0x01 二分法
原理：
二分法查找，也稱為折半法，是一種在有序數(shù)組中查找特定元素的搜索算法。
一般步驟：
（1）確定該區(qū)間的中間位置K；
（2）將查找的值T與array[k]比較。
若相等，查找成功返回此位置；否則確定新的查找區(qū)域，繼續(xù)二分查找。每一次查找與中間值比較，可以確定是否查找成功，不成功當(dāng)前查找區(qū)間將縮小一半，遞歸查找即可。
0x02 遞歸
原理：
一種通過重復(fù)將問題分解為同類的子問題而解決問題的方法
典型例子：
斐波那契數(shù)列
描述：斐波那契數(shù)列指的是這樣一個數(shù)列 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377，610，987，1597，2584，4181，6765，10946，17711，28657，46368.....自然中的斐波那契數(shù)列") 自然中的斐波那契數(shù)列，這個數(shù)列從第3項開始，每一項都等于前兩項之和。
解決方式：
def f(n, mermory={}):
if n == 1 or n == 2:
return 1
else:
try:
return mermory[n]
except KeyError:
result = f(n-1)+f(n-2)
mermory[n] = result
return result
print(f(9))
0x03 回溯法
原理：
在搜索嘗試過程中尋找問題的解，當(dāng)發(fā)現(xiàn)已不滿足求解條件時，就“回溯”返回，嘗試別的路徑。
回溯法是一種選優(yōu)搜索法，按選優(yōu)條件向前搜索，以達(dá)到目標(biāo)。
但當(dāng)探索到某一步時，發(fā)現(xiàn)原先選擇并不優(yōu)或達(dá)不到目標(biāo)，就退回一步重新選擇，這種走不通就退回再走的技術(shù)為回溯法，而滿足回溯條件的某個狀態(tài)的點稱為“回溯點”。
解決問題一般步驟：
1、 針對所給問題，定義問題的解空間，它至少包含問題的一個（最優(yōu)）解。
2 、確定易于搜索的解空間結(jié)構(gòu),使得能用回溯法方便地搜索整個解空間 。
3 、以深度優(yōu)先的方式搜索解空間，并且在搜索過程中用剪枝函數(shù)避免無效搜索。
典型例子：
八皇后問題
描述：在8×8格的國際象棋上擺放八個皇后，使其不能互相攻擊，即任意兩個皇后都不能處于同一行、同一列或同一斜線上，問有多少種擺法。
解決方式：https://blog.csdn.net/weixin_41865447/article/details/80034433
0x04 排序算法
概念：
將雜亂無章的數(shù)據(jù)元素，通過一定的方法按關(guān)鍵字順序排列的過程叫做排序。
分類：
非穩(wěn)定排序算法：快速排序、希爾排序、堆排序、直接選擇排序
穩(wěn)定的排序算法：基數(shù)排序、冒泡排序、直接插入排序、折半插入排序、歸并排序
0x05 搜索算法
利用計算機(jī)的高性能來有目的的窮舉一個問題解空間的部分或所有的可能情況，從而求出問題的解的一種方法。
分類：
枚舉算法、深度優(yōu)先搜索、廣度優(yōu)先搜索、A*算法、回溯算法、蒙特卡洛樹搜索、散列函數(shù)等算法。
0x06 哈希算法
將一個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個標(biāo)志，這個標(biāo)志和源數(shù)據(jù)的每一個字節(jié)都有十分緊密的關(guān)系。
很難找到逆向規(guī)律
只要符合散列思想的算法都可以被稱為是Hash算法
對不同的關(guān)鍵字可能得到同一散列地址，即key1≠key2，而f(key1)=f(key2)，這種現(xiàn)象稱為碰撞。
0x07 貪心算法
原理
在對問題求解時，總是做出在當(dāng)前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優(yōu)上加以考慮，他所做出的是在某種意義上的局部最優(yōu)解。
從問題的某一個初始解出發(fā)一步一步地進(jìn)行，根據(jù)某個優(yōu)化測度，每一步都要確保能獲得局部最優(yōu)解。每一步只考慮一個數(shù)據(jù)，他的選取應(yīng)該滿足局部優(yōu)化的條件。若下一個數(shù)據(jù)和部分最優(yōu)解連在一起不再是可行解時，就不把該數(shù)據(jù)添加到部分解中，直到把所有數(shù)據(jù)枚舉完，或者不能再添加算法停止。
一種近似算法
一般步驟：
1、建立數(shù)學(xué)模型來描述問題；
2、把求解的問題分成若干個子問題；
3、對每一子問題求解，得到子問題的局部最優(yōu)解；
4、把子問題的解局部最優(yōu)解合成原來解問題的一個解。
典型例子：
0/1背包問題
馬踏棋盤
均分紙牌
例題：https://www.cnblogs.com/hust-chen/p/8646009.html
0x08 分治算法
概念：
分治算法的基本思想是將一個規(guī)模為N的問題分解為K個規(guī)模較小的子問題，這些子問題相互獨立且與原問題性質(zhì)相同。求出子問題的解，就可得到原問題的解。即一種分目標(biāo)完成程序算法，簡單問題可用二分法完成。
一般步驟：
（1）分解，將要解決的問題劃分成若干規(guī)模較小的同類問題；
（2）求解，當(dāng)子問題劃分得足夠小時，用較簡單的方法解決；
（3）合并，按原問題的要求，將子問題的解逐層合并構(gòu)成原問題的解。
典型例子：
排序中：歸并排序、堆排序、快速排序；
實例：找偽幣、求最值、棋盤覆蓋
https://baike.baidu.com/item/%E5%88%86%E6%B2%BB%E7%AE%97%E6%B3%95/3263297
0x09 動態(tài)規(guī)劃
概念：
用于求解具有某種最優(yōu)性質(zhì)的問題。在這類問題中，可能會有許多可行解。每一個解都對應(yīng)于一個值，我們希望找到具有最優(yōu)值的解。
動態(tài)規(guī)劃一般可分為線性動規(guī)，區(qū)域動規(guī)，樹形動規(guī)，背包動規(guī)四類。
舉例：
線性動規(guī)：攔截導(dǎo)彈，合唱隊形，挖地雷，建學(xué)校，劍客決斗等；
區(qū)域動規(guī)：石子合并， 加分二叉樹，統(tǒng)計單詞個數(shù)，炮兵布陣等；
樹形動規(guī)：貪吃的九頭龍，二分查找樹，聚會的歡樂，數(shù)字三角形等；
背包問題：01背包問題，完全背包問題，分組背包問題，二維背包，裝箱問題，擠牛奶（同濟(jì)）等；
應(yīng)用實例：
最短路徑問題 ，項目管理，網(wǎng)絡(luò)流優(yōu)化等；
0x10 字符串匹配算法
概念：
在一個給定的字符文本內(nèi)搜尋出自己想要找的一個字符串，平常所用的各種文本編輯器里的ctrl+F大多就是使用的這些字符匹配算法。
分類：
KMP、BM、Sunday、Horspool、RK
參考：
https://cloud.tencent.com/developer/news/282694
https://blog.csdn.net/paincupid/article/details/81159320
