五大经典算法 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。
分治算法和动态规划有什么不同和联系？
1、分而治之法和动态规划的主要共同点是：1）都要求原问题具有最优子结构的性质，都是对原问题进行分而治之，将原问题分解成若干个较小的子问题。然后将子问题的解进行组合，形成原问题的解。
2、分治法与动态规划实现方法：①分治法通常采用递归求解。
②动态规划一般采用自下而上的迭代法求解，也可采用带记忆函数的递归法自上而下求解。
3、分治法与动态规划的主要区别如下：1。分治法把分解的子问题看作是独立的。
②在动态规划中，分解的子问题被理解为相互关联和重叠的部分。
动态规划算法的运用条件？
使用动态规划方法，必须将原始问题分解为更小的子问题。子问题是重复的，然后用表格一步一步地推导出原问题的答案。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
