程序员必须掌握的算法包括排序算法、查找算法、动态规划、图算法及字符串处理算法。这些算法不仅是开发高效程序的核心工具，更是优化系统性能、解决复杂问题的关键。掌握分治思想、时间复杂度优化方法以及高频面试考点，能显著提升代码质量与职业竞争力。

排序算法是基础中的基础。快速排序、归并排序和堆排序因其高效性被广泛应用于数据库索引、大数据处理等场景；冒泡排序、插入排序则适合小规模数据或近似有序序列的优化。理解其核心思想（如分治、递归）和实现差异，能帮助开发者根据数据特征选择最优方案。

查找算法直接影响数据检索效率。二分查找适用于有序数据集，哈希表通过空间换时间实现常数级查询，而平衡二叉树（如红黑树）在动态数据集中保持稳定性能。这些算法在缓存设计、搜索引擎索引等场景中不可或缺。

动态规划解决复杂问题的能力尤为突出。背包问题、最长公共子序列等经典模型，通过状态转移方程将问题分解为子问题，避免重复计算。掌握自顶向下（记忆化搜索）和自底向上（递推）两种实现方式，可优化路径规划、资源分配等实际需求。

图算法支撑着网络分析与社交关系建模。广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）用于路径探索；Dijkstra算法解决单源最短路径，Kruskal算法构建最小生成树。在推荐系统、物流调度等领域，这些算法能高效处理节点关系与权值计算。

字符串处理算法在自然语言处理中至关重要。KMP算法通过部分匹配表加速模式搜索，Trie树实现前缀匹配与词频统计，正则表达式引擎则依赖有限状态机解析复杂规则。哈希算法（如Rabin-Karp）可快速检测文本重复或篡改。

程序员需结合实际问题持续练习算法应用，例如通过LeetCode等平台模拟高频题型，并关注算法在分布式系统、机器学习等领域的新演进。系统化学习与实战结合，方能将算法转化为解决工程难题的利器。