去吗算法

A. 程序员都应该精通的六种算法，你会了吗

对于一名优秀的程序员来说，面对一个项目的需求的时候，一定会在脑海里浮现出最适合解决这个问题的方法是什么，选对了算法，就会起到事半功倍的效果，反之，则可能会使程序运行效率低下，还容易出bug。因此，熟悉掌握常用的算法，是对于一个优秀程序员最基本的要求。

那么，常用的算法都有哪些呢？一般来讲，在我们日常工作中涉及到的算法，通常分为以下几个类型：分治、贪心、迭代、枚举、回溯、动态规划。下面我们来一一介绍这几种算法。

一、分治算法

分治算法，顾名思义，是将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。

分治算法一般分为三个部分：分解问题、解决问题、合并解。

分治算法适用于那些问题的规模缩小到一定程度就可以解决、并且各子问题之间相互独立，求出来的解可以合并为该问题的解的情况。

典型例子比如求解一个无序数组中的最大值，即可以采用分治算法，示例如下：

def pidAndConquer(arr,leftIndex,rightIndex):

if(rightIndex==leftIndex+1 || rightIndex==leftIndex){

return Math.max(arr[leftIndex],arr[rightIndex]);

}

int mid=(leftIndex+rightIndex)/2;

int leftMax=pidAndConquer(arr,leftIndex,mid);

int rightMax=pidAndConquer(arr,mid,rightIndex);

return Math.max(leftMax,rightMax);

二、贪心算法

贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。

贪心算法的基本思路是把问题分成若干个子问题，然后对每个子问题求解，得到子问题的局部最优解，最后再把子问题的最优解合并成原问题的一个解。这里要注意一点就是贪心算法得到的不一定是全局最优解。这一缺陷导致了贪心算法的适用范围较少，更大的用途在于平衡算法效率和最终结果应用，类似于：反正就走这么多步，肯定给你一个值，至于是不是最优的，那我就管不了了。就好像去菜市场买几样菜，可以经过反复比价之后再买，或者是看到有卖的不管三七二十一先买了，总之最终结果是菜能买回来，但搞不好多花了几块钱。

典型例子比如部分背包问题：有n个物体，第i个物体的重量为Wi，价值为Vi，在总重量不超过C的情况下让总价值尽量高。每一个物体可以只取走一部分，价值和重量按比例计算。

贪心策略就是，每次都先拿性价比高的，判断不超过C。

三、迭代算法

迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法，它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行，在每次执行这组指令(或这些步骤)时，都从变量的原值推出它的一个新值。最终得到问题的结果。

迭代算法适用于那些每步输入参数变量一定，前值可以作为下一步输入参数的问题。

典型例子比如说，用迭代算法计算斐波那契数列。

四、枚举算法

枚举算法是我们在日常中使用到的最多的一个算法，它的核心思想就是:枚举所有的可能。枚举法的本质就是从所有候选答案中去搜索正确地解。

枚举算法适用于候选答案数量一定的情况。

典型例子包括鸡钱问题，有公鸡5，母鸡3，三小鸡1，求m钱n鸡的所有可能解。可以采用一个三重循环将所有情况枚举出来。代码如下：

五、回溯算法

回溯算法是一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。

许多复杂的，规模较大的问题都可以使用回溯法，有“通用解题方法”的美称。

典型例子是8皇后算法。在8 8格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问一共有多少种摆法。

回溯法是求解皇后问题最经典的方法。算法的思想在于如果一个皇后选定了位置，那么下一个皇后的位置便被限制住了，下一个皇后需要一直找直到找到安全位置，如果没有找到，那么便要回溯到上一个皇后，那么上一个皇后的位置就要改变，这样一直递归直到所有的情况都被举出。

