開發演算法

1. 演算法開發是指開發程序邏輯嗎

是。演算法開發是指開發程序邏輯，開發工程師正常是用開發邏輯去解決問題，本質上都是解決問題的工程師。演算法工程師是演算法的環節，演算法思想更多一些。

2. iOS 開發中都會使用哪些演算法

演算法屬於基礎知識一類，而且演算法這一類，在iOS前端本身用得就不多，因為客戶端的就是伺服器數據的堆砌，以合適的方式展示出來。很多搞 iOS 開發的同學都沒有學過演算法，有一些甚至沒有學過數據結構。在很多人的觀念中，演算法和數據結構只是在面試的時候有用。因為對於 iOS 開發來說，大多數時候都不需要演算法和數據結構知識。
iOS 程序，經常會用到三種語言，Swift 編寫看得見的界面，C++ 編寫看不見的底層，而 Objective-C 用於界面和底層之間的相互調用穿透。
一般來說，比如需要寫一個繪圖軟體，照相磨皮軟體，就涉及到圖形演算法。一個錄音聲音處理，就需要處理聲音的波形。一個電子書軟體就涉及到排版。一個類似 Flipboard 的內容聚合軟體就涉及網頁的抽取。

所以說，實際開發中用到什麼演算法知識呢，要看自己是具體開發什麼，並沒有固定不變的答案。

3. 程序員開發用到的十大基本演算法

演算法一：快速排序演算法
快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(n log n) 演算法更快，因為它的內部循環（inner loop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個串列（list）分為兩個子串列（sub-lists）。

演算法步驟：
1 從數列中挑出一個元素，稱為 「基準」（pivot），
2 重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區（partition）操作。
3 遞歸地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。

遞歸的最底部情形，是數列的大小是零或一，也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個演算法總會退出，因為在每次的迭代（iteration）中，它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。

演算法二：堆排序演算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn) 。

演算法步驟：
1.創建一個堆H[0..n-1]
2.把堆首（最大值）和堆尾互換
3.把堆的尺寸縮小1，並調用shift_down(0),目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置
4.重復步驟2，直到堆的尺寸為1

演算法三：歸並排序
歸並排序（Merge sort，台灣譯作：合並排序）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。

演算法步驟：

演算法四：二分查找演算法
二分查找演算法是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜素過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜 素過程結束；如果某一特定元素大於或者小於中間元素，則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟數組 為空，則代表找不到。這種搜索演算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。折半搜索每次把搜索區域減少一半，時間復雜度為Ο(logn) 。

演算法五：BFPRT(線性查找演算法)
BFPRT演算法解決的問題十分經典，即從某n個元素的序列中選出第k大（第k小）的元素，通過巧妙的分 析，BFPRT可以保證在最壞情況下仍為線性時間復雜度。該演算法的思想與快速排序思想相似，當然，為使得演算法在最壞情況下，依然能達到o(n)的時間復雜 度，五位演算法作者做了精妙的處理。

演算法步驟：

終止條件：n=1時，返回的即是i小元素。

演算法六：DFS（深度優先搜索）
深度優先搜索演算法（Depth-First-Search），是搜索演算法的一種。它沿著樹的深度遍歷樹的節點，盡可能深的搜索樹的分 支。當節點v的所有邊都己被探尋過，搜索將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。這一過程一直進行到已發現從源節點可達的所有節點為止。如果還存在未被發 現的節點，則選擇其中一個作為源節點並重復以上過程，整個進程反復進行直到所有節點都被訪問為止。DFS屬於盲目搜索。

深度優先搜索是圖論中的經典演算法，利用深度優先搜索演算法可以產生目標圖的相應拓撲排序表，利用拓撲排序表可以方便的解決很多相關的圖論問題，如最大路徑問題等等。一般用堆數據結構來輔助實現DFS演算法。

