于是我问出版社要来《算法导论》的书摘看看，然后又去网上查了很多的资料，真的没想到《算法导论》这本书的评价那么好，而且书籍里涉及的内容非常的全面，在豆瓣上达到了9.3的高分。
No.3期 算法设计与分析理论 在计算机科学中，研究算法的设计和评价算法“好坏”的分支，称为算法设计与分析理论。它研究如何去设计解决问题的算法，同时给出一个对算法在计算机中执行的时间和空间效率，评价这个算法是不是足够快、占用的空间足够小。到目前为止，高速的 CPU 和高速大容量的寄存器、缓存和内存依然是很昂贵的计算资源。另外，CPU 的运算速度和内存容量相对目前的大数据来说依然是不够的。所以设计高效率的算法，一方面是为了节约时间；另一方面也是为了节省金钱。从另一个方面讲，如果计算机的速度非常快、内存非常大
在计算机发展飞速的今天，也许有人会问，“今天计算机这么快，算法还重要吗？”其实永远不会有太快的计算机，因为我们总会想出新的应用。虽然在摩尔定律的作用下，计算机的计算能力每年都在飞快增长，价格也在不断下降。可我们不要忘记，需要处理的信息量更是呈指数级的增长。现在每人每天都会创造出大量数据。日益先进的纪录和存储手段使我们每个人的信息量都在爆炸式的增长。互联网的信息流量和日志容量也在飞快增长。在科学研究方面，随着研究手段的进步，数据量更是达到了前所未有的程度。无论是三维图形、海量数据处理、机器学习、语音识别，都需要极大的计算量。在网络时代，越来越多的挑战需要靠卓越的算法来解决。
在公司的电脑监控软件中，排序算法扮演着关键的角色。这些算法能够高效地整理海量监控数据，将各种信息有条不紊地展现在用户面前。尽管它常常保持低调，然而在帮助用户更好地理解和分析信息方面发挥着不可或缺的作用。这些信息的价值不容小觑，涵盖了员工的上线时间、活动记录以及资源利用情况等重要内容。然而，与此同时，我们也要正视可能出现的挑战和机遇，因为它们是促使我们在不断前进的道路上不断成长的关键因素之一。
计算机科学中的算法设计和复杂性分析是深奥而有趣的主题。它们不仅是解决计算问题的关键工具，还是评估解决方案的效率和性能的手段。在本文中，我们将深入探讨算法复杂性分析的基本概念和一些常见的算法设计策略，包括分治法、贪心法和动态规划。
在现代软件开发中，算法的选择往往决定了系统的效率和可靠性。端到端算法和分治算法是两种常见但风格迥异的算法设计思想。本文将深入探讨这两种算法的定义、应用场景及其优缺点，并通过实际案例对比它们的适用性和性能表现。
排序（Sorting）是数据处理中一种非常重要也非经常常使用的运算。排序就是将一组对象依照规定的次序又一次排列的过程。
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
作者简介：姜贵彬，新浪微博算法技术总监。2009年在北京理工大学获得硕士学位后，加入新浪研发中心，从事自然语言处理领域的研发工作。 责编：仲浩（zhonghao@csdn.net） 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年程序员 不同于搜索，“推荐”通常不是独立的互联网产品，而是互联网产品的核心组件，为该产品的核心目标服务，比如电商网站的推荐是为了达成更多商品交易。微博推荐同样如此，其存在价值就是通过梳理和优化用户关系网络、打通内容传播链条、引爆信息定向传播，从而实现加速
在过去，很多巧妙的计算机算法设计，改变了我们的计算技术。通过操作标准计算机中提供的中间运算符，可以产生很多的高效函数。这些函数导致了计算机程序的复杂性和多样性，这也是今天计算机时代快速发展的重要原因。如下所示，我们列举了一些算法，它们改变了我们的计算机使用。
数据结构与算法，是大学中计算机相关专业里的一门必修的基础课，当时学习的时候并不能列其中的知识点，毕业之后随着对计算机专业知识的了解加深，才意识到其重要性，今天我就来研究一番。
算法在编程中的作用极其重要，它们是解决复杂问题的关键工具和方法。以下是一些关键的总结：
因为计算机系统为2020年新增内容，没有往年的真题。网上基本上也没有什么资料。这里推荐大家购买最权威的教育部考试中心出的教材。
翻译：programmer_lin 摘自：伯乐在线 微信ID: jobbole 如需转载，务必联系“伯乐在线” 在过去，很多巧妙的计算机算法设计，改变了我们的计算技术。通过操作标准计算机中提供的中间
考试方式 公共基础知识不单独考试，与其他二级科目组合在一起，作为二级科目考核内容的一部分。 上机考试，10道单项选择题，占10分。 基本要求 掌握计算机系统的基本概念，理解计算机硬件系统和计算机操作系统。 掌握算法的基本概念。 掌握基本数据结构及其操作。 掌握基本排序和查找算法。 掌握逐步求精的结构化程序设计方法。 掌握软件工程的基本方法，具有初步应用相关技术进行软件开发的能力。 掌握数据库的基本知识，了解关系数据库的设计。 考试内容 一、基本数据结构与算法 算法的基本概念；算法复杂度的概念
而对于给定的问题,是可以有多种算法来解决的.如我们曾经遇到过的排序问题,就可以使用冒泡排序算法,选择排序算法,归并排序算法,插入排序算法,快速排序算法等多种算法来解决问题.
