前言

前段時間面試百度Java技術崗時碰到了一道演算法題：任意數分三組，使得每組的和盡量相等，由于時間倉促，加之面試時頭昏腦漲，這道題沒做出來甚至沒有給出思路，導致百度面試之旅失敗，這讓我多少有些遺憾和不甘，因為最近接觸演算法的東西較多而且本身對演算法感興趣，所以回家之后絞盡腦汁想把這題做出來，

說說我的思路：首先一定要先排序，這也是解決問題的關鍵，然后降序排序后的前三個數各分一組把剩余數往三個數上疊加，我最開始的思路也是如此，問題在于分組個數不確定，出現極端大的數怎么辦，怎么疊加？那層窗戶紙就是將剩余數中的最大值加到前三個數的最小值上，然后重排序，繼續疊加，直到陣列個數剩三個為止！（不知道大家能不能看懂）我事后解題思路大致就是這樣，太苦逼了，

還記得我當初校招的時候第一場面試也是倒在演算法，演算法可以說是我們每個程式員的痛，明明平時作業的時候不會太多用到，但這個卻是面試必問的點，也是我們進階必須要面對的東西，現在演算法挺吃香的，但我們也不可能全身心的投入到演算法的學習，這時候就需要一本好的參考書來協助我們學習，下面要與大家介紹的檔案可以作為從事計算機研究與開發的技術人員的參考書，特別是對正在準備面試、參加選拔性考試以及校園面試的讀者尤為有用，

這份檔案以Java為描述語言，介紹了計算機編程中使用的資料結構和演算法，這份檔案強調問題及其分析，而非理論闡述，共分為21章，講述了基本概念、遞回和回溯、鏈表、堆疊、佇列、樹、優先佇列和隊、并查集DAT、圖演算法、排序、查找、選擇演算法（中位數)、符號表、散列、字串演算法、演算法設計技術、貪婪演算法、分治演算法、動態規劃演算法、復雜度型別等內容，每章首先闡述必要的理論基礎，然后給出問題集，檔案中大約有700個演算法問題及相應的解法，對于許多問題，檔案中提供了多個具有不同復雜度的解決方法，由于篇幅限制無法全部展示出來，需要的朋友只需要點贊文章，關注我之后私信【666】即可獲取！

位元組內部演算法檔案

第1章緒論

本章的目的是闡述演算法分析的重要性、它們的表示法和關系，并盡可能求解多個問題，首先，讓我們重點關注演算法的基本要素、分析的重要性，然后再逐步討論上述提及的其他主題，在完成本章的學習后，能夠分析任意給定演算法的復雜度(特別是遞回函式)，

第2章遞回和回溯

本章將探討一個重要的內容“遞回”，本書中幾乎每章都要用到遞回，同時還介紹一個與之相關的概念“回潮”，

第3章鏈表

第4章堆疊

第5章佇列

第6章樹

第7章優先佇列和堆

第8章并查集ADT

本章將介紹一種非常重要的數學概念;集合，它說明如何表示一組無需考慮順序的元素，并查集ADT可以表示一組無序元素，可用來解決等價問題，并查集易于實作，使用一個簡單陣列就能實作它，且每個函式也只需幾行代碼，在許多演算法中，并查集ADT是作為一個輔助資料結構而存在的(例如，圖論中的Kruscal演算法)，在討論并查集ADT前，首先了解集合的幾個基本性質，

第9章圖演算法

在現實世界中，許多問題是由物件以及它們之間的聯系所描述的，例如，在航空地圖中，我們可能對這樣的問題感興趣:“從海德拉巴去紐約，哪種方式最快?”或者“哪種方式價格最便宜?”為了回答這些問題，需要關于物件(城鎮)之間的聯系(飛行路線)資訊，圖就是用來解決這類問題的資料結構，

第10章排序

第11章查找

第12章選擇演算法(中位數)

第13章符號表

第14章散列

第15章字串演算法

為了理解字串演算法的重要性，考慮在任意一個瀏覽器(如InternetExplorer、Fire-fox或Google Chrome)中輸入一個URL(Uniform Resource Locator，統一資源定位符)時發生的情況，在鍵入URL的一些前綴字符后，可以看見瀏覽器會顯示一個所有可能的URL.串列，這意味著，瀏覽器執行了一些內部處理后，給用戶一個可能匹配的URL串列，這種技術常稱為自動完成，

第16章演算法設計技術

前面的章節針對不同的問題介紹了各種演算法，在求解一個新問題時，通常的思路是尋找當前問題與已解決問題之間的相似之處，從面輕松找到新問題的求解方法，本章將對各種演算法按照不同的方法進行分類，然后在隨后的3章中分別介紹3個演算法設計思想〔即貧婪、分治和動態規劃〕.

