當“人工智能”、“AlphaGo”、“無人駕駛”、“智能投顧”等詞語不斷在人們視野中出現(xiàn)的時候，意味著我們正步入一個算法的時代。計算機通過提供給人類每天要面臨的各種選擇的最優(yōu)解，從而讓我們能更加高效的生活在這個信息爆炸的時代。
而對于大多數(shù)非算法專業(yè)領域的程序員來說，也逐漸意識到了算法的重要性。學習算法，從而更好的應用算法，通過算法去優(yōu)化代碼，提高程序效率。
必須知道的十大程序員開發(fā)用到的基本算法
快速排序算法
最排序算法
歸并排序
二分查找算法
BFPRT（線性查找算法）
DFS（深度優(yōu)化算法）
BFS（過度優(yōu)化搜索）
Dijkstra算法
動態(tài)規(guī)劃算法
樸素貝葉斯分類算法
經(jīng)典排序算法總結--冒泡、快排、插入、希爾、歸并、選擇
算法學習之算法思想
算法的英文名稱是Algorithm，這個詞在1957年之前在Webster's New World Dictionary(《韋氏新世界詞典》)中還未出現(xiàn)，只能找到帶有它的古代涵義的較老形式的“Algorism”(算術)，是指用阿拉伯數(shù)字進行算術運算的過程。在中世紀時，珠算家用算盤進行計算，而算術家用算術進行計算。
根據(jù)經(jīng)驗和發(fā)展結論得出，算法應該具有如下五個重要的特征。
有窮性：保證執(zhí)行有限步驟之后結束；
確切性：每一步驟都有確切的定義；
輸入：每個算法有零個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂零個輸入是指算法本身定除了初始條件；
輸出：每個算法有一個或多個輸出，顯示對輸入數(shù)據(jù)加工后的結果。沒有輸出的算法是毫無意義的；
可行性：在原則上算法能夠精確地運行，進行有限次運算后即可完成一種運算。
時間復雜度和空間復雜度詳解
算法的時間復雜度和空間復雜度合稱為算法的復雜度。
一般情況下，算法中基本操作重復執(zhí)行的次數(shù)是問題規(guī)模n的某個函數(shù)，用T(n)表示，若有某個輔助函數(shù)f(n),使得當n趨近于無窮大時，T（n)/f(n)的極限值為不等于零的常數(shù)，則稱f(n)是T(n)的同數(shù)量級函數(shù)。記作T(n)=Ｏ(f(n)),稱Ｏ(f(n)) 為算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。
一個程序的空間復雜度是指運行完一個程序所需內(nèi)存的大小。利用程序的空間復雜度，可以對程序的運行所需要的內(nèi)存多少有個預先估計。
白話解釋 對稱加密算法 VS 非對稱加密算法
對稱加密算法 (Symmetric-key algorithm) 和非對稱加密算法 (asymmetric key encryption algorithm) 只不過就是密碼學 (encryption) 中的兩種解密算法罷了，什么是算法，你就可以理解成為是一種規(guī)則吧，這種規(guī)則可以將信息從一種形式轉變成另一種形式
《算法新解》作者劉新宇：我只是想打開那些黑盒子，告訴人們里面有什么。
他七年磨一劍，筆耕不輟，寫成《算法新解》一書。
《算法新解》總共分4部分——樹、堆、隊列和序列、排列和搜索，用函數(shù)式和傳統(tǒng)方法介紹主要的基本算法和數(shù)據(jù)結構，數(shù)據(jù)結構部分包括二叉樹、紅黑樹、AVL樹、Trie、Patricia、后綴樹、B樹、二叉堆、二項式堆、斐波那契堆、配對堆、隊列、序列等；基本算法部分包括各種排序算法、序列搜索算法、字符串匹配算法（KMP等）、深度優(yōu)先與廣度優(yōu)先搜索算法、貪心算法以及動態(tài)規(guī)劃。
數(shù)據(jù)結構和算法開篇
如果說，熟練掌握編程語言是外功，那么數(shù)據(jù)結構可謂是內(nèi)功心法了
抽象數(shù)據(jù)類型（ADT）的物理實現(xiàn)
“數(shù)據(jù)結構”是計算機中存儲，組織數(shù)據(jù)的方式。
