人工智能程序员入门应该学哪些算法？

人工智能这么火，算法是核心要义，应该从哪些开始学习入门呢？

初期

一.基本算法:

枚举.

递归和分治法.

递推.

二.图算法:

图的深度优先遍历和广度优先遍历.

最短路径算法

最小生成树算法

二分图的最大匹配 (匈牙利算法)

最大流的增广路算法(KM算法).

三.数据结构.

串

排序(快排、归并排(与逆序数有关)、堆排)

简单并查集的应用.

哈希表和二分查找等高效查找法(数的Hash,串的Hash)

哈夫曼树

堆

trie树(静态建树、动态建树)

四.简单搜索

深度优先搜索

广度优先搜索

简单搜索技巧和剪枝

五.动态规划

背包问题.

简单DP (最长公共子序列) (最优二分检索树问题)

六.数学

组合数学: 1.加法原理和乘法原理. 2.排列组合. 3.递推关系.

数论. 1.素数与整除问题 2.进制位. 3.同余模运算.

计算方法. 1.二分法求解单调函数相关知识

七.计算几何学.

几何公式.

叉积和点积的运用(如线段相交的判定,点到线段的距离等).

多边型的简单算法(求面积)和相关判定(点在多边型内,多边型是否相交)

凸包.

中级:

一.基本算法:

C++的标准模版库的应用.

二.图算法:

差分约束系统的建立和求解.

最小费用最大流

双连通分量

强连通分支及其缩点.

图的割边和割点

最小割模型、网络流规约

三.数据结构.

线段树.

静态二叉检索树.

树状树组

RMQ.

并查集的高级应用.

KMP算法.

四.搜索

最优化剪枝和可行性剪枝

搜索的技巧和优化

记忆化搜索

五.动态规划

较为复杂的动态规划(如动态规划解特别的旅行商TSP问题等)

记录状态的动态规划.

树型动态规划(

六.数学

组合数学: 1.容斥原理. 2.抽屉原理. 3.置换群与Polya定理4.递推关系和母函数.

数学. 1.高斯消元法2.概率问题. 3.GCD、扩展的欧几里德(中国剩余定理)

随机化算法

七.计算几何学.

坐标离散化.

扫描线算法(例如求矩形的面积和周长并,常和线段树或堆一起使用)

几何工具的综合应用.

高级:

一.基本算法要求:

代码快速写成,精简但不失风格

保证正确性和高效性.

二.图算法:

度限制最小生成树和第K最短路.

最短路,最小生成树,二分图,最大流问题的相关理论(主要是模型建立和求解)

小生成树.

无向图、有向图的最小环

三.数据结构.

trie图的建立和应用.

LCA和RMQ问题(LCA(最近公共祖先问题) 有离线算法(并查集+dfs) 和 在线算法

双端队列和它的应用(维护一个单调的队列,常常在动态规划中起到优化状态转移的目的).

左偏树(可合并堆).

四.搜索

广搜的状态优化:利用M进制数存储状态、转化为串用hash表判重、按位压缩存储状态、双向广搜、A*算法.

深搜的优化:尽量用位运算、一定要加剪枝、函数参数尽可能少、层数不易过大、可以考虑双向搜索或者是轮换搜索、IDA*算法.

五.动态规划

需要用数据结构优化的动态规划.

四边形不等式理论.

较难的状态DP

六.数学

组合数学. 1.MoBius反演2.偏序关系理论.

博奕论. 1.极大极小过程2.Nim问题.

七.计算几何学.

半平面求交

可视图的建立

点集最小圆覆盖.

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