# 内容介绍

先来看几个经典的算法面试题，了解下算法大概是个什么东西

# 字符串匹配问题

有如下字符串，判定 str1 中是否包含 str2，如果出现则返回第一次出现的位置，如果没有则返回 -1

str1 = "硅硅谷 尚硅谷你尚硅 尚硅谷你尚硅谷你尚硅你好"
str2 = "尚硅谷你尚硅你"

1
2

要求用最快的速度来完成匹配，你的思路是什么？

没有学过算法的一般会想到：暴力匹配

如上图：

暴力匹配法优缺点：

这里不深入讲解。会建立一个「部分匹配表」，然后通过表里的搜索词，大大提高效率

汉诺塔游戏目标：将 A 塔的所有圆盘移动到 C 塔

汉诺塔游戏规则：

看一个简单的 3 个盘子的移动演示

知道咋玩了吧？（建议百度上找一个汉诺塔小游戏玩一玩）

根据经验：移动 n 个盘子需要 2^n - 1 步

如果用算法来解决，就要用到 分治法

八皇后问题，是一个古老而著名的问题，是 回溯算法 的典型案例。

该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于 1848 年提出：在 8×8 格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即：任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法。

使用回溯算法，高斯认为有 76 种方案。1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了 40 种不同的解，后来有人用图论的方法解出 92 种结果。计算机发明后，有多种计算机语言可以解决此问题

可以去百度搜索下这个小游戏，自己玩几下感受下，还是很难的

马踏棋盘算法 也被称为骑士周游问题，将马随机放在国际象棋的 8×8 棋盘 Board[0～7][0～7]的某个方格中，马按走棋规则（马走日字）进行移动。要求每个方格只进入一次，走遍棋盘上全部 64 个方格，如果没有日字可走，那么游戏结束

会使用到 图的深度优化遍历算法（DFS） + 贪心算法优化，如果只是图算法，效率很低下，可能需要 30 秒才能走一步

可见算法在不同场景下发挥着不同的作用，算法的基础又是数据结构

这里展示的 4 个算法面试题是为了告诉你：

但是：不会算法的程序员，会被逐渐淘汰。

算法是程序的灵魂

优秀的程序可以在 海量数据计算时，依然 保持高速计算。

数据结构是基础，学算法前基础必学
一些计算框架、缓存技术的核心功能其实也是算法

比如内存计算框架 Spark、缓存技术 Redis 等。

算法和现实中的工种一样，也分领域的。不一定要学习所有领域的算法，常用的一定要学习了解。
实际工作中也有类似的感受：程序是有灵魂的，就是算法

老师在 Unix 下开发了一个程序，要求支持上千万人同时在线，当时写完，内测后一切 OK，上线之后就不行了，服务器撑不住了。

公司 CTO 阅读了代码之后，发现没有做缓存，针对这些优化了之后，再次上线就可以了。

通过这个经历就感受到了：程序是有灵魂的。
大厂面试会有数据结构和算法的面试题

目前程序员面试的门槛越来越高，大厂在这方面有一定的要求。
如果你不想永远都是代码工人，那么就话时间研究下数据结构和算法

课程内容很多，学完后或许会回来补上，或许会专门有一个导航入口。

采用

应用场景 ->  数据结构或算法 -> 剖析原理 -> 分析实现步骤（图解） -> 代码实现 的步骤讲解