Разное

Алгоритмические задачи: 8 базовых алгоритмических задач на собеседованиях | by Hsrobbob | NOP::Nuances of Programming

Содержание

8 базовых алгоритмических задач на собеседованиях | by Hsrobbob | NOP::Nuances of Programming

Во время собеседования на должность в IT-сфере часто касаются вопросов применения алгоритмов. Наиболее популярными являются алгоритмы поиска и сортировки (строковые алгоритмы, бинарный поиск, алгоритм поиска на графах). Несмотря на кажущуюся простоту, они бывают коварны и трудны в реализации под конкретную задачу. Вот почему важно заранее отработать принцип применения каждого алгоритма, а не полагаться на слепую удачу. Чем лучше вы поймёте схему работы, чем подробнее сможете описать решение данных вам задач, тем выше будут шансы на успешное прохождение собеседования.

Будьте готовы к хитрым вопросам и решению проблем альтернативными способами. Например, часто просят вместо рекурсии разобрать задачу через итеративный алгоритм.

Реализуйте алгоритм бинарного поиска

Бинарный поиск — это алгоритм, следующий парадигме «разделяй и властвуй»: задача разбивается на подзадачи. Этот алгоритм поиска удобен, если нужно найти число в массиве простых чисел или элемент в списке. Самый простой способ решения — при помощи рекурсии.

Важно: бинарный поиск возможен, только если массив данных отсортирован.

Пример реализации на Java.

Реализуйте сортировку пузырьком

Во время сортировки пузырьком сравнивают рядом стоящие числа, выстраивая их в порядке убывания или возрастания.

Временная сложность — O(n²), из-за которого алгоритм подходит только для небольшого объёма данных.

Пример реализации на Java.

Разница между устойчивой и неустойчивой сортировкой

При устойчивой сортировке не меняется относительный порядок сортируемых элементов, имеющих одинаковые ключи, при неустойчивой — меняется. Например, алгоритм быстрой сортировки — неустойчивый, алгоритм сортировки слиянием — устойчивый.

Как поменять местами два значения переменных без третьей переменной?

Еще один вопрос с подвохом, который на самом деле очень прост. Вы можете поменять местами два числа, не прибегая к временной или третьей переменной, если присвоите одной переменной значение суммы двух чисел, а потом вычтите из этой суммы значение для каждой из переменных. Пример:

a = 3;
b = 5;a = a + b; // 8
b = a - b; // 3
a = a - b; // 5

Как реализуется поразрядная сортировка?

Алгоритм с временной сложностью О(n). Согласно википедии, поразрядная сортировка это алгоритм сортировки, не требующий сравнения. Он обрабатывает данные с целочисленными ключами путём группирования ключей в соответствии с индивидуальными разрядами, которые разделяют ту же позицию и значение.

Пример реализации на Java сортировки строк по младшему разряду.

Как реализовать алгоритм сортировки вставкой?

Принцип схож с сортированием колоды или одежды в шкафу. Каждая карта ложится на свое место, иначе говоря, каждый последующий элемент добавляется на определенную позицию.

Пример реализации на Java.

Как реализовать сортировку слиянием?

Как в случае с быстрой сортировкой, этот метод относят к группе «разделяй и властвуй». Например, чтобы отсортировать массив чисел, вы его разделите на небольшие части, пока не останется массив в один или ноль отсортированных элементов. Далее следует объединить малые массивы, чтобы получить финальный результат.

Стоит отметить, что в сравнении с быстрой сортировкой данный алгоритм обрабатывает элементы медленнее.

Пример реализации на Java.

Реализуйте алгоритм быстрой сортировки на предпочитаемом языке программирования

Алгоритм относится к группе «разделяй и властвуй», что предопределяет разделение задачи на подзадачи. То есть, сначала нужно разбить имеющиеся данные на мельчайшие составляющие, массивы из одного элемента (или с нулевым количеством элементов).

Пример на Java.

Читайте также:

Как проходят алгоритмические секции на собеседованиях в Яндекс

Алгоритмическая секция с написанием кода на доске или бумаге — один из важнейших этапов собеседования разработчиков для получения работы в Яндексе. Мы решили подробнее рассказать о том, как устроены эти секции, чтобы помочь будущим кандидатам в подготовке. Кроме того, надеюсь, многие из тех, кто не решается прийти в Яндекс на собеседование, опасаясь слишком сложных испытаний, после этого рассказа поймут, что в действительности всё не так уж и страшно!

Так что мы подготовили для вас следующие материалы:

  • Специальный контест, содержащий задачи, похожие на те, что мы даём на интервью.
  • Этот пост. В нём рассказывается, почему нужно проводить такие секции, а также разбираются все задачи контеста.
  • Два видео, в которых разбираются задачи из контеста: в первом — задача попроще, во втором — две задачи посложнее. Из этих видео вы узнаете о типичных ошибках, допускаемых и при прохождении алгоритмических секций, и при написании продакшен-кода.

Как мы собеседуем разработчиков

Собеседование любого разработчика состоит из нескольких этапов:

  • предварительная секция с рекрутером;
  • техническое скайп-интервью;
  • несколько очных секций;
  • финальные интервью с нанимающими менеджерами.

На предварительной секции рекрутер знакомится с кандидатом, узнаёт его интересы и мотивы для того, чтобы понять, на какие позиции имеет смысл его рассматривать. Техническое скайп-интервью предназначено для предварительной оценки навыков кандидата и отсеивает тех, кто со всей определённостью не справится с очными секциями.

Очные секции — основной этап. Именно очные секции дают ответ на вопрос о том, что умеет кандидат. Алгоритмическая секция — одна из очных технических секций. Помимо алгоритмических, бывают и другие очные испытания: скажем, кандидаты в старшие разработчики обязательно проходят секцию по архитектуре, а будущие руководители ещё и отвечают на вопросы по управлению командами и проектами. Вообще, если у кандидата есть какая-то сильная сторона в специфической области (машинном обучении, низкоуровневой оптимизации, разработке высоконагруженных систем, мобильной разработке или любой другой) — мы обязательно организуем секцию с профильным специалистом.

Алгоритмическая секция проверяет, способен ли кандидат придумывать алгоритмы для решения несложных задач, оценивать сложность этих алгоритмов и реализации их без ошибок, в процессе соблюдая баланс между качеством тестирования и скоростью решения.

Зачем писать код на доске или бумаге

Естественное состояние для программиста — программирование в интегрированной среде разработки с подсветкой синтаксиса и возможностью трассировки. Поэтому идея на собеседовании писать код на доске или бумаге первоначально кажется не слишком естественной. Однако, этот способ позволяет проверить два очень важных для каждого разработчика свойства.

Первое из них — умение быстро разбираться с работоспособностью кода «на глаз». Представьте себе, что при написании каждого цикла, возникающего в программе, разработчику требуется потратить время на то, чтобы проверить его работоспособность трассировкой; или что при падении сервиса в продакшене ему всегда обязательно нужно запустить код под дебаггером. Ясно, что написание и отладка даже несложных программ будут занимать у него непозволительно много времени. Конечно, полезно уметь читать код и при код-ревью.

Второе важное свойство — способность заранее продумывать план решения и затем следовать ему. Если плана нет, это будет приводить к большому количеству исправлений, зачёркиваний (на бумаге) и переписыванию больших кусков кода. В реальной жизни всё это сильно замедляет разработку, но отчасти маскируется скоростью работы в редакторе кода. Доска и бумага в этом смысле являются беспощадными поверхностями.

Естественно, мы учитываем, что писать код от руки — не слишком быстрое дело. Поэтому наши задачи обычно предполагают решение не намного длиннее десятка строк, а количество задач, которые необходимо решить в течение одной секции, обычно равняется двум или трём.

Алгоритмические секции и спортивное программирование

Спортивное программирование развивает в будущем разработчике, помимо прочего, и способность быстро и без ошибок реализовывать простые алгоритмы согласно заранее назначенному плану. Поэтому кандидаты с опытом спортивного программирования, действительно, неплохо справляются с алгоритмическими секциями на собеседованиях. Часто можно наблюдать ситуацию, когда будущие стажёры легко справляются с алгоритмической секцией, решая все задачи за 15-20 минут, тогда как более опытные программисты на те же задачи тратят целый час.

В то же время, алгоритмическая секция с написанием кода — лишь одна из секций, проверяющая минимально необходимые для любого разработчика навыки. С этой секцией справятся не только олимпиадные программисты, но и опытные промышленные разработчики. Будущего старшего разработчика или руководителя группы обязательно ждёт архитектурная секция, на которой он сможет раскрыть свои самые сильные стороны; конечно, эта секция никогда не ставится стажёрам и младшим разработчикам.

Контест для подготовки к собеседованию

Специально для того, чтобы вы могли примерно представить себе содержание задач, которые мы даём на алгоритмических секциях, мы собрали контест, который можно использовать при подготовке к собеседованиям. Попробуйте решить все задачи, ни разу не запустив дебаггер; написать решение в Notepad’е без подсветки синтаксиса; придумать как можно более короткое решение, которые пройдёт все тесты; продумать все возможные проблемы заранее и сдать решение с первого раза.

Контест содержит пять задач. Вы можете попробовать решить их самостоятельно, а можете заранее прочитать разбор: это всё равно будет полезно, т.к. вы сможете потренировать свой навык безошибочного кодирования заранее известного алгоритма.

Разбор задач контеста

Задача A. Камни и украшения

Даны две строки строчных латинских символов: строка J и строка S. Символы, входящие в строку J, — «драгоценности», входящие в строку S — «камни». Нужно определить, какое количество символов из S одновременно являются «драгоценностями». Проще говоря, нужно проверить, какое количество символов из S входит в J.

Это очень простая разминочная задача, к которой прилагаются решения на нескольких языках программирования, чтобы участники могли освоиться с проверяющей системой.

Алгоритм достаточно простой: из строки с «драгоценностями» необходимо построить множество, затем пройтись по строке с «камнями» и каждый символ проверить на вхождение в это множество. Используйте такую реализацию множества, чтобы гарантировать линейную сложность полученного решения, несмотря на то, что входные строки очень короткие и поэтому возможно сдать даже квадратичный по сложности алгоритм.