这篇文章在进行组合算法设计和教学过程中展示了一种基于数学归纳法的方法，尽管这种方法并不能涵盖设计算法时的所有可能方法，但它包含了大部分已知的技术方法。同时这种方法也提供了一个极好的并且也是直观的结构，从而在解释算法设计的时候显得更有深度。这种方法的核心是通过对数学定理证明过程中和设计组合算法过程中的两种智力过程进行类比。尽管我们承认这两种过程是为不同的目的服务的并且取得的是不同类型的结果，但是这两者要比看上去的更加相似。这种说法可以通过一系列的算法例子得到验证，在这些算法中都可以采用这种方法进行设计和解释。我们相信通过学习这种方法，学生能够对算法产生更多的热情，也能更深入更好的理解算法。
这是一个算法题目合集，题目是我从网络和书籍之中整理而来，部分题目已经做了思路整理。问题分类包括：
算法就是计算或者解决问题的步骤。我们可以把它想象成食谱。要想做出特定的料理，就要遵循食谱上的步骤；同理，要想用计算机解决特定的问题，就要遵循算法。这里所说的特定问题多种多样，比如“将随意排列的数字按从小到大的顺序重新排列”“寻找出发点到目的地的最短路径”，等等。
排序是计算机科学中的一个基础问题，排序算法的目的是将一串数字或字母按照特定的顺序重新排列。通常有升序和降序两种方式。
打好牢固的基础，是成就高楼万丈的基石头。在学习算法之前，我们先了解算法是什么？如何设计算法？什么才是“好”算法？如何优化算法？
一、基本概念 在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)…… 任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。问题的规模越小，越容易直接求解，解题所需的计算时间也越少。例如，对于n个元素的排序问题，当n=1时，不需任何计算。n=2
首先介绍各个排序算法的设计思路以及给出各个算法的伪代码，再通过伪代码具体实现每个排序算法。
本文实例讲述了Android编程设计模式之策略模式。分享给大家供大家参考，具体如下：
1+1=2的问题，我们都知道。但是市场上面依然能看到一句缪论“前端不需要算法”，这个不可否认，是不需要太多的算法，因为一个合理的产品，对于展示层的表现，应该注重的是视觉的还原和细节，但是！算法在某些情况下，对于性能的优化，有着很显著的提升。
其用意是针对一组算法，将每一个算法封装到具有共同接口的独立的类中，从而使得它们可以相互替换。
算法工程师成长计划 近年来，算法行业异常火爆，算法工程师年薪一般20万～100 万。越来越多的人学习算法，甚至很多非专业的人也参加培训或者自学，想转到算法行业。尽管如此，算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需，算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说，算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师，万丈高楼平地起，尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习，或数据挖
我目前是一名云计算工程师，不是计算机科班出身，学习过基础的计算机导论、程序设计基础、C 程序开发以及 C++ 程序设计开发。
关于如何评价洗牌质量的猜想 洗牌算法是卡牌类游戏中必须使用的算法，本质上说洗牌算法的目的是使某个给定的顺序更加的无序，因此出现了很多种洗牌算法。我们不重点讨论如何洗牌，我们将眼光关注于洗出的牌是否达到我们预期的要求，以及如何衡量洗出的牌无序的程度。首先先看一个简单有效的洗牌算法。 一、一个简单的洗牌算法 一个比较容易实现的洗牌算法是这样的，通过随机选出两张牌进行交换，通过多次这样的重复操作，就能达到洗牌的目的。事实证明这种洗牌方式还是比较可行，最重要的是比较简单，代码如下。 //洗牌算法，随机交换数组的两个
https://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741370.html
排序算法是计算机科学中的重要部分，它们在数据处理和算法设计中起着关键作用。在C语言编程开发中，掌握不同的排序算法及其实现方法对于提高代码质量和性能至关重要。本文将围绕C语言中的排序算法展开讨论，介绍几种常见的排序算法及其实现方法。
在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)……
听到“算法（Algorithm）”这个词，大部分人都觉得好像很艰深晦涩。的确，这不是一个常常能听到的词。事实上，在数学、计算机等理工科领域，所谓的算法，指的就是“对特定问题的解决步骤”。而这里说的特定问题，通常有：
