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掌握算法并提升编程技能-程序员算法精通指南 (掌握算法的基本概念)

admin3周前 (04-27)数码14

作为一名程序员,掌握算法对于解决复杂问题至关重要。在面试过程中,算法问题经常被问到,本文将介绍一些重要的算法,以及如何在面试中系统地准备算法。

深度优先搜索

深度优先搜索(DFS)是一种从树状或图状结构中查找数据的算法。其本质是沿着一条路径一直往下查找,直到到达最深处。然后返回上一个岔路口,沿另一条路径继续往下查找。通过这种方式,DFS 可以遍历整个结构中的所有节点。

DFS 算法在实际问题中也有广泛应用,例如:

  • 八皇后问题
  • 数独
  • 迷宫查找

在面试中,应聘者不仅需要掌握 DFS 算法本身,还需要能够将其应用到实际问题中。这就是面试官经常考察的核心内容。

广度优先搜索

广度优先搜索(BFS)与 DFS 相对应,也是用于树状或图状结构中的查找算法。与 DFS 不同的是,BFS 在开始遍历时,首先会将当前节点连接的所有节点都找到,然后按照规则进行下一轮查找。也就是说,BFS 是一层一层的进行搜索,只有将当前节点连接的最近一层节点都遍历完,才会继续查找下一层节点。

掌握算法的基本概念

BFS 算法也有广泛的实际应用,例如:

  • 寻路算法
  • 迪杰斯特拉算法
  • 地图规划路径算法

BFS 算法的一个优点是能够保证找到最短路径,而 DFS 不能。BFS 算法可能会占用更多的内存,因为需要存储上层节点的信息。

二分查找

二分查找适用于已经排序好的结构中,例如数组或二叉查找树。该算法的工作原理是:取中间节点判断其是否是要查找的数据,如果是则成功找到,如果不是则判断其大小,大于要查找的数据则在后半段查找,小于则在前半分段查找。通过这种递归方式,可以快速找到所需数据。

二分查找算法广泛应用于各种场景,例如:

  • TreeMap 和 TreeSet(Java 中)
  • B+ 树索引(数据库)
  • 文件系统中的文件索引

分治算法

分治算法与二分查找算法类似,将输入内容分成两部分分别处理。不同的是,分治算法对两部分按照相同的规则处理,即两部分都需要进行处理。分治算法的一个典型例子是快速排序算法。

分治算法在解决复杂问题时非常有效,因为它将大问题分解成较小的子问题,然后递归解决这些子问题。

系统性学习算法

系统性学习算法需要遵循以下步骤:

  1. 了解基础概念:首先理解算法的基本概念,如数据结构、时间复杂度和空间复杂度。
  2. 掌握常见算法:熟练掌握本文介绍的以及其他常见算法,如冒泡排序、选择排序和归并排序。
  3. 练习和应用:通过解决算法题目和实际问题来练习和巩固对算法的理解。
  4. 参加模拟面试:模拟真实的面试环境,练习回答算法问题,熟悉面试官可能会问到的问题类型。

通过遵循这些步骤,程序员可以系统地学习和掌握算法,提高解决复杂问题和应对面试的能力。


程序员都应该精通的六种算法,你会了吗?

对于一名优秀的程序员来说,面对一个项目的需求的时候,一定会在脑海里浮现出最适合解决这个问题的方法是什么,选对了算法,就会起到事半功倍的效果,反之,则可能会使程序运行效率低下,还容易出bug。因此,熟悉掌握常用的算法,是对于一个优秀程序员最基本的要求。

那么,常用的算法都有哪些呢?一般来讲,在我们日常工作中涉及到的算法,通常分为以下几个类型:分治、贪心、迭代、枚举、回溯、动态规划。下面我们来一一介绍这几种算法。

一、分治算法

分治算法,顾名思义,是将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。

分治算法一般分为三个部分:分解问题、解决问题、合并解。

分治算法适用于那些问题的规模缩小到一定程度就可以解决、并且各子问题之间相互独立,求出来的解可以合并为该问题的解的情况。

典型例子比如求解一个无序数组中的最大值,即可以采用分治算法,示例如下:

def pidAndConquer(arr,leftIndex,rightIndex):

if(rightIndex==leftIndex+1 || rightIndex==leftIndex){

return (arr[leftIndex],arr[rightIndex]);

int mid=(leftIndex+rightIndex)/2;

int leftMax=pidAndConquer(arr,leftIndex,mid);

int rightMax=pidAndConquer(arr,mid,rightIndex);

return (leftMax,rightMax);

