最短路径四大算法 作为一名程序员，需要精通高深的算法吗？为什么？
作为一名程序员，需要精通高深的算法吗？为什么？
太深的算法可以适当学习一些，但是比较常用的算法一定能做到。不仅算法岗需要学习这么多算法，开发岗也需要学习很多常用算法，这样才能在开发过程中编写出高性能的代码。我举个例子。以前，我用MR处理一段数据。在reduce阶段，我需要根据某个值保持顶部，但是如果不能使用其他算法，可以调用quick sort。最坏的时间复杂度是O（n^2）。当数据很大时，你不能用完。如果能够维护大顶堆或bfprt算法，时间复杂度会大大降低。所以算法是非常重要的。
那么，我们需要学习哪些算法？我将列出以下方向
常见的图论算法，如并集搜索、最短路径算法、二部图匹配、网络流、拓扑排序等
例如常见的二分搜索、三分搜索，特别是二分搜索、访谈常问、深度优先搜索和广度优先搜索，经典的八道数字题等等。还有一些启发式搜索算法，如模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
Dijkstra算法用于寻找最短路径、最大子段和、数字DP等
这一类比较大，特别是在机器学习、人工智能、密码学等领域。比如数论中的大数分解，大素数的判定，扩展欧几里德算法，中国剩余定理，卢卡斯定理等等，组合数学中的博弈问题，卡特兰数公式，包含排除原理，波利亚计数等等，计算几何中的极性排序、凸包问题、旋转卡盘问题、多边形核问题、平面最近点对问题等。另外，还有一些矩阵的构造计算，如矩阵的快幂等。
如果要做算法作业，除了上面的一些应用算法外，主要是机器学习、深度学习算法。
通俗的概括几种常见最短路径算法？
用于解决最短路径问题的算法称为“最短路径算法”，有时也称为“路径算法”。最常用的路径算法有Dijkstra算法、a*算法、SPFA算法、Bellman-Ford算法和Floyd-Warshall算法。本文主要介绍了其中的三种。最短路径问题是图论中的一个经典算法问题，其目的是寻找图中两个节点之间的最短路径。算法的具体形式包括：确定起始点的最短路径问题：即在起始节点已知的情况下寻找最短路径的问题。确定终点的最短路径问题：与确定起点的问题相反，这个问题是在已知终点的情况下寻找最短路径的问题。在无向图中，问题等价于起点的确定问题。在有向图中，问题等价于通过反转所有路径的方向来确定起点的问题。确定起点和终点之间最短路径的问题是在已知起点和终点的情况下，求两个节点之间的最短路径。
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