算法基础知识100例：掌握核心概念，提升编程技能

算法是编程的灵魂，是解决问题的步骤和方法。通过学习算法基础知识100例，你可以掌握核心概念，提升编程技能，为解决复杂问题打下坚实基础。

1. 排序算法

• 冒泡排序（Bubble Sort）：通过重复遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果顺序错误就交换它们。
• 选择排序（Selection Sort）：每次从未排序部分中选择最小（或最大）元素，将其放到已排序部分的末尾。
• 插入排序（Insertion Sort）：将未排序部分的元素逐个插入到已排序部分的正确位置。
• 快速排序（Quick Sort）：通过选择一个基准元素，将数组划分为两个子数组，然后递归地对子数组进行排序。
• 归并排序（Merge Sort）：将数组划分为两个子数组，递归地对子数组进行排序，然后将排序好的子数组合并。

2. 搜索算法

• 线性搜索（Linear Search）：从数组的第一个元素开始逐个比较，直到找到目标元素或遍历完整个数组。
• 二分搜索（Binary Search）：在已排序数组中，通过比较中间元素来确定目标元素的位置范围，然后递归地在子数组中搜索。

3. 图算法

• 广度优先搜索（BFS）：从起始节点开始，逐层遍历图中的所有节点，直到找到目标节点或遍历完整个图。
• 深度优先搜索（DFS）：从起始节点开始，沿着路径深入到图中，直到找到目标节点或无法继续深入。
• Dijkstra算法：用于计算单源最短路径，通过维护一个未访问节点集合和距离估计，逐步扩展已访问节点的邻接节点。
• A*算法：结合了Dijkstra算法和启发式搜索的路径寻找算法，用于计算从起始节点到目标节点的最优路径。

4. 其他重要算法

• 动态规划（Dynamic Programming）：通过将问题划分为子问题，并存储子问题的解来避免重复计算，从而解决复杂问题。
• 贪心算法（Greedy Algorithm）：通过在每一步选择当前最优解来构建全局最优解，适用于一些特定的问题。
• 回溯算法（Backtracking）：通过尝试所有可能的解，并在发现不满足条件时回溯到上一步，从而找到满足条件的解。

通过学习这些算法基础知识100例，你可以掌握解决各种问题的技巧和方法，提升编程技能，为解决更复杂的问题打下坚实的基础。无论你是初学者还是有经验的程序员，这些算法都将对你有所帮助。