第17章貪婪演算法

首先通過對一個簡單理論的討論，初步理解貪婪思想，以下棋為例，每一步的決策都需要考慮對后續棋局的影響，而在網球(或排球)比賽中，選手的行為僅取決于當前的狀況，選擇當下最為正確的動作，而不關心后續的影響，這說明在某些情況下選擇當下最佳行為的決策，可以得到一個最優解(貪婪)，但并非所有情況都如此，貪婪策略適用于上述第二類問題，

第18章 分治演算法

對于第17章列舉的許多問題，貪婪策略不能提供最優解，而其中的某些問題可通過分支(Divid and Conquer，D&C)法來輕松求解，分治法是一種重要的基于遞回的演算法設計技術，分治演算法遞回地將問題分解為兩個或多個同型別的子問題，直至這些子問題簡單到能夠直接求解，然后再將這些子同題的解合成為原始問題的解，

第19章動態規劃演算法

本章將試圖求解那些采用其他技術(如分治法和貪婪法)無法獲得最優解的問題，動態規劃(Dynamic Programming，DP)是一項雖簡單但較難掌握的技術，一個容易識別和求解DP問題的方法是通過求解盡可能多的問題，“Programming”一詞并不是指編程，二是表示填充表格(類似于線性規劃）

第20章復雜度型別

在前面的各章中，描述了不同問題求解的復雜度，某些演算法隨著問題規模的增加其復雜度的增長速率較低，而另一些則有比較高的增長速率，對于具有較低增長率的問題，稱為簡單問題(或易求解問題);對于具有較高復雜度的問題，稱為難問題(或難求解問題)，該分類是基于求解某個問題時演算法的運行時間(或者占用記憶體)決定的，

第21章雜談

本章將介紹一些對于面試和考試有用的話題，我們來看看文中的一些其他的編程題，

• 設計一個演算法，按照螺旋順序依次輸出矩陣中的元素，
• 設計一個洗牌演算法，
• 基于反轉演算法的陣列旋轉問題，設計一個函式rotate(A[]，d，n)，該函式將大小為n的陣列旋轉d個元素，例如，陣列1，2，3，4，5，6，7在經過2個元素的旋轉后變為3，4，5，6，7，1，2，
• 已知陣列s[1..n]和反轉函式(s，i，j)，反轉函式顛倒à到j之間的陣列元素(包括第i和j個元素）的順序，以下序列的功能是什么?（1<kn)
• 字串由詞和空格組成，設計一個程式將字串中所有空格移到字串的最前面，要求僅遍歷陣列一次，并且在原字串中進行調整，
• 能否降低問題5演算法的復雜度?
• 對于一個包含詞和空格的字串，設計一個程式將所有空格移到字串的末尾，要求僅遍歷陣列一次，并且在原字串中進行調整，
• 移動0到末尾，給定由n個整陣列成的陣列，將陣列中的0移動到末尾，例如，如果有陣列{1，9，8，4，0，0，2，7，0，6，0}，應該變為{1，9，8，4，2，7,6，0，0，0}，所有其他元素的順序不變，
• 能否降低問題8演算法的復雜度?
• 問題9的變型，已知一個包含正數和負數的陣列，設計一個演算法將正數和負數分開，要求正數和負數的相對順序保持不變，輸人:一5，3，2，一l，4，一8，輸出:一5，—1，—8，3，4，2，

這些問題你能答出多少？（手動狗頭）反正我一時半會搞不定，不過沒關系檔案中也是有著每一題的決議，最后我們來看一看一位大佬對演算法的一些看法，

大佬的一些看法

PS：我國軟體學習形式主義太過嚴重，演算法這種東西必須要與實踐相結合才能真正起到作用，很多程式員演算法非常厲害可是就是做不出東西，為啥，因為他們并不能能深刻理解演算法，很多情況就是機械性套用演算法，而且演算法這種東西必須要與編程技術相結合，單一的演算法幾乎難以解決問題，比如云計算就屬于演算法，與互聯網技術，多執行緒技術，多行程技術，和各種軟硬體技術結合體，單一從一個層面去看演算法幾乎解決不了任何問題，國外的頂級軟體大師則是將演算法轉化為計算機可以識別演算法，并結合于其他計算機技術，使其達到最大效能，例如深度學習就和cuda相結合，使其最好的運轉在某些硬體之上，再加之cuda具有極強并行運算能力，其效能達到最大化，其實演算法與計算機技術具有極大跨度需要那種對數學或其他學科與計算機都較為精通的人才能正真轉化，否則單—演算法工程也僅僅只是書呆子的形式，難成大事，

我覺得他字多他說的都對，言歸正傳如果有朋友需要這份位元組內部演算法檔案，只需要點贊文章，關注我之后私信【666】即可免費獲取了~