Задача B. Последовательно идущие единицы

Требуется найти в бинарном векторе самую длинную последовательность единиц и вывести её длину.

Алгоритм решения следующий: пройтись по всем элементам массива; встретив единицу, нужно увеличить счётчик длины текущей последовательности, а, встретив ноль, нужно обнулить этот счётчик. В конце нужно вывести максимальное из значений, которые принимал счётчик.

Проверьте, что правильно обрабатываете ситуацию, когда массив заканчивается на искомую последовательность единиц. При аккуратной реализации такая ситуация не потребует специальной обработки.

Постарайтесь использовать лишь константный объём дополнительной памяти.

Задача C. Удаление дубликатов

Дан упорядоченный по неубыванию массив целых 32-разрядных чисел. Требуется удалить из него все повторения.

Правильный алгоритм последовательно обрабатывает элементы массива, сравнивая их с последним выведенным. Нужно не забыть обновлять переменную, содержащую последний выведенный элемент и, кроме того, не ошибиться при обработке последнего элемента.

При решении этой задачи также не нужно использовать дополнительную память.

Задача D. Генерация скобочных последовательностей

Дано целое число . Требуется вывести все правильные скобочные последовательности длины , упорядоченные лексикографически (см. https://ru.wikipedia.org/wiki/Лексикографический_порядок). В задаче используются только круглые скобки.

Это пример относительно сложной алгоритмической задачи. Будем генерировать последовательность по одному символу; в каждый момент мы можем к текущей последовательности приписать либо открывающую скобку, либо закрывающую. Открывающую скобку можно дописать, если до этого было добавлено менее n открывающих скобок, а закрывающую — если в текущей последовательности количество открывающих скобок превосходит количество закрывающих. Такой алгоритм при аккуратной реализации автоматически гарантирует лексикографический порядок в ответе; работает за время, пропорциональное произведению количества элементов в ответе на n; при этом требует линейное количество дополнительной памяти.

Примером неэффективного алгоритма был бы следующий: сгенерируем все возможные скобочные последовательности, а затем выведем лишь те из них, что окажутся правильными. При этом объём ответа не позволит решить задачу быстрее, чем тот алгоритм, что приведёт выше.

Задача E. Анаграммы

Эта достаточно простая задача — типичный пример задачи, для решения которой необходимо использовать ассоциативные массивы. При решении нужно учитывать, что символы могут повторяться, поэтому необходимо использовать не множества, а словари. Поэтому решение будет следующим: составим из каждой строки по словарю, который для каждого символа будет хранить количество его повторений; затем сравним получившиеся словари. Если они совпадают, необходимо вывести единицу, в противном случае — ноль.

Альтернативное решение: отсортируем входные строки, а затем сравним их. Это решение хуже в том, что оно работает медленнее, а также меняет входные данные. Зато такое решение не использует дополнительной памяти.

Если в процессе собеседования у вас возникло несколько вариантов решения, отличающихся своими по своим характеристикам, расскажите об этом. Всегда здорово, когда разработчик знает несколько вариантов решения задачи и может рассказать об их сильных и слабых сторонах.

Задача F. Слияние сортированных списков

Даны отсортированных в порядке неубывания массивов неотрицательных целых чисел, каждое из которых не превосходит 100. Требуется построить результат их слияния: отсортированный в порядке неубывания массив, содержащий все элементы исходных массивов. Длина каждого массива не превосходит .

Для каждого массива создадим по указателю; изначально каждый указатель расположен в начале соответствующего массива. Элементы, соответствующие позициям указателей, поместим в любую структуру данных, которая поддерживает извлечение минимума — это может быть мультимножество или, например, куча. Далее будем извлекать из этой структуры минимальный элемент, помещать его в ответ, сдвигать позицию указателя в соответствующем массиве и помещать в структуру данных очередной элемент из этого массива.

В этой задаче многие испытывают сложности с форматом ввода. Обратите внимание на то, что первые элементы строк не описывают элементы массивов, они описывают длины массивов!

FAQ по контесту

A: Я точно написал правильный код, но тесты не проходят; наверное, в них ошибка?

Q: Нет, все тесты правильные. Подумайте: вероятно, вы не предусмотрели какую-нибудь необычную ситуацию.

A: Я пишу на языке X, ему точно требуется больше памяти в задаче Y. Поднимите лимиты!

Q: Все лимиты выставлены таким образом, что решение возможно с использованием любого из доступных языков. Попробуйте проверить, не зачитываете ли вы случайно входной файл целиком в задачах со строгими лимитами по используемой памяти.

A: Некоторые задачи можно решить намного проще из-за указанных ограничений. Зачем вы так?

Q: Мы специально упростили ввод в некоторых задачах, чтобы участникам было проще сосредоточиться на реализации алгоритма и не думать, например, о скорости загрузки данных или каких-то других вещах, важных в спортивном программировании. Постарайтесь реализовать именно те алгоритмы, которые мы рекомендуем — только в такой ситуации вы получите от контеста максимальную пользу.

A: Не хочу проходить контест. Можно я не буду?

Q: Конечно! Контест не является обязательным к решению всеми кандидатами. Впрочем, я всё равно рекомендую его порешать: это в любом случае будет полезно.

A: Что ещё посоветуете для подготовки?

Q: Прочитайте наши советы на официальной странице про собеседования в Яндекс: https://yandex.ru/jobs/ya-interview. От себя добавлю, что решение задачек на leetcode.com является крайне полезным для любого практикующего разработчика, независимо от того, планирует ли он в ближайшее время проходить интервью или участвовать в соревнованиях по программированию. Даже небольшое количество практики позволяет почувствовать себя увереннее при решении рабочих задач.

Заключение

Я часто бываю на конференциях для разработчиков и руководителей разработки, состою во многих чатах, посвящённых разработке, провёл несколько сотен собеседований и нанял в Яндекс огромное количество разработчиков. Опыт подсказывает, что алгоритмические секции с написанием кода на доске или бумаге часто вызывают вопросы. В заключение статьи я отвечу на самые популярные из них.

Зачем проводить собеседование в условиях, столь сильно отличающихся от реальных условий работы разработчика?

Это позволяет понять, способен ли кандидат находить проблемы в программах, не запуская дебаггер; может ли он заранее придумать план алгоритма и затем безошибочно следовать ему; может ли он придумать небольшой, но достаточный, набор тестов и затем проверить свою реализацию на соответствие этому набору тестов.

Такие секции отдают несправедливое преимущество спортивным программистам?

Спортивное программирование развивает в разработчиках некоторые очень полезные навыки, поэтому участники олимпиад по программированию, действительно, хорошо справляются с алгоритмическими секциями. Так что преимущество имеется, но оно является справедливым. Алгоритмическая секция является лишь одной из многих, поэтому у каждого кандидата будет достаточно возможностей для того, чтобы показать свои самые сильные стороны!

Зачем проводить алгоритмические секции, если все алгоритмы уже давно реализованы, и нужно лишь уметь искать их реализации в готовых библиотеках?

На алгоритмических секциях, общих для всех разработчиков, мы проверяем лишь минимально необходимые навыки: умение придумать и без ошибок реализовать простой алгоритм, содержащий циклы, проверки условий и, возможно, требующий использования ассоциативных массивов. Код такого типа постоянно приходится писать для реализации пользовательских сервисов.

Какой смысл в секции, которая не проверяет огромное количество навыков разработчика?

Алгоритмическая секция, действительно, проверяет лишь минимально необходимый для любого разработчика набор навыков. Другие навыки мы проверяем при помощи других секций.

Вы проводите алгоритмические секции для разработчиков всех специальностей?

Да. Алгоритмические секции проводятся для бекенд-разработчиков, аналитиков, мобильных и фронтенд-разработчиков, разработчиков инфраструктуры и методов машинного обучения, и так далее.

Думай как программист. Урок по решению задач / Хабр

Если вы интересуетесь программированием, то возможно слышали фразу:

«Каждый должен учиться программированию, потому что оно учит думать.»

— Стив Джобс

Наверное вы тоже задавались вопросом, что значит думать как программист?

По сути, речь идет о более эффективном способе решения задач.

Данный пост ставит целью научить вас этому.

Прочтя его, вы более точно поймете, что нужно делать, чтоб находить лучшие решения.

Почему это важно?

Решение задач — это базовый навык.

Мы постоянно решаем задачи. Большие и маленькие. Как мы это делаем? Иногда хорошо… если повезет.

Если у вас нет системного подхода, то, вероятно, вы решаете задачи следующим образом (я так делал, когда только начинал кодить):

  1. пробуете решение,
  2. если оно не подходит, то пробуете другое,
  3. если не получилось, то повторяете пункт 2 до победы.

Вам может везти, но это худший способ! И он может отнять очень много времени.

Лучший способ:

  1. иметь системный подход,
  2. применять его на практике.

«Большинство работодателей считает более важным навык решения задач.

Умение решать задачи практически единогласно является самой важной способностью, которую ищут работодатели… Более важной, чем знание языков программирования, отладки и дизайна системы.

Демонстрация комплексного мышления и способность решать большие сложные задачи столь же ценны (если не больше), чем базовые технические навыки, необходимые для работы.»

—  Hacker Rank (2018 Developer Skills Report)

Системный подход

Чтобы найти правильный подход, я последовал советам из книги Тима Феррисса об обучении «The 4-Hour Chef».

Это привело меня к интервью с двумя действительно впечатляющими людьми: C. Jordan Ball (занимает 1-е или 2-е место из 65 000 пользователей Coderbyte) и V. Anton Spraul (автор книги «Думай как программист. Креативный подход к созданию кода.»).

Я задал им одинаковые вопросы, и угадайте что? Их ответы были очень похожими!

Скоро вы тоже их узнаете.

Примечание: это не значит, что они все делают одинаково. Они разные люди, и вы отличаетесь от них. Но если начинать с правильных базовых принципов, то результат получится намного лучше и намного быстрее.

«Самая серьезная ошибка, которую я вижу у молодых программистов — это сосредоточеность на изучении синтаксиса, вместо изучения того, как решать задачи.»

