許多開發者似乎都有一個很大的誤解，認為演算法在程式設計工作中沒什麼用處，只是工作面試中的加分項。其實並不是這樣的，成為一名有秀的開發者，極其重要的是具備演算法思維能力。不僅能夠複製和修改標準演算法，還能夠使用程式碼運用演算法解決遇到的任何問題。
這裡介紹9種核心演算法，這是你成為高階開發者必須要熟悉的演算法思維。你也可以選擇CodeGeeX作為AI輔助程式設計工具，對下面的核心演算法進行很好的運用和技術問答。
一、Binary Search：二分查詢
二分查詢是任何計算機課程中首先學習的內容之一，它是一個如何使事情指數級變高效的最簡單的例子。二分查詢包括將一個有序陣列分成兩個部分，並反覆將要查詢的元素與每半個部分進行比較，直到找到該元素。
二、Selection, Bubble, and Insertion Sort：選擇排序、氣泡排序和插入排序
排序演算法是開發人員應該具備的最基本的技能之一。選擇排序、氣泡排序和插入排序，是程式設計師應該首先學習的演算法，它們是介紹陣列遍歷和操作的絕佳方法。
三、Quicksort and Mergesort：快速排序和歸併排序
與上一個演算法類似，排序演算法陣列，但快速排序和歸併排序足夠高效，可以用於核心環節。排序演算法對於成為一名高階開發人員至關重要。
四、Huffman Coding：哈夫曼編碼
哈夫曼編碼是文字壓縮的基礎。它透過考慮不同字元在文字中出現的頻率，並根據這種頻率將它們組織成一棵樹狀圖來工作。學習哈夫曼編碼是熟悉資料表示和樹遍歷的好方法，這兩個問題是計算機專業需要解決的最重要的問題之一。
五、Breadth First Search：廣度優先搜尋
樹是許多開發人員使用的演算法和軟體的核心。因此，理解基本的樹遍歷是所有開發者的首要任務。廣度優先搜尋透過逐層探索樹，直到找到目標節點的方式工作。由於它逐層進行遍歷，因此它一定能找到解決方案。
六、Depth First Search：深度優先搜尋
深度優先搜尋是在樹中查詢元素的另一種重要方法。它不是按層遍歷樹，而是逐個探索樹的分支。假設它沒有無限延伸的分支，那麼深度優先搜尋同樣是有效的。實現這兩種搜尋演算法並不特別複雜，但非常重要的是學會何時使用其中一種。許多軟體設計在於能夠理解你正在處理的資訊的結構，並選擇針對該結構進行最佳化的演算法。
七、Gradient Descent：梯度下降
對於許多開發人員來說，梯度下降演算法可能並不會經常用到。但是，如果你涉及到迴歸或機器學習方面的工作，梯度下降演算法將是你工作的核心。梯度下降是一種使用微積分最佳化函式的過程，在迴歸和機器學習的背景下，這意味著找到特定的值，以最小化預測演算法中的誤差。雖然它的數學難度肯定比許多其他演算法要高，但如果你在大量使用資料和預測方面工作，理解梯度下降演算法的工作原理非常重要。
八、Dijkstra演算法
開發人員需要處理的另一個非常重要的問題是路徑查詢。Dijkstra演算法是一種在圖中找到兩個節點之間最短路徑的方法，它是路徑查詢中大多數工作的基礎，被廣泛用於人工智慧到遊戲設計等領域。
九、Diffie-Helllman Key Exchange
Diffie-Hellman 金鑰交換是瞭解密碼學工作原理的好方法。更具體的說，Diffie-Hellman 金鑰交換透過結合公鑰和私鑰（實際上是長數字）來加密不同方之間傳輸的資訊。即使你不從事網路安全工作，理解加密和安全通訊的工作原理對開發者的工作仍然非常重要。此外，即使Diffie-Helman演算法遠非最佳演算法，但它非常容易實現，並且與大多數其他加密通訊方法相似。
軟體工程首要的是能夠理解問題並構建解決方案。希望自己成為高階開發者，學習這些演算法都非常重要。並不是因為你需要在構建某個應用時精確的實現它們，而是深刻了解它們，將教會你如何解決問題。
CodeGeeX也可以幫你很好的掌握這些核心演算法，程式設計中自動生成演算法程式碼。
本文由部落格一文多發平臺 OpenWrite 釋出！