程序员压缩算法_程序员必须掌握哪些算法

❶ 大学里程序员必须掌握的核心算法

程序员必须掌握的核心算法

十大排序算法

简单排序插入排序、

选择排序、冒泡排序(必学)

分治排序:快速排序、归并排序(必学，快速排序还要关注中轴的选取方式)

分配排序桶排序、基数排序

树状排序:堆排序(必学)

其他:计数排序(必学)、希尔排序

图论算法

图的表示:邻接矩阵和邻接表

遍历算法:深度搜索和广度搜索(必学)

最短路径算法:FLOYD,DIJKSTRA(必学)

最小生成树算法:PRIM，KRUSKAL(必学)

实际算法:关键路径、拓抖排序(原理与应用)

二分图匹配:配对、匈牙利算法(原理与应用)

拓展:中心性算法、社区发现算法(原理与应用）

搜索与回溯算法

贪心算法(必学)

信发式搜索算法:A*寻路算法(了解)

地图着色算法、N皇后问题、最优加工顺序旅行商问题

动态规划

树形DP:01背包问题

线性DP:最长公共千序列、最长公共子串

区间DP:矩阵最大值(和以及积)

数位DP:数字游戏

状态压缩DP:旅行商

字符匹配算法

正则表达式

模式匹配:KMP、BOYER-MOORE

流相关算法

最大流:最短增广路、DINIC算法

最大流最小割:最大收盆问题、方格取数问题

最小费用最大流:最小费用路、消遣

❷ 算法解析：哈夫曼（huffman）压缩算法

本篇将介绍 哈夫曼压缩算法（Huffman compression）

众所周知，计算机存储数据时，实际上存储的是一堆0和1（二进制）。

如果我们存储一段字符：ABRACADABRA!

那么计算机会把它们逐一翻译成二进制，如A：01000001；B: 01000010; !: 00001010.

每个字符占8个bits, 这一整段字符则至少占12*8=96 bits。

但如果我们用一些特殊的值来代表这些字符，如：

图中，0代表A; 1111代表B；等等。此时，存储这段字符只需30bits，比96bits小多了，达到了压缩的目的。

我们需要这么一个表格来把原数据翻译成特别的、占空间较少的数据。同时，我们也可以用这个表格，把特别的数据还原成原数据。

首先，为了避免翻译歧义，这个表格需满足一个条件： 任何一个字符用的值都不能是其它字符的前缀 。

我们举个反例：A: 0; B: 01;这里，A的值是B的值的前缀。如果压缩后的数据为01xxxxxx,x为0或者1，那么这个数据应该翻译成A1xxxxxx, 还是Bxxxxxxx?这样就会造成歧义。

然后，不同的表格会有不同的压缩效果，如：

这个表格的压缩效果更好。

那么我们如何找到 最好的表格 呢？这个我们稍后再讲。

为了方便阅读，这个表格是可以写成一棵树的：

这棵树的节点左边是0，右边是1。任何含有字符的节点都没有非空子节点。（即上文提及的前缀问题。）

这棵树是在压缩的过程中建成的，这个表格是在树形成后建成的。用这个表格，我们可以很简单地把一段字符变成压缩后的数据，如：

原数据：ABRACADABRA!

表格如上图。

令压缩后的数据为S；

第一个字符是A，根据表格，A：11，故S=11;

第二个字符是B，根据表格，B：00，故S=1100;

第三个字符是R，根据表格，R：011，故S=1100011;

如此类推，读完所有字符为止。

压缩搞定了，那解压呢？很简单，跟着这棵树读就行了：

压缩后的数据S=11000111101011100110001111101

记住，读到1时，往右走，读到0时，往左走。

令解压后的字符串为D；

从根节点出发，第一个数是1，往右走：

第二个数是1，往右走：

读到有字符的节点，返回此字符，加到字符串D里。D:A;

返回根节点，继续读。

第三个数是0，往左走：

第四个数是0，往左走：

读到有字符的节点，返回此字符，加到字符串D里。D:AB;

返回根节点，继续读。

第五个数是0，往左走：

第六个数是1，往右走：

第七个数是1，往右走：

读到有字符的节点，返回此字符，加到字符串D里。D:ABR;