— V. Anton Spraul

Итак, что делать, когда вы сталкнетесь с новой задачей?

Разберем по шагам:

1. Понимание

Поймите, что конкретно нужно сделать. Большинство задач сложны, потому что вы их не понимаете (вот почему это первый шаг).

Как узнать, что вы поняли суть задачи? Попытайтесь объяснить её простым языком.

Вспомните случай, когда вы зациклились на задаче и начали объяснять её себе. В этот момент проявляются логические ошибки, которые вы не видели раньше.

Большинству программистов знакомо это чувство.

Вот почему вы должны описать свою задачу, нарисовать диаграмму или рассказать кому-то об этом (некоторые используют резиновую уточку).

“Если вы не можете объяснить что-то простым языком, то вы не понимаете этого.”

—  Richard Feynman

2. Планирование

Не начинайте решать задачу без плана, надеясь не запутаться в ней. Планируйте свое решение!

В программировании не надо «идти напролом». Дайте вашему мозгу время для анализа и обработки информации.

Чтобы получить хороший план, ответьте себе на простой вопрос:

«Подав на вход X, какие шаги нужно сделать, чтоб получить Y на выходе?»

Примечание: у программистов для этого есть отличный инструмент. Комментарии!

3. Декомпозиция

Это самый важный шаг. Будьте внимательны!

Не пытайтесь решить одну большую задачу.

Вместо этого разделите её на подзадачи. Решить их будет гораздо проще.

Затем решайте подзадачи, начиная с самых простых. Когда задача кажется простой, это значит, что вы знаете ответ (или близки к нему).

Решайте каждую подзадачу независимо от других и после решения объедините результаты.

Соединение всех маленьких задач даст вам решение исходной.

Поздравляем!

Этот метод является краеугольным камнем решения задач. Запомните это (перечитайте этот шаг, если нужно).

Если я мог бы научить каждого молодого программиста навыкам решения задач, это уменьшило бы колличество технического долга.

Предположим, что необходимо написать программу, которая берет 10 цифр и возвращает третье по величине. Для новичка это может стать сложной задачей, хотя требует только знаний базового синтаксиса.

Если вы застряли, то надо упрощать. Вместо третьего по величине числа, как насчет нахождения самого большого? Все еще слишком сложно? Как найти самое большое из трех чисел? Или больше из двух?

Уменьшайте задачу пока не поймете как её решить. Запишите решение. Затем разворачивайте задачу до момента, пока не вернетесь к начальному вопросу.

—  V. Anton Spraul

4. Застряли?

Сейчас вы вероятно сидите и думаете: «Эй, это все круто, но что если я не смогу решить эту задачу?».

Прежде всего сделайте глубокий вдох. Не волнуйтесь. Это происходит со всеми!

Разница лишь в том, что лучшие программисты фиксили баги и решали задачи с интересом, а не с раздражением.

На самом деле, вот три вещи, которые нужно попробовать сделать, когда сталкиваетесь со сложностями:

  1. Отладка. Проверяйте шаг за шагом, где вы могли ошибиться в своем решении. Программисты называют это дебаггингом.

    «Искуство отладки заключается в выяснении разницы того, что вы написали в программе, и того, что вы хотели написать»

    — Andrew Singer

  2. Смена подхода. Вернитесь на шаг назад. Посмотрите на задачу под другим углом. Можно ли абстрагироваться от реализации и применить более общий подход?

    «Иногда мы так сильно углубляемся в детали, что не учитываем общие принципы, с помощью которых можно решить задачу на более высоком уровне. […]

    Классическим примером этого, конечно же, является суммирование длинного списка последовательных целых чисел 1 + 2 + 3 +… + n, который молодой Гаусс легко посчитал по формуле n (n + 1) / 2, избежав проблем, связанных с увеличением количества элементов»

    — C. Jordan Ball

    Примечание: Иногда лучше удалить все и начать сначала с новыми силами. Я серьезно. Вы будете удивлены тем, насколько это может быть эффективно.

  3. Исследование. Эх, старый добрый Google. Независимо от того, какая у вас задача, скорее всего кто-то уже решал её до вас. Найдите этого человека или решение. Сделайте это даже если разобрались сами. Можно многому научиться у других людей.

    Предостережение: Не ищите решение большой задачи. Ищите решения только для маленьких подзадач. Почему? Если вы не будете напрягаться (хотя-бы немного), то не узнаете ничего нового. Если вы ничего не узнали, то зря потратили время.

Практика

Не надейтесь стать профессионалом через неделю. Для того, чтоб хорошо решать задачи, нужно решить много задач!

Практика. Практика. И еще раз практика. Только со временем вы сможете сказать: «Эта задача может быть легко решена с помощью <подставьте свое решение сюда>».

Как тренироваться? Есть интеренсые варианты!

Шахматные головоломки, математические задачи, судоку, го, монополия, видео игры и т.д.

На самом деле, общая практика среди успешных людей — это их привычка «решать микрозадачи». Например, Питер Тиль играет в шахматы, а Илон Маск играет в видеоигры.

Байрон Ривз сказал: «Если вы хотите посмотреть, как могут выглядить руководители бизнеса через три-пять лет, посмотрите в онлайн-играх».

Быстрая перемотка вперед. Илон Маск, Рид Хоффман, Марк Цукерберг и многие другие говорят, что игры были основополагающими для их успеха в создании своих компаний.

— Mary Meeker (2017 internet trends report)

Значит ли это, что вы должны только играть в игры? Конечно нет.

Но в чем суть большинства игр? Правильно, в решении задач!

Так что же должно быть в практических занятиях. Что-то, что позволит вам решать много микрозадач (и в идеале это вам нравится).

Например, мне нравятся задачи по программированию. И каждый день я пытаюсь решить хотя бы одну (в основном на Coderbyte).

Как я уже сказал, все задачи имеют сходные модели решения.

Вывод

Это все!

Теперь вы знаете, что значит «думать как программист».

Вы также знаете, что решение задач — невероятный (базовый) навык, который надо развивать.

Обратите внимание, теперь вы также знаете, как практиковать свои навыки решения задач!

Наконец, я хочу, чтобы вы столкнулись с множеством задач.

«Когда вы думаете, что успешно преодолели одно препятствие, появляется другое. Но именно это делает жизнь интересной. […]

Жизнь — это процесс преодоления препятствий — укреплений, через которые мы должны прорваться.

С каждым разом вы узнаете что-то новое.

С каждым разом вы будете развивать силу, мудрость и перспективы.

С каждым разом будет все меньше конкуренов. И в конце останется только ваша улучшеная версия.»

— Ryan Holiday (The Obstacle is the Way)

Теперь идите решать задачи!

И пусть вам сопутствует удача!

Особая благодарность C. Jordan Ball и V. Anton Spraul. За полезные совет которые они дали.

Кроме того, я не мог бы преобрести своих знаний в области программирования так быстро без Lambda School. Не могу не поблагодарить и не рекомендовать их.

Как научиться решать алгоритмические задачи?

Перед вами руководство, подготовленное сайтом proglib.io для того, чтобы вы могли научиться быстро и без труда решать алгоритмические задачи. Готовьтесь к собеседованиям правильно.

Для начала, если вы думаете, что изучения основ компьютерных наук хватит для того, чтобы вам посыпались предложения от разных компаний, вы можете закончить читать здесь. Это руководство предназначено для тех, кто хочет обеспечить себя необходимыми навыками для того, чтобы без проблем пройти собеседование с помощью LeetCode.

Оттачивать навыки написания кода на LeetCode — это не просто запоминать ответы. Вам нужно знать шаблоны решения задач и уметь их применять. Количество решённых задач — это только одна сторона знакомства с шаблонами, но изучение включает в себя не только числа.

Пункт 0: За пределами основ компьютерных наук

В этом руководстве предполагается, что вы по крайней мере слышали об основных вещах, таких как двойные указатели и манипулирование битами. Вам не нужно знать их в совершенстве, но хотя бы базовые знания о том, что это такое, помогут вам более эффективно практиковаться решать задачи на LeetCode. Если вы изучали только основы компьютерных наук, вам может понадобиться обратиться к некоторым книгам, чтобы немного подтянуться.

Легкие алгоритмические задачи на LeetCode

Легкие задачи призваны помочь вам ознакомиться с основными приёмами. Обычно у них есть грубые тривиальные решения. Вам нужно научиться применять эти приёмы, чтобы лёгкие задачи не вызывали у вас никаких проблем.

Пункт 1: Практика основных приёмов

Если случайно открывая несколько простых задач из структур данных или алгоритмов вы можете легко и быстро придумать оптимальное решение, после чего реализовать его, вы можете переходить к следующему пункту. Если же нет, то вам очевидно придётся задержаться и больше тренироваться решать лёгкие задачи.

Как тренироваться

  1. Отсортируйте задачи по убыванию рейтинга принятия (англ. acceptance rate). Обычно задачи с более высоким рейтингом принятия немного легче.
  2. Старайтесь решать лёгкие задачи без подсказок.
  3. Как ни странно, злоупотреблять кнопкой «run» не очень полезно. Попробуйте написать решение лёгких задач так, чтобы они были приняты с первого раза. Такой подход имитирует ситуацию, когда вы пишете код на доске, что позволит вам научиться рассматривать все варианты сразу в голове.
  4. Иногда следует приглядываться к решениям в топе на предмет применения каких-то интересных приёмов. Часто решения попадают в топ, когда они короткие и недостаточно документированы. Также читайте комментарии и не стесняйтесь просить пояснить какие-то моменты.
  5. Как только вы чувствуете что изучили достаточно шаблонов решений простых задач, вернитесь к пункту 1 и решите, готовы ли вы двигаться дальше.

Средние алгоритмические задачи на LeetCode

Средние задачи предназначены для того, чтобы вы научились видеть суть. Чаще всего они представляют собой различные комбинации лёгких задач. Но решения «в лоб» часто могут привести к ошибке времени выполнения. Вам нужно уметь определять, какой именно шаблон решения требует та или иная задача.

Пункт 2: Распознавание шаблонов задач

Если случайно открывая несколько средних задач из структур данных или алгоритмов, вы можете определить, какой вид задач в них представлен, и реализовать близкое к оптимальному решение в течение получаса, то смело переходите к более высокому уровню.

