❶ C4D 這種表面凹陷文字如何建模
先用鋼筆比照圖片勾勒出輪廓，然後擠出後，塌陷掉，選擇多邊形模式（面模式），循環選擇所有側面，再內部擠壓（倒角），擠壓距離窄一點，可以上下都倒角。注意：循環選擇上方所有面，只會上方的面倒角。然後細分值給高點。
❷ c4d怎麼做指南針
和做鍾表差不多的辦法。
打開C4D軟體，在場景中創建一個圓柱，調整大小和方向，然後按下C鍵轉換為可編輯對象，進入點層級，全選所有的點按下UO進行優化，然後進入面層級，選中前面的一個面右擊選擇內部擠壓，擠壓出邊緣的厚度和內部的凹槽。進入邊層級，UL循環選擇選中外圍的邊右擊倒角，打開細分，讓邊邊更加圓潤。
創建一個圓柱，調整大小和位置，按下C鍵轉換為可編輯對象，選中上面的面右擊內部擠壓，按住Ctrl鍵將面拉出。復制創建調整好的圓柱，按住Ctrl鍵復制一個，再創建一個對稱，這樣就可以在對稱的位置復制一個圓柱，只要調節一個，另外一個就會跟著一起變化，導入在Ai軟體中繪制好的表盤內部的路徑文件，導入然後添加擠壓，給他擠壓出一個厚度，調整好位置。對渲染進行設置，添加物理天空和地面，將默認對象顏色設置為80%度灰，這樣就可以了。
❸ 程序員的 職業素養
程序員因其致力於程序開發、設計、維護、編程等這一特殊領域，使其天生具備了堅定的職業信念、超強的職業知識技能、良好的職業行為習慣等職業素養。
簡介：
程序員(英文Programmer)是從事程序開發、維護的專業人員。一般將程序員分為程序設計人員和程序編碼人員，但兩者的界限並不非常清楚，特別是在中國。軟體從業人員分為初級程序員、高級程序員、系統分析員，系統架構師，測試工程師五大類。
崗位職責：
1、對項目經理負責，負責軟體項目的詳細設計、編碼和內部測試的組織實施，對小型軟體項目兼任系統分析工作，完成分配項目的實施和技術支持工作。
2、協助項目經理和相關人員同客戶進行溝通，保持良好的客戶關系。
3、參與需求調研、項目可行性分析、技術可行性分析和需求分析。
4、熟悉並熟練掌握交付軟體部開發的軟體項目的相關軟體技術。
5、負責向項目經理及時反饋軟體開發中的情況，並根據實際情況提出改進建議。
6、參與軟體開發和維護過程中重大技術問題的解決，參與軟體首次安裝調試、數據割接、用戶培訓和項目推廣。
7、負責相關技術文檔的擬訂。
8、負責對業務領域內的技術發展動態進行分析研究。
職業認證：
考試介紹：
軟考程序員考試屬於計算機軟體水平考試（簡稱軟考）中的一個初級計算機職稱考試。對於軟考程序員考試並無學歷及資歷條件限制，更無論年齡、專業與資歷。一年可報考軟考程序員考試兩次，但一次考試只能報考一種資格，因此報考了程序員考試則無法再報考軟考其他級別或科目的考試。同時軟考程序員考試採用筆試形式，考試實行全國統一大綱、統一試題、統一時間、統一標准、統一證書的考試方式。
通過國家統一組織的考試，資格考試分為：程序員級（原初級程序員）、軟體設計師（原高級程序員）以及更高水準的：信息系統項目管理師、系統分析師(原系統分析員)、系統架構設計師、網路規劃設計師、系統規劃與管理師。
考試目標：
通過本考試的合格人員能根據軟體開發項目管理和軟體工程的要求，按照程序設計規格說明書編制並調試程序，寫出程序的相應文檔，產生符合標准規范的、實現設計要求的、能正確可靠運行的程序；具有助理工程師（或技術員）的實際工作能力和業務水平。
1、CVEQC認證持有者已經通過了中國職業教育資格認證指導中心組織的培訓和相應的考試，具有相應的專業技能和知識。
2、CVEQC證書可作為勞動者崗前培訓、在職培訓、提高培訓、繼續教育的培訓認證；也是勞動者「先培訓、後就業，先培訓、後上崗」的憑證。
3、CVEQC證書是中國職業教育資格認證指導中心頒發的專業技能證書。標有證書序列號、證書編號、培訓者及證書持有者身份證號碼，並蓋有全國職業教育管理委員會、中國職業教育資格認證指導中心的證書專用章。
4、 證書證明參加培訓及證書持有者具有系統地接受崗位技能培訓的經歷，證書在全國范圍內有效。
二、報考條件：凡遵守中華人民共和國憲法和各項法律，恪守職業道德，具有一定計算機技術應用能力的人員，均可根據本人情況報名參加相應專業類別、級別的考試。[1]
考試要求：
（1）掌握數據及其轉換、數據的機內表示、算術和邏輯運算，以及相關的應用數學基礎知識；
（2）理解計算機的組成以及各主要部件的性能指標；
（3）掌握操作系統、程序設計語言的基礎知識；
（4）熟練掌握計算機常用辦公軟體的基本操作方法；
（5）熟練掌握基本數據結構和常用演算法；
（6）熟練掌握C程序設計語言，以及C++、java、Visual Basic中的一種程序設計語言；
（7）熟悉資料庫、網路和多媒體的基礎知識；
