基本介紹
- 中文名：基礎算法
- 外文名：fundamental algorithm
- 套用學科：計算機科學
- 包含：快速排序算法、堆排序算法等
- 適合領域範圍：C/C++/java等
- 性能指標：平均時間複雜度
快速排序算法,堆排序算法,歸併排序,二分查找算法,BFPRT(線性查找算法),DFS（深度優先搜尋）,BFS(廣度優先搜尋),Dijkstra算法,動態規划算法,樸素貝葉斯分類算法,
快速排序算法
快速排序是由東尼．霍爾所發展的一種排序算法，算法步驟如下：
1. 從數列中挑出一個元素，稱為“基準”。
2. 重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區操作。
快速排序算法
快速排序算法3. 遞歸地把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。
遞歸的最底部情形，是數列的大小是0或1，也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個算法總會退出，因為在每次的疊代中，它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。因此，在平均狀況下，排序n個項目要Ο(nlogn)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(nlogn)算法更快，因為它的內部循環可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。
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，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。算法步驟如下：
堆排序算法
堆排序算法1. 創建一個堆H[0..n-1]；2. 把堆首（最大值）和堆尾互換；
3. 把堆的尺寸縮小1，並調用shift_down(0),目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置；
4.重複步驟2，直到堆的尺寸為1。
堆排序的平均時間複雜度為Ο(nlogn) 。
歸併排序
歸併排序（Mergesort），又稱合併排序，是建立在歸併操作上的一種有效的排序算法。該算法是採用分治法（DivideandConquer）的一個非常典型的套用。算法步驟如下：
1.申請空間，使其大小為兩個已經排序序列之和，該空間用來存放合併後的序列；
歸併排序
歸併排序2.設定兩個指針，最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置；
3.比較兩個指針所指向的元素，選擇相對小的元素放入到合併空間，並移動指針到下一位置；
4.重複步驟3直到某一指針達到序列尾；
5.將另一序列剩下的所有元素直接複製到合併序列尾。
歸併排序的平均時間複雜度為Ο(nlogn) 。
二分查找算法
二分查找算法，也稱二分搜尋，是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜尋算法。算法步驟如下：
1. 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，則搜尋過程結束；
二分查找算法
二分查找算法2. 如果某一特定元素大於或者小於中間元素，則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找返回步驟1；
3. 如果在某一步驟數組為空，則代表找不到。
這種搜尋算法每一次比較都使搜尋範圍縮小一半。折半搜尋每次把搜尋區域減少一半，二分查找算法的時間複雜度為Ο(logn) 。
BFPRT(線性查找算法)
BFPRT算法又稱中位數的中位數算法，由Blum、Floyd、Pratt、Rivest、Tarj提出，並以他們的名字命名。該算法的思想與快速排序思想相似，通過修改快速選擇算法的主元選取方法，提高算法在最壞情況下的時間複雜度，適用於解決為從某n個元素的序列中選出第k大（第k小）的元素的問題。具體算法步驟如下：
1.將n個元素每5個一組，分成n/5(上界)組。
2.取出每一組的中位數，任意排序方法，比如插入排序。
3.遞歸的調用selection算法查找上一步中所有中位數的中位數，設為x，偶數箇中位數的情況下設定為選取中間小的一個。
4.用x來分割數組，設小於等於x的個數為k，大於x的個數即為n-k。
5.若i==k，返回x；若i<k，在小於x的元素中遞歸查找第i小的元素；若i>k，在大於x的元素中遞歸查找第i-k小的元素。
