題記：花了斷斷續(xù)續(xù)四個月的時間，終于將Coursera上Robert Sedgewick老師的普林斯頓兩部分算法課學習完。上課時僅以滿分完成作業(yè)為目標，每周都趕得緊緊張張，回想起來才發(fā)現(xiàn)這些基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有些已經(jīng)遺忘到只剩下一個概念了，于是做個計劃：溫習一遍教材，并把這些基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)手寫一遍加深印象。
第一章 基礎(chǔ)
1. 算法課的正確打開方式
1.1. 研究一個新的應(yīng)用領(lǐng)域時，如何將其轉(zhuǎn)換為可計算問題：
1）定義API；
2）根據(jù)特定的應(yīng)用場景開發(fā)用例代碼；
3）定義類實例變量所需的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（一組值集的表示），并通過它實現(xiàn)API所對應(yīng)的抽象數(shù)據(jù)類型；
4）描述算法（實現(xiàn)一系列操作的方法），并根據(jù)它實現(xiàn)類中的實例方法；
5）分析算法的性能特點。
1.2. 在實驗可以重復(fù)執(zhí)行以及假定可以被證偽的前提下，如何通過科學方法得出正確的計算模型（算法）：
1）細致地觀察應(yīng)用場景的特點；
2）根據(jù)觀察結(jié)果提出假設(shè)模型；
3）根據(jù)模型預(yù)測計算結(jié)果；
4）繼續(xù)觀察并核實預(yù)測的準確性；
5）如此反復(fù)直到預(yù)測和觀察一致。
1.3. 書中研究各類問題的基本步驟（上文1&2）：
1）完整而詳細地定義問題，找出解決問題所需的基本抽象操作并定義一份API；
2）簡潔地實現(xiàn)一種初級算法，給出一個精心組織的開發(fā)用例并使用實際數(shù)據(jù)作為輸入；
3）當實現(xiàn)所能解決的問題的最大規(guī)模達不到期望時決定改進還是放棄；
4）逐步改進實現(xiàn)，通過經(jīng)驗性分析或（和）數(shù)學分析驗證改進后的效果；
5）用更高層次的抽象表示數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或算法來設(shè)計更高級的改進版本；
6）如果可能盡量為最壞情況下的性能提供保證，但在處理普通數(shù)據(jù)時也要有良好的性能；
7）在適當?shù)臅r候講更細致的深入研究留給有經(jīng)驗的研究者并繼續(xù)解決下一個問題。