返回根节点，继续读。

如此类推，直到读完所有压缩后的数据S为止。

压缩与解压都搞定了之后我们需要先把原数据读一遍，并把每个字符出现的次数记录下来。如：

ABRACADABRA!中，A出现了5次;B出现了2次;C出现了1次;D出现了1次;R出现了2次;!出现了1次。

理论上，出现频率越高的字符，我们给它一个占用空间越小的值，这样，我们就可以有最佳的压缩率

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最后我想说：

对于程序员来说，要学习的知识内容、技术有太多太多，要想不被环境淘汰就只有不断提升自己，从来都是我们去适应环境，而不是环境来适应我们

技术是无止境的，你需要对自己提交的每一行代码、使用的每一个工具负责，不断挖掘其底层原理，才能使自己的技术升华到更高的层面

Android 架构师之路还很漫长，与君共勉

❸ 程序员必须掌握哪些算法

A搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此，A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。
集束搜索（又名定向搜索，BeamSearch）——最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过，集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点，m是固定数字——集束的宽度。
二分查找（BinarySearch）——在线性数组中找特定值的算法，每个步骤去掉一半不符合要求的数据。
分支界定算法（BranchandBound）——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法，特别是针对离散、组合的最优化。
Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。
数据压缩——采取特定编码方案，使用更少的字节数（或是其他信息承载单元）对信息编码的过程，又叫来源编码。
Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议，允许双方在事先不了解对方的情况下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起，加密后续通讯。
Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，计算其中的单一起点最短算法。
离散微分算法（Discretedifferentiation）
动态规划算法（DynamicProgramming）——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法
欧几里得算法（Euclideanalgorithm）——计算两个整数的最大公约数。最古老的算法之一，出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。
期望-最大算法（Expectation-maximizationalgorithm，又名EM-Training）——在统计计算中，期望-最大算法在概率模型中寻找可能性最大的参数估算值，其中模型依赖于未发现的潜在变量。EM在两个步骤中交替计算，第一步是计算期望，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大可能估计值；第二步是最大化，最大化在第一步上求得的最大可能值来计算参数的值。
快速傅里叶变换（FastFouriertransform，FFT）——计算离散的傅里叶变换（DFT）及其反转。该算法应用范围很广，从数字信号处理到解决偏微分方程，到快速计算大整数乘积。
梯度下降（Gradientdescent）——一种数学上的最优化算法。
哈希算法（Hashing）
堆排序（Heaps）
Karatsuba乘法——需要完成上千位整数的乘法的系统中使用，比如计算机代数系统和大数程序库，如果使用长乘法，速度太慢。该算法发现于1962年。
LLL算法（Lenstra-Lenstra-Lovaszlatticerection）——以格规约（lattice）基数为输入，输出短正交向量基数。LLL算法在以下公共密钥加密方法中有大量使用：背包加密系统（knapsack）、有特定设置的RSA加密等等。
最大流量算法（Maximumflow）——该算法试图从一个流量网络中找到最大的流。它优势被定义为找到这样一个流的值。最大流问题可以看作更复杂的网络流问题的特定情况。最大流与网络中的界面有关，这就是最大流-最小截定理（Max-flowmin-cuttheorem）。Ford-Fulkerson能找到一个流网络中的最大流。
合并排序（MergeSort）
牛顿法（Newton'smethod）——求非线性方程（组）零点的一种重要的迭代法。
Q-learning学习算法——这是一种通过学习动作值函数（action-valuefunction）完成的强化学习算法，函数采取在给定状态的给定动作，并计算出期望的效用价值，在此后遵循固定的策略。Q-leanring的优势是，在不需要环境模型的情况下，可以对比可采纳行动的期望效用。
两次筛法（QuadraticSieve）——现代整数因子分解算法，在实践中，是目前已知第二快的此类算法（仅次于数域筛法NumberFieldSieve）。对于110位以下的十位整数，它仍是最快的，而且都认为它比数域筛法更简单。
RANSAC——是“RANdomSAmpleConsensus”的缩写。该算法根据一系列观察得到的数据，数据中包含异常值，估算一个数学模型的参数值。其基本假设是：数据包含非异化值，也就是能够通过某些模型参数解释的值，异化值就是那些不符合模型的数据点。
RSA——公钥加密算法。首个适用于以签名作为加密的算法。RSA在电商行业中仍大规模使用，大家也相信它有足够安全长度的公钥。
Schönhage-Strassen算法——在数学中，Schönhage-Strassen算法是用来完成大整数的乘法的快速渐近算法。其算法复杂度为：O(Nlog(N)log(log(N)))，该算法使用了傅里叶变换。
单纯型算法（SimplexAlgorithm）——在数学的优化理论中，单纯型算法是常用的技术，用来找到线性规划问题的数值解。线性规划问题包括在一组实变量上的一系列线性不等式组，以及一个等待最大化（或最小化）的固定线性函数。
奇异值分解（Singularvaluedecomposition，简称SVD）——在线性代数中，SVD是重要的实数或复数矩阵的分解方法，在信号处理和统计中有多种应用，比如计算矩阵的伪逆矩阵（以求解最小二乘法问题）、解决超定线性系统（overdeterminedlinearsystems）、矩阵逼近、数值天气预报等等。
求解线性方程组（）——线性方程组是数学中最古老的问题，它们有很多应用，比如在数字信号处理、线性规划中的估算和预测、数值分析中的非线性问题逼近等等。求解线性方程组，可以使用高斯—约当消去法（Gauss-Jordanelimination），或是柯列斯基分解（Choleskydecomposition）。
Strukturtensor算法——应用于模式识别领域，为所有像素找出一种计算方法，看看该像素是否处于同质区域（homogenousregion），看看它是否属于边缘，还是是一个顶点。
合并查找算法（Union-find）——给定一组元素，该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集（disjoint-set）的数据结构可以跟踪这样的切分方法。合并查找算法可以在此种数据结构上完成两个有用的操作：
查找：判断某特定元素属于哪个组。
合并：联合或合并两个组为一个组。
维特比算法（Viterbialgorithm）——寻找隐藏状态最有可能序列的动态规划算法，这种序列被称为维特比路径，其结果是一系列可以观察到的事件，特别是在隐藏的Markov模型中。

