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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?

浏览量:1184 时间:2021-03-10 15:41:06 作者:admin

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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