集束搜索（又名定向搜索，BeamSearch）——最佳优先搜索算法的优化。
A*搜寻算法——图形搜索算法，是最佳优先搜索的范例，从给定起点到给定终点计算出路径。
数据压缩——采取特定编码方案，使用更少的字节数（或是其他信息承载单元）对信息编码的过程，又叫来源编码。
离散微分算法（Discretedifferentiation）
哈希算法（Hashing）
堆排序（Heaps）
合并排序（MergeSort）
梯度下降（Gradientdescent）——一种数学上的最优化算法。
牛顿法（Newton'smethod）——求非线性方程（组）零点的一种重要的迭代法。
欧几里得算法（Euclideanalgorithm）——计算两个整数的最大公约数。最古老的算法之一，出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。
Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。
动态规划算法（DynamicProgramming）——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法。
Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议，允许双方在事先不了解对方的情况下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起，加密后续通讯。
Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，计算其中的单一起点最短算法。
二分查找（BinarySearch）——在线性数组中找特定值的算法，每个步骤去掉一半不符合要求的数据。
合并查找算法（Union-find）——给定一组元素，该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。
期望-最大算法（Expectation-maximizationalgorithm，又名EM-Training）——在统计计算中，期望-最大算法在概率模型中寻找可能性最大的参数估算值，其中模型依赖于未发现的潜在变量。
快速傅里叶变换（FastFouriertransform，FFT）——计算离散的傅里叶变换（DFT）及其反转。
最大流量算法（Maximumflow）——该算法试图从一个流量网络中找到最大的流。
LLL算法（Lenstra-Lenstra-Lovaszlatticerection）——以格规约（lattice）基数为输入，输出短正交向量基数。
两次筛法（QuadraticSieve）——现代整数因子分解算法，在实践中，是目前已知第二快的此类算法（仅次于数域筛法NumberFieldSieve）。
RANSAC——是“RANdomSAmpleConsensus”的缩写。该算法根据一系列观察得到的数据，数据中包含异常值，估算一个数学模型的参数值。
求解线性方程组（）——线性方程组是数学中最古老的问题，它们有很多应用，比如在数字信号处理、线性规划中的估算和预测、数值分析中的非线性问题逼近等等。求解线性方程组，可以使用高斯—约当消去法（Gauss-Jordanelimination），或是柯列斯基分解（Choleskydecomposition）。
Q-learning学习算法——这是一种通过学习动作值函数（action-valuefunction）完成的强化学习算法，函数采取在给定状态的给定动作，并计算出期望的效用价值，在此后遵循固定的策略。
Schönhage-Strassen算法——在数学中，Schönhage-Strassen算法是用来完成大整数的乘法的快速渐近算法。其算法复杂度为：O(Nlog(N)log(log(N)))，该算法使用了傅里叶变换。
RSA——公钥加密算法。首个适用于以签名作为加密的算法。RSA在电商行业中仍大规模使用，大家也相信它有足够安全长度的公钥。
Strukturtensor算法——应用于模式识别领域，为所有像素找出一种计算方法，看看该像素是否处于同质区域（homogenousregion），看看它是否属于边缘，还是是一个顶点。
单纯型算法（SimplexAlgorithm）——在数学的优化理论中，单纯型算法是常用的技术，用来找到线性规划问题的数值解。
奇异值分解（Singularvaluedecomposition，简称SVD）——在线性代数中，SVD是重要的实数或复数矩阵的分解方法，在信号处理和统计中有多种应用，比如计算矩阵的伪逆矩阵（以求解最小二乘法问题）、解决超定线性系统（overdeterminedlinearsystems）、矩阵逼近、数值天气预报等等。
维特比算法（Viterbialgorithm）——寻找隐藏状态最有可能序列的动态规划算法，这种序列被称为维特比路径，其结果是一系列可以观察到的事件，特别是在隐藏的Markov模型中。
⑵ 求编程领域上一些经典算法同时也是程序员必须掌握的算法
这是我在一个论坛里看到的，你也参考参考吧。C++的虚函数
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C++使用虚函数实现了其对象的多态，C++对象的开始四个字节是指向虚函数表的指针，其初始化顺序是先基类后派生类，所以该虚函数表永远指向最后一个派生类，从而实现了相同函数在不同对象中的不同行为，使得对象既有共性，又有其个性。
