有舉一反三的能力。