今日の世界では、技術開発の大きな波が起こっています。新しいイノベーションが日々導入されています。これらの開発の母体となるのは通常、完全に先進的で進行中の技術トレンドを操作する古典的なプログラムの発明と革新です。しかし、これらのプログラムの成功は、そのような競争力のあるプログラムの開発に使用されるコーディングとアルゴリズムにあります。したがって、完全なプログラムを成功させるには、正しく正確なアルゴリズムを操作することが必須です。ベスト6を見てみましょう広く使用されているアルゴリズムまたはアルゴリズムのクラスプログラミングと開発において。
ハッシュ
現在、キーと ID によって適切なデータを検出および決定するために使用されている手法の 1 つとして、ハッシュ検索があります。エラー検出、キャッシュ管理、暗号化効率的な検索とハッシュ関数は、正確な効率で適切なキーを値にマッピングします。この関数は、特定のデータ セットの一意の識別子としても使用でき、その数学的計算により、衝突しないデータ値を作成できます。通常、IP アドレスを保存するためにルーターに適用されます。
検索アルゴリズム
検索アルゴリズムは、線形データ構造またはグラフィカル データ構造に適用できます。線形探索アルゴリズムは、次のようにも知られています。二分探索O(log N) の時間計算量関数を使用して、並べ替えられたデータセットに対して効率的な検索を実行します。
深さ/幅優先検索とも呼ばれるグラフ データ構造のアルゴリズムは、トラバース ツリー モデルで必要なデータ セットを見つけるグラフまたはツリー対応の検索機能です。 BFS は検索エンジンで一般的であり、ボットの構築にも使用されます。人工知能2 つの都市間の最短経路を見つけることもできます。
並べ替えアルゴリズム
ザソートアルゴリズム通常、データを組織的に配置するために開発されています。 QuickSort アルゴリズムでは、データ コンポーネントが相互に比較され、それぞれの順序が決定されます。十分な比較を実行するには O(nLogn) の時間計算量があります。ただし、基数ソートは線形モデル内の要素を O(n) 時間の計算量でソートするため、クイック ソートよりも高速な手法です。アルゴリズムが単純であるため、並べ替えがより簡単かつ高速になります。他の並べ替えアルゴリズムには次のものがあります。マージソート、コンパートメントごとに並べ替え、数えて並べ替える。
文字列のマッチングと解析のアルゴリズム
一致するテンプレートを作成するプロセスは、ネットワーキングのすべての領域および要素において常に重要です。文字列一致アルゴリズムは、長い文字列内でパターンを一致させる必要があるシナリオ、または事前定義された制限を分析することによる文字列の検証が必要な場合に使用されます。これらのマッチングおよび転送アルゴリズムは、URL の Web 開発で一般的に使用されます。
動的プログラミングアルゴリズム
動的プログラミングは、一般に、複雑な問題を小さなサブ問題に分割し、それらを解決してから、小さな結果を記憶して複雑な問題に戻って作業を行い、複雑な問題に対する答えを与えるインテリジェントな問題解決機能です。以前に解いた問題の記憶を保存できる暗記機能と統合されているため、次回同じ問題が発生したときに問題をより速く解くことができます。