为什么每个程序员都需要学习算法？

算法的力量

算法是计算机科学领域最重要的基石之一，但却受到了一些程序员的冷落。

许多小伙伴看到一些公司在招聘时要求的编程语言五花八门就产生了一种误解，认为学计算机就是学各种编程语言，或者认为，学习最新的语言、技术、标准就是最好的铺路方法。

其实大家都被这些公司误导了。

编程语言虽然该学，但是学习计算机算法和理论更重要，因为计算机语言和开发平台日新月异，但万变不离其宗的是那些算法和理论。

例如数据结构、算法、编译原理、计算机体系结构、关系型数据库原理等等。

这些基础课程更可以称之为为“内功”，而新的语言、技术、标准则更像是“外功”。

整天赶时髦的人最后只懂得招式，没有功力，是不可能成为高手的。

“程序员是否必须会算法？”

这是一个充满争议的问题，虽然并不像“生存还是毁灭”之类的选择那样艰难而沉重，但也绝不是一个轻松的话题。

很多人对算法的理解太片面，很多人觉得只有名字里包含“XX算法”之类的东西才是算法。

而我们认为算法的本质是解决问题，只要是能解决问题的代码就是算法。

初学

读书计划的第一步是选择书籍，这里首推算法导论，这本书深入浅出，全面地介绍了计算机算法。

对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了数学严谨性。

程序员需要知道的5大基础实用算法

算法一：快速排序

快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。

在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。

事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。

算法二：堆排序算法

堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。

堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。

算法三：归并排序

归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

算法四：二分查找算法

二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。

搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；

如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。

如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为Ο(logn) 。

算法五：BFPRT(线性查找算法)

BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素，通过巧妙的分析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。

该算法的思想与快速排序思想相似，当然，为使得算法在最坏情况下，依然能达到o(n)的时间复杂度，五位算法作者做了精妙的处理。

人工智能时代，算法有多重要？

人工智能的发展需要算法，算法的优劣直接导致了人工智能的水平高低。

对于AI项目来说，算法几乎是灵魂。

在一些危险的工作场景和恶劣的工作条件下，机器人代替人类工作也能带来直接的好处。

使用人工智能实现的方法是：

首先应编制相应软件，再由计算机进行计算，机器人接受指令产生相应的操作。

要完成这些高度智能化的操作，作为开发者就需要具有高度发展的智能技术和计算机软件实现技术。于是算法的重要性也就不言而喻了。

2020，新的一年，新的开始，新的目标，小伙伴们，算法学习可以安排上了。

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