Как тренироваться

  1. Внимательно читайте сам текст задачи и ищите в нём подсказки по поводу реализации. Например, количество подзадач может указывать на динамическое программирование, строковое преобразование с помощью dictionary указывает на поиск в ширину, поиск в длину или префиксное дерево, поиск повторяющихся или уникальных элементов указывает на хеширование или манипулирование битами и т. д. Если вам требуется более полный список приёмов, то следует обратить внимание на книгу-руководство для программистов.
  2. Когда есть приблизительное представление о решении — это уже полпути. Попытайтесь реализовать его, даже если оно не совсем оптимальное. Это нормально, ведь обычно люди тратят гораздо больше времени на оптимизацию, чем на само решение.
  3. Когда вы реализовали своё неидеальное решение, посмотрите на топовые решения этой же задачи, чтобы посмотреть, как вы можете улучшить своё.
  4. Затем попытайтесь хорошо понять основную мысль и реализовать более оптимальное решение, не используя подсказки.
  5. Как только вы чувствуете, что можете больше, чем просто применять шаблоны, настало время перейти к сложным задачам.

Сложные алгоритмические задачи на LeetCode

Сложные задачи предназначены для того, чтобы заставить вас напрячься. Обычно 45 минут достаточно для того, чтобы вы могли придумать рабочее решение. Чтобы научиться их решать, нужно научиться видеть какие-то более изящные пути, чем тривиальное решение «в лоб».

Пункт 3: Последняя проверка

В сложных задачах обычно есть ограничения, которые не позволят вам получить решения, используя привычные шаблоны. Если вы можете модифицировать обычные приёмы для решения сложных задач, то ваша подготовка завершена. Время здесь не так важно, вы должны научиться видеть связь между привычными шаблонами решений и этими ограничениями.

Как тренироваться

  1. В этом случае решение задачи важнее, чем нахождение оптимального решения. Если вы можете решить задачу «в лоб», жертвуя ограничениями по времени и/или месту, делайте это.
  2. И только после нужно определить, как оптимизировать решение, чтобы оно соответствовало ограничениям.
  3. Если у вас не получается оптимизировать решение, то самое время обратить внимание на топовые варианты реализации. Здесь очень важно понять ход решения. Вы должны научиться подбирать правильный алгоритм и использовать нужные структуры данных, а также уметь учитывать все случаи.
  4. Как только вы научитесь находить решения одних сложных задач, переходите к другим видам задач и старайтесь делать ваши решения более оптимальными.

Спасибо, что прочитали. Надеемся, вы нашли для себя что-то полезное.

***
Подписывайтесь на наш канал в Telegram!

Алгоритмические задачи на PHP

Название задачи Уровень Решено
Привет, мир! EASY Войдите чтобы сохранить прогресс
Развернуть строку EASY Войдите чтобы сохранить прогресс
Чётные числа EASY Войдите чтобы сохранить прогресс
Числа Фибоначчи EASY Войдите чтобы сохранить прогресс
Уникальные числа EASY Войдите чтобы сохранить прогресс
Анаграммы EASY Войдите чтобы сохранить прогресс
Повторяющиеся значения EASY Войдите чтобы сохранить прогресс
Максимальное произведение двух целых чисел EASY Войдите чтобы сохранить прогресс
Наиболее часто встречающееся число EASY Войдите чтобы сохранить прогресс
Переместите все нули в конец EASY Войдите чтобы сохранить прогресс
Замените каждый элемент произведением всех других элементов EASY Войдите чтобы сохранить прогресс
Найти максимальную разницу между двумя элементами EASY Войдите чтобы сохранить прогресс
Все комбинации пар элементов EASY Войдите чтобы сохранить прогресс
Максимальная прибыль EASY Войдите чтобы сохранить прогресс
Максимальная сумма подряд идущих чисел MEDIUM Войдите чтобы сохранить прогресс
Все комбинации заданной длины MEDIUM Войдите чтобы сохранить прогресс
Наибольшее возможное число из других чисел MEDIUM Войдите чтобы сохранить прогресс
Угол между часовой и минутной стрелками MEDIUM Войдите чтобы сохранить прогресс

Занимательные алгоритмические задачи — PDF Free Download

Конспект НОД Тема «Как помочь Буратино»

Муниципальное бюджетное образовательное учреждение детский сад 41 «Рябинушка» 2017 г. Конспект НОД Тема «Как помочь Буратино» для детей старшего дошкольного возраста 6-7 лет Образовательная область образовательной

Подробнее

0:1 Маша написала фразу: «Я хочу участвовать в Лиге Открытий», посчитала количество букв в каждом слове и перемножила полученные числа. Какой результат должен получиться? 0:0 Сколько всего квадратов изображено

Подробнее

«Как мы прибыль получали»

Сценарий тематического театрализованного представления Цель: «Как мы прибыль получали» Шабалина Надежда Николаевна, педагог-организатор Муниципального бюджетного образовательного учреждения дополнительного

Подробнее

Занятие факультатива «Мир логики» 4 класс

Отдел образования Несвижского райисполкома Учреждение образования «Несвижская государственная белорусская гимназия» Занятие факультатива «Мир логики» 4 класс Разработала и провела учитель начальных классов

Подробнее

Открытый урок по математике во 2 классе

МОУ Большебыковская средняя общеобразовательная школа Открытый урок по математике во 2 классе Тема: «Повторение и обобщение изученного во 2 классе» «Путешествие в сказку» Подготовила учитель начальных

Подробнее

Технологическая карта урока

Технологическая карта урока Приложение 2. Тема: Конкретный смысл действия умножения. Тип урока: урок первичного предъявления знаний Цель: создать условия для организации совместной деятельности учащихся

Подробнее

«Путешествие в страну книг»

Конспект НОД по ознакомлению старших дошкольников с художественной литературой. «Путешествие в страну книг» Цели: Познакомить детей с энциклопедией, как видом кнжного издания, ее назначением, рассказать

Подробнее

Математика. Вариант 1

Математика Вариант 1 1-й класс 1. Выбери и подчеркни примеры с ответом 5. 2 + 3 6 + 1 4 + 1 9 2 8 3 5 + 2 2. Около дома посадили 4 берёзы и 3 рябины. Сколько деревьев посадили? 3. В банке 10 солёных огурцов.

Подробнее

Математический квадрат

Комбинаторная геометрия КГ4. Отметьте на листе бумаги две красные, две желтые и две зеленые точки и соедините их отрезками так, чтобы получилось пять равносторонних треугольников с разноцветными вершинами.

Подробнее

Математический турнир. 5 класс

Математический турнир 5 класс Инструкция по выполнению работы На выполнение работы математического турнира даётся 90 минут. Работа включает в себя 12 заданий. Все задания работы имеют три направления применимости

Подробнее

«Развитие памяти и внимания»

Конспект коррекционного занятия «Развитие памяти и внимания» в начальных классах специальной коррекционной школы VIII вида Разработала Цапкова В.Ф.- учитель начальных классов г. Чудово Новгородской области

Подробнее

Математика 0. Домашнее задание 17.

1 Математика 0. Домашнее задание 17. Задание 1. Сравни и заполни пустые рамки согласно образцу. Задание 2. Выполни действия и найди в каждом равенстве части и целое. 2 Задание 3. Составь равенства согласно

Подробнее

НИКОЛАЙ НИКОЛАЕВИЧ НОСОВ. Jana Řiháková

НИКОЛАЙ НИКОЛАЕВИЧ НОСОВ Jana Řiháková 386148 НИКОЛАЙ НИКОЛАЕВИЧ НОСОВ -1908-1976 -советский детский писатель-прозаик, драматург, киносценарист -лауреат Сталинской премии третьей степени (1952) -наиболее

Подробнее

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

2 КЛАСС МАТЕМАТИКА УЧЕБНИК И РАБОЧАЯ ТЕТРАДЬ: Моро М. И., Бантова М. А., Бельтюкова Г. В. и др. Математика. 2кл. в 2ч. М.: Просвещение. Моро М. И., Волкова С. И. Тетрадь по математике. 2кл. в 2ч. М.: Просвещение.

Подробнее

Условные обозначения

УДК 373:51 ББК 22.1я71 Б33 В 2013 г. М. И. Башмаков удостоен премии Правительства Российской Федерации в области образования Основная часть Условные обозначения Вариативная часть Работа в паре Творческие

Подробнее

М. И. Башмаков, М. Г. Нефёдова

М. И. Башмаков, М. Г. Нефёдова Учебник В двух частях Часть 2 Рекомендовано Министерством образования и науки Российской Федерации АСТ Астрель Москва 2015 УДК 373:51 ББК 22.1я71 Б33 Комплект учебников для

Подробнее

Учим детей рассказывать по картинке

Учим детей рассказывать по картинке Успешность обучения детей в школе зависит от уровня овладения ими связной речью. Связная речь относится к диалогической и монологической формам речи. Диалогической речью

Подробнее

Тур 2-4 класс — решения

Тур 2-4 класс — решения 1. МатеМаша написала в каждой клетке таблицы по числу. Суммы чисел во всех строчках и во всех столбиках оказались одинаковыми. Прилетели четыре жука и закрыли четыре числа из таблицы.

Подробнее

Задача о счастливых билетах

Задача о счастливых билетах 1 Постановка задачи На лекции вы наверняка разбирали задачу о счастливых билетах. Здесь не будет повторения лекции, а будет разобрана аналогичная задача с другим определением

Подробнее

1-Д, 2-Г, 3-А, 4-В, 5-Б

Вариант 1 Задание 1. 6 класс Сопоставьте равные количества информации: 1. 6 гбайт А. 2 байт 2. 20 кбайт Б. 8 гбайт 3. 16 бит В. 1024 байт 4. 1 кбайт Г. 20480 байт 5. 8192 мбайт Д. 6144 мбайт Ответ: 1-Д,

Подробнее

Задания B1 по информатике

Задания B1 по информатике 1. Некоторое сигнальное устройство за одну секунду передает один из трех сигналов. Сколько различных сообщений длиной в пять секунд можно передать при помощи этого устройства?

