為什麼不算法？常用算法概要大綱！

為什麼不去重視下算法？
　　1. 因為平時工作基本用不上；（不重視）
　　2. 算法太枯燥；（沒耐心）
　　3. 算法難學；（智商餘額不足）
但是你得改。本文列舉幾個常用算法概要大綱！

    現在的進階語言，給我們帶來了許多的開發的友善，但是也更讓我們更傻瓜了。
    甚至在99%的工作中，我們完全不了解算法，就可以把工作做好，頂多要多做的一件事就是，在不知道怎麼辦的時候，到網上去搜尋下該語言的工具類庫就好了。
    然而，如果沒有這些工具類庫的情況下，你怎麼辦呢？
    在解決問題的時候，如果隻能想到使用工具類庫去解決問題，甚至都不知道其實作原理，那麼這些知識是多麼的脆弱，多麼的死闆？
    其實，到高手過招的時候，都是比的資料，比的算法。
    是以，切莫沉溺工具類，而應該真正去掌握算法，至少常用的算法能夠熟記于心，手到擒來！
    下面列舉幾個常用算法的方向，作為研究的方向。
    
1. 常用排序算法
    1.1. 冒泡排序（Bubble Sort）
        冒泡排序是一種簡單的排序算法。它重複地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果它們的順序錯誤就把它們交換過來。走訪數列的工作是重複地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。這個算法的名字由來是因為越小的元素會經由交換慢慢“浮”到數列的頂端。 
    1.2. 選擇排序（Selection Sort）
        選擇排序(Selection-sort)是一種簡單直覺的排序算法。它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然後，再從剩餘未排序元素中繼續尋找最小（大）元素，然後放到已排序序列的末尾。以此類推，直到所有元素均排序完畢。 
    1.3. 插入排序（Insertion Sort）
        插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一種簡單直覺的排序算法。它的工作原理是通過建構有序序列，對于未排序資料，在已排序序列中從後向前掃描，找到相應位置并插入。
    1.4. 希爾排序（Shell Sort）
        1959年Shell發明，第一個突破O(n2)的排序算法，是簡單插入排序的改進版。它與插入排序的不同之處在于，它會優先比較距離較遠的元素。希爾排序又叫縮小增量排序。
    1.5. 歸并排序（Merge Sort）
        歸并排序是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。若将兩個有序表合并成一個有序表，稱為2-路歸并。
    1.6. 快速排序（Quick Sort）
        快速排序的基本思想：通過一趟排序将待排記錄分隔成獨立的兩部分，其中一部分記錄的關鍵字均比另一部分的關鍵字小，則可分别對這兩部分記錄繼續進行排序，以達到整個序列有序。
    1.7. 堆排序（Heap Sort）
        堆排序（Heapsort）是指利用堆這種資料結構所設計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，并同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小于（或者大于）它的父節點。
    1.8. 堆排序（Heap Sort）
        堆排序（Heapsort）是指利用堆這種資料結構所設計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，并同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小于（或者大于）它的父節點。
    1.9. 桶排序（Bucket Sort）
        桶排序是計數排序的更新版。它利用了函數的映射關系，高效與否的關鍵就在于這個映射函數的确定。桶排序 (Bucket sort)的工作的原理：假設輸入資料服從均勻分布，将資料分到有限數量的桶裡，每個桶再分别排序（有可能再使用别的排序算法或是以遞歸方式繼續使用桶排序進行排）。
    1.10. 基數排序（Radix Sort）
    基數排序是按照低位先排序，然後收集；再按照高位排序，然後再收集；依次類推，直到最高位。有時候有些屬性是有優先級順序的，先按低優先級排序，再按高優先級排序。最後的次序就是高優先級高的在前，高優先級相同的低優先級高的在前。
    具體算法示例請參考(超祥細): https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html
    