（8）掌握軟體工程的基礎知識，了解軟體過程基本知識、軟體開發項目管理的常識；
（9）了解常用信息技術標准、安全性，以及有關法律、法規的基本知識；
（10）了解信息化、計算機應用的基礎知識；
（11）正確閱讀和理解計算機領域的簡單英文資料。
相關書籍：
很多程序員響應，他們在推薦時也寫下自己的評語。 以前就有國內網友介紹這個程序員書單，不過都是推薦數 Top 9的書。
其實除了前9本之外，推薦數前30左右的書籍都算經典，筆者整理編譯這個問答貼，同時摘譯部分推薦人的評語。
下面就按照各本書的推薦數排列。
1、《代碼大全》 史蒂夫·邁克康奈爾
2、《程序員修煉之道》
3、《計算機程序的構造和解釋》
4、《演算法導論》
5、《重構：改善既有代碼的設計》
6、《設計模式》
7、《人月神話》
8、《計算機程序設計藝術》
9、《編譯原理》（龍書）
崗位分類：
世界上第一位程序員是英國著名詩人拜倫的女兒AdaLovelace，曾設計了巴貝奇分析機上解伯努利方程的一個程序。她甚至還建立了循環和子程序的概念。由於其在程序設計上的開創性工作，AdaLovelace被稱為世界上第一位程序員。美國國防部開發的ADA語言就是為紀念這位世界上的第一位程序員而命名的。
計算機科學發展到今天（21世紀初期），程序員從事的人群很多，分工也不相同，從大的方面可以分為以下幾類：asp程序員、jsp程序員、delphi程序員、php程序員、powerbuilder程序員、C程序員、linux程序員、net程序員、vb程序員、java程序員、javascript程序員、C++程序員、Python程序員、android程序員、iOS程序員。
職業要求：
一般的程序員都有四年的在專業領域的學習，需要一個在程序領域的學士學位獲得者，不論是數學方面的還是工程方面的都是可以的。
大約有20%的人在這一領域的計算機科學和工程學擁有更高的學位。還有很小一部分程序員是自學的，盡管一些專業性的學校或者綜合大學可以提供，但是也需要一些別的途徑來提供相關的人才。盡管學歷是比較重要的，但是公司經常把重點放在應聘者的工作經驗上，很多剛從大學畢業的大學生雖然有引人注目的學位證書，但是他們找不到工作是因為他們缺乏經驗。一個程序員雖然沒有正規的學歷，但是如果一個人擁有程序設計的深厚知識背景或者豐富的工作經驗的話，那麼他的機會要比有學歷的應屆畢業生大得多。所以要盡量抓住有用的工作和實習機會，這樣的話在畢業後你就會發現，多實習讓你有更多的經驗，在找工作的時候就有更多的機會。
對於職業程序員，另外一個重要的方面就是，程序員需要不斷提升自己的業務技術，他的技術必須一直保持在一個較高的水平，並且要不斷發展，程序員也要尋找貿易的機會，要參加研討會，在周刊上發表文章和接受職業教育，這些使程序員在自己的領域中分級或者不斷並排前進。
素質要求：
團隊精神和協作能力：
團隊精神和協作能力是作為一個程序員應具備的最基本的素質。軟體工程已經提了將近三十年了，當今的軟體開發已經不是編程了，而是工程。獨行俠可以寫一些程序也能賺錢發財，但是進入研發團隊，從事商業化和產品化的開發任務，就必須具備這種素質。可以毫不誇張的說這種素質是一個程序員乃至一個團隊的安身立命之本。
文檔習慣：
文檔是一個軟體系統的生命力。一個公司的產品再好、技術含量再高，如果缺乏文檔，知識就沒有繼承，公司還是一個來料加工的軟體作坊。作為代碼程序員，必須將30%的工作時間用於寫技術文檔。沒有文檔的程序員勢必會被淘汰。
規范化的代碼編寫習慣：
知名軟體公司的代碼的變數命名、注釋格式，甚至嵌套中行縮進的長度和函數間的空行數字都有明確規定，良好的編寫習慣，不但有助於代碼的移植和糾錯，也有助於不同技術人員之間的協作。
測試習慣：
測試是軟體工程質量保證的重要環節，但是測試不僅僅是測試工程師的工作，而是每個程序員的一種基本職責。程序員要認識測試不僅是正常的程序調試，而要是要進行有目的有針對性的異常調用測試，這一點要結合需求理解能力。
學習和總結的能力：
程序員是很容易被淘汰的職業，所以要善於學習總結。許多程序員喜歡盲目追求一些編碼的小技巧，這樣的技術人員無論學了多少語言，代碼寫起來多熟練，只能說他是一名熟練的代碼民工（碼農），他永遠都不會有質的提高。一個善於學習的程序員會經常總結自己的技術水平，對自己的技術層面要有良好的定位，這樣才能有目的地提高自己。這樣才能逐步提高，從程序員升級為軟體設計師、系統分析員。
擁有強烈的好奇心：
什麼才是一個程序員的終極武器呢，那就是強烈的好奇心和學習精神。沒有比強烈的好奇心和學習精神更好的武器了，它是程序員們永攀高峰的源泉和動力所在。
日常工作：
確認通過審查方案的目標，輸入數據，分析師，監事，和客戶的輸出要求的項目要求。
