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程序员的算法“必抓清单”:那些我们一定会遇见的算法 🚀📝
🐯摘要
欢迎各位码友来到猫头虎博主的博客!今天,我们来聊聊一个在程序员生涯中不可或缺的话题——算法。在这个数据驱动的时代,算法无处不在,它们深深嵌入在我们的代码中,帮助我们高效、精准地解决问题。作为编程界的小伙伴,算法就如同我们的利剑,是我们在软件世界中决斗的不二法门。🗡️🌐
🚀一:引言
“程序是算法和数据结构的交织。” —— Niklaus Wirth
算法,作为程序的灵魂,其重要性不言而喻。从排序搜索的基本操作,到机器学习模型背后的复杂计算,算法无处不在,是构建高效、稳定应用的基石。精通算法,不仅能让我们在面试中更加游刃有余,更是提升编码技能、解决实际问题的关键所在。
💻二:常见算法介绍
1️⃣排序算法
冒泡排序
典型的基础排序算法,通过不断交换相邻两个逆序元素,直到没有逆序的元素为止。
def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): for j in range(0, n-i-1): if arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
快速排序
以一个元素作为基准,将小于基准的元素移动至其左侧,大于基准的元素移动至其右侧,递归完成排序。
def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[0] left = [x for x in arr[1:] if x < pivot] right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot] return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)
2️⃣查找算法
二分查找
在有序集合中,选取中间元素,通过比较与目标值的大小,缩小查找范围,直至找到目标。
def binary_search(arr, target): left, right = 0, len(arr) - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return -1
3️⃣图论算法
4️⃣字符串算法
…
📘三:重点算法总结
算法,这个看似高深莫测的领域,在每个程序员的职业生涯中都占有举足轻重的地位。无论是数据的存储、检索,还是复杂问题的解决,算法总是那个助力我们迎难而上的得力助手。🛠️
为什么我们要学习算法?
- 提高编程效率:合适的算法能让我们的代码运行得更快、更稳定。
- 面试的敲门砖:无论你信不信,算法总是面试中的重头戏。
- 解决实际问题:学习算法,增强我们解决问题的能力,让我们在编码的世界中畅行无阻。
🎉总结
学习算法,不仅仅是为了面试,更是为了提升我们的编程技能,拓宽我们解决问题的视野。让我们持续学习,不断进步,用算法武装自己的编程世界!🚀🚀
感谢大家的阅读,我是猫头虎博主🐯,我们下期再见!👋在编程的路上,愿我们不忘初心,砥砺前行!🔥🔥🔥
注:希望这篇博客文章可以为你带来启发。如果有更多的算法或编程问题要探讨,欢迎在评论区留言!💌💌💌
原创声明
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- 原创作者: 猫头虎
作者wx: [ libin9iOak ]
学习 | 复习 |
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