编程算法大
（一）基本算法 : 1.枚举 2.搜索: 深度优先搜索 广度优先搜索 启发式搜索 遗传算法 （二）数据结构的算法 （三）数论与代数算法 （四）计算几何的算法：求凸包 （五）图论 算法： 1.哈夫曼编码 2.树的遍历 3.最短路径 算法 4.最小生成树 算法 5.最小树形图 6.网络流 算法 7.匹配算法 （六）动态规划 （七）其他： 1.数值分析 2.加密算法 3.排序 算法 4.检索算法 5.随机化算法
希望采纳
‘贰’ 编程算法有哪些
具体算法如下：
1、快速排序算法快速排序是由东尼·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（nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο（n2)次比较，但这种状况并不常见。
2、堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
3、归并排序（Mergesort，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。该算法是采用分治法（DivideandConquer）的一个非常典型的应用。
4、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开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束。
5、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可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。
6、深度优先搜索算法，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的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。
‘叁’ 游戏编程里面有哪些经典或者很酷的算法
我挑一些有趣的算法，希望尽量提及相关算法在游戏中的应用。
1、光栅化
Bresenham's line algorithm [1]：经典的绘画直线算法，后来还可以稍作修改用于绘画圆弧[2]，都不用三角函数或除数，只需用整数加法、减法和乘法。
Perspective-Correct Texture Mapping [3]：透视正确的光栅化纹理贴图算法是1980才出现的。第一代Quake引擎引入后，才开始支持不垂直的墙、不水平的地面天花。
Polygon Rasterization with Edge Function [4]：Bresenham算法如果用来画多边形，两个多边形的共边会被重绘。后来发明了使用简单的edge function去解决这个问题，而且适合并行的硬件实现。现在的GPU都是使用这个算法。
2、全局光照
Precomputed Radiance Transfer (PRT) with Spherical Harmonics（SH）[5]：储存静态环境对于各个方向光源的漫反射数据，可以实现动态低频光源的全局光照效果。这种表示方式非常神奇。Halo 3也使用到这种技术[6]。
Screen-space Ambient Occlusion （SSAO）[7]：Crytek提出的首个屏幕空间环境光遮蔽算法，之后引来大量的研究及改进算法。也有用类似的概念去做近距离的反射，如SSDO[8]。
Light Propagation Volume （LPV）[9]：Crytek提出的首个动态全局光照算法，不需要预计算。但要在体积数据中计算传播，性能较慢，所以之后再优化成 Cascaded LPV [10]。
Voxel Cone Tracing [11]：也是不需要预计算的动态全局光照算法。把场景动态生成层阶式的体素数据（像mipmap那样的pre-filtering），从光源视角计算直接光照，然后逐像素追踪这组数据获取非直接光照。结果比LPV精确，也可以做到光泽反射（glossy reflection）。
3、阴影
Shadow Volume [12]：阴影体积是1977年发表的阴影技术，在屏幕空间光栅化阴影体积，可准确判断每个屏幕像素是否在阴影之内。可以处理平行光源和点光源的阴影。1991年[13]讲述如何用stencil buffer来实现此算法，适合在图形加速硬件（当时还没有所谓GPU）上使用。但很多人发现，如果摄像机在阴影体积内，就会出错。在1998至2000年有多人发现一种解决方法，需要把John Carmack在2000年的电邮[14]中提及这个想法，后来成为2004年《毁灭战士3（Doom 3）》引擎的重要特征，因他把这项技术发扬光大，即使他非首个发明人，此项技术通常被称为Carmack's Reverse。
Parallel Split Shadow Map (PSSM) [15][16] / Cascaded Shadow Map（CSM）[17]：虽然Shadow Volume很吸引，但它需要大量的内存频宽，而且通常不能实现软阴影。后来大部分游戏改为使用Shadow Map（阴影贴图），这更适合GPU，并且可以通过多次采样（Percentage Closer Filtering, PCF）来实现软阴影。然而，阴影贴图也有许多问题，例如远近景物都采用同一张纹理，就会令到近景的精度不足，出现锯齿。2006年香港中文大学的博士生Fan Zhang等人发表了一种 PSSM 算法 [15]，为不同距离的场景渲染多张阴影贴图，在采样的时候按距离决定使用那一张。这个方法的变种CSM，在切割上和PSSM有点差异，被广泛使用于现时大部分游戏引擎中。
