当前位置：首页 > news >正文

算法学习路线总结：算法工程师的修炼手册

news 2025/7/4 23:07:32

引言

算法工程师是当今科技行业最炙手可热的职业之一。他们利用数学和计算机科学的知识，设计和实现复杂的算法来解决实际问题。成为一名算法工程师需要系统地学习一系列算法和数据结构，并通过不断的实践来提高自己的技能。本文将为你提供一个算法学习的路线图，包括必要的理论知识、编程实践和题目练习。

1. 基础阶段

1.1 编程基础

语言选择：Python、C++、Java
学习资源：Codecademy, LeetCode, Coursera

1.2 数据结构

重要数据结构：数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图

代码实践：

class ListNode:def __init__(self, val=0, next=None):self.val = valself.next = next# 链表反转
def reverseList(head):prev = Nonecurrent = headwhile current:next = current.nextcurrent.next = prevprev = currentcurrent = nextreturn prev

1.3 算法基础

基本算法：排序（快速排序、归并排序）、搜索（二分查找）

代码实践：

# 快速排序
def quickSort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr) // 2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quickSort(left) + middle + quickSort(right)

2. 进阶阶段

2.1 动态规划

核心概念：最优子结构、重叠子问题
题目练习：LeetCode上的动态规划问题

2.2 贪心算法

应用场景：图的最小生成树、任务调度

代码实践：

# 活动选择问题
def activitySelector(activities):n = len(activities)selected = [0] * nselected[0] = 1for i in range(1, n):start = activities[i][0]end = activities[i][1]found = 0for j in range(0, i):if activities[j][1] <= start:start = activities[j][0]found = 1breakif found == 1:selected[i] = 1return selected

2.3 图论算法

重要算法：Dijkstra、Floyd-Warshall、A*搜索

代码实践：

import heapq# Dijkstra算法
def dijkstra(graph, start):min_heap = []distances = {vertex: float('infinity') for vertex in graph}distances[start] = 0heapq.heappush(min_heap, (0, start))while min_heap:current_distance, current_vertex = heapq.heappop(min_heap)for neighbor, weight in graph[current_vertex].items():distance = current_distance + weightif distance < distances[neighbor]:distances[neighbor] = distanceheapq.heappush(min_heap, (distance, neighbor))return distances