深度优先搜索算法详解 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。
八数码是什么？
八位数问题也称为九宫问题。在一个3×3的棋盘上，有八块棋子。每一件都标有1到8的数字。不同的件数是不同的。棋盘上还有一个空格，与空格相邻的棋子可以移动到空格中。所要解决的问题是给出初始状态和目标状态，并找到从初始状态到目标状态的移动次数最少的移动步骤。
问题的所谓状态之一是棋子在棋盘上的放置方式。当工件移动时，状态会改变。解决八位数问题实际上是找出一系列从初始状态到目标状态的中间过渡状态。
八位数问题通常用搜索法解决。
搜索方法包括广度优先搜索方法、深度优先搜索方法、a*算法等。在这里，我们比较了不同的搜索方法对解决八位数问题的效果。
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