内存池分配、回收之伙伴算法
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伙伴算法是空闲链表法的一个增强算法，依次建立2^0\2^1\2^2\2^3...2^n大小的 内存块空闲链表，利用相邻内存块的伙伴性质，很容易将互为伙伴的内存块进行合并移到相应的空闲链表或将一块内存拆分成两块伙伴内存，一块分配出去，另一块挂入相应空闲链表，使得内存的分配和回收变得高效。
AVL树
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AVL树是一个平衡二叉树，其中序遍历是从小到大排序的，该结构插入节点和检索非常高效，被广泛应用
快速排序
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通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。效率非常高
密码学之非对称加密协议（公钥、私钥加密协议）
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非对称加密算法需要两个密钥，用其中一个加密产生的密文，只能通过另外一个密钥解密，密钥持有者A可以将其中一个公开，称为公用密钥，另外一个秘密保存称为私钥，这样当某人B想给A传一封秘信时，只要将密信使用A的公钥加密后，就可以放心使用各种信道将迷信传给A了，因为该密信只有A可以解密，第三者截取因为无法解密而毫无意义。
该算法很好地解决了密钥的安全传递的问题，因为公钥和加密算法都是公开的，私钥不需要传输。
密码学之数字签名协议（身份鉴别、防抵赖）
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数字签名也是建立在非对称加密基础之上的，如果A君用它的私钥将文件加密后在发布，A君就无法抵赖该文件是其发布的，因为其他人能通过A君的公钥将文件解密就说明，如果算法可靠，该文件一定是A君用其私钥加密的。
由于非对称加密算法的加密和解密很慢，现在的数字签名并非是将其要发布的信息用其私钥加密，而是先用一个单项散列算法如（MD5）产生一个该信息的比较短的指纹（hash值），对其指纹用其私钥加密后和信息一并发布，同样达到了防抵赖的作用。
无回溯字符串模式匹配-kmp算法
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他是根据子串的特征，当匹配失败时，不需要回溯，而是直接将字串向后滑动若干个字节，继续匹配，极大提高了匹配速度。该算法被广泛使用。详细请参考数据结构教程。
最小路径选路-迪杰斯特拉算法、弗洛伊德算法
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学习数据结构的时候，印象最深的就要算kmp算法和最小路径算法了，因为理解他们比较费脑子，我是不可能发明这些算法了，发明他们的都是天才，呵呵。
使用最短路径的算法曾经帮人写过一个小东西，还是很有效的，记得是使用的弗洛伊德算法的一个变种，要详细了解的朋友可以查找相关资料，想将他们使用在你的项目中，代码直接从教科书上抄就可以了，不需要理解。
tcp协议之-nagle算法
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tcp、ip中令人叫绝的想法很多，印象最深的要算nagle算法了。
tcp出于效率和流量控制的考虑，发送端的数据不是产生多少就马上发送多少，一般是等到数据集聚到发送缓冲区长度的一半或者数据达到最大tcp数据包数据部分长度（好像是65515）才启动发送，而且还要看接受端可用缓冲区的大小，如果接受端产生一个回应报文通知发送端没有接受空间了，发送端哪怕缓冲区已经满了，也不会启动发送，直到接受端通告发送端其已经有了接受数据的空间了。
这样就有一个问题，假如发送端就是要发送一个小报文（比如10个字节），然后等待对方的回应。按照上面的方案，tcp会一直等数据收集到一定量才发送，于是矛盾就产生了。应用层不再发数据，tcp等不到足够的数据不会将10个字的数据发送到网卡，接收端应用层收不到数据就不会回应发送端。
你也可能说，可以让修改发送端发送条件，不一定要等到足够的数据再发送，为了效率考虑，可以考虑延时一定的时间，比如说1秒，如果上层还没有数据到来，就将发送缓冲中的数据发出去。当然这样也是可行的，尽管应用端白白等了1秒钟啥也没干，呵呵。
其实nagle算法很好解决了该问题，它的做发是链接建立后的第一次发送不用等待，直接将数据组装成tcp报文发送出去，以后要么等到数据量足够多、要么是等到接受方的确认报文，算法及其简单，而且很好解决了上面的矛盾。
socket之io模型设计
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windows下socket有两种工作方式：
1）同步方式
2）异步方式
同步socket又有两种工作模式：
1）阻塞模式
2）非阻塞模式
阻塞模式是最简单的工作模式，以tcp的发送数据为例，如果发送缓冲区没有空间，send调用就不会返回，一直要等到能够发出一点数据为止，哪怕是一个字节，但是send返回并不表示我要发送的数据已经全部提交给了tcp，所以send返回时要检查这次发送的数量，调整发送缓冲指针，继续发送，直到所有数据都提交给了系统。