終止條件是：n=1時，返回的即是i小元素。
BFPRT可以保證在最壞情況下仍為線性時間複雜度。該算法在最壞情況下，依然能達到o(n)的時間複雜度。
DFS（深度優先搜尋）
深度優先搜尋算法（Depth-First-Search），是搜尋算法的一種。它的基本思想是沿著樹的深度遍歷樹的節點，儘可能深的搜尋樹的分支。當節點v的所有邊都己被探尋過，搜尋將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。這一過程一直進行到已發現從源節點可達的所有節點為止。如果還存在未被發現的節點，則選擇其中一個作為源節點並重複以上過程，整個進程反覆進行直到所有節點都被訪問為止。算法步驟如下：
DFS（深度優先搜尋）
DFS（深度優先搜尋）1.訪問頂點v；
2.依次從v的未被訪問的鄰接點出發，對圖進行深度優先遍歷；直至圖中和v有路徑相通的頂點都被訪問；
3.若此時圖中尚有頂點未被訪問，則從一個未被訪問的頂點出發，重新進行深度優先遍歷，直到圖中所有頂點均被訪問過為止。
深度優先搜尋屬於盲目搜尋，是圖論中的經典算法，利用深度優先搜尋算法可以產生目標圖的相應拓撲排序表，利用拓撲排序表可以方便的解決很多相關的圖論問題，如最大路徑問題等等。一般用堆數據結構來輔助實現DFS算法。
BFS(廣度優先搜尋)
廣度優先搜尋算法（Breadth-First-Search），是一種圖形搜尋算法。它的基本思想是從根節點開始，沿著樹的寬度遍歷樹的節點。如果所有節點均被訪問，則算法中止。算法步驟如下：
BFS（廣度優先搜尋）
BFS（廣度優先搜尋）1.首先將根節點放入佇列中。
2.從佇列中取出第一個節點，並檢驗它是否為目標。如果找到目標，則結束搜尋並回傳結果；否則將它所有尚未檢驗過的直接子節點加入佇列中。
3.若佇列為空，表示整張圖都檢查過了——亦即圖中沒有欲搜尋的目標。結束搜尋並回傳“找不到目標”。
4.重複步驟2。
BFS同樣屬於盲目搜尋。一般用佇列數據結構來輔助實現BFS算法。
Dijkstra算法
Dijkstra算法2.從T中選取一個其距離值為最小的頂點W且不在S中，加入S。
3. 對其餘T中頂點的距離值進行修改：若加進W作中間頂點，從V0到Vi的距離值縮短，則修改此距離值。
4. 重複上述步驟2、3，直到S中包含所有頂點，即W=Vi為止。
已知有V中有頂點s及t，Dijkstra算法可以找到s到t的最低權重路徑(例如，最短路徑)，也可以在一個圖中，找到從一個頂點s到任何其他頂點的最短路徑。對於不含負權的有向圖，Dijkstra算法是已知的最快的單源最短路徑算法。該算法常用於路由算法或者作為其他圖算法的一個子模組。Dijkstra算法的複雜度為n^2。
動態規划算法
動態規劃（Dynamicprogramming）是一種通過把原問題分解為相對簡單的子問題的方式求解複雜問題的方法。它的基本思想是：給定一個問題，通過解其不同部分（即子問題），然後合併子問題的解以得出原問題的解。通常許多子問題非常相似，為此動態規劃法試圖僅僅解決每個子問題一次，從而減少計算量。 一旦某個給定子問題的解已經算出，則將其記憶化存儲，以便下次需要同一個 子問題解之時直接查表。這種做法在重複子問題的數目關於輸入的規模呈指數增長時特別有用。
1.最優子結構性質。如果問題的最優解所包含的子問題的解也是最優的，我們就稱該問題具有最優子結構性質（即滿足最最佳化原理）。最優子結構性質為動態規划算法解決問題提供了重要線索。
2.子問題重疊性質。子問題重疊性質是指在用遞歸算法自頂向下對問題進行求解時，每次產生的子問題並不總是新問題，有些子問題會被重複計算多次。 動態規划算法正是利用了這種子問題的重疊性質，對每一個子問題只計算一次，然後將其計算結果保存在一個表格中，當再次需要計算已經計算過的子問題時，只是在表格中簡單地查看一下結果，從而獲得較高的效率。
動態規划動態規劃常常適用於有重疊子問題和最優子結構性質的問題，最經典的問題是背包問題。動態規劃方法所耗時間往往遠少於樸素解法。
樸素貝葉斯分類算法
樸素貝葉斯分類算法是一種基於貝葉斯定理的簡單機率分類算法。貝葉斯分類的基礎是機率推理，就是在各種條件的存在不確定，僅知其出現機率的情況下，如何完成推理和決策任務。機率推理是與確定性推理相對應的。而樸素貝葉斯分類器是基於獨立假設的，即假設樣本每個特徵與其他特徵都不相關。
樸素貝葉斯分類器依靠精確的自然機率模型，在有監督學習的樣本集中能獲取得非常好的分類效果。在許多實際套用中，樸素貝葉斯模型參數估計使用最大似然估計方法，換言之樸素貝葉斯模型能工作並沒有用到貝葉斯機率或者任何貝葉斯模型。
儘管是帶著這些樸素思想和過於簡單化的假設，但樸素貝葉斯分類器在很多複雜的現實情形中仍能夠取得相當好的效果。
