基本常见的典型算法(十大常见数学模型)

一、排序算法1.简单排序（包括冒泡排序、排序、选择排序）2.快速排序，最常见3.堆排序，4.归并排序，最稳定，即无害。条件2，基本搜索算法是二值算法，最常见的算法，前提是顺序已经组织好了，有深度搜索和有限宽度，还有剪枝、A*等。优化表等。3.当然，考虑到结构体、栈、队列和树的基础。有一些基本的操作，比如出栈和出栈，还有队列的头，比如队列，以及这些数据结构的具体实现，是存储空间（顺序）还是用在链表中，两种具体的存储方式，操作的具体实现也不同。还有树的操作，比如前序遍历、中序遍历、后续遍历等。当然，这些都是数据结构的一些基本算法。基本算法的思想应该是：1.回溯2.递归3.贪心4.动态规划5.分而治之有些数据结构不应该被基本算法涵盖。您可能想阅读有关基本算法的其他书籍。有兴趣的话可以向OJ提问，哈哈。算法真的很难学。

对程序员有用的实用算法推荐

算法1：快速排序算法

快速排序是TonyHall开发的一种排序算法。平均而言，对n个项目进行排序需要O(nlogn)次比较。在最坏的情况下，需要进行O(n2)次比较，但这种情况并不常见。事实上，快速排序通常比其他O(nlogn)算法快得多，因为它的内部循环可以在大多数架构上有效实现。

快速排序采用分而治之的策略，将一个序列（列表）划分为两个子序列（子列表）。

算法二：堆排序算法

堆排序是指利用堆的数据结构创建的排序算法。堆叠是一种近似完全二叉树的结构，满足堆叠性质：即子节点的键值或索引始终小于（或大于）其父节点。

堆排序的平均时间复杂度为O(nlogn)

算法3：归并排序

归并排序（Mrgesort，翻译：归并排序）是一个基于返回操作的高效排序算法。该算法是分而治之法（DivideandConquer）的一个非常典型的应用。

算法4：二分搜索算法

二分搜索算法是一种用于在排序数组中查找特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始。如果中间元素恰好是所需元素，则查找过程结束：如果某个特定元素大于或小于中间元素，则将大于或小于中间元素对半查找，开始比较像以前一样从中间元素开始。如果在给定的步骤中数组为空，则意味着无法找到它。该搜索算法将每次比较的搜索范围减半。半搜索每次将搜索区域缩小一半，时间复​​杂度为O(logn)。

算法5：BFPRT（线性搜索算法）

BFPRT算法解决的问题很经典，就是从n个序列中选择的k（最小的k）元素的元素，通过巧妙的分析，BFPRT可以保证在最坏的情况下时间复杂度仍然是线性的。这个算法的思想和快速排序类似。当然，为了让算法在最坏的情况下仍然达到o(n)的时间复杂度，算法的五位作者做了一些微调。

算法6：BFS（广度优先搜索）

广度优先搜索是一种图搜索算法。简单来说，BFS从根节点开始，按照树（图）的宽度遍历树（图）的节点。如果访问了所有节点，则算法中止。BFS也是一种盲目搜索。队列数据结构通常用于帮助实现BFS算法。

数据结构中最基本的算法有：查找、排序、快速排序、堆排序、归并排序、二分查找算法
等等。

1.最常用和最简单的数据结构是线性表。

2.图是一种有前景但又困难的数据结构。

3.80%常用的算法是排序和搜索。

常见的分类算法：

1．决策树：决策树是用于对示例进行分类的树结构。基于战略决策构建的树。决策树由节点和有向边组成。节点有两种类型：内部节点和叶节点。其中，内部节点代表某个特征或属性的测试条件（用于分隔具有不同特征的记录），叶子节点代表一个分类。

2.贝叶斯：贝叶斯分类算法是一类利用概率和统计知识进行分类的算法，例如朴素贝叶斯算法。这些算法主要利用贝叶斯定理来预测未知类别的样本属于各个类别的概率，并选择最可能的类别作为样本的最终类别。由于贝叶斯定理的建立本身需要很强的条件性假设，而这种假设在实际情况下往往不成立，因此其分类精度会降低。

3.人工神经网络：人工神经网络（ANN）是一种利用类似于大脑突触连接的结构进行信息处理的数学模型。在该模型中，大量的节点（或“神经元”或“单元”）相互连接，形成网络，即“神经网络”，以达到信息处理的目的。神经网络通常需要进行训练，训练的过程就是网络学习的过程。