算法程序员是什么？

一、算法程序员是什么？

程序员对算法通常怀有复杂情感，算法很重要是共识，但是否每个程序员都必须学算法是主要的分歧点。

很多人觉得像人工智能、数据搜索与挖掘这样高薪的工作才用得上算法，觉得算法深不可测。但是这些其实都不是具体的算法，而是一系列算法的集合。对初学者来说，为避免片面或抽象地理解算法

二、程序员实习都很菜吗？

相对有经验的程序员来说，大多数程序员实习生，在处理实际业务中遇到的问题比较多，但是不乏非常优秀的实习生，能处理/应付大多数遇到的问题。

三、中兴程序员都很忙吗？

有忙有闲，主要看你在什么岗位，新项目开发调试肯定忙，老项目维护相对就好些

四、程序员的英语都很好吗？

不一定。程序员不完全要英语很好，因为编程需要接触的英文都是比较固定那几个，英语好有优势的地方在于，英语好的话在查外语资料或检查程序报错的时候会比较容易一点。英文对于程序员来说并不是很重要，但是由于目前很多成熟的文档都是英文写的，如果你英文好，对你来说只有好处，没有坏处，看各种官方文档毫无压力，比不懂英文的来说，能更快的理解到精髓，在程序员的路上能走的更远。

五、程序员算法学习网站

程序员算法学习网站：提升编程技能的最佳资源

作为一个程序员，不断提升自己的算法和编程技能是非常重要的。无论是在面试中展现自己的实力，还是在解决实际问题时从容应对，掌握良好的算法知识都能让你事半功倍。而今天我要向大家推荐一些出色的程序员算法学习网站，帮助你在算法领域取得突破。

1. LeetCode

LeetCode 是一个非常知名的在线平台，提供了大量的算法题目和编程挑战。通过解决这些题目，你可以熟悉常见的算法思想和数据结构，并且掌握各种编程语言的细节。LeetCode 的题目难度从简单到困难不等，适合不同水平的程序员掌握。

此外，LeetCode 还提供了许多公司的面试题目，并且用户可以分享自己的解题思路和经验。这使得 LeetCode 成为了准备技术面试的绝佳资源。

2. HackerRank

HackerRank 是另一个受欢迎的算法学习网站，提供了丰富的编程挑战和算法练习。它提供了许多不同的编程语言和领域的题目，包括数据结构、算法、人工智能等。通过完成这些挑战，你可以学习到各种算法和编程技巧。

HackerRank 还有一个独特的功能是“竞赛”。你可以参加全球范围的编程比赛，与其他程序员一较高下。这对于提高编程实力和增加竞争经验非常有用。

3. CodeSignal

CodeSignal 是一个面向程序员的学习和评估平台，专注于算法题目和编程练习。它提供了一个逐步学习的路径，从入门到高级算法都有涵盖。CodeSignal 的题目类别广泛，包括字符串、数组、动态规划等，帮助你全面掌握各种算法。

此外，CodeSignal 还提供了编程技能评估和面试准备服务。你可以通过评估模块了解自己的编程水平，并且接受个性化的学习和面试指导。

4. Coursera

Coursera 是一个著名的在线学习平台，提供了各种计算机科学和编程方面的课程。如果你想深入学习算法和数据结构，Coursera 上有一些顶级大学的课程可以选择。

这些课程涵盖了从基础算法到高级数据结构的知识，帮助你系统地学习和理解各种算法思想。而且，你可以跟随课程完成编程作业并参与讨论，与其他学习者一起成长。

5. GeeksforGeeks

GeeksforGeeks 是一个专注于计算机科学学习的网站，特别是算法和数据结构。它提供了大量的教程、题目和实例，帮助程序员从零开始学习和掌握算法。

GeeksforGeeks 的优势在于其简洁而详细的教程。你可以通过阅读这些教程理解算法的原理和实现细节。而且，它还提供了各种题目的解析和编程实现，帮助你更好地理解和运用所学知识。

结语

以上所提到的程序员算法学习网站都是优秀的资源，通过它们你可以提升自己的编程技能和算法水平。无论是选择在线挑战，参加编程竞赛，还是学习课程和阅读教程，这些网站都能为你提供丰富的学习材料和实践机会。

