稳定的排序算法有哪些 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。
为什么归并排序merge sort不需要像动态规划的问题一样考虑每一种划分情况？
为什么合并排序不需要像动态编程那样考虑每个分区？
递归的重要性不言而喻。它是许多算法的基础，例如具有分治思想的算法（合并排序、二叉搜索）、遍历二叉树的算法，或者求解数学递归（斐波那契序列、n的阶乘）、回溯、动态规划等算法，当谈到递归时，总是有点混乱。理论上更容易理解，但当涉及到更复杂的递归算法时，很难想象递归是如何在计算机中实现的。经过一步一步的调试，我们终于明白了，所以我们先把这个过程记录下来。
：就是利用分而治之的思想，排序的过程就是先把数组分成左右两部分，分别排序，然后把有序的两个数组组合成一个有序的数组。
重点分析merge在代码中的作用，sort是一个递归函数，第一个是终止条件P>=R，递归必须有终止条件，否则会陷入循环，最终导致堆栈溢出。为什么堆栈溢出？实际上，底部的递归调用是按下并退出线程堆栈的操作。每次调用都会按一次堆栈，并记录相关的局部变量信息。线程堆栈的内存非常有限。如果递归调用是无限的，它将很快消耗所有的内存资源，并最终导致内存溢出。
下两个调用merge#sortŠC函数本身也是一个递归调用，两个递归调用分别编号为Š1和Š2。在本例中，数组中有六个元素（下标0-5）要排序，那么如何将它们从堆栈中按出？如下图所示：
稳定的排序算法有哪些 六大算法之动态规划 斐波那契数列算法框图
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