算法的力量
算法是計算機科學領域最重要的基石之一，但卻受到了一些程序員的冷落。
許多小伙伴看到一些公司在招聘時要求的編程語言五花八門就產生了一種誤解，認為學計算機就是學各種編程語言，或者認為，學習最新的語言、技術、標準就是最好的鋪路方法。
其實大家都被這些公司誤導了。
編程語言雖然該學，但是學習計算機算法和理論更重要，因為計算機語言和開發平臺日新月異，但萬變不離其宗的是那些算法和理論。
例如數據結構、算法、編譯原理、計算機體系結構、關系型數據庫原理等等。
這些基礎課程更可以稱之為為“內功”，而新的語言、技術、標準則更像是“外功”。
整天趕時髦的人最后只懂得招式，沒有功力，是不可能成為高手的。
“程序員是否必須會算法？”
這是一個充滿爭議的問題，雖然并不像“生存還是毀滅”之類的選擇那樣艱難而沉重，但也絕不是一個輕松的話題。
很多人對算法的理解太片面，很多人覺得只有名字里包含“XX算法”之類的東西才是算法。
而我們認為算法的本質是解決問題，只要是能解決問題的代碼就是算法。
初學
讀書計劃的第一步是選擇書籍，這里首推算法導論，這本書深入淺出，全面地介紹了計算機算法。
對每一個算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了數學嚴謹性。
程序員需要知道的5大基礎實用算法
算法一：快速排序
快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序算法。
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，但這種狀況并不常見。
事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(n log n) 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）策略來把一個串行（list）分為兩個子串行（sub-lists）。
算法二：堆排序算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，并同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小于（或者大于）它的父節點。
堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn) 。
算法三：歸并排序
歸并排序（Merge sort，臺灣譯作：合并排序）是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。
算法四：二分查找算法
二分查找算法是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索算法。
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于或者小于中間元素，則在數組大于或小于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) 。
算法五：BFPRT(線性查找算法)
BFPRT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。
該算法的思想與快速排序思想相似，當然，為使得算法在最壞情況下，依然能達到o(n)的時間復雜度，五位算法作者做了精妙的處理。
人工智能時代，算法有多重要？
人工智能的發展需要算法，算法的優劣直接導致了人工智能的水平高低。
對于AI項目來說，算法幾乎是靈魂。
在一些危險的工作場景和惡劣的工作條件下，機器人代替人類工作也能帶來直接的好處。
使用人工智能實現的方法是：
首先應編制相應軟件，再由計算機進行計算，機器人接受指令產生相應的操作。
要完成這些高度智能化的操作，作為開發者就需要具有高度發展的智能技術和計算機軟件實現技術。于是算法的重要性也就不言而喻了。
2020，新的一年，新的開始，新的目標，小伙伴們，算法學習可以安排上了。
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