Подробнее

8 базовых алгоритмических задач на собеседованиях | Nuances of programming

Источник: Nuances of Programming

Во время собеседования на должность в IT-сфере часто касаются вопросов применения алгоритмов. Наиболее популярными являются алгоритмы поиска и сортировки (строковые алгоритмы, бинарный поиск, алгоритм поиска на графах). Несмотря на кажущуюся простоту, они бывают коварны и трудны в реализации под конкретную задачу. Вот почему важно заранее отработать принцип применения каждого алгоритма, а не полагаться на слепую удачу. Чем лучше вы поймёте схему работы, чем подробнее сможете описать решение данных вам задач, тем выше будут шансы на успешное прохождение собеседования.

Будьте готовы к хитрым вопросам и решению проблем альтернативными способами. Например, часто просят вместо рекурсии разобрать задачу через итеративный алгоритм. 

Реализуйте алгоритм бинарного поиска

Бинарный поиск — это алгоритм, следующий парадигме «разделяй и властвуй»: задача разбивается на подзадачи. Этот алгоритм поиска удобен, если нужно найти число в массиве простых чисел или элемент в списке. Самый простой способ решения — при помощи рекурсии.

Важно: бинарный поиск возможен, только если массив данных отсортирован.

Пример реализации на Java.

Реализуйте сортировку пузырьком

Во время сортировки пузырьком сравнивают рядом стоящие числа, выстраивая их в порядке убывания или возрастания.

Временная сложность — O(n²), из-за которого алгоритм подходит только для небольшого объёма данных.

Пример реализации на Java.

Разница между устойчивой и неустойчивой сортировкой

При устойчивой сортировке не меняется относительный порядок сортируемых элементов, имеющих одинаковые ключи, при неустойчивой — меняется. Например, алгоритм быстрой сортировки — неустойчивый, алгоритм сортировки слиянием — устойчивый.

Как поменять местами два значения переменных без третьей переменной?

Еще один вопрос с подвохом, который на самом деле очень прост. Вы можете поменять местами два числа, не прибегая к временной или третьей переменной, если присвоите одной переменной значение суммы двух чисел, а потом вычтите из этой суммы значение для каждой из переменных. Пример:

Как реализуется поразрядная сортировка?

Алгоритм с временной сложностью О(n). Согласно википедии, поразрядная сортировка это алгоритм сортировки, не требующий сравнения. Он обрабатывает данные с целочисленными ключами путём группирования ключей в соответствии с индивидуальными разрядами, которые разделяют ту же позицию и значение.

Пример реализации на Java сортировки строк по младшему разряду.

Как реализовать алгоритм сортировки вставкой?

Принцип схож с сортированием колоды или одежды в шкафу. Каждая карта ложится на свое место, иначе говоря, каждый последующий элемент добавляется на определенную позицию.

Пример реализации на Java.

Как реализовать сортировку слиянием?

Как в случае с быстрой сортировкой, этот метод относят к группе «разделяй и властвуй». Например, чтобы отсортировать массив чисел, вы его разделите на небольшие части, пока не останется массив в один или ноль отсортированных элементов. Далее следует объединить малые массивы, чтобы получить финальный результат.

Стоит отметить, что в сравнении с быстрой сортировкой данный алгоритм обрабатывает элементы медленнее.

Пример реализации на Java.

Реализуйте алгоритм быстрой сортировки на предпочитаемом языке программирования

Алгоритм относится к группе «разделяй и властвуй», что предопределяет разделение задачи на подзадачи. То есть, сначала нужно разбить имеющиеся данные на мельчайшие составляющие, массивы из одного элемента (или с нулевым количеством элементов).

Пример на Java.

Читайте также:

Читайте нас в телеграмме и vk

Перевод статьи javinpaul: 20+ basic Algorithms Problems from Coding Interviews

Алгоритмическая и эвристическая работа

В последнее время меня заинтриговала разница между алгоритмической и эвристической работой. В алгоритмической работе определяется процесс и ожидается конечный продукт. Мы следуем набору инструкций по единственному пути к одному выводу. По определению нет никаких сюрпризов, если только алгоритм не сломается и результат не станет неожиданным. Противоположная эвристическая работа, потому что для нее нет алгоритма. Мы разрабатываем идеи и стратегии, экспериментируем и создаем гипотезы, пока не будет найдено решение.

Алгоритмическая работа может включать такие задачи, как производство, простое компьютерное программирование, доставка пакетов или проверка клиентов на супермаркете. В то время как эвристические задачи могут включать в себя разработку нового сценария для устранения ошибки в программном обеспечении, создание новой маркетинговой кампании, реализацию новой коммерческой презентации или создание нового приложения для iPhone.

Будущее нашей экономики будет все больше и больше зависеть от эвристического подхода, а не алгоритмического. Все чаще алгоритмические задачи переводятся в офшор или автоматизируются для сокращения затрат, в то время как творческая работа, которая по своей природе является эвристической, все более востребована для продвижения нашей новой экономики.Эвристическая работа также имеет дополнительное преимущество, заключающееся в том, что она более эффективна, чем следование алгоритму. У тех, кому посчастливилось заниматься преимущественно эвристической работой, повышается способность оказывать влияние.

Это в новинку для нас. На протяжении большей части 20-го века большая часть работы была чисто алгоритмической, и рабочие места строго управлялись. Будь то «белые воротнички» или «синие воротнички», рабочая среда была заученной, с небольшим пространством для разногласий или сомнительных предположений, исходящих сверху. Хотя изменения могут быть постепенными, многим людям, работающим в сегодняшней экономике, предоставляется гораздо больше свободы в подходах к своей работе, чем когда-либо прежде, при условии, что конечный результат будет хорошим.

Но что происходит, когда изначально эвристическая работа становится алгоритмической? Специалист по маркетингу, который использует тот же подход и стратегический план для вывода продукта на рынок, не обращая внимания на уникальные особенности своего целевого рынка. Стендап-комик, который каждый вечер исполняет одно и то же в точности, или группа, которая играет один и тот же набор песен одинаково каждую ночь своего тура. Врач, который использует один и тот же план лечения для каждого диагноза без учета личных потребностей своего пациента.Он лишает смысла творческое выражение, сдерживает рост, ограничивая открытия и исследования, и в конечном итоге страдает результат.

Не попадитесь в ловушку следования алгоритмам, когда может быть доступен лучший подход. Найдите время, чтобы подумать, рискнуть, оспорить предположения, исследовать, продвигаться. Будьте уязвимы к неудачам и помните долгую игру, вы будете работать лучше в долгосрочной перспективе.

5 вещей, которые я узнал, выполняя ежедневные алгоритмические задачи в течение 100 дней | Марцин Шалек

Некоторое время назад я подал заявку на стажировку в одну из ведущих высокотехнологичных компаний.Поскольку у меня было очень мало знаний в области алгоритмики, я знал, что мне нужно много подготовиться, чтобы попасть в него. Мой друг показал мне LeetCode, веб-сайт с алгоритмическими задачами, которые могут возникнуть на собеседовании. Мне пришла в голову идея выполнять одно задание каждый день и, следовательно, становиться лучше в этом деле. Несмотря на то, что я не прошел последний этап собеседования, я продолжал выполнять это задание до 100 дней. Вот 5 вещей, которые я узнал за это время.

Я никогда не был поклонником алгоритмов, на самом деле я никогда не был поклонником их изучения.Я думаю в основном потому, что не приложил достаточно усилий для индивидуального решения проблем или для глубокого понимания найденных решений. Однако выполнение одного задания каждый день помогло мне в этом лучше. И когда я был способен понимать основные и наиболее часто встречающиеся концепции, я действительно находил некоторую радость в решении проблем. Кроме того, я очень гордился собой, когда нашел решение после 2+ часов удара о стену. Это помогло мне повысить самооценку. Зная, что даже не имея хорошей алгоритмической подготовки, я смог решить эти нетривиальные задачи.

Первой проблемой, которую я попытался решить с помощью LeetCode, была проблема двух сумм. Сейчас я считаю это одной из простейших проблем, которую вы можете решить, решив настолько очевидным, насколько это могло бы быть. Тогда я потратил около 2–3 часов, пытаясь решить эту проблему.

Единственный способ стать лучше — выполнять больше этих задач. Я так рад, что не сдался тогда и продолжал делать больше. Начиная только с «легких» заданий, в какой-то момент я мог выполнять «средние», а время от времени даже делал случайные «сложные».Вначале я думал, что буду делать только самые легкие из Медиумов и никогда не буду касаться трудностей. Но день за днем ​​я учился, я становился лучше в этом, и я действительно обладал знаниями, чтобы делать это.

Занимаясь алгоритмикой с целью развития собственных навыков, было важно помнить, что я хочу найти ИДЕАЛЬНОЕ решение, а не решение. То, что решение прошло испытания, не означает, что я справлюсь с ним. LeetCode предоставляет диаграмму, на которой я мог видеть, как мое решение выглядит среди других.

Увидев что-то подобное, я понял, что проблема не решена. Он знал, что мне нужно изучить сложность своего решения и искать место для улучшения, пока я не получу что-то более похожее на это:

В последние дни моей задачи я действительно осознал, что мой подход к обучению алгоритмике не предназначен для долгий пробег. После того, как я достиг точки, когда легкие задачи были для меня слишком легкими, а средние задачи могли занять более 2 часов, каждый день мне приходилось принимать решение, хочу ли я решить тривиальную задачу или потратить большую часть своего свободного времени на алгоритмы. .Это была основная причина, по которой я остановился через 100 дней. Если бы мне пришлось делать это снова, я бы, вероятно, думал о чем-то вроде двух задач в неделю. В этом случае мне не пришлось бы сосредотачиваться на количестве, и я мог бы не торопиться, чтобы развить свои навыки для решения более сложных проблем.

Во время этого испытания было много дней, когда я хотел «пропустить один». К счастью, я решил опубликовать все свои решения на GitHub. Таким образом, я знал, что если пропущу хотя бы один день, он будет виден всем, кто посетит мою страницу GitHub.Второе, что я сделал, — рассказал своим друзьям об этом испытании, чтобы я знал, что они могут спросить меня, как у меня дела, и знал, что мне будет стыдно, если мне придется сказать им, что я потерпел неудачу. По прошествии стольких дней, я думаю, что общественная приверженность цели является огромным мотивирующим фактором.

