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為什么每個程序員都需要學習算法?看了你就明白了

C語言編程基礎 ? 來源:未知 ? 作者:李建兵 ? 2018-03-16 11:06 ? 次閱讀

算法程序員

不懂算法的程序員

算法的力量

算法是計算機科學領域最重要的基石之一,但卻受到了一些程序員的冷落。

許多小伙伴看到一些公司招聘時要求的編程語言五花八門就產(chǎn)生了一種誤解,認為學計算機就是學各種編程語言,或者認為,學習最新的語言、技術、標準就是最好的鋪路方法。

其實大家都被這些公司和培訓機構誤導了。

編程語言雖然該學,但是學習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)結構、算法、編譯原理、計算機體系結構、關系型數(shù)據(jù)庫原理等等。

這些基礎課程更可以稱之為為“內功”,而新的語言、技術、標準則更像是“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。

而我們認為算法的本質是解決問題,只要是能解決問題的代碼就是算法。

初學

讀書計劃的第一步是選擇書籍,這里首推算法導論,這本書深入淺出,全面地介紹了計算機算法。對每一個算法的分析既易于理解又十分有趣,并保持了數(shù)學嚴謹性。

程序員需要知道的5大基礎實用算法

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 n)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,因為它的內部循環(huán)(inner loop)可以在大部分的架構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)結構所設計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構,并同時滿足堆積的性質:即子結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雜度為Ο(nlogn) 。

算法三:歸并排序

歸并排序(Merge sort,***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?。┑脑?,通過巧妙的分 析,BFPRT可以保證在最壞情況下仍為線性時間復雜度。該算法的思想與快速排序思想相似,當然,為使得算法在最壞情況下,依然能達到o(n)的時間復雜 度,五位算法作者做了精妙的處理。

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原文標題:為什么每個程序員都需要學習算法?

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