मैं एक समस्या का उदाहरण देना चाहूंगा और इसे हल करने का प्रयास करूंगा। खुली समस्याओं के साथ प्रयोग करना एक अच्छा अभ्यास है। प्रयोग से मेरा मतलब है, आप प्रोग्राम लिख सकते हैं या दूसरों द्वारा ज्ञात एल्गोरिदम को लागू कर सकते हैं और समझ सकते हैं कि वे कैसे काम करते हैं, जहां वे असफल होते हैं आदि। इसके अलावा, आप कई प्रूफ तकनीकों की खोज कर सकते हैं। याद रखें, यदि आप अध्ययन करते हैं और इस पर बहुत काम करते हैं तो वे आपको जेल में नहीं डालेंगे और कोई समाधान नहीं निकाल सकते हैं। इसके विपरीत, आपके योग्यता स्तर को बढ़ाने की गारंटी है।
ज्यादातर मामलों में, सामान्य रूप से इन समस्याओं को उनके विशिष्ट उदाहरणों की तुलना में हल करना मुश्किल है । एक विचार प्राप्त करने के लिए एनएफएल के बारे में पढ़ें ।
मेरे मामले में मैं जल्द ही विचारों और संबंधित अवधारणाओं के एक पूल के नीचे दब गया था। प्रोग्रामिंग / कोडिंग ट्विक्स हैं और सैद्धांतिक युद्धाभ्यास हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप जेनेटिक एलगोरिदम अवधारणाओं का उपयोग करके किसी भी समस्या के उदाहरण को हल करना चाहते हैं, तो आप जल्द ही खोज लेंगे, जीए अकेले एक विशाल दुनिया है! मुझे हाल ही में GA / EA में लिंकेज लर्निंग के बारे में पता चला है । हालांकि इसके बारे में ज्यादा पता नहीं है।
इसके अतिरिक्त, जब आप चीजों को कोड करने की कोशिश करेंगे, तो आप पाएंगे कि कुछ प्रोग्रामिंग भाषाएं / उपकरण दूसरों की तुलना में बेहतर / आसान हैं। मैं इस बात की चर्चा में खो गया था, कि एलेक्स स्टेपेनोव को क्यों लगता है कि OOP गणितीय रूप से गलत है और कार्यात्मक प्रोग्रामिंग का क्या फायदा है। मेरे पास निशान नहीं है, लेकिन मुझे स्पष्ट रूप से याद है, शुरू में मैं एक एनपी-कम्प्लीट / हार्ड समस्या का अध्ययन कर रहा था।
मैं आपका स्वागत करता हूं, क्योंकि यह यात्रा साहसिक है!