算法 I - 普林斯顿 - Coursera 评论

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我最近完成了 Coursera 上普林斯顿大学提供的算法入门课程，总体而言，课程内容扎实可靠。毕竟，授课老师 Robert Sedgwick 教授可是算法领域的权威人士，其编写的算法教材享誉盛名。

这门课涵盖了算法学习的许多核心概念，堪称学习路径的良好指南。然而，课程的教学方式和教材的呈现方式也让我产生了一些疑问。

收获与成就

通过这门课程，我对算法有了初步的了解，掌握了排序、查找以及堆栈、队列等数据结构等关键知识。完成作业的过程颇具挑战性，需要克服不少难题才能找到有效的解决方案，这极大地提升了我的问题解决能力。此外，借助人工智能工具将算法代码从 Java 转换为 JavaScript，也拓展了我的编程技能，提升了我的代码多功能性。

经验与教训

最大的收获之一是学会了将复杂问题分解成更易于管理的小问题的技巧。利用 ChatGPT 和 Claude.ai 等 AI 工具，我成功地将 Java 代码转换为更熟悉的 JavaScript 代码，并逐行理解其逻辑。这个过程不仅加深了我对算法的理解，也让我意识到寻找适合自身学习风格的资源的重要性。另一个重要的教训是坚持不懈的重要性——许多算法初看起来令人望而生畏，但只要坚持学习和练习，就能逐渐掌握。

挑战与困难

首先，课程讲座略显枯燥乏味。Robert 教授的讲课风格略显单调，难以保持注意力集中。相比之下，现代课程通常会采用生动形象的图形和交互式演示，直观地展现数组的排序过程或节点的连接方式，而本课程的讲座内容则主要以静态幻灯片为主。

其次，教材内容文字冗长，句子结构复杂。由于我的 Java 编程基础薄弱，这导致学习过程较为困难。我最终求助于 ChatGPT 和 Claude.ai 来辅助理解，将算法代码转换为 JavaScript 并逐步解释其逻辑，这使得学习过程变得更加轻松。

第三，课程中部分算法的实现方式显得过于复杂。例如，课程中频繁使用以 true 为条件的 while 循环，并包含大量带有 break 语句的 if 语句。这种代码风格难以理解，且可读性较差。

总结与反思

尽管这门课程评价很高，但我个人认为其教学方式略显枯燥，教材的文字描述也过于繁琐。然而，我为自己能够坚持学习并运用创造性思维解决问题而感到自豪。或许，当我积累更多 Java 编程经验后，可以重新学习这门课程，并从中获得更深入的理解。总而言之，这次学习经历让我深刻体会到：定制学习资源以适应自身学习风格，以及利用现代工具弥合知识理解差距的重要性。

如果您正在考虑学习这门课程，欢迎在评论区分享您的想法。如果您已经学习过这门课程，也期待听到您的宝贵经验。

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