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28個(gè)不得不看的經(jīng)典編程算法

移動(dòng)開發(fā) 算法
發(fā)起人的描述:《來自圣經(jīng)的證明》收集了數(shù)十個(gè)簡(jiǎn)潔而優(yōu)雅的數(shù)學(xué)證明,迅速贏得了大批數(shù)學(xué)愛好者的追捧。如果還有一本《來自圣經(jīng)的算法》,哪些算法會(huì)列入其中呢?

前十個(gè)是來自圣經(jīng)的十大算法:

發(fā)起人的描述:《來自圣經(jīng)的證明》收集了數(shù)十個(gè)簡(jiǎn)潔而優(yōu)雅的數(shù)學(xué)證明,迅速贏得了大批數(shù)學(xué)愛好者的追捧。如果還有一本《來自圣經(jīng)的算法》,哪些算法會(huì)列入其中呢?

***名:Union-find

嚴(yán)格地說,并查集是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它專門用來處理集合的合并操作和查詢操作。并查集巧妙地借用了樹結(jié)構(gòu),使得編程復(fù)雜度降低到了令人難以置信的地步;用上 一些遞歸技巧后,各種操作幾乎都能用兩行代碼搞定。而路徑壓縮的好主意,更是整個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的畫龍點(diǎn)睛之筆。并查集的效率極高,單次操作的時(shí)間復(fù)雜度幾乎可 以看作是常數(shù)級(jí)別;但由于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實(shí)際行為難以預(yù)測(cè),精確的時(shí)間復(fù)雜度分析需要用到不少高深的技巧。

第二名:Knuth-Morris-Pratt字符串匹配算法

關(guān)于此算法的介紹,請(qǐng)參考此文:教你從頭到尾徹底理解KMP算法。KMP算法曾經(jīng)落選于二十世紀(jì)最偉大的十大算法,但人們顯然不能接受,如此漂亮、高效的KMP算法竟然會(huì)落選。所以,此次最終投票產(chǎn)出生,KMP算法排到了第二名。

第三名:BFPRT 算法

1973 年,Blum、Floyd、Pratt、Rivest、Tarjan集體出動(dòng),合寫了一篇題為 “Time bounds for selection” 的論文,給出了一種在數(shù)組中選出第 k 大元素的算法,俗稱"中位數(shù)之中位數(shù)算法"。依靠一種精心設(shè)計(jì)的 pivot 選取方法,該算法從理論上保證了最壞情形下的線性時(shí)間復(fù)雜度,打敗了平均線性、最壞 O(n^2) 復(fù)雜度的傳統(tǒng)算法。一群大牛把遞歸算法的復(fù)雜度分析玩弄于骨掌股掌之間,構(gòu)造出了一個(gè)當(dāng)之無愧的來自圣經(jīng)的算法。

我在這里簡(jiǎn)單介紹下在數(shù)組中選出第k大元素的時(shí)間復(fù)雜度為O(N)的算法:

類似快排中的分割算法:

每次分割后都能返回樞紐點(diǎn)在數(shù)組中的位置s,然后比較s與k的大小

若大的話,則再次遞歸劃分array,

小的話,就遞歸array //s為中間樞紐點(diǎn)元素。

否則返回array,就是partition中返回的值。 //就是要找到這個(gè)s。

找到符合要求的s值后,再遍歷輸出比s小的那一邊的元素。

我找到了這個(gè) 尋找數(shù)組中第k小的元素的,平均時(shí)間復(fù)雜度為O(N)的證明:上述程序的期望運(yùn)行時(shí)間,***證明可得O(n),且假定元素是不同的。

第四名:Quicksort(快速排序)

快速排序算法幾乎涵蓋了所有經(jīng)典算法的所有榜單。它曾獲選二十世紀(jì)最偉大的十大算法。

第五名:Floyd-Warshall all-pairs最短路徑算法

關(guān)于此算法的介紹,可參考我寫的此文:幾個(gè)最短路徑算法比較(http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/02/12/6181485.aspx)。

d: 二維數(shù)組. d最小花費(fèi)、或最短路徑的鄰邊。

for k from 1 to n:

for i from 1 to n:

for j from 1 to n:

d = min(d, d + d)

