1. 搜尋演算法
- 線性搜尋：迭代搜尋陣列中的每個元素。
時間複雜度：O(n)
- 二分查找：將目標與排序陣列的中間元素進行比較並縮小搜尋範圍。
時間複雜度：O(log2n)
2. 排序演算法
- 冒泡排序：在重複遍歷中交換相鄰元素。
時間複雜度：O(n²)
- 插入排序：將元素插入到陣列已排序部分的正確位置。
時間複雜度：O(n²)
- 選擇排序：在每次遍歷中從未排序的元素中選擇最小值。
時間複雜度：O(n²)
- 堆排序：使用堆對元素進行排序。
時間複雜度：O(n log n)
- 合併排序：一種分而治之的演算法，將陣列分開，將每一半排序，然後合併。
時間複雜度：O(n log n)
- 快速排序：使用樞軸對陣列進行分區和遞歸排序。
時間複雜度：O(n log n)（平均），O(n²)（最壞情況）。
3. 基本數學演算法
-
歐幾里德 GCD 演算法：透過除法找出最大公約數。
-
埃拉托斯特尼篩法：透過消除倍數來辨識素數。
-
位元操作：使用位元運算子進行低階操作。
4.圖形演算法
-
廣度優先搜尋（BFS）：使用佇列逐層遍歷。
-
深度優先搜尋 (DFS)：使用堆疊進行深度探索。
時間複雜度：O(V + E)
- Dijkstra 演算法：找出加權圖中的最短路徑。
5. 樹演算法
-
中序遍歷：左子樹→根→右子樹。
-
前序遍歷：根→左子樹→右子樹。
-
後序遍歷：左子樹→右子樹→根。
時間複雜度：O(n)
- 克魯斯卡爾演算法：透過以權重順序新增邊來尋找最小生成樹。
6.動態規劃
- Floyd-Warshall 演算法：尋找加權圖中所有對之間的最短路徑。使用記憶化（自上而下）和製表（自下而上）。
7. 回溯演算法
- 解決 N 皇后、子集和、圖形著色和哈密頓循環等問題。
8.霍夫曼壓縮演算法
- 透過建立霍夫曼樹並根據頻率為字元分配程式碼來壓縮資料。
原文出處：https://dev.to/nozibul_islam_113b1d5334f/must-know-algorithms-3735
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