算法题数据怎么做
如何提高使用复杂算法和数据结构解决实际问题的能力？
如何提高使用复杂算法和数据结构解决实际问题的能力？
首先你应该不要怕他，然后多进行复杂算法和素质结构解决的一些实例，多进行锻炼，这样的话，你才能提高他们
数据模型和算法区别？
数据模型是现实世界数据特征的抽象，或者说是现实世界的数据模拟。数据库中，用数据模型来抽象地表示现实世界的数据和信息。数据模型的三要素是：数据结构、数据操作及完整性约束条件。
算法是模型建立流程的一个环节，也是赋予模型“思考”能力的环节。
做数据结构和算法题的时候用纸笔写是否是个好习惯？为什么？
我来简单说下自己的看法！
#数据结构# #算法# #计算机#
其实做数据结构与算法题呢，就类似于大学做高数和线性代数一样，他用纸笔来做，跟在计算机上敲打，它没有任何本质区别。
不论是通过自己手写出来，或者在计算机上敲打出来的东西，他都是经过了大脑思考，能够加深印象，以及梳理知识点。方式不一，但最终都能达到同样的目的！
唯一不同点呢就是数据结构与算法，在纸上呢，它可以很灵活的修改，可以用笔把它很随性的划掉，或者是删除。而且也可以很方便的保留随时翻看检查。
而在计算机上编写，则可以运用计算机的软件对它进行检查运行，看看程序有没有出错，有没有bug。
总的来说呢，他们两个各有各的优势，各有各的特点，就看每个人的习惯因人而异。
可以在纸上用笔画图，写一写自己的思路，这样更有利于是自己的逻辑更清晰，思维更聚焦，最后整理一下，还是建议把纸上的汇聚成电子版，毕竟纸质的不利于保存和分享，不利于以后回顾复习，可以的话最好在动手写代码实现一遍，推荐领扣一个不错的联系算发和数据结构的平台。
个人习惯吧！不过用笔可以记录笔记，理清思路，然后上机实践
记下思路是可以的，最好编程实战下
产生数据要采用什么算法？
1、分类（预测离散值输出）：首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。——判断肿瘤良性/恶性
分类算法：决策树、逻辑回归、贝叶斯分类
2、聚类（Clustering）将数据分组成为多个集群（Cluster），在同一个集群内的对象之间具有较高的相似度，不同类之间的对象差别较大。聚类分析要解决的问题是将数据分成内部高内聚，外部低耦合的集合，这样对相似的事物进行分析就会更有针对性。——市场划分；社交网络分析；天文数据分析