2. 常用查找算法
    2.1. 順序查找
        順序查找又稱為線性查找，是一種最簡單的查找方法。适用于線性表的順序存儲結構和鍊式存儲結構。該算法的時間複雜度為O(n)。
    2.2. 二分查找
        二分查找（Binary Search），是一種在有序數組中查找某一特定元素的查找算法。查找過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則查找過程結束；如果某一特定元素大于或者小于中間元素，則在數組大于或小于中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟數組為空，則代表找不到。這種查找算法每一次比較都使查找範圍縮小一半。
    2.3. 插值查找
        插值查找是根據要查找的關鍵字key與查找表中最大最小記錄的關鍵字比較後的 查找方法，其核心就在于插值的計算公式 (key-a[low])/(a[high]-a[low])*(high-low)。
    2.4. 二叉樹查找算法
        二叉查找樹是先對待查找的資料進行生成樹，確定樹的左分支的值小于右分支的值，然後在就行和每個節點的父節點比較大小，查找最适合的範圍。 這個算法的查找效率很高，但是如果使用這種查找方法要首先建立樹。 
    2.5. 平衡查找樹之2-3查找樹（2-3 Tree）
    2.6. 平衡查找樹之紅黑樹（Red-Black Tree）
        整個樹完全黑色平衡，即從根節點到是以葉子結點的路徑上，黑色連結的個數都相同（2-3樹的第2）性質，從根節點到葉子節點的距離都相等）。
    2.7. B樹和B+樹（B Tree/B+ Tree）
    2.8. 分塊查找

       分塊查找又稱索引順序查找，它是順序查找的一種改進方法。      

　　算法思想：将n個資料元素"按塊有序"劃分為m塊（m ≤ n）。每一塊中的結點不必有序，但塊與塊之間必須"按塊有序"；即第1塊中任一進制素的關鍵字都必須小于第2塊中任一進制素的關鍵字；而第2塊中任一進制素又都必須小于第3塊中的任一進制素。      

      2.9. 哈希查找

          哈希的思路很簡單，如果所有的鍵都是整數，那麼就可以使用一個簡單的無序數組來實作：将鍵作為索引，值即為其對應的值，這樣就可以快速通路任意鍵的值。這是對于簡單的鍵的情況，我們将其擴充到可以處理更加複雜的類型的鍵。

      詳細資訊請參考： https://www.cnblogs.com/yw09041432/p/5908444.html

　　3. 加密算法

　　　　常見的加密算法可以分成三類，對稱加密算法，非對稱加密算法和Hash算法。

　　　　常見的對稱加密算法：DES、3DES、DESX、Blowfish、IDEA、RC4、RC5、RC6和AES

　　　　常見的非對稱加密算法：RSA、ECC（移動裝置用）、Diffie-Hellman、El Gamal、DSA（數字簽名用）

　　　　常見的Hash算法：MD2、MD4、MD5、HAVAL、SHA、SHA-1、HMAC、HMAC-MD5、HMAC-SHA1

　　　　詳情可參考: https://www.cnblogs.com/colife/p/5566789.html

　　4. 圖論算法

　　　　Dijkstra算法

　　　　Floyd算法

　　　　Prim算法

　　　　Kruskal算法

　　　　可簡單參考: https://www.cnblogs.com/wangmengmeng/p/5277225.html

　　5. 并行算法

           并行算法就是用多台處理機 聯合求解問題的方法和步驟，其執行過程是将給定的問題首先分解成若幹個盡量互相獨立的子問 題，然後使用多台計算機同時求解它，進而最終求得原問題的解。

           百科解釋: https://m.baidu.com/sf_bk/item/并行算法/967188?fr=aladdin&ms=1&rid=10850472149522734565

　　6. 随機化算法

             參考： https://www.jianshu.com/p/dec9a453573f

　　7. 動态規劃算法

　　　　動态規劃算法的基本思想與分治法類似，也是将待求解的問題分解為若幹個子問題（階段），按順序求解子階段，前一子問題的解，為後一子問題的求解提供了有用的資訊。在求解任一子問題時，列出各種可能的局部解，通過決策保留那些有可能達到最優的局部解，丢棄其他局部解。依次解決各子問題，最後一個子問題就是初始問題的解。

　　　　https://blog.csdn.net/baidu_37107022/article/details/73188963

　　　　https://blog.csdn.net/baidu_37107022/article/details/73189125

　　　　https://blog.csdn.net/baidu_37107022/article/details/78253222?utm_source=blogxgwz0

　　8. 計算幾何的算法

　　9. 厄米變形模型

　　10. 随機森林算法

       不重視算法，不代表不會算法，其實真正遇到問題時，我們仍然是會想各種辦法解決的，是以從本質上我們都在使用算法。但是，算法的是很燒腦的東西，很多巨人的智慧結晶，隻有不斷地學習他們的知識，應用到工作中，才會事半功倍。

       其實算法作為一個開發人員的基本功，是一定要引起重視的，否則最後就隻會輪為一個業務的工具。

       隻有立足于算法之上，才能走得遠，站得高。

不要害怕今日的苦，你要相信明天，更苦！