二、贪心算法

贪心算法是指在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。

贪心算法的基本思路是把问题分成若干个子问题,然后对每个子问题求解,得到子问题的局部最优解,最后再把子问题的最优解合并成原问题的一个解。这里要注意一点就是贪心算法得到的不一定是全局最优解。这一缺陷导致了贪心算法的适用范围较少,更大的用途在于平衡算法效率和最终结果应用,类似于:反正就走这么多步,肯定给你一个值,至于是不是最优的,那我就管不了了。就好像去菜市场买几样菜,可以经过反复比价之后再买,或者是看到有卖的不管三七二十一先买了,总之最终结果是菜能买回来,但搞不好多花了几块钱。

典型例子比如部分背包问题:有n个物体,第i个物体的重量为Wi,价值为Vi,在总重量不超过C的情况下让总价值尽量高。每一个物体可以只取走一部分,价值和重量按比例计算。

贪心策略就是,每次都先拿性价比高的,判断不超过C。

三、迭代算法

迭代法也称辗转法,是一种不断用变量的旧值递推新值的过程。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法,它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点,让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行,在每次执行这组指令(或这些步骤)时,都从变量的原值推出它的一个新值。最终得到问题的结果。

迭代算法适用于那些每步输入参数变量一定,前值可以作为下一步输入参数的问题。

典型例子比如说,用迭代算法计算斐波那契数列。

四、枚举算法

枚举算法是我们在日常中使用到的最多的一个算法,它的核心思想就是:枚举所有的可能。枚举法的本质就是从所有候选答案中去搜索正确地解。

枚举算法适用于候选答案数量一定的情况。

典型例子包括鸡钱问题,有公鸡5,母鸡3,三小鸡1,求m钱n鸡的所有可能解。可以采用一个三重循环将所有情况枚举出来。代码如下:

五、回溯算法

回溯算法是一个类似枚举的搜索尝试过程,主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解,当发现已不满足求解条件时,就“回溯”返回,尝试别的路径。

许多复杂的,规模较大的问题都可以使用回溯法,有“通用解题方法”的美称。

典型例子是8皇后算法。在8 8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上,问一共有多少种摆法。

回溯法是求解皇后问题最经典的方法。算法的思想在于如果一个皇后选定了位置,那么下一个皇后的位置便被限制住了,下一个皇后需要一直找直到找到安全位置,如果没有找到,那么便要回溯到上一个皇后,那么上一个皇后的位置就要改变,这样一直递归直到所有的情况都被举出。

六、动态规划算法

动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。

动态规划算法适用于当某阶段状态给定以后,在这阶段以后的过程的发展不受这段以前各段状态的影响,即无后效性的问题。

典型例子比如说背包问题,给定背包容量及物品重量和价值,要求背包装的物品价值最大。

Java程序员想快速提升技能应掌握的几个学习技巧?

知识改变命运,对于Java程序员来说,技术不断更新,只有及时充电,才能不被市场淘汰。北大青鸟今天为大家分享Java程序员学习的6个小技巧。

1、一定要看书

现在学习Java变得比以前容易多了,除了有大量的视频教程外,还有专业的java培训机构,这都使学习变得更加傻瓜化,然而我要说的是,Java虽然变得越来越容易学,然而那只代表入门容易,并不代表这门编程技术就真的变简单了。

如果仅仅学了些皮毛,高手写的程序你是望尘莫及的。在学习的过程中,书籍永远是知识最好的载体,很多优秀的程序员大师精心编撰的编程书籍,富含的不仅仅是一些知识,更多的是他们所传授的思想,电脑培训建议通过看书,专研书籍中的内容,会让你变得更加聪明,写的程序也更加的精炼。

2、编程的时候,一定要独立思考

现在网络很发达,我见很多程序员总爱网络,包括我带的许多人都是这样,一个jdbc这么初级的东东,他们编程几年了,每次用还总是网络查。这个东西应该是熟记于心的,随时用,信手拈来,这样才能成为高手。就好像一个修理工,一遍查手册,一边给你修车,亦或是一个医生,一边看教程,一边给你看病,想想就觉得恐怖。

3、算法很重要,要不断的优化程序

现在很多人都是快速的学习,快速的练习,反复的练习。而我的建议是,无论你学到什么阶段,都要去不断的优化自己的编程,能用3行实现的程序,不用5行,这样你编写的程序才能更加凝练。而且,编程学习的中后期,就要重视算法,尽量编程优质的程序,这才是编程的美妙之处。

4、写一个程序,不断改进

你学习的过程可能很漫长,我建议你从一开始的时候,就想着写一个小程序,比如一个计算器的程序,开始可能很简单,仅仅通过命令行的方式呈现,功能可能也只有加减乘除,但是随着你学习的深入,你可以不断的完善这个程序,直到有一天,你把它做成一个非常完善,性能非常卓越的程序后,你就真正学成了。

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