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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/delete_bug/article/details/119449900

算法：

之前博主里转载了一篇非常详细的java十大排序的算法，里面包含了动图，代码和复杂度分析。
https://blog.youkuaiyun.com/delete_bug/article/details/106156040
冒泡
选择
插入
希尔
归并
快速
堆排序
计数排序
桶排序
基数排序

接下来是介绍几种高级算法

1 剪枝算法

在搜索算法中优化中，剪枝，就是通过某种判断，避免一些不必要的遍历过程，形象的说，就是剪去了搜索树中的某些“枝条”，故称剪枝。应用剪枝优化的核心问题是设计剪枝判断方法，即确定哪些枝条应当舍弃，哪些枝条应当保留的方法。
总之，剪枝策略，属于算法优化范畴；通常应用在DFS 和 BFS 搜索算法中；剪枝策略就是寻找过滤条件，提前减少不必要的搜索路径。

1.1剪枝的原则

1）正确性
正如上文所述,枝条不是爱剪就能剪的. 如果随便剪枝,把带有最优解的那一分支也剪掉了的话,剪枝也就失去了意义. 所以,剪枝的前提是一定要保证不丢失正确的结果
2）准确性
在保证了正确性的基础上,我们应该根据具体问题具体分析,采用合适的判断手段,使不包含最优解的枝条尽可能多的被剪去,以达到程序“最优化”的目的. 可以说,剪枝的准确性,是衡量一个优化算法好坏的标准.
3）高效性
设计优化程序的根本目的,是要减少搜索的次数,使程序运行的时间减少. 但为了使搜索次数尽可能的减少,我们又必须花工夫设计出一个准确性较高的优化算法,而当算法的准确性升高,其判断的次数必定增多,从而又导致耗时的增多,这便引出了矛盾. 因此,如何在优化与效率之间寻找一个平衡点,使得程序的时间复杂度尽可能降低,同样是非常重要的. 倘若一个剪枝的判断效果非常好,但是它却需要耗费大量的时间来判断、比较,结果整个程序运行起来也跟没有优化过的没什么区别,这样就太得不偿失了.

对剪枝算法讲的非常透彻的一个视频，因为有些博客描述的不是很好，博主没有找到好一点的博客，所以推荐这个视频：
https://www.bilibili.com/video/BV1Bf4y11758?from=search&seid=14771482401397576676

2 回溯算法

回溯算法实际上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。

其实回溯法在很多应用场景出现过，递归，图的遍历，动态规划等。
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43208423/article/details/101081544?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162829566416780271540917%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=162829566416780271540917&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allfirst_rank_v2~hot_rank-5-101081544.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=%E5%9B%9E%E6%BA%AF%E7%AE%97%E6%B3%95&spm=1018.2226.3001.4187

3最短路径算法

从某顶点出发，沿图的边到达另一顶点所经过的路径中，各边上权值之和最小的一条路径叫做最短路径。解决最短路的问题有以下算法，Dijkstra 算法，Bellman-Ford 算法，Floyd 算法和 SPFA算法等。
这是单源路劲算法：它求出的是一条路径
Dijkstra 算法
单是有时候需要求图中任意两节点之间的距离 ------->Floyd（费罗伊德）算法
文章的话再上边那篇里有，第一次学还是先看一下视频，比较好理解，这个算法比较难一点，我也就看了一百遍
https://www.bilibili.com/video/BV1LE411R7CS?from=search&seid=14785761868390793110
最主要的思想就是找中间点，最后更新好两个矩阵以后也是以中间点的思想取遍历图的，如果还是不懂可以私信作者，我们一起交流

SPFA算法：这个算法写的还是比价简单的，容易理解
https://blog.youkuaiyun.com/qq_35644234/article/details/61614581

64最小生成树算法–（Kruskal 和prim）

https://www.bilibili.com/video/BV1Eb41177d1?from=search&seid=2252166645685418420

在这里插入图片描述
在组织图的过程中避免掉环

每次更新表，扫描表，比较替换。

数据结构

散列表（哈希表）

线性探测表和拉链法

红黑树

https://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3245399.html
为什么不使用AVL树而使用红黑树？
红黑树和AVL树都是最常用的平衡二叉搜索树，它们的查找、删除、修改都是O(lgn) time
AVL树和红黑树有几点比较和区别：
（1）AVL树是更加严格的平衡，因此可以提供更快的查找速度，一般读取查找密集型任务，适用AVL树。
（2）红黑树更适合于插入修改密集型任务。
（3）通常，AVL树的旋转比红黑树的旋转更加难以平衡和调试。

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