❹ LZSS算法名称的由来

LZSS是一种由LZ77改进的基于字典压缩的编码，LZSS编码的原理是搜索目前未压缩的数据是否在前面出现过，如果出现过则利用前面出现的位置和长度代替现在的未压缩数据。
LZ77算法是由 Lempel-Ziv 在1977发明的。LZ77算法有许多变种算法，LZSS算法是LZ77其中一种变形，虽然LZ77有多种变形算法，但是这些基于LZ77变形的算法背后的原理都是一样的。
请原谅我复制了上面俩段
我只是想告诉你加上我自己的认知和我在网上能搜索到的所有内容来告诉你
LZSS 后SS是一种算法不代表意义
不是人名就象LZ77一样
它是演变过来的区别LZ77 以LZSS算法的形式
后面SS 是代表这种算法的规律和变化
所以就象加减乘除它仅代表一种运算方式
看到LZSS你就想到了这 LZ77又是另一种
不知道我的浅薄解释您满意不？

❺ 程序员必须掌握的核心算法

程序员掌握核心算法，还不收录

1、十大排序算法

（1）简单排序:插入排序、选择排序、冒泡排序(必学)。

（2）分治排序:快速排序、归并排序(必学，快速排序还要关注中轴的选取方式)。

（3）分配排序:桶排序、基数排序。

（4）树状排序:堆排序(必学)。

（5）其他:计数排序(必学)、希尔排序。

对干十大算法的学习，假如你不大懂的话，那么推荐你去看书，因为看了书，你可能不仅仅知道这个算法怎么写，还能知道他是怎么来的。推荐书籍是《算法第四版》，这本书讲的很详细，而且配了很多图演示，还是挺好懂的。

2、搜索与回溯算法

（1）贪心算法(必学)；

（2）启发式搜索算法:A*寻路算法(了解)；

（3）地图着色算法、N 皇后问题、最优加工顺序；

（4）旅行商问题。

这方便的只是都是一些算法相关的，像贪心算法的思想，就必须学的了。建议通过刷题来学习，leetcode 直接专题刷。

3、动态规划

（1）树形DP:01背包问题；

（2）线性DP:最长公共子序列、最长公共子串；

（3）区间DP:矩阵最大值(和以及积)；

（4）数位DP:数字游戏；

（5）状态压缩DP:旅行商。

这里建议先了解动态规划是什么，之后 leetcode专题刷，反正就一般上面这几种题型。

4、字符匹配算法

（1）正则表达式；

（2）模式匹配:KMP、Boyer-Moore。

5、流相关算法

（1）最大流:最短增广路、Dinic 算法。

（2）最大流最小割:最大收益问题、方格取数问题。

（3）最小费用最大流:最小费用路、消遣。

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程序员压缩算法

与程序员压缩算法相关的资料