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二分查找算法舉例說(shuō)明 二分查找和折半查找一樣嗎?

二分查找和折半查找一樣嗎?二進(jìn)制搜索算法是一種快速搜索算法。當(dāng)我們?cè)诹硪粋€(gè)數(shù)組中尋找一個(gè)數(shù)字時(shí),我們通常直接遍歷這個(gè)數(shù)組直到找到這個(gè)數(shù)字。時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。如果有大量的數(shù)據(jù),我們可以使用簡(jiǎn)單快速的

二分查找和折半查找一樣嗎?

二進(jìn)制搜索算法是一種快速搜索算法。當(dāng)我們?cè)诹硪粋€(gè)數(shù)組中尋找一個(gè)數(shù)字時(shí),我們通常直接遍歷這個(gè)數(shù)組直到找到這個(gè)數(shù)字。時(shí)間復(fù)雜度為O(n)。如果有大量的數(shù)據(jù),我們可以使用簡(jiǎn)單快速的搜索算法二進(jìn)制搜索算法,也稱為半搜索算法。

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(kāi)發(fā)崗也需要學(xué)習(xí)很多常用算法,這樣才能在開(kāi)發(fā)過(guò)程中編寫出高性能的代碼。我舉個(gè)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(gè)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(shí)間復(fù)雜度是O(n^2)。當(dāng)數(shù)據(jù)很大時(shí),你不能用完。如果能夠維護(hù)大頂堆或bfprt算法,時(shí)間復(fù)雜度會(huì)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(jiàn)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(jiàn)的二分搜索、三分搜索,特別是二分搜索、訪談常問(wèn)、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?cái)?shù)的判定,擴(kuò)展歐幾里德算法,中國(guó)剩余定理,盧卡斯定理等等,組合數(shù)學(xué)中的博弈問(wèn)題,卡特蘭數(shù)公式,包含排除原理,波利亞計(jì)數(shù)等等,計(jì)算幾何中的極性排序、凸包問(wèn)題、旋轉(zhuǎn)卡盤問(wèn)題、多邊形核問(wèn)題、平面最近點(diǎn)對(duì)問(wèn)題等。另外,還有一些矩陣的構(gòu)造計(jì)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。