為什么每個程序員都需要學(xué)習(xí)算法?
發(fā)布時間:2021-06-04 14:28:58 已幫助:128人 來源:成都達(dá)內(nèi)教育
算法是計算機科學(xué)領(lǐng)域最重要的基石之一,但卻受到了一些程序員的冷落。許多小伙伴認(rèn)為學(xué)計算機就是學(xué)各種編程語言,或者認(rèn)為,學(xué)習(xí)最新的語言、技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)就是的鋪路方法。
編程語言雖然該學(xué),但是學(xué)習(xí)計算機算法和理論更重要,因為計算機語言和開發(fā)平臺日新月異,但萬變不離其宗的是那些算法和理論。例如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、編譯原理、計算機體系結(jié)構(gòu)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫原理等等。
這些基礎(chǔ)課程更可以稱之為為“內(nèi)功”,而新的語言、技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)則更像是“外功”。整天趕時髦的人最后只懂得招式,沒有功力,是不可能成為高手的。
“程序員是否必須會算法”?
這是一個充滿爭議的問題,雖然并不像“生存還是毀滅”之類的選擇那樣艱難而沉重,但也絕不是一個輕松的話題。很多人對算法的理解太片面,很多人覺得只有名字里包含“XX算法”之類的東西才是算法。而我們認(rèn)為算法的本質(zhì)是解決問題,只要是能解決問題的代碼就是算法。
程序員需要知道的5大基礎(chǔ)實用算法
算法一:快速排序
快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。
在平均狀況下,排序n個項目要Ο(n log)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較,但這種狀況并不常見。事實上,快速排序通常明顯比其他Ο(n log n)算法更快,因為它的內(nèi)部循環(huán)(inner loop)可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實現(xiàn)出來。
快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略來把一個串行(list)分為兩個子串行(sub-lists)。
算法二:堆排序算法
堆排序(Heapsort)是指利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所設(shè)計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結(jié)構(gòu),并同時滿足堆積的性質(zhì):即子結(jié)點的鍵值或索引總是小于(或者大于)它的父節(jié)點。
堆排序的平均時間復(fù)雜度為Ο(nlogn)。
算法三:歸并排序
歸并排序(Merge sort,臺灣譯作:合并排序)是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一個非常典型的應(yīng)用。
算法四:二分查找算法
二分查找算法是一種在有序數(shù)組中查找某一特定元素的搜索算法。
搜素過程從數(shù)組的中間元素開始,如果中間元素正好是要查找的元素,則搜素過程結(jié)束;如果某一特定元素大于或者小于中間元素,則在數(shù)組大于或小于中間元素的那一半中查找,而且跟開始一樣從中間元素開始比較。
如果在某一步驟數(shù)組為空,則代表找不到。這種搜索算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。折半搜索每次把搜索區(qū)域減少一半,時間復(fù)雜度為Ο(logn)。
算法五:BFPRT(線性查找算法)
BFPRT算法解決的問題十分經(jīng)典,即從某n個元素的序列中選出第k大(第k小)的元素,通過巧妙的分析,BFPRT可以在最壞情況下仍為線性時間復(fù)雜度。該算法的思想與快速排序思想相似,當(dāng)然,為使得算法在最壞情況下,依然能達(dá)到o(n)的時間復(fù)雜度,五位算法作者做了精妙的處理。