六种程序员实用算法推荐～
程序员实用算法
算法一: 快速排序算法
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要O(nlog n)次比较。在最坏状况下则需要O(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他O(n log n) 算法更快，因为它的内部循环 (inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。快速排序使用分治法策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。
算法二: 堆排序算法
堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。堆排序的平均时间复杂度为O(nlogn)。
算法三: 归并排序
归并排序(Merge sort，台湾译作:合并排序)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide andConquer)的一个非常典型的应用。
算法四: 二分查找算法
二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束:如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。
如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为O(logn)。
算法五: BFPRT(线性查找算法)
BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大(第k小)的元素，通过巧妙的分析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算 法的思想与快速排序思想相似，当然，为使得算法在最坏情况下，依然能达到o(n)的时间复杂度，五位算法作者做了精妙的处理。
算法六: BFS(广度优先搜索)
广度优先搜索算法(Breadth-FirstSearch)，是一种图形搜索算法。简单的说BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。
