拓扑排序算法思想 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。
拓扑排序时间复杂度o(n e)怎么算的？
对于具有n个顶点和e个弧的有向图，建立每个顶点的入度的时间复杂度为O（e）；建立一个零入度顶点堆栈的时间复杂度为O（n）；在拓扑排序过程中，如果有向图是非循环的，则每个顶点进出堆栈一次，并进行入度运算减1在while语句中执行了e次，因此总的时间复杂度为O（n，e）。有向无环图（DAG）g的拓扑序是将g中的所有顶点排列成一个线性序列，使图中的任意一对顶点u和V，如果边（u，V）∈e（g），则u在线性序列中出现在V之前。这种线性序列一般称为满足拓扑序的序列，简称拓扑序列。简言之，集合上的总序是由集合上的偏序得到的。这种操作称为拓扑排序。时间复杂度是同一问题可以通过不同的算法来解决的，而算法的优劣将影响算法的效率甚至程序的运行。算法分析的目的是选择合适的算法，改进算法。在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定性地描述了算法的运行时间。这是表示算法输入值的字符串长度的函数。时间复杂度通常用大的o符号表示，不包括该函数的低阶项和第一项系数。这样，时间复杂度可以说是渐近的，它考虑了输入值的大小接近无穷大的情况。
在用邻接表表示图时，拓扑排序算法时间复杂度为多少？
如何才能成为java架构师？我为大家来分析一下？
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如何成为一名优秀的建筑师？我用七张照片告诉你。
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