Variance Shadow Map（VSM）[18]：之前谈到用PCF做软阴影，它的坏处就是要做多次采样。那么可否把阴影贴图直接模糊化来实现软阴影？答案是否定的。但是在2006年有学者发表了VSM，它是一种用统计方式来逼近软阴影的效果。
‘肆’ 计算机编程的算法有哪些比较常用的用以解决问题的
一）基本算法 : 1.枚举 2.搜索: 深度优先搜索 广度优先搜索 启发式搜索 遗传算法 （二）数据结构的算法 （三）数论与代数算法 （四）计算几何的算法：求凸包 （五）图论 算法： 1.哈夫曼编码 2.树的遍历 3.最短路径 算法 4.最小生成树 算法 5.最小树形图 6.网络流 算法 7.匹配算法 （六）动态规划 （七）其他： 1.数值分析 2.加密算法 3.排序 算法 4.检索算法 5.随机化算法
‘伍’ 计算机编程常用算法有哪些
贪心算法，蚁群算法，遗传算法，进化算法，基于文化的遗传算法，禁忌算法，蒙特卡洛算法，混沌随机算法，序贯数论算法，粒子群算法，模拟退火算法。
模拟退火+遗传算法混合编程例子：
http://..com/question/43266691.html
自适应序贯数论算法例子：
http://..com/question/60173220.html
‘陆’ apo算法编程大赛含金量
含金量高。
1、APO算法编程大赛是在全国进行选举比赛，具有很高影响力。
2、参加挑战赛后参加城市选拔赛，然后是全国锦标赛，会颁发相应证书，在以后工作编程上会优先选择，从容含金量很高。
‘柒’ 软件编程经常用的算法都有哪些
排序算法 所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。
分类
在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为：
计算的复杂度（最差、平均、和最好表现），依据串行（list）的大小（n）。一般而言，好的表现是O。(n log n)，且坏的行为是Ω(n2)。对于一个排序理想的表现是O(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要Ω(n log n)。
记忆体使用量（以及其他电脑资源的使用）
稳定度：稳定排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序。也就是一个排序算法是稳定的，就是当有两个有相等关键的纪录R和S，且在原本的串行中R出现在S之前，在排序过的串行中R也将会是在S之前。
一般的方法：插入、交换、选择、合并等等。交换排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort）。选择排序包含shaker排序和堆排序（heapsort）。
当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定度并不是一个问题。然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。
(4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6)
在这个状况下，有可能产生两种不同的结果，一个是依照相等的键值维持相对的次序，而另外一个则没有：
(3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (维持次序)
(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改变)
不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个物件间之比较，就会被决定使用在原先资料次序中的条目，当作一个同分决赛。然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。
排列算法列表
在这个表格中，n是要被排序的纪录数量以及k是不同键值的数量。
稳定的
冒泡排序（bubble sort） — O(n2)
鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2)
插入排序 （insertion sort）— O(n2)
桶排序 （bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 额外 记忆体
计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外 记忆体
归并排序 （merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
原地归并排序 — O(n2)
二叉树排序 （Binary tree sort） — O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体
基数排序 （radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体
Gnome sort — O(n2)
Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 额外记忆体
不稳定
选择排序 （selection sort）— O(n2)
