1樓：小齊本齊
當然不要背。。。
還記得《演算法導論》引入插入排序的例子：打牌。
不過不能學胡適先生啊～
插入排序的優化是希爾排序，稍微知道就行，不知道也無妨。
然後選擇排序也很直觀，每一輪「選擇」最小值排好。選擇排序每一輪選擇最小值的過程用 heapify() 來優化，就公升級為 heap sort，堆排序，但是實踐中效果不好，不常用。
那麼效率高常用的有哪些？
歸併排序和快排。
占個坑之後來答。
2樓：手有魚香
最好的記演算法的方式是，在你準備記這個演算法的時候，先看看這個演算法要解決的問題，以及有什麼特點，自己先實現一遍。
如果實現出來與目標演算法差不多，你根本不用背了。
如果與目標有點差距，看一下差距在哪，然後做修改，這樣你只需要記住一些小細節。
如果無從下手，說明你的知識儲備還不足以開始學習這個演算法。
比如快速排序，解決的是資料排序問題，時間複雜度n log(n)。
要能理解上面的內容。至少得明白什麼是排序，以及時間複雜度的衡量標準。
有了這些基礎之後，自己先實現一遍，再和別人的演算法對比，就容易記住了。
3樓：NILL
看完諸君的答案，總結下：
三種回答思路：
1. 熟能生巧經驗論
2. 搞明白原理理解論
3. 不需要記，會查就行
我個人是十分主張第三種，但是考試形式不允許。那麼，在短時間內可以試著結合2+1，理解大概輪廓+巧記（按照你自己的方法）不理解的地方。
尊重客觀規律，發揮主觀能動性，最近學習馬克思主義領會的精華，因為，快期末了。
4樓：flyingfish
演算法靠的是理解。
如果一時不能領悟，那就搞5到10個小資料集合在紙上模擬一下演算法的物理過程。
先模擬冒泡，再合併，然後快排。想清楚過程後，用程式來代替模擬過程。
5樓：二胖
反正我是背的，但是這僅限於去面試的時候，因為面試的時候會讓你寫各種排序。
以上都是毫無卡頓的寫出來，也都順利的拿到了offer，因為去面試之前都背熟了。
工作中就再也沒背過，一般需要排序的時候要麼調庫要麼搜尋引擎查一下。
我個人認為，在工作中對於一些常見的演算法，用不著非得能一字不落的揹著寫出來，但是你一定得知道它們的原理以及應用場景。
6樓：
關鍵還是思想，比如用greedy就可以得出selection sort和insertion sort，用divide and conquer就可以得到merge sort和quick sort。其他演算法思想多見的也就dynamic programming和linear programming了。理解了這四種思想（或者前三種）再看學過的演算法就可以理解著記憶了，雖然真正學好這些思想更難…
初學還是背……其實我覺得演算法的內容和思想應該雜糅著講效果會更好。
7樓：北南
背下來吧，就背快排和堆排就行，歸併排序不用背，但最好背下來怎麼合併兩個有序鍊錶。
這三個（其實是兩個半）背下來，可以很多變化，比如說快排可以變換成找top k或者中位數的selection演算法。堆排背下來就搞懂了二叉堆，堆可以做N多涉及優先順序佇列的演算法，最短路也用得到。
這些搞下來，你就熟悉了陣列，鍊錶，堆，二叉樹，然後你會發現二叉樹可以放在陣列裡，也可以像鍊錶那樣連著。圖也是可以用陣列和鍊錶來表達成鄰接表，然後你會發現Hash表也是類似的結構。
到此為止，你只需要背這兩個半的排序，本科時代的資料結構與演算法你就基本學通了。。。。
有些朋友對用類似QuickSort的演算法在linear時間找top k有疑問，這有個課程
Selection - Quicksort | Coursera
還有這個
Quickselect Algorithm - GeeksforGeeks