Вот и все 🙂

Понравилось? Пожалуйста, нажмите ♥ ниже, чтобы другие люди могли его найти!

Дэниел Пинк о стимулах и двух типах мотивации

Есть два типа мотивации: внутренняя и внешняя.Оба очень разные и приводят к разным результатам. Вот как максимально использовать мотивацию как для себя, так и для других.

***

Мотивация — штука хитрая и многогранная. Как мы мотивируем людей стать лучшими? Как мы себя мотивируем? Иногда, когда мы бежим к цели, мы внезапно теряем пар и теряем силу, прежде чем пересечь финишную черту. Почему мы теряем мотивацию на пути к достижению нашей цели?

Дэн Пинк написал отличную книгу о мотивации под названием «Драйв: удивительная правда о том, что нас мотивирует».Мы уже говорили о книге раньше, но стоит остановиться подробнее.

Когда Пинк обсуждает мотивацию, он разбивает ее на два конкретных типа: внешний и внутренний .

Внешняя мотивация определяется внешними силами, такими как деньги или похвала. Внутренняя мотивация — это то, что исходит изнутри и может быть таким же простым, как радость, которую испытываешь после выполнения сложной задачи. Пинк также описывает два совершенно разных типа задач: алгоритмические и эвристические.Алгоритмическая задача — это когда вы следуете набору инструкций по определенному пути, который приводит к единственному выводу. Эвристическая задача не имеет инструкций или определенного пути, нужно проявлять творческий подход и экспериментировать с возможностями для выполнения задачи.

Как видите, два типа мотиваций и задач совершенно разные.

Давайте посмотрим, как они играют друг против друга в зависимости от того, какое вознаграждение предлагается.

Базовые награды

Когда-то считалось, что деньги — лучший способ мотивации сотрудника.Если вы хотели, чтобы кто-то остался в вашей компании или работал лучше, вам просто нужно было предложить финансовые стимулы. Однако вопрос о деньгах в качестве мотиватора во многих секторах стал спорным. Если вы квалифицированный рабочий, вы легко сможете найти работу с желаемой вами зарплатой. Пинк лаконично выражается:

.

Конечно, отправной точкой любого обсуждения мотивации на рабочем месте является простой жизненный факт: люди должны зарабатывать себе на жизнь. Заработная плата, выплаты по контракту, некоторые льготы, несколько льгот — это то, что я называю «базовыми вознаграждениями».«Если чье-то базовое вознаграждение неадекватно или справедливо, ее внимание будет сосредоточено на несправедливости ее ситуации и беспокойстве, связанном с ее обстоятельствами. Вы не получите ни предсказуемости внешней мотивации, ни странности внутренней мотивации. У вас вообще будет очень мало мотивации. Лучшее использование денег в качестве мотивации — это платить людям достаточно, чтобы вопрос о деньгах не обсуждался.

После того, как базовые награды отсортированы, нам часто предлагают другие «кнута и пряника», чтобы подтолкнуть наше поведение.Многие из этих наград на самом деле приведут к обратному эффекту, чем предполагалось.

Награды «Если, то»

Награды типа «Если, то» — это когда мы обещаем доставить что-то человеку, когда он выполнит определенную задачу. Если в этом месяце вы достигнете поставленных целей по продажам, я дам вам бонус. Награды типа «если, то» чреваты опасностями. Они, как правило, вызывают кратковременный всплеск мотивации, но фактически ослабляют ее в долгосрочной перспективе. Сам факт предложения вознаграждения за ту или иную форму усилий дает понять, что работа есть работа.Это может иметь большое негативное влияние на внутреннюю мотивацию. Кроме того, награды по самой своей природе сужают наш фокус, мы склонны игнорировать все, кроме финишной черты. Это нормально для алгоритмических задач, но мешает нам работать с эвристическими задачами.

Amabile и другие обнаружили, что внешние вознаграждения могут быть эффективными для алгоритмических задач — тех, которые зависят от следования существующей формуле до ее логического завершения. Но для большего количества проектов правого полушария — тех, которые требуют гибкого решения проблем, изобретательности или концептуального понимания — условное вознаграждение может быть опасным.Награждаемым предметам часто труднее видеть периферию и находить оригинальные решения.

Голы

Когда мы используем цели для мотивации, как это влияет на то, как мы думаем и ведем себя?

Как и все внешние мотиваторы, цели сужают наше внимание. Это одна из причин, по которой они могут быть эффективными; они концентрируют ум. Но, как мы видели, зауженный фокус требует затрат. Для сложных или концептуальных задач предложение вознаграждения может помешать разностороннему мышлению, необходимому для разработки инновационного решения.Точно так же, когда внешняя цель имеет первостепенное значение — особенно краткосрочная, измеримая цель, достижение которой приносит большую отдачу, — ее присутствие может ограничить наше представление о более широких измерениях нашего поведения. Как пишут профессора бизнес-школ, «существенные доказательства демонстрируют, что помимо мотивации конструктивных усилий, постановка целей может спровоцировать неэтичное поведение.

Примеров масса, отмечают исследователи. Sears устанавливает квоту продаж для своего персонала по ремонту автомобилей, и рабочие в ответ завышают цены для клиентов и проводят ненужный ремонт.Enron ставит перед собой высокие цели по доходам — ​​и гонка за их достижением любыми возможными средствами катализирует крах компании. Ford настолько намерен произвести определенный автомобиль определенного веса по определенной цене к определенной дате, что пропускает проверки безопасности и выпускает опасный Ford Pinto.

Проблема с тем, чтобы сделать внешнее вознаграждение единственным важным пунктом назначения, состоит в том, что некоторые люди выберут там самый быстрый маршрут, даже если это будет означать движение по низкой дороге.

Действительно, большинство скандалов и проступков, которые казались присущими современной жизни, связаны с ярлыками .Руководители играют в свои квартальные доходы, чтобы получить бонус за результативность. Консультанты средней школы записывают стенограммы студентов-докторов, чтобы их старшие могли поступить в колледж. Спортсмены вводят себе стероиды, чтобы публиковать лучшие результаты и получать прибыльные бонусы за результат.

Сравните этот подход с поведением, вызванным внутренней мотивацией. Когда награда — это сама деятельность — углубленное обучение, радость клиентов, стремление к лучшему — нет никаких сокращений. Единственный путь к месту назначения — это шоссе.В некотором смысле невозможно действовать неэтично, потому что человек, находящийся в невыгодном положении, является не конкурентом, а вами.

Те же самые факторы давления, которые могут подтолкнуть вас к неэтичным действиям, также могут подтолкнуть вас к принятию более рискованных решений. Стремление к цели может убедить вас принять решения, которые в любой другой ситуации вы, скорее всего, никогда бы не рассмотрели. (См. Подробнее об опасностях гола.)

Здесь страдают не только люди, которых мотивируют вознаграждением.Человек, который пытается поощрять определенный тип поведения, также попадает в ловушку и вынужден пытаться исправить ситуацию, что часто делает его хуже, чем если бы он вообще никогда не предлагал вознаграждение.

Русский экономист Антон Суворов построил сложную эконометрическую модель, чтобы продемонстрировать этот эффект, сконфигурированную вокруг так называемой «теории принципала-агента». Думайте о принципале как о мотиваторе — работодателе, учителе, родителе. Думайте об агенте как о мотивируемом — сотруднике, ученике, ребенке.Принципал по существу пытается заставить агента делать то, что хочет принципал, в то время как агент уравновешивает свои интересы с тем, что предлагает принципал. Используя поток сложных уравнений, проверяющих различные сценарии взаимодействия принципала и агента, Суворов пришел к выводам, которые интуитивно понятны любому родителю, который пытался убедить своих детей вынести мусор.

Предлагая вознаграждение, принципал сигнализирует агенту, что задача нежелательна. (Если бы задача была желательной, агент не нуждался бы в продукте.) Но этот первоначальный сигнал и связанная с ним награда вынуждают принципала встать на путь, с которого трудно свернуть. Предложите слишком маленькое вознаграждение, и агент не подчинится. Но предложите вознаграждение, которое достаточно заманчиво, чтобы заставить агента действовать в первый раз, а принципал «обречен дать его снова во второй раз». Назад дороги нет. Заплатите своему сыну, чтобы он вынес мусор — и вы почти гарантировали, что ребенок больше никогда не будет делать это бесплатно. Более того, как только первоначальный денежный ажиотаж утихнет, вам, вероятно, придется увеличить платеж, чтобы и дальше соблюдать требования.

Даже если вы можете вызвать лучшее поведение, оно часто исчезает после удаления стимулов.

В средах, где внешние вознаграждения являются наиболее значимыми, многие люди работают только до той точки, которая вызывает вознаграждение, и не более того. Таким образом, если студенты получают приз за чтение трех книг, многие не возьмут четвертую, не говоря уже о том, чтобы посвятить всю жизнь чтению — точно так же, как руководители, достигшие своих квартальных показателей, часто не увеличивают заработок ни на пенни, не говоря уже о том, чтобы думать о них. что долгосрочное здоровье их компании.Аналогичным образом, несколько исследований показывают, что оплата людям физических упражнений, прекращения курения или приема лекарств поначалу дает потрясающие результаты, но здоровое поведение исчезает, когда исчезают стимулы.

Когда работают награды?

Награды могут работать для рутинных (алгоритмических) задач, требующих небольшого творчества.

Для рутинных задач, которые не очень интересны и не требуют особого творческого мышления, награды могут дать небольшой укол мотивации без вредных побочных эффектов.В некотором смысле это просто здравый смысл. Как объясняют Эдвард Деси, Ричард Райан и Ричард Кестнер: «Вознаграждение не подрывает внутреннюю мотивацию людей к скучным задачам, потому что внутренняя мотивация практически отсутствует или ее можно подорвать».

Вы увеличите свои шансы на успех, вознаграждая рутинные задачи, используя эти три практики:

  1. Обоснуйте, почему эта задача необходима.
  2. Признайте, что задача скучная.
  3. Позвольте людям выполнять задачу по-своему (думайте, что автономия, а не контроль).

