Du lernst Algorithmen, aber du steckst fest. Was ist der häufigste Fehler, den Sie machen?

1 Mangelnde Übung

Einer der größten Fehler, den Sie machen können, besteht darin, Algorithmen nur durch Lesen oder Ansehen von Tutorials zu lernen, ohne sie tatsächlich in Code zu implementieren. Algorithmen sind nicht nur abstrakte Konzepte, sondern konkrete Werkzeuge, die Sie auf reale Probleme anwenden müssen. Indem Sie sie selbst programmieren, können Sie Ihr Verständnis testen, Ihre Fehler debuggen und Ihre Fähigkeiten verbessern. Übung hilft Ihnen auch, sich die Algorithmen besser einzuprägen und zu erkennen, wann und wie Sie sie in verschiedenen Situationen einsetzen müssen. Konsumieren Sie Inhalte also nicht nur, sondern erstellen Sie sie.

2 Falsche Sprache

Ein weiterer häufiger Fehler besteht darin, Algorithmen in einer Sprache zu lernen, die für Ihre Ziele nicht geeignet ist oder mit der Sie sich nicht wohlfühlen. Verschiedene Sprachen haben unterschiedliche Funktionen, Syntax und Bibliotheken, die sich auf das Schreiben und Ausführen von Algorithmen auswirken können. Einige Sprachen sind beispielsweise ausdrucksstärker, prägnanter oder funktionaler als andere, während andere über integrierte Datenstrukturen oder Funktionen verfügen, die Ihren Code vereinfachen können. Sie sollten eine Sprache wählen, die Ihrem Sprachniveau, Ihrem bevorzugten Programmierstil und Ihrer Zieldomäne oder -branche entspricht.

3 Keine Bewertung

Ein dritter Fehler besteht darin, Algorithmen isoliert zu lernen, ohne Feedback von anderen einzuholen. Feedback ist entscheidend für die Verbesserung der Codequalität, -effizienz und -lesbarkeit. Es kann Ihnen auch helfen, neue Perspektiven, Techniken und Lösungen zu entdecken, an die Sie vielleicht nicht gedacht haben. Sie können Feedback aus verschiedenen Quellen erhalten, z. B. von Online-Plattformen, Foren, Mentoren, Kollegen oder Dozenten. Sie können auch Tools wie Codeanalysen, Debugger oder Testframeworks verwenden, um Ihren Code auf Fehler, Bugs oder Leistungsprobleme zu überprüfen.

4 Keine Analyse

Ein vierter Fehler besteht darin, Algorithmen zu lernen, ohne ihre Komplexität, Korrektheit oder Kompromisse zu analysieren. Algorithmen sind nicht nur Rezepte, denen man blind folgen kann, sondern Lösungen, die man bewerten und vergleichen muss. Sie sollten verstehen, wie und warum ein Algorithmus funktioniert, was seine Annahmen, Einschränkungen und Vorteile sind und wie er sich in verschiedenen Szenarien verhält. Sie sollten auch in der Lage sein, die zeitliche und räumliche Komplexität verschiedener Algorithmen zu messen und zu vergleichen und Ihre Wahl des Algorithmus auf der Grundlage der Problemanforderungen und Einschränkungen zu begründen.

5 Kein Kontext

Ein fünfter Fehler besteht darin, Algorithmen zu lernen, ohne sie mit realen Problemen oder Anwendungen in Verbindung zu bringen. Algorithmen sind nicht nur theoretische Konstrukte, sondern praktische Werkzeuge, die reale Herausforderungen in verschiedenen Bereichen wie Webentwicklung, Data Science, maschinelles Lernen, Kryptographie oder Spiele lösen können. Indem Sie lernen, wie Algorithmen in realen Fällen eingesetzt werden, können Sie ein tieferes Verständnis für ihren Zweck, ihre Relevanz und ihre Auswirkungen gewinnen. Sie können auch Ihre Problemlösungsfähigkeiten, Kreativität und Intuition entwickeln, indem Sie Algorithmen auf neue oder unbekannte Probleme anwenden.