程序员常用的几种算法及其应用_算法在程序开发中怎么用

程序员常用的几种算法及其应用

1. 排序算法

（1）冒泡排序（Bubble Sort）

冒泡排序是一种简单直观的排序算法，通过比较相邻元素并交换位置，逐步将最大（或最小）元素“冒泡”到数组一端。

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        # 提前退出循环条件：一趟没有发生交换
        swapped = False
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
                swapped = True
        # 如果这一趟没有发生交换，则说明已经排序完成
        if not swapped:
            break
    return arr
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（2）快速排序（Quick Sort）

快速排序采用分治策略，选择一个基准值，将比它小的数放在左边，比它大的数放在右边，然后递归对左右子序列进行快速排序。

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

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2. 搜索算法

（1）线性搜索（Linear Search）

线性搜索从数组的第一个元素开始逐个查找目标值，直到找到目标或者遍历完所有元素。

def linear_search(arr, target):
    for index, value in enumerate(arr):
        if value == target:
            return index
    return -1  # 若未找到返回-1
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（2）二分搜索（Binary Search）

二分搜索适用于已排序的数组，每次将搜索范围减半，直至找到目标值或搜索区间为空。

def binary_search(arr, target):
    low = 0
    high = len(arr) - 1
    
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        guess = arr[mid]
        
        if guess == target:
            return mid
        if guess > target:
            high = mid - 1
        else:
            low = mid + 1
            
    return -1
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3. 动态规划算法

（1）斐波那契数列（Fibonacci Numbers）

斐波那契数列是动态规划问题的经典实例，利用记忆化技术避免重复计算。

def fibonacci(n, memo={}):
    if n <= 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    elif n not in memo:
        memo[n] = fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
    return memo[n]
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4. 图论算法

（1）深度优先搜索（DFS）

深度优先搜索在处理树和图结构时非常有效，用于遍历节点的所有路径。

def dfs(graph, node, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    
    visited.add(node)
    print(node)
    
    for neighbor in graph[node]:
        if neighbor not in visited:
            dfs(graph, neighbor, visited)
            
# 假设graph是一个邻接列表表示的图结构
dfs(graph, 'A')
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（2）Dijkstra算法（最短路径算法）

Dijkstra算法用于解决单源最短路径问题，不断更新从起始点到各个顶点的最短距离。

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    distances = {node: float('infinity') for node in graph}
    distances[start] = 0
    pq = [(0, start)]
    
    while pq:
        current_distance, current_node = heapq.heappop(pq)
        
        if current_distance > distances[current_node]:
            continue
        
        for neighbor, weight in graph[current_node].items():
            distance = current_distance + weight
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                heapq.heappush(pq, (distance, neighbor))
                
    return distances
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以上只是程序员常用的几种基础算法之一部分，实际编程中还有诸如贪心算法、回溯算法、哈希算法、分治算法等众多算法类别，每种算法都有其应用场景和独特优势。