大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python算法学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python算法学习的解答，让我们一起看看吧。
用Python刷面试算法题（如leetcode）是怎样的体验？
首先声明一下，并不会如虎添翼甚至有时候还会让你步履维艰。
原因： Java等类型语言是强类型语言，Python属于弱类型。在LeetCode里，很多时候需要类型进行约束。
这一点很麻烦。当然，如果你能克服的话，就会好很多。
第一，Python的语法够简单，你不需要被语言细节弄得碍手碍脚。***设你用C语言，那么内存、指针就得虐你一遍，还能剩下多少精力去研习算法？刷算法时，语言只是载体，是工具，绝不不能被语言所束缚，Python在这一点上占据绝对的优势。
第二，Python虽然简单，但语言特性应有尽有，一点不差。Python虽然简单，但特性是很丰富的，如面向对象、函数式编程等方面，一个不缺，简单好用，代码看上去也很简洁。其他的语言，要不太过于基础（C/C++等）而缺乏高级特性，要不就很fancy（例如JavaScript，搞个面向对象还要牵扯到原型链之类的对象），搞个并行化还要通过异步，不像Python，特性够多，且很简洁。
第三，Python是动态语言，不需要编译，写完直接跑，又增加了方便性。像C/C++/J***a这些语言，写完要编译或依赖虚拟机执行，多了这一步其实就多了些障碍，而我们刷算法题时，要的就是沉浸式的体验，不要被这些所妨碍。
Python拥有以上所提及的全部三项特性，肯定是首选。另外，还有一项***，Python是AI领域的官方语言，学完Python，刷完算法，你又迈入了另一扇人热门领域的大门。
拥抱Python吧!
有数学基础，只会Python一门编程语言，可以当算法工程师吗？
通常算法工程师分为两类，一类是算法设计，一类是做算法实现。目前在大数据、人工智能领域还是比较缺算法工程师的，一方面算法工程师的培养周期较长，另外一方面由于本科的知识结构满足不了算法工程师的要求，所以基本上算法工程师都是研究生毕业的较多，这就导致人才比较短缺。
具备扎实的数学基础是做算法工程师的基本要求，计算机软件问题说到底就是算法问题，所以算法设计往往是设计的核心。通常做大数据、人工智能方面的程序员都需要具备一定的数学基础，比如线性代数、概率论都是基本的要求，但是做算法设计工程师则要求要高得多。
目前大部分公司的算法工程师既做算法设计的事情又做算法实现的事情，算法实现目前大多数人都会选择使用Python，因为Python方便。当然也有分开的，做算法设计的不管实现，需要算法实现工程师与其配合。
目前，算法工程师的招聘一般都从研究生里面选拔，主要还是看研究生阶段的研究方向是否与招聘岗位要求一致。还有一部分算法工程师是企业自身培养的，经过大量的实际项目锤炼出来的，这部分算法工程师虽然可能存在知识结构不足的问题，但是实际解决问题的能力都比较强。
算法工程师目前的专业比较集中在计算机、数学（尤其是计算数学专业）、统计、金融等专业，主要还是这些专业的知识结构比较适合从事算法设计的工作。
算法工程师的发展空间比较大，有不少公司的技术专家甚至是首席科学家都曾经做过算法工程师的岗位，所以对算法感兴趣的程序员可以往这个方向努力一下。
我的研究方向是大数据和人工智能，我在头条上也陆续写了一些这方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会让你有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
就个人经历来看，你想应聘上够玄乎的。
算法工程师的一般要求是：
1、学历，，硕士及以上。
2、会编程语言，Python，J***a居多，但是仅仅熟练掌握一门，也可以勉强通过。
3、学过的课程，如《算法导论》、《统计学》等等，
4、数学或计算机相关专业优先考虑。
算法是要数学基础好，但还不够，算法是单独一门学问。比如数据结构，数值分析，算法分析与设计，运筹学等等。算法实现的话，任何语言都行，不同语言的算法实现[_a***_]可能有差异。
到此，以上就是小编对于python算法学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python算法学习的2点解答对大家有用。
