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R 语言数据结构与算法

问起 R 的数据结构,大多数回答都会列出向量、列表、矩阵、数据框和因子。这条路径讲的是另一层含义:算法课程中的栈、队列、链表、堆、树和图,而这些 base R 一个都没有提供。你会用 R 亲手实现每一种,再用它们做排序、递归和图搜索,最后完成自动评分的面试题。全部免费,在浏览器中学习,大多数课程都有证书。

377 节课284 个挑战702 道测验题

R 语言数据结构与算法,循序渐进

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每一步都由 Coddy 现有的几门课程组成,每个“开始”按钮都会以 R 打开课程。还没有 R 版本的三门课程列在步骤之后。

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    开始这一步开始栈、队列、二叉树、哈希表和链表,每种都先用 R 从零实现,再用来解决问题。五种结构中,只有哈希表在 base R 中有替代品,也就是环境;学完这一步,你就知道它替你做了什么。开始
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    开始这一步开始双向链表、堆和优先队列、字典树、图,以及自平衡的 AVL 树。R 的索引从 1 开始,和教科书画堆的方式一致,所以节点的子节点就在 2 * i 和 2 * i + 1,不需要记任何偏移。开始
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    开始这一步开始冒泡、选择、插入、归并、快速、堆、计数和基数排序,用 R 编写,并在可视化工具中观察运行过程。sort() 本身可以通过 method 参数选择希尔排序、快速排序或基数排序;学完这一步,你就知道这个选择意味着什么。开始
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    开始这一步开始用 R 完成递归挑战。在 R 中,options(expressions = 5000) 限制了调用的嵌套深度,而 Recall 让函数无需重复自己的名字就能调用自身。每次调用都会得到一个新的环境,所以深层递归既耗时间也耗内存。动态规划和位运算列在步骤之后,因为它们用 Python 和 C++ 讲授。开始专属页面
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    开始这一步开始用 R 实现广度优先搜索和深度优先搜索、Dijkstra、Bellman-Ford、拓扑排序、Kruskal 和 Prim,基于你在第二步构建的图。base R 没有优先队列,所以 Dijkstra 需要的堆就是你在第二步写的那个,而这些正是 igraph 等网络分析包替你运行的算法。开始
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3    return greeting + " " + name
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为什么在 Coddy 上用 R 学数据结构与算法

  • 另一种数据结构。大多数 R 教程所说的数据结构是 R 自身的类型,Coddy 的 R 课程也会讲。而算法课程说的是栈、队列、链表、堆、树和图,这些 base R 都没有提供。用 R 实现它们,正是数据分析师补上数据工作常常跳过的那一半计算机科学的方法。
  • R 语义的代价。R 在修改时复制,所以在循环里用 c(x, value) 增长的向量每一轮都会被复制,本该线性的工作变成了平方时间;预先分配空间就能解决。环境具有引用语义和哈希查找,这使它成为 R 的哈希映射,也是存放需要原地修改的节点的天然选择。
  • 几乎整条路径都用 R。每种数据结构、排序、图算法、递归挑战和面试题包都用 R 讲授。有三门课用其他语言讲授,列在步骤之后,各附链接:动态规划和 Python 面试系列用 Python,位运算用 C++。从 R 读位运算会有些不同,因为在 R 中 & 和 | 是逻辑运算符,位运算则是 bitwAnd 这样的函数。
  • 像面试一样评分。每节课都以一道 R 挑战结束,由测试用例检查。没通过时,Bugsy 会阅读你的代码,引导你找到修复方法,而不是直接给出答案。大多数课程提供免费证书,每张证书都可以通过专属 URL 验证。

关于用 R 学数据结构与算法的常见问题

这条路径讲的是向量、数据框这类 R 数据结构吗?

主要不是。R 自身的数据类型有原子向量、列表(可以嵌套)、矩阵、数据框和因子;大多数 R 数据结构指南讲的就是这些,Coddy 的 R 课程也会教。这条路径讲的是计算机科学意义上的数据结构:栈、队列、链表、哈希表、堆、字典树、树和图,用 R 实现,然后用于排序、递归和图算法。

R 适合学习数据结构与算法吗?

可以,只是会有些阻力。R 是为向量化统计设计的,而不是为由链接节点构成的结构设计的,所以写链表或树比在 Python 中更费心思,而且编程面试很少用 R。对数据分析师来说,这份阻力恰恰是价值所在:知道在循环中增长向量是平方时间,或者环境就是哈希映射,才能让 R 代码应对真实规模的数据。

如何在 R 中创建哈希映射?

用环境:h <- new.env(),然后用 h[[key]] <- value 存储,用 h[[key]] 读取,键不存在时返回 NULL。环境基于哈希、以字符串为键,并且具有引用语义,所以函数修改了环境,调用者看到的也会改变,这和向量或列表不同。具名列表看起来像字典,行为却像值:在函数内部修改它,调用者手里的副本不会受影响。

R 中的深层递归会失败吗?

会。默认的 options(expressions = 5000) 限制了求值的嵌套深度,深层递归(比如在一条长链上做深度优先搜索)会以 evaluation nested too deeply 错误停止。调高这个选项能争取一些空间;可靠的解决方法是在循环中使用显式的栈,也就是你在第一步实现的结构。

这条路径中哪些课程不是用 R 讲授的?

有三门:动态规划和 Python 面试系列用 Python 讲授,位运算用 C++ 讲授。它们列在步骤之后,每门都附有链接,会以对应的语言打开。动态规划可以直接迁移,R 中的备忘录表就是一个预先分配的向量;C++ 的 &、|、^ 和 << 则对应函数 bitwAnd、bitwOr、bitwXor 和 bitwShiftL。

开始这条路径前需要先会 R 吗?

至少要了解向量、列表、函数、循环和从 1 开始的索引。如果这些对你来说还很陌生,可以先学 Coddy 免费的 R 课程,学完后再从这条路径继续。

完成数据结构与算法路径能获得证书吗?

能。完成每一步,你就能获得整条数据结构与算法路径的一张免费证书。证书会列出你沿途完成的每门课程,并链接到每门课程各自的证书,任何人都能核实上面列出的每项技能。你可以把它添加到 LinkedIn 个人资料。这是 Coddy 颁发的结业证书,不是经过认证的学历资格。

其他学习路径

同样的课程,按不同职业方向编排。进度会保留:在一条路径上完成的课程,在所有包含它的路径上都算完成。

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