❶ C4D 这种表面凹陷文字如何建模
先用钢笔比照图片勾勒出轮廓，然后挤出后，塌陷掉，选择多边形模式（面模式），循环选择所有侧面，再内部挤压（倒角），挤压距离窄一点，可以上下都倒角。注意：循环选择上方所有面，只会上方的面倒角。然后细分值给高点。
❷ c4d怎么做指南针
和做钟表差不多的办法。
打开C4D软件，在场景中创建一个圆柱，调整大小和方向，然后按下C键转换为可编辑对象，进入点层级，全选所有的点按下UO进行优化，然后进入面层级，选中前面的一个面右击选择内部挤压，挤压出边缘的厚度和内部的凹槽。进入边层级，UL循环选择选中外围的边右击倒角，打开细分，让边边更加圆润。
创建一个圆柱，调整大小和位置，按下C键转换为可编辑对象，选中上面的面右击内部挤压，按住Ctrl键将面拉出。复制创建调整好的圆柱，按住Ctrl键复制一个，再创建一个对称，这样就可以在对称的位置复制一个圆柱，只要调节一个，另外一个就会跟着一起变化，导入在Ai软件中绘制好的表盘内部的路径文件，导入然后添加挤压，给他挤压出一个厚度，调整好位置。对渲染进行设置，添加物理天空和地面，将默认对象颜色设置为80%度灰，这样就可以了。
❸ 程序员的 职业素养
程序员因其致力于程序开发、设计、维护、编程等这一特殊领域，使其天生具备了坚定的职业信念、超强的职业知识技能、良好的职业行为习惯等职业素养。
简介：
程序员(英文Programmer)是从事程序开发、维护的专业人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员，但两者的界限并不非常清楚，特别是在中国。软件从业人员分为初级程序员、高级程序员、系统分析员，系统架构师，测试工程师五大类。
岗位职责：
1、对项目经理负责，负责软件项目的详细设计、编码和内部测试的组织实施，对小型软件项目兼任系统分析工作，完成分配项目的实施和技术支持工作。
2、协助项目经理和相关人员同客户进行沟通，保持良好的客户关系。
3、参与需求调研、项目可行性分析、技术可行性分析和需求分析。
4、熟悉并熟练掌握交付软件部开发的软件项目的相关软件技术。
5、负责向项目经理及时反馈软件开发中的情况，并根据实际情况提出改进建议。
6、参与软件开发和维护过程中重大技术问题的解决，参与软件首次安装调试、数据割接、用户培训和项目推广。
7、负责相关技术文档的拟订。
8、负责对业务领域内的技术发展动态进行分析研究。
职业认证：
考试介绍：
软考程序员考试属于计算机软件水平考试（简称软考）中的一个初级计算机职称考试。对于软考程序员考试并无学历及资历条件限制，更无论年龄、专业与资历。一年可报考软考程序员考试两次，但一次考试只能报考一种资格，因此报考了程序员考试则无法再报考软考其他级别或科目的考试。同时软考程序员考试采用笔试形式，考试实行全国统一大纲、统一试题、统一时间、统一标准、统一证书的考试方式。
通过国家统一组织的考试，资格考试分为：程序员级（原初级程序员）、软件设计师（原高级程序员）以及更高水准的：信息系统项目管理师、系统分析师(原系统分析员)、系统架构设计师、网络规划设计师、系统规划与管理师。
考试目标：
通过本考试的合格人员能根据软件开发项目管理和软件工程的要求，按照程序设计规格说明书编制并调试程序，写出程序的相应文档，产生符合标准规范的、实现设计要求的、能正确可靠运行的程序；具有助理工程师（或技术员）的实际工作能力和业务水平。
1、CVEQC认证持有者已经通过了中国职业教育资格认证指导中心组织的培训和相应的考试，具有相应的专业技能和知识。
2、CVEQC证书可作为劳动者岗前培训、在职培训、提高培训、继续教育的培训认证；也是劳动者“先培训、后就业，先培训、后上岗”的凭证。
3、CVEQC证书是中国职业教育资格认证指导中心颁发的专业技能证书。标有证书序列号、证书编号、培训者及证书持有者身份证号码，并盖有全国职业教育管理委员会、中国职业教育资格认证指导中心的证书专用章。
4、 证书证明参加培训及证书持有者具有系统地接受岗位技能培训的经历，证书在全国范围内有效。
二、报考条件：凡遵守中华人民共和国宪法和各项法律，恪守职业道德，具有一定计算机技术应用能力的人员，均可根据本人情况报名参加相应专业类别、级别的考试。[1]
考试要求：
（1）掌握数据及其转换、数据的机内表示、算术和逻辑运算，以及相关的应用数学基础知识；
（2）理解计算机的组成以及各主要部件的性能指标；
（3）掌握操作系统、程序设计语言的基础知识；
（4）熟练掌握计算机常用办公软件的基本操作方法；
（5）熟练掌握基本数据结构和常用算法；
（6）熟练掌握C程序设计语言，以及C++、java、Visual Basic中的一种程序设计语言；
（7）熟悉数据库、网络和多媒体的基础知识；
（8）掌握软件工程的基础知识，了解软件过程基本知识、软件开发项目管理的常识；
（9）了解常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识；
（10）了解信息化、计算机应用的基础知识；
（11）正确阅读和理解计算机领域的简单英文资料。
相关书籍：
很多程序员响应，他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单，不过都是推荐数 Top 9的书。
其实除了前9本之外，推荐数前30左右的书籍都算经典，笔者整理编译这个问答贴，同时摘译部分推荐人的评语。
下面就按照各本书的推荐数排列。
1、《代码大全》 史蒂夫·迈克康奈尔
2、《程序员修炼之道》
3、《计算机程序的构造和解释》
4、《算法导论》
5、《重构：改善既有代码的设计》
6、《设计模式》
7、《人月神话》
8、《计算机程序设计艺术》
9、《编译原理》（龙书）
岗位分类：
世界上第一位程序员是英国着名诗人拜伦的女儿AdaLovelace，曾设计了巴贝奇分析机上解伯努利方程的一个程序。她甚至还建立了循环和子程序的概念。由于其在程序设计上的开创性工作，AdaLovelace被称为世界上第一位程序员。美国国防部开发的ADA语言就是为纪念这位世界上的第一位程序员而命名的。