Любая внешняя награда должна быть неожиданной и предлагаться только после выполнения задания. Во многих отношениях это здравый смысл, поскольку это противоположность награды типа « если, то », позволяющая избежать его многочисленных недостатков (сосредоточение внимания не только на призе, мотивация не ослабеет, если награда отсутствует. во время задания и т.д…). Однако одно предостережение — будьте осторожны, если эти награды станут ожидаемыми, потому что на этом этапе они ничем не отличаются от вознаграждений типа «если, то».

Как мотивировать работников, которыми управляет алгоритм

Многие предприятия обратились к удаленным работникам, чтобы продолжить свою деятельность после того, как штаты издали приказы не выходить из дома для снижения инфекций COVID-19.Эта тенденция, вероятно, сохранится еще долго после того, как коронавирус будет взят под контроль.

Чтобы помочь компаниям упростить переход к сети, исследователи USC изучали проблемы, связанные с более широким использованием краудворка — проявления гиг-экономики, в которой компании предлагают специальные, повседневные задачи потенциальным клиентам через веб-сайт. Этот шаг сводит к минимуму сбои, которые могут возникнуть у организаций в результате COVID-19 или других кризисов.

Исследование, проведенное в сентябре путем сбора ответов на задачи через краудсорсинговую платформу Amazon Mechanical Turk, показывает, что работникам потребуется больше автономии по сравнению с задачами и более четкое понимание цели для выполнения зачастую рутинной работы на высоком уровне — преимущества, которые предлагает помощь ИИ. .

Нам нужно улучшить краудворк и сделать его более эффективным.

Гейл Лукас

«Краудворк работает так же, как Uber, но он используется для выполнения онлайн-задач, таких как очистка данных, обучение искусственного интеллекта и обработка контента», — сказал Гейл Лукас, доцент-исследователь Института творческих технологий инженерной школы Витерби Университета Южной Калифорнии.

«По мере того, как уровень безработицы продолжает стремительно расти, он, вероятно, станет еще более популярным в качестве временной меры во время текущего закрытия и по мере изменения экономики из-за COVID-19.Нам необходимо улучшить коллективную работу и сделать ее более эффективной, что может включать новые виды супервизии с использованием ИИ ».

Результаты были представлены 11 мая на Международной конференции по автономным агентам и мультиагентным системам в Новой Зеландии. Видео-презентация находится в открытом доступе.

Алгоритмическое управление способствует краудворку

С непрерывным развитием технологий искусственного интеллекта сотрудники и рабочие все чаще сталкиваются с программными алгоритмами, которые помогают распределять их работу.Многие задачи, выполняемые менеджерами, такие как прием на работу, оценка и установление вознаграждения, будут все чаще использовать ИИ в качестве инструмента, помогающего выполнять эти функции.

Эти недавно автоматизированные надзорные функции — так называемое алгоритмическое управление — уже играют важную роль в таких компаниях, как UPS, Uber и Amazon, которые передают задачи на аутсорсинг большому количеству онлайн-работников.

Новое исследование, проведенное ICT и Fujitsu Laboratories, показывает, что для повышения мотивации сотрудников в среде коллективной работы крайне важны автономия и прозрачность решения выполненных задач.

Восприятие автономии может повысить продуктивность, особенно когда работа имеет внутреннее значение для работников, но коллективная работа часто кажется бессмысленной. По словам исследователей, «что еще более проблематично, значение работы иногда скрывается из-за безопасности или экспериментального контроля, например, когда рабочие выступают в качестве субъектов в научном эксперименте. Повышение мотивации и производительности пользователей за счет взаимодействия человека с агентом является важной задачей не только для алгоритмического управления, но и для других дисциплин искусственного интеллекта, включая образовательные технологии, поддержание личного здоровья, компьютерные игры, мониторинг личной производительности и краудсорсинг.”

Исследователи исследуют, как поддерживать мотивацию сотрудников

Для тестирования управленческих приложений исследователи ИКТ провели онлайн-эксперимент, в котором изучали, как восприятие автономии и значимости работы формируют мотивацию краудоркера. Юши Тойода, старший научный сотрудник Fujitsu Laboratories, и исследователи из Университета Южной Калифорнии Джонатан Гратч и Лукас изучили альтернативные методы поддержания мотивации краудворкеров, когда их работа дополнительно управляется алгоритмом.

«Учитывая, что разработчики систем могут проектировать автономных агентов, которые выполняют некоторые задачи управления в контексте алгоритмического управления, понимание того, как работники могут реагировать на эти системы, особенно в условиях удаленной работы, может дать разработчикам важные рекомендации», — сказал Тойода.

Команда обнаружила, что сотрудники более мотивированы, когда их работа имеет смысл, а алгоритмическое управление построено таким образом, чтобы подчеркнуть автономию работников. Например, при выполнении утомительной задачи, такой как подсчет количества инфицированных клеток крови на предметном стекле лаборатории, работники работают лучше, когда им говорят о социально значимой цели, такой как лечение инфекционного заболевания, и когда обратная связь поддерживает автономию с помощью полезных подсказок и запросы.

Их желание добиться успеха в работе фактически подорвало ее полезность.

Джонатан Гратч

«Мы обнаружили, что когда люди знали, что их цель — помочь вылечить болезнь, они фактически завышали количество инфицированных клеток. Их желание добиться успеха в работе фактически подорвало полезность их работы », — сказал Грэтч, директор ИКТ по ​​виртуальным исследованиям человека и профессор компьютерных наук Университета Калифорнии в Витерби.

Напротив, когда работа не имеет смысла, производительность повышается только тогда, когда алгоритмическое управление возвращается к авторитетному управленческому контролю, образуя алгоритм как босса, который управляет соответствием, а не способствует автономии.По словам исследователей, это может быть проблемой, поскольку не всегда можно объяснить смысл задачи, поскольку эта информация может иногда искажать результаты.

Новые результаты подчеркивают важность автономии и значимости в среде коллективной работы и вносят свой вклад в растущий объем литературы по алгоритмическому управлению и взаимодействию человека и ИИ. Такие компании, как Uber и Lyft, в настоящее время используют алгоритмическое управление через приложение, которое дает сотрудникам свободу в планировании и маршрутах, и результаты исследовательской группы USC предлагают способы улучшения таких систем.


ИКТ USC объединяет художников индустрии развлечений с компьютерными и социологами для изучения иммерсивных медиа для военной подготовки, лечения, образования и многого другого. Исследователи изучают, как люди взаимодействуют с компьютерами через виртуальных персонажей, видеоигры и смоделированные сценарии. ИКТ — лидер в разработке виртуальных людей, которые выглядят, думают и ведут себя как настоящие люди. Основанный в 1999 году, ICT является исследовательским центром Университета, спонсируемым Министерством обороны США.

Исследование частично поддерживается американскими лабораториями Fujitsu и армией США.

Больше историй о: Искусственный интеллект, новые технологии

(PDF) Оценка алгоритмов в творческих задачах

Оценка алгоритмов в творческих задачах

Конференция по информационным системам в Америке

см. Рекомендацию. Мы будем использовать человеческих оценщиков, чтобы судить, насколько присланные подписи отличаются от

исходных подписей.В-третьих, мы посмотрим, насколько каждый испытуемый уверен в том, что его подпись смешная, используя шкалу Лайкерта

от 1 до 6.

Создание титров к политическим карикатурам — типичная сложная творческая задача — это, по сути,

генерация идей. Мы будем набирать субъектов из Amazon Mechanical Turk (AMT). Испытуемые увидят изображение, подпись

к изображению, а затем получат рекомендацию, которая будет помечена как сгенерированная либо

человеком, либо ИИ.Затем испытуемых попросят создать новый заголовок для той же политической карикатуры. Мы

оценим время, взяв общее время, необходимое для написания подписи после того, как человек перешел на веб-страницу

, где они могут ввести свою подпись. Мы будем оценивать изменение убеждений, используя человеческих оценщиков для ранжирования

подписей, которые наиболее похожи на рекомендацию. Мы будем оценивать уверенность, используя шкалу Лайкерта

, спрашивая, насколько уверены испытуемые в том, что их подпись юмористическая.

Заключение

Мы предлагаем экспериментальный план, который оценивает, полагаются ли люди на советы

людей иначе, чем на советы ИИ. Кроме того, мы оцениваем, влияет ли этот совет на когнитивные усилия,

изменение убеждений и уверенность. Это исследование расположено в уникальном пространстве, так как большая часть литературы по алгоритмической оценке

посвящена интеллектуальным задачам, в которых ИИ должен доминировать над людьми, тогда как мы предлагаем изучить

влияние на творческие задачи, в которых люди в настоящее время превосходят ИИ.В будущей работе следует рассмотреть, как AI

и человеческие рекомендации влияют на когнитивные усилия, качество, уверенность и новизну в других типах задач

в модели Circumplex МакГрата. Систематическое сравнение того, как люди реагируют на ИИ и человеческие прогнозы

в различных задачах, могло бы стать плодотворной линией исследования в исследованиях MIS человек-ИИ. Это исследование

имеет четкие ограничения. Наши манипуляции с тем, подвергается ли экспериментальный субъект воздействию человека или рекомендации

ИИ, могут вызвать подозрение, что подписи, помеченные как созданные ИИ, на самом деле были созданы людьми

, если субъекты осведомлены о текущих ограничениях создания текста ИИ.Мы считаем, что на Amazon

Mechanical Turk не так много людей, которые осведомлены о границах методов обработки естественного языка ИИ

, поэтому мы не ожидаем, что это будет фатальным недостатком.

ССЫЛКИ

Александр В. 2017. «Рэп-стихи Канье Уэста», Kaggle.

(https://www.kaggle.com/viccalexander/kanyewestverses, по состоянию на 2 апреля 2020 г.).

Александр В., Блиндер К. и Зак П. 2018. «Зачем доверять алгоритму? Производительность, познание и нейрофизиология

, Компьютеры в поведении человека (89), стр.279–288.