然而，仅仅掌握算法是不够的，实践和项目经验同样重要。在学习算法的同时，你也需要运用它们解决实际的编程问题，通过实践来加深理解和掌握。

希望你通过这些程序员算法学习网站能够不断提升自己的算法和编程能力，并且在编程领域取得更大的成就！

六、it是不是程序员？

It是信息技术的简称。程序员。是一种工作岗位的统称在日常生活中，一般对编写代码、编写程序的工作岗位的人称之为程序员。It是指的一个公司的行业，程序员指的是一类人，所以说这两个是不一样的。

程序员主要是负责给软件写代码，编写程序分为前端、后端之类的

七、湖南的人是不是都很聪明，都很狡猾？

湖南人感觉与李云龙的独立团有点象，打架都是老乡结盟，人数众多，群攻，比较讲义气，漂泊四海，浪迹江湖，比较能吃苦，喜欢辣椒和槟榔。

八、程序员必背十大算法？

算法一：高速排序算法

　　高速排序是由东尼·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Ο(n log n)次比較。在最坏状况下则须要Ο(n2) 次比較，但这样的状况并不常见。其实，高速排序通常明显比其它Ο(n log n) 算法更快，由于它的内部循环（inner loop）能够在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

　　高速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。

　　算法步骤：

　　1 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）。

　　2 又一次排序数列，全部元素比基准值小的摆放在基准前面。全部元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数能够到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。

这个称为分区（partition）操作。

　　3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

　　递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，可是这个算法总会退出。由于在每次的迭代（iteration）中。它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

　　算法二：堆排序算法

　　堆排序（Heapsort）是指利用堆这样的数据结构所设计的一种排序算法。

堆积是一个近似全然二叉树的结构，并同一时候满足堆积的性质：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Ο(nlogn) 。

　　算法步骤：

1. 创建一个堆H[0..n-1]

2. 把堆首（最大值）和堆尾互换

　　3. 把堆的尺寸缩小1，并调用 shift_down (0)，目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置

　　4. 反复步骤2。直到堆的尺寸为1

　　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。该算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一个很典型的应用。

　　算法步骤：

　　1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和。该空间用来存放合并后的序列

　　2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置

　　3. 比較两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间。并移动指针到下一位置

　　4. 反复步骤 3 直到某一指针达到序列尾

　　5. 将还有一序列剩下的全部元素直接拷贝到合并序列尾

　　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開始，假设中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；假设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，并且跟開始一样从中间元素開始比較。

假设在某一步骤数组为空，则代表找不到。这样的搜索算法每一次比較都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域降低一半。时间复杂度为Ο(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 能够保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与高速排序思想类似，当然，为使得算法在最坏情况下，依旧能达到o(n)的时间复杂度，五位算法作者做了精妙的处理。

　　算法步骤：

　　1. 将n个元素每 5 个一组，分成n/5(上界)组。

　　2. 取出每一组的中位数，随意排序方法，比方插入排序。

　　3. 递归的调用 selection 算法查找上一步中全部中位数的中位数。设为x，偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。

　　4. 用x来切割数组，设小于等于x的个数为k，大于x的个数即为n-k。

　　5. 若i==k，返回x。若i<k，在小于x的元素中递归查找第i小的元素。若i>k。在大于x的元素中递归查找第i-k 小的元素。

　　终止条件：n=1 时。返回的即是i小元素。

　　算法六：DFS（深度优先搜索）

　　深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的全部边都己被探寻过。搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的全部节点为止。

假设还存在未被发现的节点，则选择当中一个作为源节点并反复以上过程，整个进程反复进行直到全部节点都被訪问为止。

DFS 属于盲目搜索。

　　深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法能够产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表能够方便的解决很多相关的图论问题。如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现 DFS 算法。

　　深度优先遍历图算法步骤：

　　1. 訪问顶点v；

　　2. 依次从v的未被訪问的邻接点出发。对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被訪问。

　　3. 若此时图中尚有顶点未被訪问。则从一个未被訪问的顶点出发，又一次进行深度优先遍历，直到图中全部顶点均被訪问过为止。

　　上述描写叙述可能比較抽象，举个实例：

　　DFS 在訪问图中某一起始顶点 v 后，由 v 出发。訪问它的任一邻接顶点 w1。再从 w1 出发。訪问与 w1 邻 接但还没有訪问过的顶点 w2；然后再从 w2 出发，进行类似的訪问，… 如此进行下去，直至到达全部的邻接顶点都被訪问过的顶点 u 为止。