演算法步驟：

上述描述可能比較抽象，舉個實例：
DFS 在訪問圖中某一起始頂點 v 後，由 v 出發，訪問它的任一鄰接頂點 w1；再從 w1 出發，訪問與 w1鄰 接但還沒有訪問過的頂點 w2；然後再從 w2 出發，進行類似的訪問，… 如此進行下去，直至到達所有的鄰接頂點都被訪問過的頂點 u 為止。

接著，退回一步，退到前一次剛訪問過的頂點，看是否還有其它沒有被訪問的鄰接頂點。如果有，則訪問此頂點，之後再從此頂點出發，進行與前述類似的訪問；如果沒有，就再退回一步進行搜索。重復上述過程，直到連通圖中所有頂點都被訪問過為止。

演算法七：BFS(廣度優先搜索)
廣度優先搜索演算法（Breadth-First-Search），是一種圖形搜索演算法。簡單的說，BFS是從根節點開始，沿著樹(圖)的寬度遍歷樹(圖)的節點。如果所有節點均被訪問，則演算法中止。BFS同樣屬於盲目搜索。一般用隊列數據結構來輔助實現BFS演算法。

演算法步驟：

演算法八：Dijkstra演算法
戴克斯特拉演算法（Dijkstra』s algorithm）是由荷蘭計算機科學家艾茲赫爾·戴克斯特拉提出。迪科斯徹演算法使用了廣度優先搜索解決非負權有向圖的單源最短路徑問題，演算法最終得到一個最短路徑樹。該演算法常用於路由演算法或者作為其他圖演算法的一個子模塊。

該演算法的輸入包含了一個有權重的有向圖 G，以及G中的一個來源頂點 S。我們以 V 表示 G 中所有頂點的集合。每一個圖中的邊，都是兩個頂點所形成的有序元素對。(u, v) 表示從頂點 u 到 v 有路徑相連。我們以 E 表示G中所有邊的集合，而邊的權重則由權重函數 w: E → [0, ∞] 定義。因此，w(u, v) 就是從頂點 u 到頂點 v 的非負權重（weight）。邊的權重可以想像成兩個頂點之間的距離。任兩點間路徑的權重，就是該路徑上所有邊的權重總和。已知有 V 中有頂點 s 及 t，Dijkstra 演算法可以找到 s 到 t的最低權重路徑(例如，最短路徑)。這個演算法也可以在一個圖中，找到從一個頂點 s 到任何其他頂點的最短路徑。對於不含負權的有向圖，Dijkstra演算法是目前已知的最快的單源最短路徑演算法。

演算法步驟：

重復上述步驟2、3，直到S中包含所有頂點，即W=Vi為止

演算法九：動態規劃演算法
動態規劃（Dynamic programming）是一種在數學、計算機科學和經濟學中使用的，通過把原問題分解為相對簡單的子問題的方式求解復雜問題的方法。 動態規劃常常適用於有重疊子問題和最優子結構性質的問題，動態規劃方法所耗時間往往遠少於樸素解法。

動態規劃背後的基本思想非常簡單。大致上，若要解一個給定問題，我們需要解其不同部分（即子問題），再合並子問題的解以得出原問題的解。 通常許多 子問題非常相似，為此動態規劃法試圖僅僅解決每個子問題一次，從而減少計算量： 一旦某個給定子問題的解已經算出，則將其記憶化存儲，以便下次需要同一個 子問題解之時直接查表。 這種做法在重復子問題的數目關於輸入的規模呈指數增長時特別有用。

關於動態規劃最經典的問題當屬背包問題。

演算法步驟：

演算法十：樸素貝葉斯分類演算法
樸素貝葉斯分類演算法是一種基於貝葉斯定理的簡單概率分類演算法。貝葉斯分類的基礎是概率推理，就是在各種條件的存在不確定，僅知其出現概率的情況下， 如何完成推理和決策任務。概率推理是與確定性推理相對應的。而樸素貝葉斯分類器是基於獨立假設的，即假設樣本每個特徵與其他特徵都不相關。

