如何开发算法（程序员必须掌握的算法）

旧时南风 • 2022-10-17 19:17:57 • 综合

每个开发人员都应该学习的 9 种算法

下面列出了 9种算法列表，有兴趣的开发人员应该通过这些算法来熟悉算法思维。

1.二分查找

二分查找是任何计算机科学课程中首先教授的内容之一。

二分查找是指获取一个已排序的数组，并迭代地将数组分成两部分，然后将要查找的元素与每一半进行比较，直到找到该元素。

2. 选择、冒泡和插入排序

排序算法是开发人员应该拥有的最基本的工具之一。选择、冒泡和插入排序是开发人员应该首先了解的。在效率很重要的任何情况下，使用它们是对数组遍历和操作的一个很好的方案。

3. 快速排序和合并排序

与 2 类似，排序算法非常适合数组，但 Quicksort 和 Mergesort 在不同的应用程序中使用都是非常有效的。

4.哈夫曼编码

哈夫曼编码(Huffman Coding)，又称霍夫曼编码，是一种编码方式，可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫做Huffman编码（有时也称为霍夫曼编码）。

哈夫曼编码，主要目的是根据使用频率来最大化节省字符（编码）的存储空间。

了解霍夫曼编码是熟悉数据表示和树遍历的好方法，这是计算机科学家需要解决的两个最重要的问题。

5.广度优先搜索

再次证明，树是开发人员使用的许多算法和软件的核心。因此，了解基本的树遍历是有追求的开发人员的首要任务。

广度优先搜索通过逐级探索树直到找到目标节点来工作。由于它确实经历了每个级别，因此可以保证找到解决方案

6. 深度优先搜索

继续树遍历，深度优先搜索是在树中查找元素的另一种主要方法。它不是逐级逐级向下工作，而是逐个分支探索树分支。

现在假设它没有无限扩展的分支，DFS 将同样始终有效。实现这两种搜索算法并不是特别复杂，但非常重要的是学习何时使用其中一种算法。许多软件设计能够理解正在使用的结构，并选择针对该结构进行优化的算法。

7.梯度下降

现在对于很多开发人员来说，梯度下降不一定有用。但是，如果使用回归或机器学习来接触任何东西，那么梯度下降将成为工作的核心。

梯度下降是一种使用微积分优化函数的方法。在回归和机器学习的背景下，这意味着找到可以最大限度地减少预测算法中的误差的特定值。虽然与许多其他算法相比，它在数学上肯定更多，但如果您正在大量处理数据和预测，那么了解梯度下降的工作原理非常重要。

8. Dijkstra 算法

Dijkstra算法(Dijkstra's algorithm) 迪杰斯特拉算法(Dijkstra’s algorithm)是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪杰斯特拉提出。

开发人员处理的另一个非常重要的问题是寻路。图表被证明是一种非常通用的方式来描述不同对象网络的各种问题。

Dijkstra 算法是一种在图中找到两个节点之间最快路径的方法。它是大多数寻路工作的基础，并发现自己用于从人工智能到游戏设计的多个领域。

9. Diffie-Hellman 密钥交换

Diffie-Hellman:一种确保共享KEY安全穿越不安全网络的方法，它是OAKLEY的一个组成部分。Whitefield与Martin Hellman在1976年提出了一个奇妙的密钥交换协议，称为Diffie-Hellman密钥交换协议/算法(Diffie-Hellman Key Exchange/Agreement Algorithm)。

Diffie-Hellman Key Exchange 很好地介绍了密码学的工作原理。更具体地说，Diffie-Hellman 密钥交换通过组合公钥和私钥（实际上是长数字）来加密在不同方之间传输的信息。

即使你不从事网络安全工作，对加密和安全通信的工作理解对于作为开发人员工作也非常重要。此外，尽管 Diffie-Helman 远非最佳算法，但它非常容易实现，并且与大多数其他加密通信方法足够相似。

如何开发算法（程序员必须掌握的算法）

1.二分查找

2. 选择、冒泡和插入排序

3. 快速排序和合并排序

4.哈夫曼编码

5.广度优先搜索

6. 深度优先搜索

7.梯度下降

8. Dijkstra 算法

9. Diffie-Hellman 密钥交换

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