Reading Today: 知其所以然地学习（以算法学习为例)

 知其所以然地学习（以算法学习为例）by 刘未鹏
http://blog.csdn.net/pongba/archive/2008/07/07/2622713.aspx

关于答案&做法到底是怎么来的，从问题到答案之间经历了怎样的思维过程。却鲜有书能够很好的阐释。就我有限的阅 （算法）书经验，除了波利亚的《怎样解题》还算合格之外（也并非最理想），其它的（包括有名的《算法导论》、《如何解题：现代启发式方法》、 《Algorithms》、《编程珠玑》，甚至TAOCP――公平地说由于高老大对算法领域历史了解得非常通透，所以许多地方能够从原始脉络来讲述一个问 题，譬如令人印象深刻的从竞赛树到堆的讲解就寥寥一页纸道出了堆这个数据结构的本质来，而像刚才列的几本有名的书却都没有做到），在思维的讲述上都算不上 合格（当然不是说这些书没有价值，作为知识性的参考书籍，它们将知识整理出系统结构，极大的便利了知识的掌握，就像《什么是数学》所做的工作一样），为什么我这么说呢，因为我发现每每需要寻找对一个算法的解释的时候，翻开这些书，总是直接就看到关于算法逻辑的描述，却看不到整个算法的诞生过程背后的思想。

评：这么说吧，TAOCP讲出了approach，其他的书都是skill。


那到底什么样的才算是授人以渔的呢？波利亚的《如何解题》绝对算是一本，他的《数学的发现》也值得一看。具体到算法书，那就不是光看text book就足够的了，为了深入理解一个算法的来龙去脉前因后果，从一个算法中领悟尽量深刻的东西，则需要做到三件事情：
寻找该算法的原始出处：TAOCP作为一个资料库是绝对优秀的，基础的算法只 要你能想到的，几乎都可以在上面找到原始出处。查到原始出处之后（譬如一篇paper），就可以去网上搜来看了。因为最初的作者往往对一个方案的诞生过程 最为了解。比如经典数据结构中的红黑树是出了名的令人费解的结构之一，但它的作者Sedgewick一张PPT，给你讲得通通透透，比算法导论上的讲法强上数倍。 
原始的出处其实也未必就都推心置腹地和你讲得那么到位：……怎么办？可以再去网上找找，牛人讲得未必比经典教材上的差。那倘若实在找不出好的介绍呢，就只能自己揣摩了。揣摩的重要性，是怎么说都不为过的。揣摩的一些指导性的问题有：……问题的本质是什么？这个做法的本质又是什么？……
不仅学习别人的思路，整理自己的思路也是极其重要的：详见《跟波利亚学解题》的"4. 一个好习惯"和"7. 总结的意义"。

评：
1、找原出处，引Emerson的话：first quote是要找到原话。
2、找牛人。找不到，自己问问题。
3、学习，整理。Resharp the shaw.