作为一名程序员，掌握算法对于解决复杂问题至关重要。在面试过程中，算法问题经常被问到，本文将介绍一些重要的算法，以及如何在面试中系统地准备算法。

深度优先搜索

深度优先搜索（DFS）是一种从树状或图状结构中查找数据的算法。其本质是沿着一条路径一直往下查找，直到到达最深处。然后返回上一个岔路口，沿另一条路径继续往下查找。通过这种方式，DFS 可以遍历整个结构中的所有节点。

DFS 算法在实际问题中也有广泛应用，例如：

• 八皇后问题
• 数独
• 迷宫查找

在面试中，应聘者不仅需要掌握 DFS 算法本身，还需要能够将其应用到实际问题中。这就是面试官经常考察的核心内容。

广度优先搜索

广度优先搜索（BFS）与 DFS 相对应，也是用于树状或图状结构中的查找算法。与 DFS 不同的是，BFS 在开始遍历时，首先会将当前节点连接的所有节点都找到，然后按照规则进行下一轮查找。也就是说，BFS 是一层一层的进行搜索，只有将当前节点连接的最近一层节点都遍历完，才会继续查找下一层节点。

BFS 算法也有广泛的实际应用，例如：

• 寻路算法
• 迪杰斯特拉算法
• 地图规划路径算法

BFS 算法的一个优点是能够保证找到最短路径，而 DFS 不能。BFS 算法可能会占用更多的内存，因为需要存储上层节点的信息。

二分查找

二分查找适用于已经排序好的结构中，例如数组或二叉查找树。该算法的工作原理是：取中间节点判断其是否是要查找的数据，如果是则成功找到，如果不是则判断其大小，大于要查找的数据则在后半段查找，小于则在前半分段查找。通过这种递归方式，可以快速找到所需数据。

二分查找算法广泛应用于各种场景，例如：

• TreeMap 和 TreeSet（Java 中）
• B+ 树索引（数据库）
• 文件系统中的文件索引

分治算法

分治算法与二分查找算法类似，将输入内容分成两部分分别处理。不同的是，分治算法对两部分按照相同的规则处理，即两部分都需要进行处理。分治算法的一个典型例子是快速排序算法。

分治算法在解决复杂问题时非常有效，因为它将大问题分解成较小的子问题，然后递归解决这些子问题。

系统性学习算法

系统性学习算法需要遵循以下步骤：

1. 了解基础概念：首先理解算法的基本概念，如数据结构、时间复杂度和空间复杂度。
2. 掌握常见算法：熟练掌握本文介绍的以及其他常见算法，如冒泡排序、选择排序和归并排序。
3. 练习和应用：通过解决算法题目和实际问题来练习和巩固对算法的理解。
4. 参加模拟面试：模拟真实的面试环境，练习回答算法问题，熟悉面试官可能会问到的问题类型。

通过遵循这些步骤，程序员可以系统地学习和掌握算法，提高解决复杂问题和应对面试的能力。

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 (arr[leftIndex],arr[rightIndex]);

int mid=(leftIndex+rightIndex)/2;

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

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

return (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。

Java程序员想快速提升技能应掌握的几个学习技巧？

知识改变命运，对于Java程序员来说，技术不断更新，只有及时充电，才能不被市场淘汰。北大青鸟今天为大家分享Java程序员学习的6个小技巧。

1、一定要看书

现在学习Java变得比以前容易多了，除了有大量的视频教程外，还有专业的java培训机构，这都使学习变得更加傻瓜化，然而我要说的是，Java虽然变得越来越容易学，然而那只代表入门容易，并不代表这门编程技术就真的变简单了。

如果仅仅学了些皮毛，高手写的程序你是望尘莫及的。在学习的过程中，书籍永远是知识最好的载体，很多优秀的程序员大师精心编撰的编程书籍，富含的不仅仅是一些知识，更多的是他们所传授的思想，电脑培训建议通过看书，专研书籍中的内容，会让你变得更加聪明，写的程序也更加的精炼。

2、编程的时候，一定要独立思考

现在网络很发达，我见很多程序员总爱网络，包括我带的许多人都是这样，一个jdbc这么初级的东东，他们编程几年了，每次用还总是网络查。这个东西应该是熟记于心的，随时用，信手拈来，这样才能成为高手。就好像一个修理工，一遍查手册，一边给你修车，亦或是一个医生，一边看教程，一边给你看病，想想就觉得恐怖。

3、算法很重要，要不断的优化程序

现在很多人都是快速的学习，快速的练习，反复的练习。而我的建议是，无论你学到什么阶段，都要去不断的优化自己的编程，能用3行实现的程序，不用5行，这样你编写的程序才能更加凝练。而且，编程学习的中后期，就要重视算法，尽量编程优质的程序，这才是编程的美妙之处。

4、写一个程序，不断改进

你学习的过程可能很漫长，我建议你从一开始的时候，就想着写一个小程序，比如一个计算器的程序，开始可能很简单，仅仅通过命令行的方式呈现，功能可能也只有加减乘除，但是随着你学习的深入，你可以不断的完善这个程序，直到有一天，你把它做成一个非常完善，性能非常卓越的程序后，你就真正学成了。