由于其阻塞的特性，会阻塞发送线程，所以单线程的程序是不适合使用阻塞模式通信的，一般使用一个连接一个线程的方法，但是这种方式对于要维护多个连接的程序，是个不好的选择，线程越多，开销越大。
同步非阻塞模式的socket不会阻塞通信线程，如果发送缓冲区满，send调用也是立刻返回，接受缓冲区空，recv也不会阻塞，所以通信线程要反复调用send或recv尝试发送或接收数据，对cpu是很大的浪费。
针对非阻塞的尴尬，接口开发人员发明了三种io模型来解决该问题：
1）选择模型（select）
2）异步选择模型（AsyncSelect）
3）事件选择模型（EventSeselect）
其思想是根据io类型，预先查看1个或n个socket是否能读、写等。
其select本身来说，select是阻塞的，可以同时监视多个socket，只要所监视的其中一个socket可以读、写，secect调用才返回
异步选择模型其select是异步的（异步是不会阻塞的），是将监视任务委托给系统，系统在socket可读、写时通过消息通知应用程序。有一点需要说明，假如应用程序已经有很多数据需要发送，当收到可写通知时，一定要尽量多地发送数据，直到发送失败，lasterror提示“将要阻塞”，将来才可能有新的可写通知到来，否则永远也不会有。
事件选择模型也是将监视socket状态的工作委托给系统，系统在适当的时候通过事件通知应用程序socket可以的操作。
除了同步工作方式外，还有一种叫异步工作方式
异步工作方式是不会阻塞的，因为是将io操作本身委托给系统，系统在io操作完成后通过回调例程或事件或完成包通知应用程序
异步工作方式有两种io模型和其对应，其实这两种模型是window是异步io的实现：
1）重叠模型
2）完成端口
重叠模型通过事件或回调例程通知应用程序io已经完成
完成端口模型比较复杂，完成端口本身其实是一个io完成包队列。
应用程序一般创建若干个线程用来监视完成端口，这些线程试图从完成端口移除一个完成包，如果有，移除成功，应用程序处理该完成包，否则应用程序监视完成端口的线程被阻塞。
select模型是从UNIX上的Berkeley Software Distribution(BSD)版本的套接字就实现了的，其它四种io模型windows发明的，在windows中完成端口和异步选择模型是使用比较广泛的，一般分别用于服务端和客户端开发。
这五种io模型设计还是比较巧妙的：三种选择模型很好解决了“同步非阻塞”模式编程的不足；重叠模型和完成端口是windows异步io的经典实现，不局限于网络io，对文件io同样适用。
说点题外话，socket的send完成仅仅是将数据（可能是部分）提交给系统，而不是已经发送到了网卡上，更不是已经发送到了接收端。所以要知道你的数据已经发送到了对方的应用层的唯一方法是，让对方给你发送一个应对包。
发送数据要注意，对应tcp，要防止发送和接收的乱序，对于发送，一般应该为每一个链接建立一个发送队列，采用类似nagle的算法启动数据发送。
一次发送可能是你提交数据的一部分，一定要当心，否则出问题没处找去。
⑶ 程序员必须掌握哪些算法
一.基本算法:
枚举. (poj1753,poj2965)
贪心(poj1328,poj2109,poj2586)
递归和分治法.
递推.
构造法.(poj3295)
模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996)
二.图算法:
图的深度优先遍历和广度优先遍历.
最短路径算法(dijkstra,bellman-ford,floyd,heap+dijkstra)
(poj1860,poj3259,poj1062,poj2253,poj1125,poj2240)
最小生成树算法(prim,kruskal)
(poj1789,poj2485,poj1258,poj3026)
拓扑排序 (poj1094)
二分图的最大匹配 (匈牙利算法) (poj3041,poj3020)
最大流的增广路算法(KM算法). (poj1459,poj3436)
三.数据结构.
串 (poj1035,poj3080,poj1936)
排序(快排、归并排(与逆序数有关)、堆排) (poj2388,poj2299)
简单并查集的应用.
哈希表和二分查找等高效查找法(数的Hash,串的Hash)
(poj3349,poj3274,POJ2151,poj1840,poj2002,poj2503)
哈夫曼树(poj3253)
堆
trie树(静态建树、动态建树) (poj2513)
四.简单搜索
深度优先搜索 (poj2488,poj3083,poj3009,poj1321,poj2251)
广度优先搜索(poj3278,poj1426,poj3126,poj3087.poj3414)
简单搜索技巧和剪枝(poj2531,poj1416,poj2676,1129)
五.动态规划
背包问题. (poj1837,poj1276)
型如下表的简单DP(可参考lrj的书 page149):
E[j]=opt{D+w(i,j)} (poj3267,poj1836,poj1260,poj2533)
E[i,j]=opt{D[i-1,j]+xi,D[i,j-1]+yj,D[i-1][j-1]+zij} (最长公共子序列) (poj3176,poj1080,poj1159)
C[i,j]=w[i,j]+opt{C[i,k-1]+C[k,j]}.(最优二分检索树问题)
六.数学
组合数学:
1.加法原理和乘法原理.
