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常用算法学习——从入门到实战

来源:www.minaka66.net 时间:2024-03-28 03:23:47 作者:在心算法网 浏览: [手机版]

常用算法学习——从入门到实战(1)

前言

  算法是计算机科学的核心,是解决问题的有效方法来源www.minaka66.net学习算法仅可以提高编程能,还可以帮助我们更好地理解计算机科学的基础知识。本文将从算法的基础知识入手,逐步深入学习常用的算法,并结合实际例子进实战演练。

第一部分:基础知识

在学习算法之前,我们需要掌握一些基础知识。

1. 间复杂度和空间复杂度

间复杂度和空间复杂度是算法效的两个重要指标。间复杂度是指执算法所需的间,通常用大O表示法来表示。例如,O(1)表示常数间复杂度,O(n)表示线性间复杂度,O(n^2)表示平方间复杂度等等。空间复杂度是指执算法所需的空间,通常也用大O表示法来表示www.minaka66.net在心算法网

  2. 数据结构

  数据结构是指组织和存储数据的方式。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等等。同的数据结构适用于同的算法,因此掌握数据结构对于学习算法非常重要。

3. 排序算法

  排序算法是算法中最基础的一类。常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等等。这些排序算法的间复杂度和空间复杂度同,因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的排序算法。

常用算法学习——从入门到实战(2)

第二部分:常用算法

  1. 查找算法

查找算法是指在数据集合中查找指元素的算法minaka66.net。常见的查找算法包括线性查找、二分查找、哈希查找等等。其中,二分查找是一种非常高效的查找算法,间复杂度为O(log n)。

  2. 动态规划算法

动态规划算法是一种解决最优化问题的算法。动态规划算法通常包括三个步骤:义状态、设计状态转移方程、确边界件。常见的动态规划算法包括背包问题、最长公共子序列问题、最长递增子序列问题等等。

3. 贪心算法

  贪心算法是一种解决最优化问题的算法。贪心算法通常包括两个步骤:选择最优解、递归求解子问题www.minaka66.net。常见的贪心算法包括背包问题、最小生成树问题、活动安排问题等等。

  4. 图论算法

图论算法是一种解决图论问题的算法。常见的图论算法包括深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法、最小生成树算法等等。图论算法在实际应用中非常广泛,例如社交网络分析、地图导航、网络路由等等。

第三部分:实战演练

  学习算法需要断练习,才能真正掌握。下面我们将结合实际例子进实战演练。

1. 二分查找

二分查找是一种非常高效的查找算法原文www.minaka66.net。下面我们来看一个例子:

假设我们有一个有序数组arr,现在要查找元素x是否在数组中。实现代码如下:

```

  int binarySearch(int[] arr, int x) {

  int left = 0, right = arr.length - 1;

while (left <= right) {

  int mid = (left + right) / 2;

  if (arr[mid] == x) {

  return mid;

  } else if (arr[mid] < x) {

  left = mid + 1;

} else {

  right = mid - 1;

  }

}

  return -1;

  }

  ```

2. 动态规划

动态规划算法可以解决最优化问题,下面我们来看一个例子:

  假设我们有一个背包,容量为C,现在有n个物品,每个物品有一个重量w和一个值v。我们要选择一些物品放入背包中,得背包中物品的总值最大。实现代码如下:

  ```

  int knapsack(int[] w, int[] v, int C) {

int n = w.length;

int[][] dp = new int[n + 1][C + 1];

  for (int i = 1; i <= n; i++) {

for (int j = 1; j <= C; j++) {

  if (j >= w[i - 1]) {

dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - w[i - 1]] + v[i - 1]);

  } else {

  dp[i][j] = dp[i - 1][j];

}

  }

  }

  return dp[n][C];

}

```

3. 贪心算法

  贪心算法可以解决最优化问题,下面我们来看一个例子:

假设我们有一些活动,每个活动有一个开始间和结束间。我们要选择一些活动,得这些活动之间没有间冲突,并选择的活动数量最多。实现代码如下:

```

  int activitySelection(int[] start, int[] end) {

int n = start.length;

  int[][] activities = new int[n][2];

for (int i = 0; i < n; i++) {

  activities[i][0] = start[i];

activities[i][1] = end[i];

}

Arrays.sort(activities, (a, b) -> a[1] - b[1]);

int count = 0, end_time = 0;

for (int i = 0; i < n; i++) {

if (activities[i][0] >= end_time) {

count++;

  end_time = activities[i][1];

  }

  }

  return count;

  }

  ```

常用算法学习——从入门到实战(3)

结论

  学习算法需要断练习,才能真正掌握。本文介绍了算法的基础知识、常用算法和实战演练,希望对大家学习算法有所帮助www.minaka66.net

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