北美演算法刷題

Ⅰ 出國gpa演算法

GPA的標准計算方法：將大學成績的加權平均數乘以4，再除以100。比較常見的方法還有把各科成績按等級乘以學分求和再以總學分除之。

GPA的常見計算方法：將每門課程的學分乘以學時，加起來除以總的學時，得出平均分。

中國學校的分數設置一般是百分制或五分制，具體的摺合方式視不同的大學的要求而有所不同。一般來說，百分制中的90分以上可視為4分，80分以上為3分，70分以上為2分，60分以上為1分，五分制中的5分為4分，4分為3分，3分為2分，2分為1分。

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為了使GPA准確評價學生的學習，教務部還規定各門課程都大致符合正態分布，再次強調：各門課程最後確定的總成績中，優秀率（85分以上）原則上不超過20%，不及格率（60分以下）應有1%－10%。

各院系教務員在錄入成績之前，應對成績分布進行檢查，如偏離太遠，應將成績交院系主管教學的院長/主任，要求任課教師對成績作出微調。另外，全校通選課、公共選修課作為全校學生必修的課程，成績更加應該符合學校給出的分布，這對於GPA評價的公正性尤其重要。

Ⅱ 有什麼適合大一計算機專業學生免費的刷題網站

既然大一的同學選擇計算機專業，當然少不了刷題啦！但是有很多刷題網站是免費的，同學們想知道嗎？下面由我來講講吧。

1.力扣

這個網站收錄了很多知名互聯網公司出的演算法題目，相信大一同學很熟悉了，很多同學都在這里刷題，增強對計算機基礎知識掌握。它支持多種編程語言，如：Java、Ptthon、Ruby等。最常做的是演算法題，目前有一千多道的題目。有專門的圖文和視頻講解，方便同學們茶樓補缺。也可以在個人界面查看進展，看自己的學習情況。如果出來工作筆試中，面試官會從這里抽題。刷題過程中全部會了，那麼工作沒有什麼大問題。

以上我列舉了三個計算機免費刷題的網站，同學們看到我寫的推薦後，來收藏夾吃灰~希望同學們有時間使用這三個網站學習計算機相關知識，提高計算機專業能力，祝你們學有所成！

Ⅲ 演算法如何刷題

1、原題
我自己感覺原題的概率還是挺大的，特別是劍指offer的66題更是如此。千萬別小看這66題，這幾十道題裡面基本所有的演算法類型都有包括在內，常用的數據結構，操作方式，常用演算法思路都有不少的題。

如果真的能夠充分理解這幾十道題的最優解，我感覺其實已經形成基本的演算法思維了。

另外，leetcode的原題也很常見，因為LC本身題量大，在裡面出原題不是為了考倒你，而是檢驗你的刷題質量。

畢竟那些大公司面試官也不是傻子，知道你在面試前肯定會大規模刷題的。所以把刷過的題完全搞懂才是最重要的。

2、改編題
改編題就很顯而易見了。改編題大多需要從基本的演算法原理中找到處理的思維，然後結合實際題干進行性能優化，就能夠搞定。

這里要記得一點的是，正常的演算法考察不會故意刁難你（正常情況），也不會給過多的時間讓你思考和敲代碼。

所以遇到改編題不要想得太復雜，盡量要找到它的演算法思維是什麼。怎麼說呢，透過現象看本質。我總結的改編題有以下幾種思路：

1）新的數據結構，換湯不換葯。比如最常見的排序演算法的改編，原來是對數字進行排序，現在對鏈表排序等等。比較難一點的可能會遇到自定義的數據結構。但是演算法本質不會變。

2）演算法類型改編。

這里要說的就是一個比較大的范圍，比如動態規劃、貪心演算法、遞歸、回溯和分治等等。這種是從演算法大的類型上進行改編，很難用相同的套路去解題。

遇到這類題的關鍵就是要先弄明白演算法核心。比如動態規劃的狀態方程，貪心演算法的局部最優情況，遞歸回溯的邊界判斷，分治的子問題劃分等等。這種類型的確比較難把握，怎麼碩呢，每種類型的都來搞幾道感覺感覺吧。

3）添加應用題背景。

這種題目看起來不難，但是難就難在對應用題背景的理解，需要去理解題意，然後考慮合適的數據結構和處理演算法。這裡面有數學建模的思維在裡面，需要把一堆無用的信息剔除，篩選出有效的信息，然後才能選擇正確的演算法。

3、創新題
這類題考察的是你的擴展思維，如果說上面的題考查的是你的思維深度，這種題就是考察演算法的廣度。可能一看題目，完全沒見過這種類型。但是演算法本身其實不就是讓計算機代替人腦進行高重復性的計算嘛。

首先你需要想到你應該去怎麼算這個題，然後再換到計算機上，會發生什麼問題（空間時間問題，運行效率，代碼冗餘等等），之後再想通過經典的演算法原理來解決這些

1、題型分類
按照個人的習慣，喜歡按照一種類型狂刷，然後再刷另外一種類型。一般常見的演算法類型可分為：

數組、鏈表

包含基本排序演算法、二分查找、鏈表的一系列操作。

棧、隊列、堆

利用棧、隊列互相實現，堆的使用

二叉樹與圖

主要是遍歷演算法和節點的計算：
二叉樹四種遍歷方式、廣度優先遍歷（BFS）和廣度優先遍歷（DFS），節點到節點距離等等。

哈希表

使用標准庫自帶的模板或者函數就很簡單了，一般會與其它數據結構相結合來提升時間復雜度。

字元串操作

字元串的操作也很多，本質上可以看作是數組的操作。另外字元串的一些匹配和尋求字串的演算法還是非常具有思考價值的。KMP，馬拉車等等。

遞歸

重點掌握邊界判斷條件。

回溯

重點掌握邊界判斷條件。

分治

重點掌握如何劃分子問題。

動態規劃

題太多了，可從一階dp到二階dp理解不同的狀態方程。

貪心及其它

這個就很容易理解了，遇到貪心題應該要偷笑了。

2、高頻熱點多刷
這不多說了吧，Leetcode熱題HOT 100。你值得擁有。

在不知道怎麼刷的情況下，不如先刷起來。刷個題沒那麼多捷徑，只有堅持刷起來了，才會形成自己的思維方式和學習習慣。

我建議是先按照類型刷，每個類型刷十幾二十道。然後打混按照演算法熱度排序重新查漏補缺。

3、思路回顧
許多同學在一股腦刷了很多題之後，再看做過的題會發現忘了不少。可能大家都是這樣的吧。我覺得是因為在刷題的時候過於心急，理解了大概就過了，或者類型做的太雜，沒有留下印象。

我比較喜歡的方式是偶爾會重新看看曾經做過的題，就看題目然後想思路，再畫一畫步驟演進，沒時間就不細敲了。這樣可以增強一下思維記憶，之前理解過的東西，再回憶起來還是非常快的。