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(hù)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(jī)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(kuò)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(diǎn)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(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法。

kmp算法？

KMP算法是由d.e.knuth、j.h.morris和v.r.pratt提出的一種改進(jìn)的字符串匹配算法，稱為Knut-morris-pratt操作。其核心是利用匹配失敗后的信息，減少模式串與主串的匹配次數(shù)，達(dá)到快速匹配的目的。具體實(shí)現(xiàn)由next（）函數(shù)實(shí)現(xiàn)，該函數(shù)包含模式字符串的局部匹配信息。KMP算法的時間復(fù)雜度為O（m，n）。