6 algoritmos que todo desarrollador debe conocer

Las estructuras de datos y los algoritmos no son realmente lo mío.

Debes saber que no soy un gran fanático de las estructuras de datos y los algoritmos. Si puedes relacionarte con esto, no te preocupes; después de trabajar en muchos proyectos (pequeños y grandes ) , descubrí los seis algoritmos importantes que todo desarrollador debe conocer, y estos seis casi siempre resolverán todos los problemas en su proceso de desarrollo.

¿Cuáles son esos 6 algoritmos significativos?

¿Qué es exactamente ordenar? Es el algoritmo que organiza el orden de los elementos en una lista.

Algoritmos de clasificación importantes

Ordenamiento de burbuja: Bubble Sort es el algoritmo de clasificación más básico y funciona intercambiando repetidamente elementos adyacentes si están desordenados.

Clasificación por combinación: Merge sort es una técnica de clasificación que utiliza el divide y conquistaras estrategia.

Ordenación rápida: Quicksort es un algoritmo de clasificación popular que realiza n log n comparaciones en promedio al clasificar una matriz de n elementos. Es un algoritmo de clasificación más eficiente y rápido.

Clasificación de montón: La ordenación en montón funciona al visualizar los elementos de la matriz como un tipo especial de árbol binario completo conocido como montón.

Algoritmos de búsqueda importantes

Búsqueda binaria: La búsqueda binaria emplea el divide y conquistaras estrategia, en la que una lista ordenada se divide en dos mitades y el elemento se compara con el elemento central de la lista. Si se encuentra una coincidencia, se devuelve la ubicación del elemento central.

Búsqueda primero en amplitud (BFS): La búsqueda en amplitud es un algoritmo transversal de gráfico que comienza en el nodo raíz y explora todos los nodos vecinos.

Búsqueda en profundidad (DFS): El algoritmo de búsqueda en profundidad (DFS) comienza con el primer nodo del gráfico y continúa profundizando más y más hasta que encontramos el nodo objetivo o el nodo sin hijos.

La programación dinámica (DP) es una técnica algorítmica para resolver un problema de optimización dividiéndolo en subproblemas más simples y aprovechando el hecho de que la solución óptima del problema general depende de la solución óptima de sus subproblemas.

La recursividad es una técnica de resolución de problemas en la que la solución depende de soluciones a instancias más pequeñas del mismo problema.La computación factorial es un ejemplo clásico de programación recursiva.

Cada programa recursivo sigue la misma secuencia básica de pasos:

Configure el algoritmo. Para empezar, los programas recursivos con frecuencia requieren un valor semilla. Esto se logra usando un parámetro pasado a la función o proporcionando una función de puerta de enlace no recursiva que configura los valores semilla para el cálculo recursivo. .

Verifique si el o los valores actuales que se están procesando corresponden al caso base, si es así, procese el valor y devuélvalo.

Reformule la solución en términos de un subproblema o subproblemas más pequeños o más simples.

Aplicar el algoritmo al subproblema.

Para formular una respuesta, combine los resultados.

Devolver los resultados.

Un algoritmo divide y vencerás divide recursivamente un problema en dos o más subproblemas del mismo tipo o relacionados, hasta que son lo suficientemente simples como para resolverlos directamente.

El algoritmo Divide and Conquer consiste en una disputa que utiliza los tres pasos que se enumeran a continuación.

Dividir el problema original en subproblemas.

Conquistar: Resuelva cada subproblema uno a la vez, recursivamente.

Combinar:Junta las soluciones de los subproblemas para obtener la solución del problema completo.

Hashing es una técnica o proceso que utiliza una función hash para mapear claves y valores en una tabla hash. Se realiza para permitir un acceso más rápido a los elementos. La eficiencia del mapeo está determinada por la eficiencia de la función hash.

Con tantos algoritmos de diversa complejidad disponibles, es difícil determinar cuáles son realmente importantes de entender. A menudo se trata de preferencias y perspectivas personales, pero en este artículo se destacan algunos algoritmos que los desarrolladores deben conocer.

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