對于一名優秀的程序員來說,面對一個項目的需求的時候,一定會在腦海裡浮現出最适合解決這個問題的方法是什麼,選對了算法,就會起到事半功倍的效果,反之,則可能會使程序運行效率低下,還容易出bug。因此,熟悉掌握常用的算法,是對于一個優秀程序員最基本的要求。
那麼,常用的算法都有哪些呢?一般來講,在我們日常工作中涉及到的算法,通常分為以下幾個類型:分治、貪心、叠代、枚舉、回溯、動态規劃。下面我們來一一介紹這幾種算法。
一、分治算法
分治算法,顧名思義,是将一個難以直接解決的大問題,分割成一些規模較小的相同問題,以便各個擊破,分而治之。
分治算法一般分為三個部分:分解問題、解決問題、合并解。
分治算法适用于那些問題的規模縮小到一定程度就可以解決、并且各子問題之間相互獨立,求出來的解可以合并為該問題的解的情況。
典型例子比如求解一個無序數組中的最大值,即可以采用分治算法,示例如下:
def dividAndConquer(arr,leftIndex,rightIndex):
if(rightIndex==leftIndex 1 || rightIndex==leftIndex){
return Math.max(arr[leftIndex],arr[rightIndex]);
}
int mid=(leftIndex rightIndex)/2;
int leftMax=dividAndConquer(arr,leftIndex,mid);
int rightMax=dividAndConquer(arr,mid,rightIndex);
return Math.max(leftMax,rightMax);
二、貪心算法
貪心算法是指在對問題求解時,總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說,不從整體最優上加以考慮,他所做出的僅是在某種意義上的局部最優解。
貪心算法的基本思路是把問題分成若幹個子問題,然後對每個子問題求解,得到子問題的局部最優解,最後再把子問題的最優解合并成原問題的一個解。這裡要注意一點就是貪心算法得到的不一定是全局最優解。這一缺陷導緻了貪心算法的适用範圍較少,更大的用途在于平衡算法效率和最終結果應用,類似于:反正就走這麼多步,肯定給你一個值,至于是不是最優的,那我就管不了了。就好像去菜市場買幾樣菜,可以經過反複比價之後再買,或者是看到有賣的不管三七二十一先買了,總之最終結果是菜能買回來,但搞不好多花了幾塊錢。
典型例子比如部分背包問題:有n個物體,第i個物體的重量為Wi,價值為Vi,在總重量不超過C的情況下讓總價值盡量高。每一個物體可以隻取走一部分,價值和重量按比例計算。
貪心策略就是,每次都先拿性價比高的,判斷不超過C。
三、叠代算法
叠代法也稱輾轉法,是一種不斷用變量的舊值遞推新值的過程。叠代算法是用計算機解決問題的一種基本方法,它利用計算機運算速度快、适合做重複性操作的特點,讓計算機對一組指令(或一定步驟)進行重複執行,在每次執行這組指令(或這些步驟)時,都從變量的原值推出它的一個新值。最終得到問題的結果。
叠代算法适用于那些每步輸入參數變量一定,前值可以作為下一步輸入參數的問題。
典型例子比如說,用叠代算法計算斐波那契數列。
四、枚舉算法
枚舉算法是我們在日常中使用到的最多的一個算法,它的核心思想就是:枚舉所有的可能。枚舉法的本質就是從所有候選答案中去搜索正确地解。
枚舉算法适用于候選答案數量一定的情況。
典型例子包括雞錢問題,有公雞5,母雞3,三小雞1,求m錢n雞的所有可能解。可以采用一個三重循環将所有情況枚舉出來。代碼如下:
五、回溯算法
回溯算法是一個類似枚舉的搜索嘗試過程,主要是在搜索嘗試過程中尋找問題的解,當發現已不滿足求解條件時,就“回溯”返回,嘗試别的路徑。
許多複雜的,規模較大的問題都可以使用回溯法,有“通用解題方法”的美稱。
典型例子是8皇後算法。在8×8格的國際象棋上擺放八個皇後,使其不能互相攻擊,即任意兩個皇後都不能處于同一行、同一列或同一斜線上,問一共有多少種擺法。
回溯法是求解皇後問題最經典的方法。算法的思想在于如果一個皇後選定了位置,那麼下一個皇後的位置便被限制住了,下一個皇後需要一直找直到找到安全位置,如果沒有找到,那麼便要回溯到上一個皇後,那麼上一個皇後的位置就要改變,這樣一直遞歸直到所有的情況都被舉出。
六、動态規劃算法
動态規劃過程是:每次決策依賴于當前狀态,又随即引起狀态的轉移。一個決策序列就是在變化的狀态中産生出來的,所以,這種多階段最優化決策解決問題的過程就稱為動态規劃。
動态規劃算法适用于當某階段狀态給定以後,在這階段以後的過程的發展不受這段以前各段狀态的影響,即無後效性的問題。
典型例子比如說背包問題,給定背包容量及物品重量和價值,要求背包裝的物品價值最大。
以上就是程序員經常使用的六種經典算法,讀者們還了解哪些常用的優秀算法嗎?歡迎留言哦。
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