其實就是一種基於快排演算法的不完全排序演算法，咱們不用把n個元素都排好序，但只要把大的k個元素換到前面就好了。這個複雜度是O(n)的，因為總的交換的次數的極限是n的常量倍。
8樓：sericus
如果是複雜度為平方的演算法（冒泡，插入等等），根本不用背，原理很簡單，自己寫就行。
如果是快排，歸併之類的，可以用庫函式啊，優先佇列也可以啊。實在是要寫的話請一定清楚地理解好遞迴函式的所有細節。這樣差不多就可以了。
9樓：Abcd
記不住主要是因為沒有理解演算法的原理，比如快排就是每次拿出乙個元素，把陣列中比它小的放左邊，比它大的放右邊，再分治遞迴，把兩側的陣列排好序，想忘記都難。排序的演算法最重要的用途有兩個，乙個是考試面試，乙個是啟發思維，培養程式思維能力。這都需要深入了解演算法的內在邏輯，不僅是能寫對，還得能證明，能變通。
可以學習下演算法導論，不要看嚴老師那本資料結構，演算法導論循序漸進，庖丁解牛，深入淺出，遠遠比其他的教材容易理解又能揭示本質。
10樓：
用的多了，自然就記住了。
如果不是常用知識，記它幹嘛？能查到得知識，都沒必要記，留著腦子想更有用的事情不好嗎？
個人認為，學計算機，會查比會背重要的多。
11樓：張泉
歸併排序：體育課上已經站好4排隊。老師說：
12排合成一排，34排合成一排。然後大家開始前後合併，當我前面的人站入新隊之後，我和另一隊剩下的人比較下個頭，我矮我就站入新隊她矮她就站入.....兩排隊完成了一些活動之後，老師又說：
現在站成一排！就用同樣的方法站成一排！
氣泡排序：狹窄的走道上大家亂序站成一排，老師說我們按高矮個發號牌！1號！
最後乙個人開始看自己是不是比前邊的人矮，是就往前換，不是的話就換前邊的人往前比較和交換，直到最矮的換到前面。然後2號！在剩下的人當中繼續這麼做直到第二矮的換到1號後面....
依次找到3號4號......
快速排序：體育課上人太多老師覺得分兩撥活動。找個個子適中的人，比他矮的去跑步，比他高的去打球。
打球的那組人還是多，又指定乙個人，比他矮的踢足球，比他高的打籃球。.......找不到合適的例子啦，勉強說個意思吧。
12樓：阿豆豆阿豆
這玩意不用背，但是自己一定要實現一次，以後就算忘了，回頭看看思路也能寫出來。最近也在看演算法，剛開始的時候寫著挺痛苦，給了思路也寫不出來，但是後面寫多了就越來越容易
13樓：[已重置]
不需要背啊，知道關鍵點就會寫了
冒泡\選擇\插入: 反正就兩個for迴圈
堆排: 用堆
快排: 自上而下分治
歸併: 自下而上分治
14樓：非著名程式設計師
賣油翁的故事告訴我們:熟能生巧；
運動員的故事告訴我們:持續長久的不斷的重複練習，會產生肌肉記憶，從而可以很好的完成每乙個運動動作。
程式設計師我感覺已經很好了，具體演算法的使用你可能記不住，但是演算法的名字你應該能記住吧！什麼時候該用什麼演算法？
我們程式設計靠的當然也是不斷地練習，實踐和使用，常用的東西用的多了自然就記住了。但是如果不常用的東西你應該了解，知道，具體用法你可以查文件，查資料，跟開卷考試一樣。
演算法可能用的不多，但是常用演算法地名字和使用場景你知道就行。具體用法可以查，又不是讓你閉卷考試。
再說了，死記硬背解決不了問題，一年用一次的話，用的時候背過了，下次用的時候早就忘了，理解最重要，知道什麼時候用什麼就行，用的時候查文件。記住:讀書百遍其義自見。
程式設計亦如此！！！
15樓：李魔劍
O(n^2)的記住冒泡
O(nlogn)的記住快排
O(n)的記住基排
相信我,其他的沒卵用
快排也只要記乙個7行左右的簡化版就行了,那個單獨寫個劃分函式的純屬蛋疼
16樓：Cifer
想想高數裡面學的那些數學公式, 做題時你知道該用哪個公式, 也能輕易默寫出那個公式, 但未必能立馬想出公式是怎麼推導出來的. 演算法也是這樣吧, 其實用多了的話就算你不刻意去背也自然記住了.