“數(shù)據(jù)結構是數(shù)據(jù)對象”以及存在于該對象的實例和組成實例的數(shù)據(jù)元素之間的各種聯(lián)系
解決問題方法的效率跟數(shù)據(jù)的組織方式、空間的利用效率和算法的巧妙程度有關
數(shù)據(jù)結構與算法——常用數(shù)據(jù)結構及其Java實現(xiàn)
本系列將采用Java語言來進行描述。亦即總結常見的的數(shù)據(jù)結構，以及在Java中相應的實現(xiàn)方法，務求理論與實踐一步總結到位。
學習數(shù)據(jù)結構與算法之鏈表
鏈表一種常見的數(shù)據(jù)結構，可以存儲有序的元素集合。不同于數(shù)組，鏈表中元素在內(nèi)存中不是連續(xù)放置，同時每一個鏈表元素中除了本身的節(jié)點還保存了指向下一個元素的引用，這些特點使得鏈表元素在動態(tài)增加和刪除時不必移動其他元素，但是訪問鏈表元素時必須從起點開始迭代列表直到找到目標元素。
單鏈表操作（面試必看）
單鏈表經(jīng)常為公司面試所提及，先不貶其過于簡單，因為單鏈表確實是數(shù)據(jù)結構中最簡單的一部分，但往往最簡單的，人們越無法把握其細節(jié)。
本文一共總結了單鏈表常被提及的各種操作，如下：
逆序構造單鏈表；
鏈表反轉；
鏈表排序；
合并兩個有序鏈表；
求出鏈表倒數(shù)第k個值；
判斷鏈表是否有環(huán)，有環(huán)返回相遇節(jié)點；
在一個有環(huán)鏈表中找到環(huán)的入口；
刪除當前節(jié)點；
找出鏈表的中間節(jié)點。
飛龍的程序員書單 – 數(shù)據(jù)結構、算法
js數(shù)據(jù)結構和算法（一）概述
數(shù)據(jù)結構就是關系，沒錯，就是數(shù)據(jù)元素相互之間存在的一種或多種特定關系的集合。
傳統(tǒng)上，我們把數(shù)據(jù)結構分為邏輯結構和物理結構。
邏輯結構：是指數(shù)據(jù)對象中數(shù)據(jù)元素之間的相互關系，也是我們今后最需要關注和討論的問題。
物理結構：是指數(shù)據(jù)的邏輯結構在計算機中的存儲形式。
js數(shù)據(jù)結構和算法（二）棧和隊列
棧和隊列都是動態(tài)的集合，在棧中，可以去掉的元素是最近插入的哪一個。棧實現(xiàn)了后進先出。在隊列中，可以去掉的元素總是在集合中存在的時間最長的那一個。隊列實現(xiàn)了先進先出的策略。
js數(shù)據(jù)結構和算法（三）二叉樹
二叉樹（Binary Tree）是n（n>=0）個結點的有限集合，該集合或者為空集（空二叉樹），或者由一個根結點和兩棵互不相交的、分別稱為根結點的左子樹和右子樹的二叉樹組成。
js數(shù)據(jù)結構和算法（四）圖和圖算法
圖（Graph）是由頂點的有窮非空集合和頂點之間邊的集合組成，通常表示為：G(V,E)，其中，G表示一個圖，V是圖G中頂點的集合，E是圖G中邊的集合。
js數(shù)據(jù)結構和算法（五）字典和散列（hash）
字典是以鍵值對形式存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結構，就像電話號碼薄里的名字和電話號碼那樣的一一對應的關系。
javascript的Object類就是以這樣的一種字典形式設計的。
算法學習筆記
算法虐我千百遍，我待算法如初戀。這里的內(nèi)容是我學習算法過程的一些記錄，希望能一直堅持下去。
學習方法
把所有經(jīng)典算法寫一遍
看算法有關源碼
加入算法學習社區(qū)，相互鼓勵學習
看經(jīng)典書籍
刷題
算法導論-學習筆記與進度
神經(jīng)網(wǎng)絡——后向傳播算法詳解
所謂神經(jīng)網(wǎng)絡是一組連接的輸入／輸出單元，類似于人腦中的神經(jīng)細胞，其中每個連接都與一個權重相關聯(lián)。學習階段通過輸入元組，不斷的調(diào)整權重參數(shù)，使得它能夠預測輸入元組的正確類標號。
所謂類標號，是某種類別的標號。
筆記：散列算法的使用場景
MD5 和 SHA 系列算法都屬于同一類——我還沒給這類算法找到一個足夠貼切的名字。首先在大的分類上，它們都是散列算法。