计算机科学发展到今天（21世纪初期），程序员从事的人群很多，分工也不相同，从大的方面可以分为以下几类：asp程序员、jsp程序员、delphi程序员、php程序员、powerbuilder程序员、C程序员、linux程序员、net程序员、vb程序员、java程序员、javascript程序员、C++程序员、Python程序员、android程序员、iOS程序员。
职业要求：
一般的程序员都有四年的在专业领域的学习，需要一个在程序领域的学士学位获得者，不论是数学方面的还是工程方面的都是可以的。
大约有20%的人在这一领域的计算机科学和工程学拥有更高的学位。还有很小一部分程序员是自学的，尽管一些专业性的学校或者综合大学可以提供，但是也需要一些别的途径来提供相关的人才。尽管学历是比较重要的，但是公司经常把重点放在应聘者的工作经验上，很多刚从大学毕业的大学生虽然有引人注目的学位证书，但是他们找不到工作是因为他们缺乏经验。一个程序员虽然没有正规的学历，但是如果一个人拥有程序设计的深厚知识背景或者丰富的工作经验的话，那么他的机会要比有学历的应届毕业生大得多。所以要尽量抓住有用的工作和实习机会，这样的话在毕业后你就会发现，多实习让你有更多的经验，在找工作的时候就有更多的机会。
对于职业程序员，另外一个重要的方面就是，程序员需要不断提升自己的业务技术，他的技术必须一直保持在一个较高的水平，并且要不断发展，程序员也要寻找贸易的机会，要参加研讨会，在周刊上发表文章和接受职业教育，这些使程序员在自己的领域中分级或者不断并排前进。
素质要求：
团队精神和协作能力：
团队精神和协作能力是作为一个程序员应具备的最基本的素质。软件工程已经提了将近三十年了，当今的软件开发已经不是编程了，而是工程。独行侠可以写一些程序也能赚钱发财，但是进入研发团队，从事商业化和产品化的开发任务，就必须具备这种素质。可以毫不夸张的说这种素质是一个程序员乃至一个团队的安身立命之本。
文档习惯：
文档是一个软件系统的生命力。一个公司的产品再好、技术含量再高，如果缺乏文档，知识就没有继承，公司还是一个来料加工的软件作坊。作为代码程序员，必须将30%的工作时间用于写技术文档。没有文档的程序员势必会被淘汰。
规范化的代码编写习惯：
知名软件公司的代码的变量命名、注释格式，甚至嵌套中行缩进的长度和函数间的空行数字都有明确规定，良好的编写习惯，不但有助于代码的移植和纠错，也有助于不同技术人员之间的协作。
测试习惯：
测试是软件工程质量保证的重要环节，但是测试不仅仅是测试工程师的工作，而是每个程序员的一种基本职责。程序员要认识测试不仅是正常的程序调试，而要是要进行有目的有针对性的异常调用测试，这一点要结合需求理解能力。
学习和总结的能力：
程序员是很容易被淘汰的职业，所以要善于学习总结。许多程序员喜欢盲目追求一些编码的小技巧，这样的技术人员无论学了多少语言，代码写起来多熟练，只能说他是一名熟练的代码民工（码农），他永远都不会有质的提高。一个善于学习的程序员会经常总结自己的技术水平，对自己的技术层面要有良好的定位，这样才能有目的地提高自己。这样才能逐步提高，从程序员升级为软件设计师、系统分析员。
拥有强烈的好奇心：
什么才是一个程序员的终极武器呢，那就是强烈的好奇心和学习精神。没有比强烈的好奇心和学习精神更好的武器了，它是程序员们永攀高峰的源泉和动力所在。
日常工作：
确认通过审查方案的目标，输入数据，分析师，监事，和客户的输出要求的项目要求。
安排项目要求在编程序列分析要求;准备工作流程图和使用计算机知识的能力，题材，编程语言和逻辑图。
编码工作流程的信息转换成计算机语言的项目要求。
通过输入编码信息的计算机程序。
确认程序操作进行测试，修改程序序列和/或代码。
准备写操作指令供用户参考。
保持历史记录，通过记录方案的制定和修订。
维护客户的信心和保护保密的业务。
技能/资格：一般的编程技巧，分析信息，解决问题，软件算法设计，软件性能优化，注重细节，软件设计，软件调试，软件开发基础，软件文档，软件测试。程序员其实分为很多种，大家开发的语言可能不尽相同，但是都是有他们的共同点。
❹ 数控车床内孔倒R角怎么编程
给予答复。
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解决方案1：
一般外部圆弧在车床上凸弧用G03，凹弧用G02，而内部刚好相反、、、
解决方案2：
这个要有图纸 给你个全程序
数控车床内控倒角程序怎么编
答：一般外部圆弧在车床上凸弧用G03，凹弧用G02，而内部刚好相反、、、
数控编程倒R2的角怎么编？
答：用圆弧加工 注意坐标的正负
广数控内控倒角怎么编程，求大神指点！
答：一般也是用g01
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数控车床内控 倒角 ，要倒7乘45度的角，编程的时候该怎么编...CNC数控车床倒角程序是怎么编的数控车手动编倒角程序数控车床中倒角怎么计算？数控编程，倒角怎样编程，例如这个数控车床编程,倒角怎么编数控车床怎么用倒角指令
❺ 为什么C4D用循环工具选线条挤压 内部挤压 倒角都没有效果
耳朵烂兜飘舞好裳
❻ c4d产品建模尺寸
c4d产品建模的尺寸是没有规定的，因为建完模之后是可以缩放，改变尺寸的。
c4d产品建模尺寸操作：
1.打开C4D，新建管道，修改对象方向，调整内外半径大小，以及高度。按住Ctrl+鼠标左键拖动复制一个，隐藏显示。C键转化为可编辑对象，点模式，选择所有的点，右键选择优化。面模式，选择前面的面，右键选择内部挤压挤压一个内部的面。用挤压工具挤压一个深度。点击-选择-循环选择，边模式。选中所有的循环边，右键选择倒角。新建细分曲面，将模型放置在子级。
2.新建圆环样条线，调整半径，转化为可编辑对象。取消闭合样条，在点模式删除多余的点，右键选择创建点，创建两个点，选择始末两个点，向后移动。选择拐角两个点，制作两个圆角。