安排項目要求在編程序列分析要求;准備工作流程圖和使用計算機知識的能力，題材，編程語言和邏輯圖。
編碼工作流程的信息轉換成計算機語言的項目要求。
通過輸入編碼信息的計算機程序。
確認程序操作進行測試，修改程序序列和/或代碼。
准備寫操作指令供用戶參考。
保持歷史記錄，通過記錄方案的制定和修訂。
維護客戶的信心和保護保密的業務。
技能/資格：一般的編程技巧，分析信息，解決問題，軟體演算法設計，軟體性能優化，注重細節，軟體設計，軟體調試，軟體開發基礎，軟體文檔，軟體測試。程序員其實分為很多種，大家開發的語言可能不盡相同，但是都是有他們的共同點。
❹ 數控車床內孔倒R角怎麼編程
給予答復。
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===突襲網收集的解決方案如下===
解決方案1：
一般外部圓弧在車床上凸弧用G03，凹弧用G02，而內部剛好相反、、、
解決方案2：
這個要有圖紙 給你個全程序
數控車床內控倒角程序怎麼編
答：一般外部圓弧在車床上凸弧用G03，凹弧用G02，而內部剛好相反、、、
數控編程倒R2的角怎麼編？
答：用圓弧加工 注意坐標的正負
廣數控內控倒角怎麼編程，求大神指點！
答：一般也是用g01
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數控車床內控 倒角 ，要倒7乘45度的角，編程的時候該怎麼編...CNC數控車床倒角程序是怎麼編的數控車手動編倒角程序數控車床中倒角怎麼計算？數控編程，倒角怎樣編程，例如這個數控車床編程,倒角怎麼編數控車床怎麼用倒角指令
❺ 為什麼C4D用循環工具選線條擠壓 內部擠壓 倒角都沒有效果
耳朵爛兜飄舞好裳
❻ c4d產品建模尺寸
c4d產品建模的尺寸是沒有規定的，因為建完模之後是可以縮放，改變尺寸的。
c4d產品建模尺寸操作：
1.打開C4D，新建管道，修改對象方向，調整內外半徑大小，以及高度。按住Ctrl+滑鼠左鍵拖動復制一個，隱藏顯示。C鍵轉化為可編輯對象，點模式，選擇所有的點，右鍵選擇優化。面模式，選擇前面的面，右鍵選擇內部擠壓擠壓一個內部的面。用擠壓工具擠壓一個深度。點擊-選擇-循環選擇，邊模式。選中所有的循環邊，右鍵選擇倒角。新建細分曲面，將模型放置在子級。
2.新建圓環樣條線，調整半徑，轉化為可編輯對象。取消閉合樣條，在點模式刪除多餘的點，右鍵選擇創建點，創建兩個點，選擇始末兩個點，向後移動。選擇拐角兩個點，製作兩個圓角。
3.新建圓環樣條線，調小半徑。新建掃描，將兩個樣條線放置在它的子級。新建圓環，調整大小，改變方向，調整位置。新建立方體，調整大小與位置。復制幾個移動到合適的位置。Alt+G編組。
4.選擇之前復制的管道，調整大小使其覆蓋凹槽。新建細分曲面，將模型放置在子級。勾選切片，調整起始點，旋轉模型至合適位置。新建立方體，調整大小與位置。多復制幾個。新建布爾，編組。將管道和立方體放在它的子集，注意順序。再復制一份立方體，移動到其它位置。新建圓柱，方向改為+Z，旋轉分段，調整大小與位置，拖入布爾作為子級。
5.新建管道，方向改為+Z，調整大小。新建立方體，調整大小。轉化為可編輯對象，選擇下面的點縮短距離。邊模式選擇所有的邊，右鍵選擇倒角。新建克隆，將立方體放置在子級。模式改為放射，調整放射半徑，增加克隆數量。復制2個管道，調整大小與位置。
6.新建齒輪樣條線，調整大小，根據自己的喜好修改齒輪類型，給樣條線增加擠壓，調整擠壓厚度，封頂為圓角封頂，修改半徑和步幅，移動至合適位置。同樣的方法創建多個形狀大小不一樣的模型，擺放好位置。
❼ max建模會用到那些工具
建模用到最多的是擠壓，倒角，和內部擠壓，切刀，然後配合移動工具移動點，線，面就能做出非常復雜的模型，我用的是c4d，渲染速度，渲染質量，操作簡潔快速，以及矩陣動畫完爆max
❽ 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。
❾ 作為程序員提高編程能力的幾個基礎演算法
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(nlogn)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(nlogn)演算法更快，因為它的內部循環（innerloop）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（Divideandconquer）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。
