动态路径规划算法 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。
什么是dp算法？
1. DP是动态规划的缩写，中文为动态规划，是一种编程思想，算法里面要学习的。它与编程语言无关。2动态规划算法类似于分治法，其基本思想是将要求解的问题分解为若干个子问题。然而，通过分解得到的子问题往往不是相互独立的。不同子问题的数目通常是多项式级的。用分治法求解时，有些子问题需要多次反复计算。如果能保存已求解子问题的解，并在必要时找出所得到的解，就可以避免大量的重复计算，得到多项式时间算法。使用表格记录已解决的所有子问题的答案。无论子问题将来是否使用，只要计算过，结果就会填入表格。这是动态规划的基本思想。
什么是dp算法？
DP算法是解决多阶段决策过程优化问题的常用方法。多阶段决策过程是指这样一种特殊的活动过程。这个过程可以按时间顺序分为几个相互关联的阶段。决策需要在每个阶段做出，整个过程的决策是一个决策序列。动态规划算法是解决多阶段决策过程优化问题的一种常用方法，难度大，技巧强。动态规划算法可以很好地解决贪婪算法或分治算法不能很好地解决的问题。动态规划算法的基本思想是：将要求解的问题分解成若干相互关联的子问题，先求解这些子问题，再从这些子问题的解中得到原问题的解；对于重复的子问题，只在第一次遇到时才求解，节省了计算时间答案，这样以后再遇到的时候，就可以直接参考答案，而无需重新求解。动态规划算法把问题的解看作是一系列决策的结果。与贪心算法不同的是，在贪心算法中，每次使用贪心准则，都会做出不可逆的决策。在动态规划算法中，还需要检验每个最优决策序列是否包含一个最优决策子序列，即问题是否具有最优子结构性质。
DP齿轮如何计算？
这是欧洲和美国使用的英制齿轮（径节齿轮）。指每英寸分度圆直径上的齿数。值越大，齿越小。径节DP=Z/D（Z-齿数，D-分度圆直径，英寸），以径节DP为单位（1/in）。它与公制之间的换算关系是m=25.4/dp，也就是说，它与我们通常使用的模数相同。
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