　　接着，退回一步，退到前一次刚訪问过的顶点，看是否还有其它没有被訪问的邻接顶点。假设有，则訪问此顶点。之后再从此顶点出发。进行与前述类似的訪问；假设没有。就再退回一步进行搜索。反复上述过程，直到连通图中全部顶点都被訪问过为止。

　　算法七：BFS (广度优先搜索)

　　广度优先搜索算法（Breadth-First-Search），是一种图形搜索算法。简单的说。BFS 是从根节点開始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。假设全部节点均被訪问，则算法中止。BFS 相同属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现 BFS 算法。

　　算法步骤：

　　1. 首先将根节点放入队列中。

　　2. 从队列中取出第一个节点。并检验它是否为目标。

假设找到目标。则结束搜寻并回传结果。

否则将它全部尚未检验过的直接子节点增加队列中。

　　3. 若队列为空，表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。

　　4. 反复步骤2。

　　算法八：Dijkstra算法

　　戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题，算法终于得到一个最短路径树。该算法经常使用于路由算法或者作为其它图算法的一个子模块。

　　该算法的输入包括了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。

我们以 V 表示 G 中全部顶点的集合。每个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。

(u, v) 表示从顶点 u 到 v 有路径相连。我们以 E 表示G中全部边的集合。而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞] 定义。因此，w(u, v) 就是从顶点 u 到顶点 v 的非负权重（weight）。边的权重能够想像成两个顶点之间的距离。

任两点间路径的权重，就是该路径上全部边的权重总和。

已知有 V 中有顶点 s 及 t，Dijkstra 算法能够找到 s 到 t的最低权重路径(比如，最短路径)。这个算法也能够在一个图中，找到从一个顶点 s 到不论什么其它顶点的最短路径。对于不含负权的有向图。Dijkstra 算法是眼下已知的最快的单源最短路径算法。

　　算法步骤：

　　1. 初始时令 S={V0},T={其余顶点}，T中顶点相应的距离值

　　若存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)为<V0,Vi>弧上的权值

　　若不存在<V0,Vi>。d(V0,Vi)为∞

　　2. 从T中选取一个其距离值为最小的顶点W且不在S中，增加S

　　3. 对其余T中顶点的距离值进行改动：若加进W作中间顶点，从 V0 到 Vi 的距离值缩短。则改动此距离值

　　反复上述步骤2、3，直到S中包括全部顶点，即W=Vi 为止

算法九：动态规划算法

　　动态规划（Dynamic programming）是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的。通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。

动态规划经常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。

　　动态规划背后的基本思想很easy。大致上。若要解一个给定问题，我们须要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。 通常很多子问题很类似。为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次，从而降低计算量： 一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储。以便下次须要同一个子问题解之时直接查表。 这样的做法在反复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别实用。

　　关于动态规划最经典的问题当属背包问题。

　　算法步骤：

　　1. 最优子结构性质。假设问题的最优解所包括的子问题的解也是最优的。我们就称该问题具有最优子结构性质（即满足最优化原理）。最优子结构性质为动态规划算法解决这个问题提供了重要线索。

　　2. 子问题重叠性质。子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时。每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题会被反复计算多次。

动态规划算法正是利用了这样的子问题的重叠性质，对每个子问题仅仅计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次须要计算已经计算过的子问题时，仅仅是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。

　　算法十：朴素贝叶斯分类算法

　　朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下，怎样完毕推理和决策任务。

概率推理是与确定性推理相相应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其它特征都不相关。

　　朴素贝叶斯分类器依靠精确的自然概率模型，在有监督学习的样本集中能获取得很好的分类效果。在很多实际应用中，朴素贝叶斯模型參数预计使用最大似然预计方法。换言之朴素贝叶斯模型能工作并没实用到贝叶斯概率或者不论什么贝叶斯模型。

　　虽然是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。

九、后台程序员可以转算法吗？

有一点的编程基础是可以的哟，关键还是看你的数学

十、做算法的程序员很高级吗？

做算法的程序员是很高级的。

因为做算法的工作一般都是需要很强的逻辑思维能力，还有更广阔的知识空间架构的,这种一般在公司里面都属于架构师的工作的，一般都是在公司里面担任项目的核心开发职责的，而且做算法的话，一般都是要求研究生以上的学历才是可以的。