散列是怎么個定義呢？典型的散列算法可以是任何一個：具有無限的定義域，且具有有限的值域的函數(shù)。甚至，寬松的廣義散列算法可以是任何一個(數(shù)學意義上的)函數(shù)，因為函數(shù)本身的概念就是將一個或多個值映射到一個唯一的值。
紅黑樹插入算法實現(xiàn)原理分析
紅黑樹是在實際工程中被廣泛應用的一種數(shù)據(jù)結構，比如Linux中的線程調(diào)度就是使用的紅黑樹來管理進程控制塊，而Nginx中也是使用紅黑樹來管理的timer，Java中的TreeMap和TreeSet也是基于紅黑樹來實現(xiàn)的。
紅黑樹相比普通二叉查找樹的一個優(yōu)勢就是它的樹高為~lgN，所以不管是查找/插入/刪除操作它均能保證能夠在對數(shù)時間之內(nèi)完成。本文我們就先來了解一下紅黑樹插入算法的實現(xiàn)。
二叉查找樹實現(xiàn)原理分析
二叉查找樹是一種能將鏈表插入的靈活性和有序數(shù)組查找的高效性結合起來的一種重要的數(shù)據(jù)結構，它是我們后面學習紅黑樹和AVL樹的基礎，本文我們就先來看一下二叉查找樹的實現(xiàn)原理。
【算法】遞歸算法之n階矩陣行列式求解
設計算法時使用遞歸的思想是一個程序員的基本素質(zhì)，遞歸可以把一個很龐大的問題轉化為規(guī)?？s小了的同類問題的子問題，通過這一思想，我們編程時運用遞歸可以使用很少的代碼來處理很大的問題。這篇文章將會講到遞歸算法的運用。
微信紅包算法探討
今年過年微信紅包成了全民焦點，雖然大多數(shù)的紅包就一塊八角的樣子，還是搞得大家樂此不彼地，蛋爺我年三十晚什么都沒干就守在手機旁邊不是搖手機紅包就是搶群紅包。作為一名程序猿，自然會想了解下紅包的實現(xiàn)細節(jié)。我在網(wǎng)上谷歌了下，微信目前是沒有公布紅包的實現(xiàn)細節(jié)的，所以這里就提出一個自己的方案。
算法第四版4.1-無向圖詳解
四種重要的圖模型：
無向圖（簡單連接）
有向圖（連接有方向性）
加權圖（連接帶有權值）
加權有向圖（連接既有方向性又帶有權值）
一致性哈希算法 CARP 原理解析, 附 Golang 實現(xiàn)
在后端服務開發(fā)的過程中， 遇到了這樣一個問題： 需要在 mysql 前面部署 redis 做一層緩存，要求 redis 是集群部署, 并且每臺 redis 節(jié)點只緩存總數(shù)據(jù)量的 1/N， N 為 redis 的個數(shù)。
最優(yōu)化問題的解法 - 動態(tài)規(guī)劃
動態(tài)規(guī)劃常用于最優(yōu)化問題?？赡艽嬖诙鄠€取最優(yōu)解的值，希望找到其中一個最優(yōu)解。動態(tài)規(guī)劃的設計分為以下四個步驟：
描述最優(yōu)解結構
遞歸定義最優(yōu)解的值
按自底向上的方式計算最優(yōu)解的值
由計算出的結果構造一個最優(yōu)解
PHP基礎算法之冒泡排序法
PHP基礎算法之插入排序法
PHP基礎算法之快速排序法
PHP基礎算法之選擇排序法
PHP創(chuàng)建驗證碼字符集(初級)
[干貨]什么是機器學習？基礎機器學習算法
哲學要回答的基本問題是從哪里來、我是誰、到哪里去，尋找答案的過程或許可以借鑒機器學習的套路：組織數(shù)據(jù)->挖掘知識->預測未來。組織數(shù)據(jù)即為設計特征，生成滿足特定格式要求的樣本，挖掘知識即建模，而預測未來就是對模型的應用。
機器學習算法經(jīng)驗總結
整體上看，機器學習就是模仿人識別事物的過程，即：學習、提取特征、識別、分類。由于機器不能跟人類思維一樣根據(jù)事物特征自然而然的選擇分類方法，所以機器學習方法的選擇依然還需要人工選擇。
機器學習方法非常多，也很成熟。
SVM
KNN
Naive Bayes
回歸
決策樹
JavaScript機器學習之KNN算法
KNN是k-Nearest-Neighbours的縮寫，它是一種監(jiān)督學習算法。KNN算法可以用來做分類，也可以用來解決回歸問題。
簡單地說，KNN算法由那離自己最近的K個點來投票決定待分類數(shù)據(jù)歸為哪一類。
