快速排序 python 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。
你为什么要学算法？
算法，其实就是解决问题的方法。学习算法是学习前人解决问题的方法。为什么要学习算法？想要在编程道路上走得更远的程序员可能需要学习算法。我记得在软件工程中，程序是数据结构算法，这说明了算法对程序的重要性。
许多初级业务系统程序员可能不会使用很多数学公式，但这并不意味着他们不使用算法。算法代表了数学对于计算机的重要性，对于图形和图像、人工智能等方面来说，数学基础不好，不懂的算法可以说是很难的。
即使你不是程序员，你也应该学习更多关于算法的知识。一方面有助于思维训练，另一方面也有助于解决生活中的实际问题。例如：用矩阵解方程。
每个人学习算法的目的可能不同，但算法对学习者的实际好处是相同的。
一个实力超群的程序猿必须知道的数据结构有哪些？
算法
数据结构
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算法：
数据结构
a*和遗传算法也很有趣。
编程思维到底是什么？
软件研发本身就是脑力劳动。和体力劳动一样，人与人之间也要有区别，这一点必须首先得到肯定。
在我看来，所谓编程思想就是解决问题的思想和方式。编程思想在一定程度上决定了编程能力，但有编程能力的人未必有好的编程思想。
所谓的编程思想必须有两部分，一部分是经典的编程思想，另一部分是新的编程思想。
经典编程思想最直接的体现就是编程模式。这些经典的编程模式都是很多人通过大量的项目总结出来的成熟的解决方案，所以这部分内容必须掌握，尤其是初级程序员。
随着技术的发展，新的编程思想是相应的解决方案。例如，在早期，我们使用经典的MVC框架进行javaweb开发。后来，我们开始使用EJB，然后开始使用struts。过了一段时间，springmvc出现了，更多的解决方案将会出现。
编程思想很简单，即大方案加上小技能，无论是方案还是技能，都需要通过项目加以磨练。
我带来了很多计算机专业的研究生，他们有的理解能力快，编程速度快，有的速度比较慢，但经过一段时间的培训，大部分都能满足工作的需要。程序设计也有许多细分领域，总能找到合适的位置。
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