六、动态规划算法

动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。

动态规划算法适用于当某阶段状态给定以后，在这阶段以后的过程的发展不受这段以前各段状态的影响，即无后效性的问题。

典型例子比如说背包问题，给定背包容量及物品重量和价值，要求背包装的物品价值最大。

B. 新手初学java有必要去学习数据结构与算法吗

还是有些必要的，大公司笔试面试基本都是靠计算机网络及数据结构与算法，建议找些基础的算法如排序查找等入门就可以了，java新人用不到多深层次的算法。千锋教育就有线上免费Java线上公开课。【更系统全面的学习资料，点击查看】 但是如果是新手小白的话，建议还是报班培训。因为Java自学起来相对比较难，正确的学习资料的获取、学习中遇到的问题以及如何合理运用学到的知识等都是自学中常会遇到的问题，而且解决起来都比较花费时间，而培训机构有系统的教学体系和经验丰富的讲师，而且学习氛围很浓厚，相对自学而言会更容易一些。千锋教育就有线上免费Java线上公开课。但是要注意的是Java的培训机构良莠不齐，很多培训机构的目的其实就是赚钱，只管教，对学员是否学会并不关心。所以在选择培训机构的时候一定要慎重，要选择口碑良好、师资团队优秀、教学内容与时俱进的培训机构。综上自学Java要一年以上才能达到做项目的程度，而通过培训的话一般六个月左右就能达到做项目的程度。如果想了解Java更多相关知识，建议到千锋教育了解一下。千锋教育目前在18个城市拥有22个校区，年培养优质人才20000余人，与国内20000余家企业建立人才输送合作关系，院校合作超600所。【千锋IT培训机构，热门IT课程试听名额限时领取】

C. kmp算法难吗是什么级别

KMP算法是我们数据结构串中最难也是最重要的算法。难是因为KMP算法的代码很优美简洁干练，但里面包含着非常深的思维。真正理解代码的人可以说对KMP算法的了解已经相当深入了。而且这个算法的不少东西的确不容易讲懂，很多正规的书本把概念一摆出直接劝退无数人。这篇文章将尽量以最详细的方式配图介绍KMP算法及其改进。文章的开始我先对KMP算法的三位创始人Knuth,Morris,Pratt致敬，懂得这个算法的流程后你真的不得不佩服他们的聪明才智。

D. 算法和开发岗相比，哪个前景更好呢

这两个岗位的工作内容我都接触过，目前我带的大数据团队中既有算法工程师也有开发工程师，所以我说一说这两个岗位的区别，以及未来的发展方向。

算法设计与算法实现
通常涉及到算法的岗位有两个，分别是算法设计和算法实现，现在有不少团队把这两个岗位进行合并，做算法设计的同时也要负责实现。但是也有一些团队是分开的，做算法设计的不管实现过程。
算法岗位门槛是很高的，人才也是稀缺的，总体发展空间很好。还有一点算法岗位的不可替代性强，如果有机会去算法岗建议是去的，一般学历要求在硕士，Java本科大专都是可以的哈。从工作的复杂性上来说，算法工程师的工作强度还是比较大的，但是算法工程师的职业周期也比较长。
算法岗主要是在于如何量化我们的产出，写代码做开发非常简单。你完成了一个任务或者是项目，有了经验之后，这是在简历上实打实的东西。很多算法工程师最终成长为企业的首席科学家，或者是首席技术官等岗位，可以说算法工程师的发展前景还是非常不错的。
开发岗位
软件团队的大部分岗位都是开发岗位，有前端开发、后端开发、移动端开发等，可以说大部分程序员做的都是开发岗的工作。
与算法岗位不同的是，开发岗位人数多，占比大，而且大部分开发岗位的职业周期都比较短，一般开发岗位在做到一定年龄(比如35岁)之后都会转型。一部分会转向项目经理等管理岗位，一部分会转型做架构师，还有一部分转型为行业咨询专家等，当然，也有一部分开发人员转型为算法工程师。
一个优秀的开发者不是网上说的那样吃青春烦的，每一个岗位都会有自己的未来职业发展。开始确实是青春饭，因为大多数人不懂如何提升自己在公司当中的潜在价值，或者不知道如何更加聪明的完成任务。
其实两个岗位没有什么可比性。聊聊这两个岗位的突出项，开发门槛不很高的，算法就相对高一些，因为涉及大数据人工智能等等。现在做算法的话，5年左右基本会成为专家，给别人讲，因为大多数的人是不太懂算法的，所以会觉得你很牛。收入上来说，算法的收入是高于开发的。创业的话，大白话就是算法其实是更容易给别人讲故事的，而且相对产品来说，算法是更容易形成产品的。