算法学习指南 📚
欢迎访问算法学习专题！以下是关于算法的分类、学习路径及实用资源推荐：
常见算法分类 🌱
机器学习 🤖
- 监督学习：线性回归、决策树、支持向量机
- 无监督学习：K-均值聚类、主成分分析
- 深度学习：神经网络、卷积网络、循环网络
数据结构 🗂️
- 数组、链表、栈、队列、树、图
- 哈希表、堆、优先队列
算法优化 ⚡
- 时间复杂度：O(n)、O(log n)、O(n²)
- 空间复杂度：内存优化技巧与实践
学习路径建议 🚀
- 基础理论：先掌握时间/空间复杂度分析
- 实践编码：通过LeetCode刷题巩固知识
- 项目应用：尝试用算法解决实际问题
- 进阶研究：探索算法在AI、大数据等领域的应用
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推荐资源 📚
- 算法可视化工具：直观理解算法运行过程
- GitHub开源算法仓库：代码实践与参考
- 算法入门课程：系统化学习路径
💡 算法是编程的基石，持续学习与实践才能掌握其精髓！