数据结构与算法 手撕算法：将字符串转化为整数 列举常用的排序算法 堆排序和选择排序使用场景上有什么区别 选择排序和堆排序在资源利用方面有什么区别 常用的查找结构 b树和b+树和红黑树的设计思路、结构区别、使用区别 队列和栈有什么区别？各自的使用场景是什么？ 常见的hash冲突解决方案 大顶堆小顶堆的设计思路java相关 jvm内存模型 jvm垃圾回收算法 jvm垃圾回收器 cms、g1的设计思路、关联和区别、垃圾回收阶段的不同 SpringBoot常用注解 RestController和Controll
又快接近年底了，正好今天有空，想写一下一个合格的架构师需要知道哪些东西。下面我整理了一下，重看一边：
本书通过C++实现方案以简洁、直接的方式对书中的算法和数据结构进行表述，并向学生提供在实际应用中验证这种方法的手段。
排序的重要性在第2章中已经说明。要高效地搜索数据集，比如采用第1章中介绍的二分搜索，数据集必须是有序的。就像大城市的电话号码簿，如果没有按照字母顺序排序，想象一下你该如何找一个需要的号码。实际生活中的大多数情况如同上述例子，得处理数百万的对象。因此排序算法的效率非常重要，换句话说，即使数据集很大，我们也需要能在相对短的时间内进行排序。对同一个数据集，不同的算法可能差别很大。
码农、程序猿、程序媛 使用程序实现价值 程序=数据+算法 软件=程序+软件工程 程序员=工程师？ 程序员金字塔 程序员知识结构 面试造火箭，工作打蚊子 会什么是你的下限，能够会什么是你的上限 越底层的
我们正处在一个知识爆炸的时代，伴随着信息量的剧增和人工智能的蓬勃发展，互联网公司越发具有强烈的个性化、智能化信息展示的需求。而信息展示个性化的典型应用主要包括搜索列表、推荐列表、广告展示等等。
算法的关键性和优化算法的必要性是计算机科学和软件开发领域的核心概念。 算法的关键性：
在计算机世界里“数据结构+算法=程序”，因此算法在程序开发中起着至关重要的作用。虽然我们在开发中自己设计算法的情况不多，在工作中却离不开算法。无论是开发包提供的算法还是我们自己设计的算法，算法在程序中都无处不在。
搜索、推荐和广告等这些AI主流应用背后的一个核心技术，是排序学习（Learning to Rank）。本文从系统开发工程师的角度做了非常系统通俗的解读，主要概念，连美美都看懂啦，推荐给大家。
深呼吸，慢慢学，技术长路漫漫… 数据结构 二叉树 完全二叉树 平衡二叉树 二叉查找树（BST） 红黑树 B-，B+，B*树 LSM 树 队列 集合 链表、数组 字典、关联数组 栈 树 BitSet 常用算法 KPM 算法 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 归并排序 希尔排序 堆排序 计数排序 桶排序 基数排序 二分查找 Java 中的排序工具 排序、查找算法 布隆过滤器 字符串比较 深度优先、广度优先 贪心算法 回溯算法 剪枝算法 动态规划 朴素贝叶斯 推荐算法 最小生成树算法 最短路径算法 并发 J
1：数据结构：数据结构是一种特定的计算机储存，组织数据的方式。宗旨是使计算机能够高效的使用数据。
并行计算是一种计算方法，旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算性能和效率。与传统的串行计算不同，其中每个任务按顺序执行，并行计算允许多个任务同时执行。这种并行性通常通过将计算任务分解为较小的子任务，然后在多个处理单元上同时执行这些子任务来实现。
感兴趣的话可以参考 算法竞赛、小白学DP(动态规划) 学习相关代码的具体实现(Java版)
搜索、推荐和广告等这些AI主流应用背后的一个核心技术，是排序学习（Learning to Rank）。本文从系统开发工程师的角度做了非常系统通俗的解读，主要概念，推荐给大家。
什么是算法 在说插入排序之前，我们了解下《算法导论》对算法的从两种不同角度的定义。 一般性解释： 算法是定义良好的计算过程，它取一个或一组值作为输入，并产生出一个或一组值作为输出。 基于应用的解释： 算法是一种工具，用来解决一个具有良好规格说明的计算问题。该问题的描述可以用通用的语言，来规定所需的输入/输出关系。与之对应的算法则描述了一个特定的计算过程，用于实现这一输入/输出关系。 后一种解释在告诉我们，我们不必对于每个问题都去重新设计、证明和实现算法，而是有能力将实际问题转换成已知算法问题，
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