3.新建圆环样条线，调小半径。新建扫描，将两个样条线放置在它的子级。新建圆环，调整大小，改变方向，调整位置。新建立方体，调整大小与位置。复制几个移动到合适的位置。Alt+G编组。
4.选择之前复制的管道，调整大小使其覆盖凹槽。新建细分曲面，将模型放置在子级。勾选切片，调整起始点，旋转模型至合适位置。新建立方体，调整大小与位置。多复制几个。新建布尔，编组。将管道和立方体放在它的子集，注意顺序。再复制一份立方体，移动到其它位置。新建圆柱，方向改为+Z，旋转分段，调整大小与位置，拖入布尔作为子级。
5.新建管道，方向改为+Z，调整大小。新建立方体，调整大小。转化为可编辑对象，选择下面的点缩短距离。边模式选择所有的边，右键选择倒角。新建克隆，将立方体放置在子级。模式改为放射，调整放射半径，增加克隆数量。复制2个管道，调整大小与位置。
6.新建齿轮样条线，调整大小，根据自己的喜好修改齿轮类型，给样条线增加挤压，调整挤压厚度，封顶为圆角封顶，修改半径和步幅，移动至合适位置。同样的方法创建多个形状大小不一样的模型，摆放好位置。
❼ max建模会用到那些工具
建模用到最多的是挤压，倒角，和内部挤压，切刀，然后配合移动工具移动点，线，面就能做出非常复杂的模型，我用的是c4d，渲染速度，渲染质量，操作简洁快速，以及矩阵动画完爆max
❽ 程序员开发用到的十大基本算法
算法一：快速排序算法
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
算法步骤：
1 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot），
2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
算法二：堆排序算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。
算法步骤：
1.创建一个堆H[0..n-1]
2.把堆首（最大值）和堆尾互换
3.把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置
4.重复步骤2，直到堆的尺寸为1
算法三：归并排序
归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
算法步骤：
算法四：二分查找算法
二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜 素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组 为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为Ο(logn) 。
算法五：BFPRT(线性查找算法)
BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素，通过巧妙的分 析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与快速排序思想相似，当然，为使得算法在最坏情况下，依然能达到o(n)的时间复杂 度，五位算法作者做了精妙的处理。
算法步骤：
终止条件：n=1时，返回的即是i小元素。
算法六：DFS（深度优先搜索）
深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分 支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发 现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。DFS属于盲目搜索。
深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。
算法步骤：
上述描述可能比较抽象，举个实例：
DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后，由 v 出发，访问它的任一邻接顶点 w1；再从 w1 出发，访问与 w1邻 接但还没有访问过的顶点 w2；然后再从 w2 出发，进行类似的访问，… 如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。
接着，退回一步，退到前一次刚访问过的顶点，看是否还有其它没有被访问的邻接顶点。如果有，则访问此顶点，之后再从此顶点出发，进行与前述类似的访问；如果没有，就再退回一步进行搜索。重复上述过程，直到连通图中所有顶点都被访问过为止。
算法七：BFS(广度优先搜索)
广度优先搜索算法（Breadth-First-Search），是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。
算法步骤：
算法八：Dijkstra算法
戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。
该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u, v) 表示从顶点 u 到 v 有路径相连。我们以 E 表示G中所有边的集合，而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞] 定义。因此，w(u, v) 就是从顶点 u 到顶点 v 的非负权重（weight）。边的权重可以想象成两个顶点之间的距离。任两点间路径的权重，就是该路径上所有边的权重总和。已知有 V 中有顶点 s 及 t，Dijkstra 算法可以找到 s 到 t的最低权重路径(例如，最短路径)。这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点 s 到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图，Dijkstra算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。
