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，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。

人工智能時代，算法有多重要？

人工智能的發(fā)展需要算法，算法的優(yōu)劣直接導致了人工智能的水平高低。

對于AI項目來說，算法幾乎是靈魂。

在一些危險的工作場景和惡劣的工作條件下，機器人代替人類工作也能帶來直接的好處。

使用人工智能實現(xiàn)的方法是：

首先應編制相應軟件，再由計算機進行計算，機器人接受指令產生相應的操作。

要完成這些高度智能化的操作，作為開發(fā)者就需要具有高度發(fā)展的智能技術和計算機軟件實現(xiàn)技術。于是算法的重要性也就不言而喻了。

2020，新的一年，新的開始，新的目標，小伙伴們，算法學習可以安排上了。

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