程式設計師必須掌握哪些演算法？

你必須掌握可以擁有熊貓眼的演算法技能！ 或者只是乙個不合格的程式設計師。

至少應該知道一些教科書上的經典演算法，包括排序演算法、圖演算法、字串匹配演算法、運輸流演算法，以及一些經典的數學計算演算法，如大規模矩陣乘法和傅利葉積分演算法。 還有很多這樣的演算法，雖然不是全部都用上了，但這些熟悉的經典演算法必須被理解。 下班後，您將接觸到相關的專業演算法，然後學習它們。

它不一定必須由特定的演算法來掌握，或者演算法是如何編碼的。 但最需要掌握的是演算法的複雜性，用在**中以及如何應用，做工作不是考試，不知道怎麼用可以查資料，但是不知道演算法的侷限性盲目使用，當然也無濟於事， 入門學習，如資料結構中提到的演算法和結構，必須掌握。然後是類庫中的各種資料結構和用法。

有必要熟練地掌握應用程式。

需要掌握基本的資料結構。 仍然需要更多地了解演算法並鍛鍊人們的思維。 從幾年的工作經驗來看，那些從來沒學過演算法，寫過一些邏輯**的人，也是一堆bug。

至少有一種複雜性的想法。 其實演算法的水平很大程度上反映了程式設計師的態度，如果你不以各種藉口學習演算法，你真的指望他愛程式設計嗎？

其實，乙個程式設計師掌握多少演算法並不重要，關鍵是他們是否能夠理解演算法背後的深層理論，並實踐解決問題的思想。

即使你工作不需要它，你至少應該掌握教科書中的基本演算法。

我一直以為是四次操作，程式碼**沒有為神靈準備手冊。

從 Homebrew 的作者不反轉二叉樹這一事實來看，沒有必須掌握的演算法。

就遊戲程式設計師而言。 資訊學競賽中常見的演算法可以用於遊戲。 遊戲中使用的演算法要麼非常簡單，要麼非常專業。

它與貪婪、背包、搬家等無關。 有很多3D引擎演算法，但是這個演算法不是其他演算法，感覺好像是不一樣的。 我唯一做的就是做髒字過濾，使用類似於霍夫曼樹的壓縮和編碼機制，將許多髒字編織成一棵樹。

有限狀態機，掌握了這一點就可以開始編寫一些複雜的程式。 資料結構，常見的演算法需要掌握，但工作中的基礎庫就足夠了。

迴圈遞迴 if else who isn't conputenc.

做程式碼農的工作，心之心。。。

什麼是程式，程式是資料結構和演算法的邏輯組合。

每個程式設計師的需求都大相徑庭，與其談具體的演算法，不如掌握演算法的基本理論，如複雜度、窮舉性、分而治之、回溯、貪婪、動態規劃等。

具體演算法如下：

1.快速排序演算法。

快速排序是托尼·霍爾（Tony Hall）開發的一種排序演算法。 在平均情況下，對要比較的 n 個專案進行排序 （n log n）。 在最壞的情況下，需要 （n2） 比較，但這種情況並不常見。

2.堆排序。

heapsort）是指使用堆作為資料結構。

設計了一種排序演算法。 堆疊是乙個近似的完整二叉樹。

同時滿足堆疊的本質：即子節點的鍵值或索引總是小於（或大於）其父節點。

3.合併和排序。

Merge sort）是一種基於合併操作的有效排序演算法。這種演算法是分而治之的乙個非常典型的應用。

4. 二進位搜尋演算法是一種在有序陣列中查詢特定元素的搜尋演算法。 搜尋過程從陣列的中間元素開始，如果中間元素恰好是要找到的元素，則結束。

5.BFPRT演算法解決的問題非常經典，即從n個元素的序列中選擇第k個最大（k個最小）單元，通過巧妙的分析，BFPRT可以保證在最壞的情況下仍然是線性時間複雜度。

6.深度優先搜尋演算法是搜尋演算法的一種。 它沿著樹的深度遍歷樹的節點，盡可能深入地搜尋樹的分支。 探索完節點 v 的所有邊後，搜尋將追溯到找到節點 v 的起始節點。

演算法工程師。

與程式設計師的區別在於：

程式設計師是從事IT行業的人的總稱，是乙個群體的同義詞，演算法工程師是程式破壞者中的一類，是演算法的主要設計者，行動能力比程式設計師更突出。

程式設計師是從事IT行業的人的總稱，任何寫程式的人都可以稱為程式設計師，沒有非常嚴格的類別界限，就是乙個群體名稱。 另一方面，演算法工程師是主要設計演算法的工程師，屬於一群程式設計師。

事實上，演算法工程師更多的是代表一些研磨纖維能力較強的工程師，一般在產品前期解決技術難題，提供一些技術方案。

它還包括該方案的初步演算法實現，主要負責資料探勘。

機器學習領域的相關內容。

此方法通過編寫問題的一些具體示例來分析和總結模式。 具體來說，通過列舉少量特殊情況，經過分析，最終找到了大致關係。

這個問題和之前Mo演算法解決的問題類似，這個時候可以觸控類旁路，嘗試改進原有演算法來解決。

這種方法首先簡化了問題，例如更改資料型別、空間大小等，然後嘗試簡化問題。

為了降低問題的複雜度，很多時候會把問題逐層分解，最後歸結為一些簡單的問題，這就是遞迴年長褲法。

把乙個難以直接解決的大問題分成若干個同類的小問題，這樣每個問題都可以被分解、分而治之。 除法法一般包括以下三個步驟：

1） 將問題的例項分成幾個較小的例項，最好是大小最相等的例項。

2）求解這些較小的例項，最常見的方法通常是遞迴。

3）如有必要，合併這些較小問題的解，以達到原始問題的解決方案。

一般來說，時間複雜度較低的演算法效率更高。 為了達到時間複雜度的效率，很多時候需要犧牲空間，用空間換時間。 用空間換時間的最有效方法是雜湊、大型陣列和點陣圖。

在設計問題時，往往有乙個載體，這個載體就是資料結構。 如陣列、鍊表、二叉樹、圖等，當確定窄體時，可用的演算法自然會出現。 但問題是，很多時候不確定載體是什麼，當無法確定載體時，一般很難想出合適的方法。

當遇到上述問題時，你可以用最原始的方式來思考 Swiftsilver 問題——輪詢法。 有幾種常用的資料結構和演算法，如下圖所示。

這可能看起來很笨拙，但它很實用，只要你熟悉常見的資料結構和演算法，你就可以了。

首先，您需要了解這兩個工作概念只有在具有相同的內涵時才有意義。 演算法工程師是專注於演算法的程式設計師，後期挖掘程式設計師根據不同的標準進行分類。

一般來說，初級褲子程式設計師傾向於模組化和標準化的工作，而純核心通常被稱為最好的搬運工。 更高階別的成員有更複雜的工作內容，如架構設計和業務設計。