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你问的是“把所有的算法和其概念都列举一下”——这个范围其实**无限大** 🤯,因为“算法”不仅包括基础数据结构和经典问题(排序、查找、图算法等),还包括数论、密码学、机器学习、人工智能、分布式、量子计算里的算法。严格说全列举是不可能的。
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不过我可以给你一个**系统的分类目录**,把常见且重要的算法类型和它们的基本概念总结出来,这样你能有一个“地图”,以后可以往下逐步展开。
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## 📚 常见算法分类与概念
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(从基础到进阶)
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### 1. **基础算法**
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* **排序算法**
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* 冒泡排序:相邻元素交换,O(n²)。
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* 插入排序:逐个插入到有序区间,O(n²)。
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* 选择排序:每次选择最小元素放到前面,O(n²)。
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* 归并排序:分治合并,O(n log n)。
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* 快速排序:分区 + 递归,O(n log n),最坏 O(n²)。
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* 堆排序:利用堆结构,O(n log n)。
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* 计数/桶/基数排序:非比较排序,O(n+k)。
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* **查找算法**
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* 顺序查找:挨个比对。
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* 二分查找:有序数组,O(log n)。
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* 哈希查找:哈希表平均 O(1)。
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* 插值查找、斐波那契查找:二分的改进。
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### 2. **递归与分治**
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* 概念:将问题分解为规模更小的同类问题,再合并解。
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* 典型:归并排序、快速排序、二分查找、矩阵乘法(Strassen)、棋盘覆盖、FFT。
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### 3. **动态规划(DP)**
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* 概念:将大问题拆成重叠子问题,保存子问题解避免重复计算。
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* 典型:
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* 背包问题(0-1、多重、完全)。
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* 最长公共子序列 LCS。
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* 最长上升子序列 LIS。
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* 矩阵链乘。
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* 状压 DP(旅行商、集合覆盖)。
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* 树形 DP。
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### 4. **贪心算法**
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* 概念:每一步都做局部最优选择,期望得到全局最优解。
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* 典型:
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* 活动选择问题。
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* Huffman 编码。
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* Kruskal / Prim(最小生成树)。
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* Dijkstra(单源最短路径)。
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### 5. **图论算法**
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* **最短路径**
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* Dijkstra(非负权)。
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* Bellman-Ford(可处理负权)。
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* Floyd-Warshall(任意两点)。
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* A\*(启发式搜索)。
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* **最小生成树**
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* Kruskal。
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* Prim。
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* **最大流 / 最小割**
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* Ford-Fulkerson。
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* Edmonds-Karp。
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* Dinic。
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* **匹配 / 覆盖**
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* 匈牙利算法。
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* Hopcroft-Karp。
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### 6. **数论与密码学算法**
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* 欧几里得算法(gcd)。
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* 扩展欧几里得(ax+by=gcd)。
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* 快速幂。
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* 素数筛法(埃拉托斯特尼筛、线性筛)。
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* RSA 加密(模幂运算)。
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* 椭圆曲线加密。
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### 7. **搜索算法**
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* DFS(深度优先搜索)。
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* BFS(广度优先搜索)。
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* 回溯(N 皇后、数独)。
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* 分支限界法。
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* 启发式搜索(A\*、IDA\*)。
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### 8. **字符串算法**
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* KMP(前缀函数)。
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* Rabin-Karp(哈希匹配)。
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* Trie 树(字典树)。
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* 后缀数组 / 后缀自动机 / 后缀树。
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* AC 自动机(多模式匹配)。
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* Manacher(回文子串)。
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### 9. **几何算法**
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* 凸包(Graham 扫描、Andrew 算法)。
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* 线段相交判定。
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* 最近点对。
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* 扫描线算法。
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* 计算几何中的旋转卡壳。
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### 10. **并行与分布式算法**
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* MapReduce。
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* Paxos、Raft(分布式一致性)。
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* 并行前缀和(scan)。
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* 并行排序。
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### 11. **机器学习与 AI 算法**
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* 线性回归 / 逻辑回归。
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* 决策树 / 随机森林。
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* k-means 聚类。
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* 支持向量机。
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* 神经网络(BP 算法、梯度下降)。
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* 强化学习(Q-learning)。
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### 12. **其他重要算法**
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* 并查集(Union-Find)。
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* 拓扑排序。
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* 位运算算法(lowbit、快速加法)。
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* 蒙特卡洛 / 拉斯维加斯(随机化算法)。
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* Bloom Filter。
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* 哈希算法(MD5, SHA)。
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🔑 **总结**:
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* **算法的世界很大**,不同领域有成百上千种算法。
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* 学习顺序建议:**排序 → 查找 → 分治/递归 → DP → 贪心 → 图论 → 高级专题(字符串/几何/数论/AI)**。
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* 以后遇到具体领域(比如机器学习、密码学),再深入相关算法。
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要不要我帮你整理一个 **“学习路线图”**(比如第一阶段学什么,第二阶段学什么),而不是一大堆罗列?这样更方便你系统掌握。
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