樸素貝葉斯分類器依靠精確的自然概率模型，在有監督學習的樣本集中能獲取得非常好的分類效果。在許多實際應用中，樸素貝葉斯模型參數估計使用最大似然估計方法，換言之樸素貝葉斯模型能工作並沒有用到貝葉斯概率或者任何貝葉斯模型。

盡管是帶著這些樸素思想和過於簡單化的假設，但樸素貝葉斯分類器在很多復雜的現實情形中仍能夠取得相當好的效果。

4. 軟體開發演算法的設計

一.程序軟體開發對人才的高需求
截至2020年3月，中國互聯網用戶數達到9.04億，互聯網普及率達到64.5％，移動互聯網用戶規模達到8.97億，使用手機上網的互聯網用戶比例達到99.3％。移動互聯網應用已深入滲透到用戶的各種生活需求中，這種發展趨勢已引起許多行業的關注，而且程序軟體開發行業對人才的需求一直處於飢餓狀態。
二.低就業壁壘
首先，在大多數國家/地區，對於與軟體開發相關的工作，教育水平不是必需的，良好的項目經驗和實踐能力是決定薪水水平的關鍵，而教育帶來的增量薪水效果很低，也就是說，只要您能證明自己的發展能力，教育只是文憑，因此，初中和高中畢業生選擇了一所好的學校來學習移動軟體應用程序開發，這比學歷更重要，並且公司現在更加重視實際工作經驗的積累。
三.不錯的薪水
根據今年3月發布的《2019年中國程序員薪資生存調查報告》，中國大多數從事軟體開發行業的平均年薪在100,000至150,000之間，年薪100,000至200,000的程序員占員工的49.7％。不論您從事哪個行業，這個薪水水平都是名副其實的高薪，在移動軟體應用程序開發領域，這種薪水僅是平均水平，隨著經驗的不斷積累，在後期你可以獲得更多！

5. 如何評價「科學家開發演算法優化難民分配」

6. 測試開發面試必知演算法

測試開發的技能之一就是需要掌握一些開發的語言，而針對於考察開發語言，業界內比較容易採用的方式就是考察各種演算法。在此做一個簡單的總結（最近比較喜歡玩Python，所以都是以Python為例子，其它的語言類推。）

冒泡排序

冒泡排序演算法的運作如下：（從後往前）
比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大，就交換他們兩個。
對每一對相鄰元素作同樣的工作，從開始第一對到結尾的最後一對。在這一點，最後的元素應該會是最大的數。
針對所有的元素重復以上的步驟，除了最後一個。
持續每次對越來越少的元素重復上面的步驟，直到沒有任何一對數字需要比較。

實例：對列表 [2, 8, 4, 7, 5, 9, 0]進行冒泡排序

遞歸

遞歸過程一般通過函數或子過程來實現。遞歸方法：在函數或子過程的內部，直接或者間接地調用自己的演算法。

實例：要計算1-10的10位數字的乘積，直觀的演算法是1 2 3 4 5 6 7 8 9，利用遞歸則思路是循環執行n*n-1,直到n=1時

二叉樹遍歷演算法
從二叉樹的遞歸定義可知，一棵非空的二叉樹由根結點及左、右子樹這三個基本部分組成。因此，在任一給定結點上，可以按某種次序執行三個操作：
⑴訪問結點本身（N），
⑵遍歷該結點的左子樹（L），
⑶遍歷該結點的右子樹（R）。
以上三種操作有六種執行次序：
NLR、LNR、LRN、NRL、RNL、RLN。

二叉樹的節點表示可以使用

前序遍歷：根節點->左子樹->右子樹
中序遍歷：左子樹->根節點->右子樹
後序遍歷：左子樹->右子樹->根節點

實例：求二叉樹深度和寬度
求深度用遞歸；求寬度用隊列，然後把每層的寬度求出來，找出最大的就是二叉樹的寬度

字元串倒序輸出

思路一：索引的方法

思路二：借組列表進行翻轉

後續還有的話會繼續添加的。