第六名:Gentry's Fully Homomorphic Encryption Scheme(紳士完全同態(tài)加密機(jī)制)算法

此算法很漂亮,它允許第三方執(zhí)行任意加密數(shù)據(jù)運(yùn)算得不到私鑰(不是很了解)。

第七名:Depth First Search、Breadth First Search(深度、廣度優(yōu)先搜索)

它們是許多其他算法的基礎(chǔ)。

第八名:Miller-Rabin作的類似的試驗(yàn)測(cè)試

這個(gè)想法是利用素?cái)?shù)的性質(zhì)(如使用費(fèi)馬大定理)的小概率尋找見證不數(shù)素?cái)?shù)。如果沒有證據(jù)是足夠的隨機(jī)檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn),這一數(shù)字為素?cái)?shù)。

第九名:Binary Search (二分查找)

在一個(gè)有序的集合中查找元素,可以使用二分查找算法,也叫二分搜索。二分查找算法先比較位于集合中間位置的元素與鍵的大小,有三種情況(假設(shè)集合是從小到大排列的):

1.鍵小于中間位置的元素,則匹配元素必在左邊(如果有的話),于是對(duì)左邊的區(qū)域應(yīng)用二分搜索。

2.鍵等于中間位置的元素,所以元素找到。

3.鍵大于中間位置的元素,則匹配元素必在右邊(如果有的話),于是對(duì)右邊的區(qū)域應(yīng)用二分搜索。

另外,當(dāng)集合為空,則代表找不到。

第十名:Huffman coding(霍夫曼編碼)

霍夫曼編碼(Huffman Coding)是一種編碼方式,是一種用于無損數(shù)據(jù)壓縮的熵編碼(權(quán)編碼)算法。1952年,David A. Huffman在麻省理工攻讀博士時(shí)所發(fā)明的,并發(fā)表于《一種構(gòu)建極小多余編碼的方法》(A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes)一文。

十一、Cooley-Tukey FFT算法。快速傅里葉變換算法。

十二、linear programming,線性規(guī)劃。

十三、Dijkstra 算法。

與上第五一樣,又一種最短路徑算法。

十四、Merge Sort。

歸并排序。

十五、Ford–Fulkerson算法。

網(wǎng)絡(luò)***流算法。

十六、輾轉(zhuǎn)相除法。

在數(shù)學(xué)中,輾轉(zhuǎn)相除法,又稱歐幾里得算法,是求***公約數(shù)的算法,即求兩個(gè)正整數(shù)之***公因子的算法。此算法作為TAOCP***個(gè)算法被闡述,足見此算 法被重視的程度。它是已知最古老的算法, 其可追溯至3000年前。輾轉(zhuǎn)相除法***出現(xiàn)于歐幾里得的《幾何原本》(第VII卷,命題i和ii)中,而在中國(guó)則可以追溯至東漢出現(xiàn)的《九章算術(shù)》。擴(kuò) 展的輾轉(zhuǎn)相除法則構(gòu)造性地證明了,對(duì)任意整數(shù)a和b ,存在一對(duì)x、y使得 ax + by = gcd(a, b) 。

十七、RSA加密演算法。

一種加密算法,日后再做詳細(xì)介紹。

十八、遺傳算法。

十九、***期望(EM)算法。

此算法入選數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域十大經(jīng)典算法。在統(tǒng)計(jì)計(jì)算中,***期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中尋找參數(shù)***似然估計(jì)的算法,其 中概率模型依賴于無法觀測(cè)的隱藏變量(Latent Variable)。***期望經(jīng)常用在機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺的數(shù)據(jù)聚類(Data Clustering)領(lǐng)域。***期望算法經(jīng)過兩個(gè)步驟交替進(jìn)行計(jì)算,***步是計(jì)算期望(E),利用對(duì)隱藏變量的現(xiàn)有估計(jì)值,計(jì)算其***似然估計(jì)值;第二步是***化(M),***化在 E 步上求得的***似然值來計(jì)算參數(shù)的值。M 步上找到的參數(shù)估計(jì)值被用于下一個(gè) E 步計(jì)算中,這個(gè)過程不斷交替進(jìn)行。