算法步骤：
重复上述步骤2、3，直到S中包含所有顶点，即W=Vi为止
算法九：动态规划算法
动态规划（Dynamic programming）是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。 动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。
动态规划背后的基本思想非常简单。大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。 通常许多 子问题非常相似，为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次，从而减少计算量： 一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储，以便下次需要同一个 子问题解之时直接查表。 这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。
关于动态规划最经典的问题当属背包问题。
算法步骤：
算法十：朴素贝叶斯分类算法
朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下， 如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。
朴素贝叶斯分类器依靠精确的自然概率模型，在有监督学习的样本集中能获取得非常好的分类效果。在许多实际应用中，朴素贝叶斯模型参数估计使用最大似然估计方法，换言之朴素贝叶斯模型能工作并没有用到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型。
尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。
❾ 作为程序员提高编程能力的几个基础算法
一：快速排序算法
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divideandconquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
算法步骤：
1从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot），
2重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
二：堆排序算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。
创建一个堆H[0..n-1]
把堆首（最大值）和堆尾互换
3.把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置
4.重复步骤2，直到堆的尺寸为1
三：归并排序
归并排序（Mergesort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（DivideandConquer）的一个非常典型的应用。
1.申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列
2.设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
3.比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置
4.重复步骤3直到某一指针达到序列尾
5.将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾
四：二分查找算法
二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为Ο(logn) 。
五：BFPRT(线性查找算法)
BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素，通过巧妙的分析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与快速排序思想相似，当然，为使得算法在最坏情况下，依然能达到o(n)的时间复杂度，五位算法作者做了精妙的处理。
1.将n个元素每5个一组，分成n/5(上界)组。
2.取出每一组的中位数，任意排序方法，比如插入排序。
3.递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数，设为x，偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。
4.用x来分割数组，设小于等于x的个数为k，大于x的个数即为n-k。
5.若i==k，返回x；若i<k，在小于x的元素中递归查找第i小的元素；若i>k，在大于x的元素中递归查找第i-k小的元素。
终止条件：n=1时，返回的即是i小元素。
六：DFS（深度优先搜索）
深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。DFS属于盲目搜索。
深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。
深度优先遍历图算法步骤：
1.访问顶点v；
2.依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问；
