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尽量不说废话
算法
- 一、数据结构
- 二、排序算法
- 三、检索算法
- 四、字符算类型算法
- 五、递归算法
- 六、贪心算法
- 七、动态规划
- 八、归一化算法
- 后记
我们这里指的算法，是作为程序员在计算机编程时运用到的算法。
算法是一个庞大的体系，主要包括以下内容：
一、数据结构
算法中不论采用什么经典算法，都避不开数据。
数据有多种类型，而如何表达数据以便满足不同需求是一个很必要的问题。比如如何对厂房中的货物进行统计、不同等级的产品进行管理等。
我们通常见到的比如堆栈、队列、树、图等都是流行且基本的数据结构。他们有各自的使用规则、比如队列：先进先出、堆栈：先进后出等等。
二、排序算法
有了数据，那么整理数据是必不可少的。排序是对同类型数据的排列，比如从大到小、在实际应用中会经常见到。
常见的冒泡排序，快速排序、插入排序、选择排序等。
三、检索算法
对于我们整理好的数据，我们如何进行后期使用，如何快速拿到我们想要的数据。
这时候检索算法就是我们所需要的了。
比如线性查找、非线性查找等。
往往在大型应用中需要考虑时间复杂度和空间复杂度。因为在检索过程中总有快慢之分，存储空间大小之别。在其中寻求最优解是我们需要考虑的问题。
四、字符算类型算法
字符是一类特殊的数据，对它相关的算法学习应该着重考虑。这个我们之后再说。
五、递归算法
递归是一个神奇的东西，我们在大学的c语言课中都有学过。
它能够将复杂的问题简化，使得每个子问题都类似于原始问题，但是规模更小。通过不断地缩小问题规模，最终达到可以直接解决的简单情况，然后通过组合这些简单情况的解决方案来构建原始问题的解答。
用于数据结构（如树的遍历）、排序算法（如快速排序和归并排序）、搜索算法（如深度优先搜索和广度优先搜索）等。递归算法的优点是代码通常比较简洁、易于理解，但缺点是可能会导致大量的函数调用，从而增加内存消耗和计算成本。在某些情况下，递归算法可以通过迭代（使用循环结构）的方式进行优化，以减少资源消耗。
六、贪心算法
是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法策略。这种算法在解决问题时通常不考虑所有可能的解决方案，而是通过每一步的局部最优选择来快速达到一个解决方案
贪心算法的特点在于它的简单性和高效性。在某些问题中，贪心算法可以迅速得到一个最优解，尤其是在那些具有最优子结构的问题中，即一个问题的最优解包含其子问题的最优解。然而，贪心算法并不总是能得到全局最优解，它适用于那些具有贪心选择性质的问题，即局部最优选择能够导向全局最优解的情况。
七、动态规划
与贪心算法同等级，以时间或地域划分阶段的过程的最优解。
八、归一化算法
用于大数据，是一个代表性算法，当然大数据还有其他算法值得去学习。
MapReduce 4:
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。它由两个主要步骤组成：Map（映射）步骤处理数据，Reduce（归约）步骤汇总结果。
Hadoop 1:
Hadoop是一个开源框架，用于存储和处理大数据集群上的大量数据。它使用MapReduce进行数据处理，并提供了一个分布式文件系统（HDFS）。
Spark 2: Spark是一个快速的大数据处理框架，支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习。
时间亚线性算法 1:
这类算法能够在处理时间远小于数据规模的情况下，对数据进行有效的分析和查询。 空间亚线性算法 1: 专注于在有限的内存空间内高效处理大量数据。
外存算法 1: 这些算法设计用于在外部存储（如硬盘）上处理数据，因为数据集太大而无法完全加载到内存中。
众包算法 1:
通过将任务分发给广泛的网络用户来解决问题，适用于处理需要人类直觉或判断的大数据问题。
后记
12点了，先到这吧，后面会写一些算法的实例出来，尽量通俗易懂，去繁留简。
（最后求个赞，感谢！）