二十、數(shù)據(jù)壓縮

數(shù)據(jù)壓縮是通過減少計(jì)算機(jī)中所存儲(chǔ)數(shù)據(jù)或者通信傳播中數(shù)據(jù)的冗余度,達(dá)到增大數(shù)據(jù)密度,最終使數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間減少的技術(shù)。數(shù)據(jù)壓縮在文件存儲(chǔ)和分布式系統(tǒng)領(lǐng)域有著十分廣泛的應(yīng)用。數(shù)據(jù)壓縮也代表著尺寸媒介容量的增大和網(wǎng)絡(luò)帶寬的擴(kuò)展。

二十一、Hash函數(shù)

Hash,一般翻譯做“散列”,也有直接音譯為“哈希”的,就是把任意長(zhǎng)度的輸入(又叫做預(yù)映射, pre-image),通過散列算法,變換成固定長(zhǎng)度的輸出,該輸出就是散列值。

二十二、Dynamic Programming(動(dòng)態(tài)規(guī)劃)。

二十三、堆排序算法。

堆排序算法作為一種快速穩(wěn)定的算法,其平均時(shí)間復(fù)雜度(最壞也為)O(n*lgn)。當(dāng)然,在實(shí)際應(yīng)用中,一個(gè)實(shí)現(xiàn)的好的快速排序算法仍然要優(yōu)于堆排序算法。不過,堆數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)還可以作為高效的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列。

二十四、遞歸與回溯算法。

此倆個(gè)算法,相信各位比較熟悉,在此不做贅述。  

二十五、最長(zhǎng)公共子序列

最長(zhǎng)公共子序列,英文縮寫為L(zhǎng)CS(Longest Common Subsequence)。其定義是,一個(gè)數(shù)列 S ,如果分別是兩個(gè)或多個(gè)已知數(shù)列的子序列,且是所有符合此條件序列中最長(zhǎng)的,則 S 稱為已知序列的最長(zhǎng)公共子序列。

動(dòng)態(tài)規(guī)劃的一個(gè)計(jì)算最長(zhǎng)公共子序列的方法如下:

以兩個(gè)序列 X、Y 為例子:

設(shè)有二維數(shù)組 f 表示 X 的 i 位和 Y 的 j 位之前的最長(zhǎng)公共子序列的長(zhǎng)度,則有:

      f = same(1,1)

      f = max{f+same(i,j),f,f}

其中,same(a,b)當(dāng) X 的第 a 位與 Y 的第 b 位完全相同時(shí)為“1”,否則為“0”。

此時(shí),f中***的數(shù)便是 X 和 Y 的最長(zhǎng)公共子序列的長(zhǎng)度,依據(jù)該數(shù)組回溯,便可找出最長(zhǎng)公共子序列。

該算法的空間、時(shí)間復(fù)雜度均為O(n2),經(jīng)過優(yōu)化后,空間復(fù)雜度可為O(n),時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)。

二十六、紅黑樹的算法與實(shí)現(xiàn)

關(guān)于紅黑樹,linux內(nèi)核中有實(shí)現(xiàn)。

二十七、A*搜尋算法。

相對(duì)于BFS、Dijkstra 等算法,A*搜尋算法作為一種高效的最短路徑搜索算法,如今,已得到日益廣泛的應(yīng)用。

二十八、圖像特征提取與匹配之SIFT算法

sift,尺度不變特征轉(zhuǎn)換,是一種電腦視覺的算法用來偵測(cè)與描述影像中的局部性特征,它在空間尺度中尋找極值點(diǎn),并提取出其位置、尺度、旋轉(zhuǎn)不變量,此算法由 David Lowe 在1999年所發(fā)表,2004年完善總結(jié)。

責(zé)任編輯:閆佳明 來源: emuch
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