3.若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。
上述描述可能比较抽象，举个实例：
DFS在访问图中某一起始顶点v后，由v出发，访问它的任一邻接顶点w1；再从w1出发，访问与w1邻接但还没有访问过的顶点w2；然后再从w2出发，进行类似的访问，…如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点u为止。
接着，退回一步，退到前一次刚访问过的顶点，看是否还有其它没有被访问的邻接顶点。如果有，则访问此顶点，之后再从此顶点出发，进行与前述类似的访问；如果没有，就再退回一步进行搜索。重复上述过程，直到连通图中所有顶点都被访问过为止。
七：BFS(广度优先搜索)
广度优先搜索算法（Breadth-First-Search），是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。
BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。
1.首先将根节点放入队列中。
2.从队列中取出第一个节点，并检验它是否为目标。
如果找到目标，则结束搜寻并回传结果。
否则将它所有尚未检验过的直接子节点加入队列中。
3.若队列为空，表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。
4.重复步骤2。
八：Dijkstra算法
戴克斯特拉算法（Dijkstra’salgorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。
该算法的输入包含了一个有权重的有向图G，以及G中的一个来源顶点S。我们以V表示G中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u,v)表示从顶点u到v有路径相连。我们以E表示G中所有边的集合，而边的权重则由权重函数w:E→[0,∞]定义。因此，w(u,v)就是从顶点u到顶点v的非负权重（weight）。边的权重可以想象成两个顶点之间的距离。任两点间路径的权重，就是该路径上所有边的权重总和。已知有V中有顶点s及t，Dijkstra算法可以找到s到t的最低权重路径(例如，最短路径)。这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点s到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图，Dijkstra算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。
1.初始时令S=,T=，T中顶点对应的距离值
若存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)为<V0,Vi>弧上的权值
若不存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)为∞
2.从T中选取一个其距离值为最小的顶点W且不在S中，加入S
3.对其余T中顶点的距离值进行修改：若加进W作中间顶点，从V0到Vi的距离值缩短，则修改此距离值
重复上述步骤2、3，直到S中包含所有顶点，即W=Vi为止
九：动态规划算法
动态规划（Dynamicprogramming）是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。
动态规划背后的基本思想非常简单。大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。通常许多子问题非常相似，为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次，从而减少计算量：一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储，以便下次需要同一个子问题解之时直接查表。这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。
关于动态规划最经典的问题当属背包问题。
1.最优子结构性质。如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，我们就称该问题具有最优子结构性质（即满足最优化原理）。最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。
2.子问题重叠性质。子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题会被重复计算多次。动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次需要计算已经计算过的子问题时，只是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。
十：朴素贝叶斯分类算法
朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下，如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。
朴素贝叶斯分类器依靠精确的自然概率模型，在有监督学习的样本集中能获取得非常好的分类效果。在许多实际应用中，朴素贝叶斯模型参数估计使用最大似然估计方法，换言朴素贝叶斯模型能工作并没有用到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型。
尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。
通过掌握以上算法，能够帮你迅速提高编程能力，成为一名优秀的程序员。