1.binary search
二分法檢索（binary search）又稱折半檢索，二分法檢索的基本思想是設字典中的元素從小到大有序地存放在
陣列（array）中，
首先將給定值key與字典中間位置上元素的關鍵碼(key)比較，如果相等，則檢索成功；
否則，若key小，則在字典前半部分中繼續進行二分法檢索;
若key大，則在字典後半部分中繼續進行二分法檢索。
這樣，經過一次比較就縮小一半的檢索區間，如此進行下去，直到檢索成功或檢索失敗。
偶數個取中間2個其中任何乙個作為中間元素，
二分法檢索是一種效率較高的檢索方法，要求字典在
順序表中按關鍵碼排序。
2.two pointers
兩個指標法。two pointers指的是一類題，而不一定是真正的two pointers, 比如可能是three pointers, 也可能不是pointer， 而是index。這類題基本上就是發生在array, string, linked list這三種資料結構上，是一種基本的演算法和程式設計技巧，同樣超高頻率的出現，可以說是面試必遇的題。two pointers常常和其他的演算法混雜起來出現。比如binary search本身也可以歸類為two pointers的。如果這樣算的話，leetcode上邊1/4的題目都跟它相關。因此，two pointers是必須熟練掌握的基本程式設計技巧。
3.dfs和bfs
廣度優先搜尋(breadth-first-search)和深度優先搜尋(deep－first－search)是搜尋策略中最經常用到的兩種方法,特別常用於圖的搜尋.其中有很多的演算法都用到了這兩種思想,比如:dijkstra單源最短路徑演算法和prim最小生成樹演算法都採用了和寬度優先搜尋類似的思想。
(1).bfs的思想：
從乙個圖的某乙個頂點v0出發，首先訪問和v0相鄰的且未被訪問過的頂點v1、v2、……vn，然後依次訪問與v1、v2……vn相鄰且未被訪問的頂點。如此繼續，找到所要找的頂點或者遍歷完整個圖。
由此可以看出，用bfs進行搜尋所搜尋的頂點都是按深度進行擴充套件的，先找到到v0距離為1的所有頂點，然後找到距離v0為2的頂點……所以bfs所搜尋到的都是最短的路徑。
(2).dfs的思想：
顧名思義，深度優先搜尋所遵循的策略就是盡可能「深」的在圖中進行搜尋，對於圖中某乙個頂點v，如果它還有相鄰的頂點（在有向圖中就是還有以v為起點的邊）且未被訪問，則訪問此頂點。如果找不到，則返回到上乙個頂點。這一過程一直進行直到所有的頂點都被訪問為止。 dfs可以搜尋出從某乙個頂點到另外的乙個頂點的所有路徑。 由於要進行返回的操作，我們採用的是遞迴的方法。
詳見：4.recursion
遞迴演算法
詳見：5.dp
6.merge
歸併演算法，如將有序的sr[i..m]和sr[m+1..n]歸併為有序的tr[i..n]
7.kmp
kmp演算法是一種改進的
字串匹配
演算法，由d.e.knuth與v.r.pratt和j.h.morris同時發現，因此人們稱它為
克努特——莫里斯
——普拉特
操作（簡稱kmp演算法）。kmp演算法的關鍵是根據給定的模式串w1,m,定義乙個next函式。next函式包含了模式串本身區域性匹配的資訊。
php中常用的演算法
1 氣泡排序法 介紹 氣泡排序是一種簡單的排序演算法。它重複地走訪過要排序的數列，依次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數列的工作是重複地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。這個演算法的名字由來是因為越來越小的元素會經由交換慢慢 浮 到數列的頂端。步驟 比較相鄰的...
Spark中常用的演算法
spark中常用的演算法 分類演算法屬於監督式學習，使用類標籤已知的樣本建立乙個分類函式或分類模型，應用分類模型，能把資料庫中的類標籤未知的資料進行歸類。分類在資料探勘中是一項重要的任務，目前在商業上應用最多，常見的典型應用場景有流失 精確營銷 客戶獲取 個性偏好等。mllib 目前支援分類演算法有...
演算法中常用的數字操作
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