盡量不說廢話

我們這里指的算法，是作為程序員在計算機編程時運用到的算法。
算法是一個龐大的體系，主要包括以下內容：

一、數據結構

算法中不論采用什么經典算法，都避不開數據。
數據有多種類型，而如何表達數據以便滿足不同需求是一個很必要的問題。比如如何對廠房中的貨物進行統(tǒng)計、不同等級的產品進行管理等。
我們通常見到的比如堆棧、隊列、樹、圖等都是流行且基本的數據結構。他們有各自的使用規(guī)則、比如隊列：先進先出、堆棧：先進后出等等。

二、排序算法

有了數據，那么整理數據是必不可少的。排序是對同類型數據的排列，比如從大到小、在實際應用中會經常見到。
常見的冒泡排序，快速排序、插入排序、選擇排序等。

三、檢索算法

對于我們整理好的數據，我們如何進行后期使用，如何快速拿到我們想要的數據。
這時候檢索算法就是我們所需要的了。
比如線性查找、非線性查找等。
往往在大型應用中需要考慮時間復雜度和空間復雜度。因為在檢索過程中總有快慢之分，存儲空間大小之別。在其中尋求最優(yōu)解是我們需要考慮的問題。

四、字符算類型算法

字符是一類特殊的數據，對它相關的算法學習應該著重考慮。這個我們之后再說。

五、遞歸算法

遞歸是一個神奇的東西，我們在大學的c語言課中都有學過。
它能夠將復雜的問題簡化，使得每個子問題都類似于原始問題，但是規(guī)模更小。通過不斷地縮小問題規(guī)模，最終達到可以直接解決的簡單情況，然后通過組合這些簡單情況的解決方案來構建原始問題的解答。

用于數據結構（如樹的遍歷）、排序算法（如快速排序和歸并排序）、搜索算法（如深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索）等。遞歸算法的優(yōu)點是代碼通常比較簡潔、易于理解，但缺點是可能會導致大量的函數調用，從而增加內存消耗和計算成本。在某些情況下，遞歸算法可以通過迭代（使用循環(huán)結構）的方式進行優(yōu)化，以減少資源消耗。

六、貪心算法

是一種在每一步選擇中都采取在當前狀態(tài)下最好或最優(yōu)（即最有利）的選擇，從而希望導致結果是全局最好或最優(yōu)的算法策略。這種算法在解決問題時通常不考慮所有可能的解決方案，而是通過每一步的局部最優(yōu)選擇來快速達到一個解決方案

貪心算法的特點在于它的簡單性和高效性。在某些問題中，貪心算法可以迅速得到一個最優(yōu)解，尤其是在那些具有最優(yōu)子結構的問題中，即一個問題的最優(yōu)解包含其子問題的最優(yōu)解。然而，貪心算法并不總是能得到全局最優(yōu)解，它適用于那些具有貪心選擇性質的問題，即局部最優(yōu)選擇能夠導向全局最優(yōu)解的情況。

七、動態(tài)規(guī)劃

與貪心算法同等級，以時間或地域劃分階段的過程的最優(yōu)解。

八、歸一化算法

用于大數據，是一個代表性算法，當然大數據還有其他算法值得去學習。

MapReduce 4:
MapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數據集的并行處理。它由兩個主要步驟組成：Map（映射）步驟處理數據，Reduce（歸約）步驟匯總結果。

Hadoop 1:
Hadoop是一個開源框架，用于存儲和處理大數據集群上的大量數據。它使用MapReduce進行數據處理，并提供了一個分布式文件系統(tǒng)（HDFS）。

Spark 2: Spark是一個快速的大數據處理框架，支持批處理、交互式查詢、流處理和機器學習。

時間亞線性算法 1:
這類算法能夠在處理時間遠小于數據規(guī)模的情況下，對數據進行有效的分析和查詢。 空間亞線性算法 1: 專注于在有限的內存空間內高效處理大量數據。

外存算法 1: 這些算法設計用于在外部存儲（如硬盤）上處理數據，因為數據集太大而無法完全加載到內存中。

眾包算法 1:
通過將任務分發(fā)給廣泛的網絡用戶來解決問題，適用于處理需要人類直覺或判斷的大數據問題。

后記

12點了，先到這吧，后面會寫一些算法的實例出來，盡量通俗易懂，去繁留簡。
（最后求個贊，感謝！）