Дитворст Б., Симмонс Дж. И Мэсси К. 2015. «Отвращение к алгоритмам: люди ошибочно избегают

алгоритмов, увидев их ошибки», Журнал экспериментальной психологии: Общие (144: 1).

Dockrill, P. 2017. «Всего за 4 часа искусственный интеллект Google овладел всеми историческими знаниями о шахматах», Science

Alert.

Дзиндолет М., Пирс Л., Бек Х. и Доу Л. 2002. «Воспринимаемая полезность человека и автоматизированных средств

в задаче визуального обнаружения», Человеческий фактор (44: 1), стр.79–94.

Джино Ф. и Мур Д. 2007. «Влияние сложности задания на использование совета», Журнал поведенческих решений

Making (20: 1), стр. 21–35.

Гудфеллоу И., Бенжио Ю. и Курвиль А. 2016. Глубокое обучение, MIT Press.

Кампс, Х. Дж. 2016. «Microsoft демонстрирует робота-подписчика с подписями к изображениям нового поколения», Techcrunch.

(https://techcrunch.com/2016/03/30/microsoft-caption-bot/, по состоянию на 2 мая 2020 г.).

Керрас, Т., Лайне, С., Aittala, M., Hellsten, J., Lehtinen, J., and Aila, T. 2019. «Анализ и улучшение качества изображения

StyleGAN», ArXiv.

Крюгер, Дж., И Даннинг, Д. 1999. «Неквалифицированный и незнающий: как трудности в распознавании собственной

Некомпетентность приводят к завышенным самооценкам», Журнал личности и социальной психологии

(77: 6 ), стр. 1121–1134.

Либерман В., Минсон Дж., Брайан К. и Росс Л. 2012. «Наивный реализм и захват« мудрости

диад »», Журнал экспериментальной социальной психологии (48: 2), стр.507–512.

Логг, Дж., Минсон, Дж. И Мур, Д. 2019. «Алгоритмическая оценка: люди предпочитают алгоритмическое суждение, а не человеческое.

», Организационное поведение и процессы принятия решений людьми (151), стр. 90–103.

Мил, П. 1954. Клиническое и статистическое предсказание: теоретический анализ и обзор доказательств,

Миннеаполис, Миннесота: Университет Миннесоты Пресс.

Мур Д. и Хили П. 2008. «Проблема излишней самоуверенности», Психологический обзор (115: 2), с.502.

The One About Algorithmic Thinking in Computational Thinking

Алгоритм — это процесс или формула для вычисления ответов, сортировки данных и автоматизации задач; а алгоритмическое мышление — это процесс разработки алгоритма.

«Эффективные алгоритмы делают предположения, демонстрируют склонность к простым решениям, находят компромисс между стоимостью ошибки и стоимостью задержки и рискуют». Брайан Кристиан, Том Гриффитс

Используя алгоритмическое мышление, студентов стремятся построить пошаговый процесс решения проблемы и подобных задач, чтобы работа могла быть воспроизведена людьми или компьютерами.

Алгоритмическое мышление является производным от информатики и процесса разработки кода и программных приложений. Этот подход автоматизирует процесс решения проблем, создавая серию систематических, логических шагов , которые принимают определенный набор входных данных и производят определенный набор выходных данных на их основе.

Другими словами, алгоритмическое мышление не дает решения для конкретного ответа; вместо этого он решает, как построить последовательный, полный и воспроизводимый процесс, имеющий конечную точку — алгоритм.Разработка алгоритма помогает студентам как общаться, так и интерпретировать четкие инструкции для получения предсказуемых и надежных результатов. Это суть вычислительного мышления.

Примеры алгоритмов в повседневной жизни

И, как вычислительное мышление и другие его элементы, которые мы обсуждали, алгоритмы — это то, с чем мы регулярно сталкиваемся в нашей жизни.

Если вы шеф-повар-любитель или ценитель замороженных блюд, вы следуете рецептам и инструкциям по приготовлению пищи , и это алгоритм.

Когда вы чувствуете себя крутым и бешеным в танцевальной программе — может быть, Cha Cha Slide, Macarena или Flossing — вы также следуете программе, которая имитирует алгоритм и одновременно является действительно крутым .

Описание процесса проверки книг в школьной библиотеке или инструкции по очистке в конце дня разрабатывает алгоритм и позволяет вашему внутреннему специалисту по информатике сиять.

Примеры алгоритмов в учебной программе

Однако для того, чтобы начать развивать у студентов алгоритмическое мастерство, не требуется формальной практики программирования или даже доступа к технологиям.Попросите учащихся наметить направления для сверстников, чтобы они могли перемещаться по лабиринту, создавать визуальные блок-схемы для задач или развивать кодированный язык.

Для начала, вот идеи для включения алгоритмического мышления в разные предметы .

English Language Arts: Учащиеся наносят на карту блок-схему, в которой подробно описываются направления для определения того, следует ли использовать двоеточие или тире в предложении.

Математика: В текстовой задаче учащиеся разрабатывают пошаговый процесс того, как они ответят на вопрос, который затем может быть применен к аналогичным задачам.

Естественные науки: Учащиеся объясняют, как классифицировать элементы в периодической таблице.

Социальные науки: Учащиеся описывают последовательность более мелких событий в истории, которые ускорили гораздо более крупное событие.

Языки: Учащиеся применяют новый словарный запас и отрабатывают разговорные навыки, чтобы направить другого учащегося к выполнению задания, будь то заказ кофе в кафе или переход от одного места в классе к другому.

Arts: Учащиеся создают инструкции по рисованию рисунка, который затем должен использовать другой учащийся для воссоздания изображения.

Полное руководство по вычислительному мышлению для преподавателей

, наполненное примерами подключенных и отключенных, это руководство даст вам базовое понимание вычислительного мышления и даст уверенность в том, что вы сможете обсудить эту тему со студентами.

Примеры алгоритмов в компьютерных науках

Это, очевидно, более элементарные примеры; алгоритмы — особенно те, которые используются при кодировании — часто гораздо более запутанные и сложные.Чтобы контекстуализировать алгоритмы в информатике и программировании, ниже приведены два примера.

Стандартизированное тестирование и алгоритмы: Кодирование позволяет использовать адаптивную технологию, которая сегодня часто используется в учебных заведениях.

Например, переход к компьютерным стандартизированным тестам привел к появлению адаптивных оценок, которые выбирают вопросы на основе способностей учащихся, определяемых правильными и неправильными ответами.

Если учащиеся выбирают правильный ответ на вопрос, следующий вопрос будет несколько сложнее.Но если они ответят неправильно, тогда оценка предложит умеренно более легкий вопрос. Это происходит с помощью итеративного алгоритма, который начинается с набора вопросов. После ответа пул корректируется соответствующим образом. Это повторяется постоянно.

Всемогущий Google и алгоритмы: Результаты поиска Google определяются (частично) алгоритмом PageRank, который присваивает важность веб-странице в зависимости от количества сайтов, ссылающихся на нее.

Итак, если мы погуглим «что такое алгоритм», мы можем поспорить, что на выбранных страницах будет больше всего ссылок на них по теме «что такое алгоритм».«Конечно, все еще сложнее; Если вам интересно, эта статья посвящена тонкостям алгоритма PageRank.

Существует более 1,5 миллиарда веб-сайтов с еще миллиардами страниц, которые нужно подсчитать, но благодаря алгоритмическому мышлению мы можем ввести в Google что угодно и ожидать, что мы получим тщательно подобранный список ресурсов менее чем за секунду. Вот и сила алгоритмического мышления.

«Алгоритм Google был значительным развитием.Я получил благодарственные письма от людей, чьи жизни были спасены информацией на медицинском веб-сайте или которые нашли любовь всей своей жизни на веб-сайте знакомств ». Тим Бернерс-Ли

Каким бы подходом к этому ни подходили в классе, алгоритмическое мышление побуждает учащихся к общению ясно и логично . Студенты учатся «» и «» на протяжении его многочисленных итераций, задач и решений.

Чтобы прийти к алгоритму (особенно по мере того, как алгоритмы становятся все сложнее), они должны применять вычислительное мышление и практиковать метапознание , когда они это делают.В этом процессе студенты становятся более искусными критически мыслящими людьми, красноречивыми коммуникаторами и любопытными решателями проблем, которые задают смелые вопросы и преуспевают в двусмысленности и неуверенности.

Что дальше? Ознакомьтесь с нашими статьями о декомпозиции, распознавании образов и абстракции.

Что такое алгоритмическая ответственность? — Определение из WhatIs.com

Алгоритмическая ответственность — это концепция, согласно которой компании должны нести ответственность за результаты своих программных алгоритмов.Эта концепция идет рука об руку с алгоритмической прозрачностью, которая требует от компаний открытости в отношении целей, структуры и основных действий алгоритмов, используемых для поиска, обработки и доставки информации.

Являясь продуктом людей, алгоритмы могут иметь проблемы, возникающие из-за человеческой предвзятости или простого недосмотра. Алгоритмическая подотчетность продвигается как способ помочь выявить и исправить такие проблемы.

Человеческая предвзятость и недосмотр алгоритмов могут вызвать нежелательные и даже опасные проблемы в системах искусственного интеллекта.Некоторые ошибки в разработке ИИ стали общеизвестными. Программное обеспечение Google для распознавания лиц, например, заклеймило некоторых чернокожих людей как горилл, что создало проблемы с общественностью. В результате неправильного алгоритма беспилотный автомобиль Uber наехал на стоп-сигнал.

Проблемы с алгоритмами могут быть не только смущать или оскорблять людей, но и опасны. Например, водителей предупреждают, чтобы они не сворачивали, чтобы избежать попадания мелких животных. Используя тот же ошибочный алгоритм, беспилотный автомобиль потенциально может не распознать маленького ребенка как человека и в результате ударить его.

Методы предотвращения проблем в алгоритмах, приводящих к смещениям и ошибкам, включают более обширное тестирование на стороне разработки, особенно на предмет смещений. В случае беспилотных автомобилей это может означать проверку на наличие проблем с признанием меньшинств.

Для того, чтобы код был проверен, он должен иметь, по крайней мере, определенную прозрачность, что означает, что он доступен для проверки третьей стороной.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

2021 © Все права защищены. Карта сайта