但你必須第一次切實的自己去推導出來, 以後才好直接拿來用
17樓：安陽
上面有人講這六種基礎排序，選擇，冒泡，插入，快排，歸併，堆排序。
在比較難的快排，歸併和堆排序中，堆排序應該是最容易的，只要知道最大堆的實現方法，就能夠實現堆排序。
快排和歸併用的是分治的思想。
雖然都是分治，但是這兩種分治還是有很大區別的。
還是要理解思想吧。
實在理解不了就背吧
18樓：
理解的基礎上歸下類，記下每種特點就行了，還是挺直觀的。下面就以常用的六個排序演算法（公升序）為例說下特點。
三種n^2的：冒泡，選擇和插入。
冒泡：目的，每次排好最後乙個。方式，從第乙個開始檢視相鄰倆，不合適（前面的大）就交換，這樣最後乙個一定是最大的。
然後，陣列元素減一（最後乙個排好了扔了吧），縮小規模再來一次。
選擇：每次從待選陣列中拎出乙個最大的來，放到最後，然後縮小規模再來一次。
插入：假設後面的序列是有序的，每次從剩餘陣列中拎出最後乙個，插入到有序陣列中合適位置。然後剩餘陣列縮小規模再插一次。
三種nlgn的：快排，歸併和堆排。
快排：每次隨便選乙個，把它整合適了（放到最終有序陣列正確位置），然後比他小的扔左邊，比他大的扔右邊。然後除掉該數字外的左右子陣列各自縮小規模再來一次。
歸併：隨便找個位置，砍成兩半。這兩半各自縮小規模了吧，然後假設他們自己來了好多次排好了。最後合併這倆有序陣列就行。
堆排：這個比較有意思，核心要實現乙個堆化函式。這個函式什麼意思呢，就是假設乙個大頂堆只有根元素不合法，左右子樹都合法（符合堆性質），然後把堆頂元素一路往下搞，跟冒泡差不多，使整個樹滿足堆的性質。
然後呢，把整個陣列搞成符合堆的性質（自底而上，從第乙個有孩子的元素一直呼叫堆化函式搞到根元素），把第乙個（堆頂，即最大元素）和最後乙個交換。如此一來，規模縮小乙個，再來一次（堆化＆交換）。
其他還有shell排啦，桶排啦。不急，消化了這六個再說。
系列專題
19樓：羽涅
用得少就會忘，很正常。
沒必要太死記硬背，把演算法背後的原理理解了，用的時候查一下就行。
當然如果是要面試的話，還是可以稍微背一下的。
怎樣反駁 程式 演算法 資料結構 的言論？
程式 演算法 資料結構 這個沒有錯.但是老闆需要的不是程式,而是乙個特定的應用程式.白馬非馬.應用程式不是程式.說 程式 演算法 資料結構 缺乏現實意義.對需求的滿足沒有幫助.以上.if 0 你就是說贏他也沒用呀,你基本功還是比不過他呀.else 你管他說什麼啊.練自己的本事就好了嘛.endif 很...
學新的語言還是學演算法資料結構？
早起的鳥兒 資料結構真的很重要！你可以學一門語言的時候，順便再用它來寫資料結構。資料結構學的差不多的時候，這門語言的語法也基本上學完了。其實，同一類的語言語法相似點很多的，只要學會一種，其他的都很好學。 賴敬之 瀉藥個人認為基礎打好比較重要，C語言的話建議先閱讀一遍 C primer plus 這本...
資料結構的排序中為什麼關鍵字會重複？
James Yin 因為查詢可以有多種策略，比如 查全部 字串匹配 findall 第乙個 最後乙個 stl lower bound upper bound 等等。另外，如果排序演算法不允許重複，那對元素可重複的序列要怎麼排序呢？題主說的唯一匹配，沒理解錯的話應該指map類資料結構，比如二叉查詢樹 ...