有一些实用的练习来发展grokking技能

###用于算法和编码技能

1。实践算法范例：专注于诸如Divide和Conser，动态编程，贪婪的策略和回溯等核心范式。使用这些范式来实施诸如N-Queens问题，Sudoku求解器和组合/置换生成等问题[2]。

2。使用现实的编码练习：进行模仿真实面试场景的练习，包括时间限制和互动问题解决。练习大声解释您的思考过程[4]。

3.解决约束的问题：解决在现实限制(例如时间限制和边缘案例)下的问题。这有助于发展解决问题的敏捷性和信心[4]。

###用于及时的工程和AI互动

1。基本提示创建：编写清晰，简洁的提示，要求询问像chatgpt这样的AI工具执行特定任务，例如将自己介绍为专业人士。将AI的响应与您的期望进行比较[1]。

2。完善现有提示：从简单的提示开始，然后通过添加上下文，技能和所需的音调来完善它们。比较响应，以了解细节如何改善结果[1]。

3。迭代语调和样式：要求AI描述一个项目，然后通过迭代提示来完善音调。使用“热情”，“非正式”或“专业”之类的词来指导[1]。

4。事实检查和准确性：提供陈述，并要求AI更详细地重写它们。验证索赔的准确性，尤其是指标[1]。

###一般学习策略

1。从基本原理开始：从基本概念开始，然后逐渐转变为更复杂的概念。对于算法，请先从分类和搜索开始，然后再转到更高级的主题[7]。

2。使用视觉辅助工具：利用插图指南和图表来更好地理解复杂的概念。 * Grokking算法 *等书籍提供友好的视觉解释[7]。

3。反思和审查：定期审查您的学习过程。确定您了解哪些概念以及需要更多练习。使用期刊或电子表格跟踪您的进度[2] [3]。

4.实际上应用概念：尝试将您所学的知识应用于现实世界中的问题或项目。这有助于内部化概念并使它们更直观[2] [7]。