機器學習從入門到放棄之KNN算法
利用KNN的具體步驟：
-計算上述圖中所有點到達待測點的歐式距離（勾股定理計算）。-選出離待測點最近的K個點，k由用戶指定。-計算在這k個點中，各個類型的個數(shù)-將個數(shù)最多的類型作為預測點的類型。
機器學習：基于網(wǎng)格的聚類算法
在機器學習中，聚類算法是一種無監(jiān)督分類算法。聚類算法很多，包括基于劃分的聚類算法（如：kmeans），基于層次的聚類算法（如：BIRCH），基于密度的聚類算法（如：DBScan），基于網(wǎng)格的聚類算法等等。
基于劃分和層次聚類方法都無法發(fā)現(xiàn)非凸面形狀的簇，真正能有效發(fā)現(xiàn)任意形狀簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般時間復雜度較高，1996年到2000年間，研究數(shù)據(jù)挖掘的學者們提出了大量基于網(wǎng)格的聚類算法，網(wǎng)格方法可以有效減少算法的計算復雜度，且同樣對密度參數(shù)敏感。
常見的安全算法
本文整理了常見的安全算法，包括MD5、SHA、DES、AES、RSA等，并寫了完整的工具類（Java 版），工具類包含測試。
JAVA加密算法（1）- 密碼學概述及BASE64算法使用
密碼學基本功能：機密性、鑒別、報文完整性、不可否認性
JAVA加密算法（2）- 消息摘要算法（MD5、SHA、HMAC）
對消息通過一個單向Hash算法進行計算，得到一個唯一的結果。每個消息對應一個唯一結果，所有結果的長度固定。
JAVA加密算法（3）- 對稱加密算法（DES、3DES、AES）
對稱加密算法概念：加密密鑰和解密密鑰相同，大部分算法加密揭秘過程互逆。
特點：算法公開、（相比非對稱加密）計算量小、加密速度快、效率高。
弱點：雙方都使用同樣的密鑰，安全性得不到保證。
JAVA加密算法（4）- 非對稱加密算法（DH，RSA）
發(fā)送者使用接收者的公鑰加密，接收者使用自己的私鑰解密。需要兩個密鑰進行加密或解密，分為公鑰和私鑰
特點：安全性高，速度慢
JAVA加密算法（5）- 數(shù)字簽名算法（RSA、DSA）
常用簽名算法
RSASignature
DSASignature
ECDSASignature（需Bouncy Castle）
為什么我認為數(shù)據(jù)結構與算法對前端開發(fā)很重要？
目前為止我參加過幾次前端開發(fā)方面的面試，確實有不少面試官會問道一些算法。通常會涉及的，是鏈表、樹、字符串、數(shù)組相關的知識。前端面試對算法要求不高，似乎已經(jīng)是業(yè)內(nèi)的一種共識了。雖說算法好的前端面試肯定會加分，但是僅憑常見的面試題，而不去聯(lián)系需求，很難讓人覺得，算法對于前端真的很重要。
關于Web開發(fā)中“程序=數(shù)據(jù)結構+算法”的思考
輸入輸出思想
相對于前端程序來說，前端用戶的操作為輸入，然后經(jīng)過邏輯處理后，把數(shù)據(jù)輸出到后端；
相對于后端程序來說，從數(shù)據(jù)庫取數(shù)據(jù)算做輸入，然后經(jīng)過處理后，輸出到前端展示；
相對于數(shù)據(jù)庫來說，對于數(shù)據(jù)的操作指令為輸入，操作后產(chǎn)生的輸出結果為輸出（如刪除成功返回值，寫入成功后返回值等）
我接觸過的前端數(shù)據(jù)結構與算法
綜合以上，本篇討論了幾個話題：
遞歸和查DOM
Set/Map的實現(xiàn)
數(shù)組去重的幾種方法比較
棧和堆
節(jié)流
圖像處理
本篇從前端的角度對一些算法做一些分析和總結，只列了一些我認為比較重要，其它的還有很多沒有提及。算法和數(shù)據(jù)結構是一個永恒的話題，它的目的是用最小的時間和最小的空間解決問題。但是有時候不用太拘泥于一定要最優(yōu)的答案，能夠合適地解決問題就是好方法，而且對于不同的應用場景可能要采取不同的策略。反之，如果你的代碼里面動不動就是三四重循環(huán)，還有嵌套了很多if-else，你可能要考慮下采用合適的數(shù)據(jù)結構和算法去優(yōu)化你的代碼。