2.排列组合.
3.递推关系.
(POJ3252,poj1850,poj1019,poj1942)
数论.
1.素数与整除问题
2.进制位.
3.同余模运算.
(poj2635, poj3292,poj1845,poj2115)
计算方法.
1.二分法求解单调函数相关知识.(poj3273,poj3258,poj1905,poj3122)
七.计算几何学.
几何公式.
叉积和点积的运用(如线段相交的判定,点到线段的距离等). (poj2031,poj1039)
多边型的简单算法(求面积)和相关判定(点在多边型内,多边型是否相交)
(poj1408,poj1584)
凸包. (poj2187,poj1113)
中级（校赛压轴及省赛中等难度）:
一.基本算法:
C++的标准模版库的应用. (poj3096,poj3007)
较为复杂的模拟题的训练(poj3393,poj1472,poj3371,poj1027,poj2706)
二.图算法:
差分约束系统的建立和求解. (poj1201,poj2983)
最小费用最大流(poj2516,poj2516,poj2195)
双连通分量(poj2942)
强连通分支及其缩点.(poj2186)
图的割边和割点(poj3352)
最小割模型、网络流规约(poj3308)
三.数据结构.
线段树. (poj2528,poj2828,poj2777,poj2886,poj2750)
静态二叉检索树. (poj2482,poj2352)
树状树组(poj1195,poj3321)
RMQ. (poj3264,poj3368)
并查集的高级应用. (poj1703,2492)
KMP算法. (poj1961,poj2406)
四.搜索
最优化剪枝和可行性剪枝
搜索的技巧和优化 (poj3411,poj1724)
记忆化搜索(poj3373,poj1691)
五.动态规划
较为复杂的动态规划(如动态规划解特别的旅行商TSP问题等)
(poj1191,poj1054,poj3280,poj2029,poj2948,poj1925,poj3034)
记录状态的动态规划. (POJ3254,poj2411,poj1185)
树型动态规划(poj2057,poj1947,poj2486,poj3140)
六.数学
组合数学:
1.容斥原理.
2.抽屉原理.
3.置换群与Polya定理(poj1286,poj2409,poj3270,poj1026).
4.递推关系和母函数.
数学.
1.高斯消元法(poj2947,poj1487, poj2065,poj1166,poj1222)
2.概率问题. (poj3071,poj3440)
3.GCD、扩展的欧几里德(中国剩余定理) (poj3101)
计算方法.
1.0/1分数规划. (poj2976)
2.三分法求解单峰(单谷)的极值.
3.矩阵法(poj3150,poj3422,poj3070)
4.迭代逼近(poj3301)
随机化算法(poj3318,poj2454)
杂题(poj1870,poj3296,poj3286,poj1095)
七.计算几何学.
坐标离散化.
扫描线算法(例如求矩形的面积和周长并,常和线段树或堆一起使用)
(poj1765,poj1177,poj1151,poj3277,poj2280,poj3004)
多边形的内核(半平面交)(poj3130,poj3335)
几何工具的综合应用.(poj1819,poj1066,poj2043,poj3227,poj2165,poj3429)
高级（regional中等难度）:
一.基本算法要求:
代码快速写成,精简但不失风格
(poj2525,poj1684,poj1421,poj1048,poj2050,poj3306)
保证正确性和高效性. poj3434
二.图算法:
度限制最小生成树和第K最短路. (poj1639)
最短路,最小生成树,二分图,最大流问题的相关理论(主要是模型建立和求解)
(poj3155, poj2112,poj1966,poj3281,poj1087,poj2289,poj3216,poj2446
最优比率生成树. (poj2728)
最小树形图(poj3164)
次小生成树.
无向图、有向图的最小环
三.数据结构.
trie图的建立和应用. (poj2778)
LCA和RMQ问题(LCA(最近公共祖先问题) 有离线算法(并查集+dfs) 和 在线算法(RMQ+dfs)).(poj1330)
双端队列和它的应用(维护一个单调的队列,常常在动态规划中起到优化状态转移的目的). (poj2823)
左偏树(可合并堆).