希尔排序 （shell sort）— O(n log n) 如果使用最佳的现在版本
Comb sort — O(n log n)
堆排序 （heapsort）— O(n log n)
Smoothsort — O(n log n)
快速排序 （quicksort）— O(n log n) 期望时间, O(n2) 最坏情况; 对于大的、乱数串行一般相信是最快的已知排序
Introsort — O(n log n)
Patience sorting — O(n log n + k) 最外情况时间, 需要 额外的 O(n + k) 空间, 也需要找到最长的递增子序列（longest increasing subsequence）
不实用的排序算法
Bogo排序 — O(n × n!) 期望时间, 无穷的最坏情况。
Stupid sort — O(n3); 递回版本需要 O(n2) 额外记忆体
Bead sort — O(n) or O(√n), 但需要特别的硬体
Pancake sorting — O(n), 但需要特别的硬体
排序的算法
排序的算法有很多，对空间的要求及其时间效率也不尽相同。下面列出了一些常见的排序算法。这里面插入排序和冒泡排序又被称作简单排序，他们对空间的要求不高，但是时间效率却不稳定；而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点，但时间效率却能稳定在很高的水平。基数排序是针对关键字在一个较小范围内的排序算法。
插入排序
冒泡排序
选择排序
快速排序
堆排序
归并排序
基数排序
希尔排序
插入排序
插入排序是这样实现的：
首先新建一个空列表，用于保存已排序的有序数列（我们称之为"有序列表"）。
从原数列中取出一个数，将其插入"有序列表"中，使其仍旧保持有序状态。
重复2号步骤，直至原数列为空。
插入排序的平均时间复杂度为平方级的，效率不高，但是容易实现。它借助了"逐步扩大成果"的思想，使有序列表的长度逐渐增加，直至其长度等于原列表的长度。
冒泡排序
冒泡排序是这样实现的：
首先将所有待排序的数字放入工作列表中。
从列表的第一个数字到倒数第二个数字，逐个检查：若某一位上的数字大于他的下一位，则将它与它的下一位交换。
重复2号步骤，直至再也不能交换。
冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同，也是平方级的，但也是非常容易实现的算法。
选择排序
选择排序是这样实现的：
设数组内存放了n个待排数字，数组下标从1开始，到n结束。
i=1
从数组的第i个元素开始到第n个元素，寻找最小的元素。
将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。
如果i=n－1算法结束，否则回到第3步
选择排序的平均时间复杂度也是O(n²)的。
快速排序
现在开始，我们要接触高效排序算法了。实践证明，快速排序是所有排序算法中最高效的一种。它采用了分治的思想：先保证列表的前半部分都小于后半部分，然后分别对前半部分和后半部分排序，这样整个列表就有序了。这是一种先进的思想，也是它高效的原因。因为在排序算法中，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系，而"保证列表的前半部分都小于后半部分"就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了，大大减少了数字间不必要的比较。但查找数据得另当别论了。
堆排序
堆排序与前面的算法都不同，它是这样的：
首先新建一个空列表，作用与插入排序中的"有序列表"相同。
找到数列中最大的数字，将其加在"有序列表"的末尾，并将其从原数列中删除。
重复2号步骤，直至原数列为空。
堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高（因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征，使得"找到数列中最大的数字"这样的操作只需要O(1)的时间复杂度，维护需要logn的时间复杂度），但是实现相对复杂（可以说是这里7种算法中比较难实现的）。
看起来似乎堆排序与插入排序有些相像，但他们其实是本质不同的算法。至少，他们的时间复杂度差了一个数量级，一个是平方级的，一个是对数级的。
平均时间复杂度
插入排序 O(n2)
冒泡排序 O(n2)
选择排序 O(n2)
快速排序 O(n log n)
堆排序 O(n log n)
归并排序 O(n log n)
基数排序 O(n)
希尔排序 O(n1.25)
冒泡排序
654
比如说这个，我想让它从小到大排序，怎么做呢？
第一步：6跟5比，发现比它大，则交换。564
第二步：5跟4比，发现比它大，则交换。465
第三步：6跟5比，发现比它大，则交换。456
‘捌’ 编程的基础算法有哪些
1、二叉树的每个结点至多只有二棵子树（不存在度大于2的结点），二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。二叉树的第i层至多有2^（i 1）个结点。
深度为k的二叉树至多有2^k 1个结点；对任何一棵二叉树T，如果其终端结点数为n0，度为2的结点数为n2，则n0 = n2 + 1。二叉树算法常被用于实现二叉查找树和二叉堆。
递归算法能够解决的问题
数据的定义是按递归定义的。如Fibonacci函数。
问题解法按递归算法实现。如Hanoi问题。
数据的结构形式是按递归定义的。如二叉树、广义表等。