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) 。
創建一個堆H[0..n-1]
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
三：歸並排序
歸並排序（Mergesort，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（DivideandConquer）的一個非常典型的應用。
1.申請空間，使其大小為兩個已經排序序列之和，該空間用來存放合並後的序列
2.設定兩個指針，最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置
3.比較兩個指針所指向的元素，選擇相對小的元素放入到合並空間，並移動指針到下一位置
4.重復步驟3直到某一指針達到序列尾
5.將另一序列剩下的所有元素直接復制到合並序列尾
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) 。
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。
1.將n個元素每5個一組，分成n/5(上界)組。
2.取出每一組的中位數，任意排序方法，比如插入排序。
3.遞歸的調用selection演算法查找上一步中所有中位數的中位數，設為x，偶數個中位數的情況下設定為選取中間小的一個。
4.用x來分割數組，設小於等於x的個數為k，大於x的個數即為n-k。
5.若i==k，返回x；若i<k，在小於x的元素中遞歸查找第i小的元素；若i>k，在大於x的元素中遞歸查找第i-k小的元素。
終止條件：n=1時，返回的即是i小元素。
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。
深度優先遍歷圖演算法步驟：
1.訪問頂點v；
2.依次從v的未被訪問的鄰接點出發，對圖進行深度優先遍歷；直至圖中和v有路徑相通的頂點都被訪問；
3.若此時圖中尚有頂點未被訪問，則從一個未被訪問的頂點出發，重新進行深度優先遍歷，直到圖中所有頂點均被訪問過為止。
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。
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。
1.首先將根節點放入隊列中。
2.從隊列中取出第一個節點，並檢驗它是否為目標。
如果找到目標，則結束搜尋並回傳結果。
否則將它所有尚未檢驗過的直接子節點加入隊列中。
3.若隊列為空，表示整張圖都檢查過了——亦即圖中沒有欲搜尋的目標。結束搜尋並回傳「找不到目標」。
4.重復步驟2。
八：Dijkstra演算法
戴克斯特拉演算法（Dijkstra』salgorithm）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。
1.初始時令S=,T=，T中頂點對應的距離值
若存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)為<V0,Vi>弧上的權值
若不存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)為∞
2.從T中選取一個其距離值為最小的頂點W且不在S中，加入S
3.對其餘T中頂點的距離值進行修改：若加進W作中間頂點，從V0到Vi的距離值縮短，則修改此距離值
重復上述步驟2、3，直到S中包含所有頂點，即W=Vi為止
九：動態規劃演算法
動態規劃（Dynamicprogramming）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。
1.最優子結構性質。如果問題的最優解所包含的子問題的解也是最優的，我們就稱該問題具有最優子結構性質（即滿足最優化原理）。最優子結構性質為動態規劃演算法解決問題提供了重要線索。
2.子問題重疊性質。子問題重疊性質是指在用遞歸演算法自頂向下對問題進行求解時，每次產生的子問題並不總是新問題，有些子問題會被重復計算多次。動態規劃演算法正是利用了這種子問題的重疊性質，對每一個子問題只計算一次，然後將其計算結果保存在一個表格中，當再次需要計算已經計算過的子問題時，只是在表格中簡單地查看一下結果，從而獲得較高的效率。
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。
通過掌握以上演算法，能夠幫你迅速提高編程能力，成為一名優秀的程序員。