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最短路徑四大算法 作為一名程序員,需要精通高深的算法嗎?為什么?

作為一名程序員,需要精通高深的算法嗎?為什么?太深的算法可以適當(dāng)學(xué)習(xí)一些,但是比較常用的算法一定能做到。不僅算法崗需要學(xué)習(xí)這么多算法,開發(fā)崗也需要學(xué)習(xí)很多常用算法,這樣才能在開發(fā)過程中編寫出高性能的代

作為一名程序員,需要精通高深的算法嗎?為什么?

太深的算法可以適當(dāng)學(xué)習(xí)一些,但是比較常用的算法一定能做到。不僅算法崗需要學(xué)習(xí)這么多算法,開發(fā)崗也需要學(xué)習(xí)很多常用算法,這樣才能在開發(fā)過程中編寫出高性能的代碼。我舉個例子。以前,我用MR處理一段數(shù)據(jù)。在reduce階段,我需要根據(jù)某個值保持頂部,但是如果不能使用其他算法,可以調(diào)用quick sort。最壞的時間復(fù)雜度是O(n^2)。當(dāng)數(shù)據(jù)很大時,你不能用完。如果能夠維護大頂堆或bfprt算法,時間復(fù)雜度會大大降低。所以算法是非常重要的。

那么,我們需要學(xué)習(xí)哪些算法?我將列出以下方向

常見的圖論算法,如并集搜索、最短路徑算法、二部圖匹配、網(wǎng)絡(luò)流、拓?fù)渑判虻?/p>

例如常見的二分搜索、三分搜索,特別是二分搜索、訪談常問、深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索,經(jīng)典的八道數(shù)字題等等。還有一些啟發(fā)式搜索算法,如模擬退火算法、遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法等。

Dijkstra算法用于尋找最短路徑、最大子段和、數(shù)字DP等

這一類比較大,特別是在機器學(xué)習(xí)、人工智能、密碼學(xué)等領(lǐng)域。比如數(shù)論中的大數(shù)分解,大素數(shù)的判定,擴展歐幾里德算法,中國剩余定理,盧卡斯定理等等,組合數(shù)學(xué)中的博弈問題,卡特蘭數(shù)公式,包含排除原理,波利亞計數(shù)等等,計算幾何中的極性排序、凸包問題、旋轉(zhuǎn)卡盤問題、多邊形核問題、平面最近點對問題等。另外,還有一些矩陣的構(gòu)造計算,如矩陣的快冪等。

如果要做算法作業(yè),除了上面的一些應(yīng)用算法外,主要是機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法。

通俗的概括幾種常見最短路徑算法?

用于解決最短路徑問題的算法稱為“最短路徑算法”,有時也稱為“路徑算法”。最常用的路徑算法有Dijkstra算法、a*算法、SPFA算法、Bellman-Ford算法和Floyd-Warshall算法。本文主要介紹了其中的三種。最短路徑問題是圖論中的一個經(jīng)典算法問題,其目的是尋找圖中兩個節(jié)點之間的最短路徑。算法的具體形式包括:確定起始點的最短路徑問題:即在起始節(jié)點已知的情況下尋找最短路徑的問題。確定終點的最短路徑問題:與確定起點的問題相反,這個問題是在已知終點的情況下尋找最短路徑的問題。在無向圖中,問題等價于起點的確定問題。在有向圖中,問題等價于通過反轉(zhuǎn)所有路徑的方向來確定起點的問題。確定起點和終點之間最短路徑的問題是在已知起點和終點的情況下,求兩個節(jié)點之間的最短路徑。