我想最快速的学以致用没什么不对，碰Java半个月都不到，谈感情完全比不上C，字符界面的东西还是习惯会去用C写。

何必是这样轻视的态度呢

唉，我只是给你个建议。 不知道是我说错话了， 还是你理解错了。
如果你说是轻视，那我也是轻视我自己。 我整 j2me 将近一年了。

[ 本帖最后由 新浪 于 2010-8-16 08:56 编辑 ]

java 比C快？搞ACM的都知道：同一道题，java的时间一般设定的都是C的2倍。

呵呵。。。我看你是理解错了，我是说开发速度，而不是运行速度。

哦，不好意思啊~~~~

我欣赏实用算法，用算法真正解决实际问题。
acm题中不乏实际问题，说一个十分浅显的例子，dijkstra无论在虚拟的游戏时空还是在现实的车载gps系统中都有应用。
再说一个例子，线性规划甚至扩展到凸规划，它对企业制定科学决策有着很大帮助。
博弈论扩展到实际应用，可以涉及到金融。现在世界上大笔证券交易都是由计算机自动分析交易而非人为操作，本质上就是一个科学分析的博弈论框架。
说研究算法无用的人自重。

看来没有多少人认真读过我这段话，也没有人认真想过，我没有反对研究算法，而且很支持研究算法，而是在算法表现上欠佳，我说过了不要老用汉诺塔去表现递归。希望可以综合地有用地表现算法，而不是为了算法而算法，这么多时间去研究如何写一个更好的国际象棋博弈的算法，倒不如去研究如何写出一个更好的文字识别工具(是指识别图像上的文字)。

PS:本人认为冯诺依曼体系结构的计算模型搞不像样的人工智能。

现在的个人计算机的确在人工智能的一些方面进步甚微，但是人工神经网络的研究和应用已经实现了许多人工智能方面的问题，包括你所说的图像上的文字识别。在这里我不想和你多谈这些方面问题，如果你真的想了解现在的人工智能发展状况，建议你把眼光放到世界，看看国外的研究成果。
递归解汉诺塔只是用一个问题让你了解递归，我想没有人会让一个初学递归的人直接去接触递归上实现的各种复杂问题，或许这也是我放上一个五子棋作为对AI兴趣的引例的原因。

希望我是理解错了。

我只是突然觉得这个论坛的各位前辈都变得好容易激动，没有了作为一个搞代码的人的平静的心态。

类比到数学研究，真正在搞研究的教授，每天早上起床到睡觉，基本都是在书桌前度过的，而那些在大学里混饭吃的所谓的教授则上上课，东跑跑西跑跑的赶场子赚外块。

我相信，有兴趣有能力去研究算法的人绝对都是很聪明的，但是作为智者，大家是否应该少一份浮躁呢。

支持楼主的观点, 判断一个程序牛不牛并不是看它的算法有多高深,而是看它对你的用途有多大.
你与其研究一些钻牛角尖的ACM题目,不如写一些对自己方便的程序.
例如,写一个帮助自己理财的软件, 学习外语的软件, 人事管理软件, QQ聊天软件等都比ACM实用