后缀树(非常有用的数据结构,也是赛区考题的热点).(poj3415,poj3294)
四.搜索
较麻烦的搜索题目训练(poj1069,poj3322,poj1475,poj1924,poj2049,poj3426)
广搜的状态优化:利用M进制数存储状态、转化为串用hash表判重、按位压缩存储状态、双向广搜、A*算法. (poj1768,poj1184,poj1872,poj1324,poj2046,poj1482)
深搜的优化:尽量用位运算、一定要加剪枝、函数参数尽可能少、层数不易过大、可以考虑双向搜索或者是轮换搜索、IDA*算法. (poj3131,poj2870,poj2286)
五.动态规划
需要用数据结构优化的动态规划.(poj2754,poj3378,poj3017)
四边形不等式理论.
较难的状态DP(poj3133)
六.数学
组合数学.
1.MoBius反演(poj2888,poj2154)
2.偏序关系理论.
博奕论.
1.极大极小过程(poj3317,poj1085)
2.Nim问题.
七.计算几何学.
半平面求交(poj3384,poj2540)
可视图的建立(poj2966)
点集最小圆覆盖.
对踵点(poj2079)
⑷ 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 Math.max(arr[leftIndex],arr[rightIndex]);
}
int mid=(leftIndex+rightIndex)/2;
int leftMax=pidAndConquer(arr,leftIndex,mid);
int rightMax=pidAndConquer(arr,mid,rightIndex);
return Math.max(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。
⑸ 作为一个程序员，有哪些常用的算法
常用的算法有：递推法、贪心法、列举法、递归法、分治法和模拟法
原则：1. 扎实的基础。数据结构、离散数学、编译原理，这些是所有计算机科学的基础，如果不掌握他们，很难写出高水平的程序。据我的观察，学计算机专业的人比学其他专业的人更能写出高质量的软件。程序人人都会写，但当你发现写到一定程度很难再提高的时候，就应该想想是不是要回过头来学学这些最基本的理论。不要一开始就去学OOP，即使你再精通OOP，遇到一些基本算法的时候可能也会束手无策。
2. 丰富的想象力。不要拘泥于固定的思维方式，遇到问题的时候要多想几种解决问题的方案，试试别人从没想过的方法。丰富的想象力是建立在丰富的知识的基础上，除计算机以外，多涉猎其他的学科，比如天文、物理、数学等等。另外，多看科幻电影也是一个很好的途径。
3. 最简单的是最好的。这也许是所有科学都遵循的一条准则，如此复杂的质能互换原理在爱因斯坦眼里不过是一个简单得不能再简单的公式：E=mc2。简单的方法更容易被人理解，更容易实现，也更容易维护。遇到问题时要优先考虑最简单的方案，只有简单方案不能满足要求时再考虑复杂的方案。
4. 不钻牛角尖。当你遇到障碍的时候，不妨暂时远离电脑，看看窗外的风景，听听轻音乐，和朋友聊聊天。当我遇到难题的时候会去玩游戏，而且是那种极暴力的打斗类游戏，当负责游戏的那部分大脑细胞极度亢奋的时候，负责编程的那部分大脑细胞就得到了充分的休息。当重新开始工作的时候，我会发现那些难题现在竟然可以迎刃而解。
5. 对答案的渴求。人类自然科学的发展史就是一个渴求得到答案的过程，即使只能知道答案的一小部分也值得我们去付出。只要你坚定信念，一定要找到问题的答案，你才会付出精力去探索，即使最后没有得到答案，在过程中你也会学到很多东西。
6. 多与别人交流。三人行必有我师，也许在一次和别人不经意的谈话中，就可以迸出灵感的火花。多上上网，看看别人对同一问题的看法，会给你很大的启发。
7. 良好的编程风格。注意养成良好的习惯，代码的缩进编排，变量的命名规则要始终保持一致。大家都知道如何排除代码中错误，却往往忽视了对注释的排错。注释是程序的一个重要组成部分，它可以使你的代码更容易理解，而如果代码已经清楚地表达了你的思想，就不必再加注释了，如果注释和代码不一致，那就更加糟糕。
8. 韧性和毅力。这也许是"高手"和一般程序员最大的区别。A good programming is 99 weat and 1 ffee。高手们并不是天才，他们是在无数个日日夜夜中磨练出来的。成功能给我们带来无比的喜悦，但过程却是无比的枯燥乏味。你不妨做个测试，找个10000以内的素数表，把它们全都抄下来，然后再检查三遍，如果能够不间断地完成这一工作，你就可以满足这一条。
希望对你有帮助
⑹ 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。