程序员必须掌握哪些算法

集束搜索（又名定向搜索，Beam Search）——最佳优先搜索算法的优化。

A搜寻算法——图形搜索算法，是最佳优先搜索的范例，从给定起点到给定终点计算出路径。

数据压缩——采取特定编码方案，使用更少的字节数（或是其他信息承载单元）对信息编码的过程，又叫来源编码。

离散微分算法（Discrete differentiation）

哈希算法（Hashing）

堆排序（Heaps）

合并排序（Merge Sort）

梯度下降（Gradient descent）——一种数学上的最优化算法。

牛顿法（Newton's method）——求非线性方程（组）零点的一种重要的迭代法。

欧几里得算法（Euclidean algorithm）——计算两个整数的最大公约数。最古老的算法之一，出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。

Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。

动态规划算法（Dynamic Programming）——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法。

Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议，允许双方在事先不了解对方的情况下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起，加密后续通讯。

Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，计算其中的单一起点最短算法。

二分查找（Binary Search）——在线性数组中找特定值的算法，每个步骤去掉一半不符合要求的数据。

合并查找算法（Union-find）——给定一组元素，该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。

期望-最大算法（Expectation-maximization algorithm，又名EM-Training）——在统计计算中，期望-最大算法在概率模型中寻找可能性最大的参数估算值，其中模型依赖于未发现的潜在变量。

快速傅里叶变换（Fast Fourier transform，FFT）——计算离散的傅里叶变换（DFT）及其反转。

最大流量算法（Maximum flow）——该算法试图从一个流量网络中找到最大的流。

LLL算法（Lenstra-Lenstra-Lovasz  lattice reduction）——以格规约（lattice）基数为输入，输出短正交向量基数。

两次筛法（Quadratic Sieve）——现代整数因子分解算法，在实践中，是目前已知第二快的此类算法（仅次于数域筛法Number Field Sieve）。

RANSAC——是“RANdom SAmple Consensus”的缩写。该算法根据一系列观察得到的数据，数据中包含异常值，估算一个数学模型的参数值。

求解线性方程组（Solving a system of linear equations）——线性方程组是数学中最古老的问题，它们有很多应用，比如在数字信号处理、线性规划中的估算和预测、数值分析中的非线性问题逼近等等。求解线性方程组，可以使用高斯—约当消去法（Gauss-Jordan elimination），或是柯列斯基分解（ Cholesky decomposition）。

Q-learning学习算法——这是一种通过学习动作值函数（action-value function）完成的强化学习算法，函数采取在给定状态的给定动作，并计算出期望的效用价值，在此后遵循固定的策略。

Schönhage-Strassen算法——在数学中，Schönhage-Strassen算法是用来完成大整数的乘法的快速渐近算法。其算法复杂度为：O(N log(N) log(log(N)))，该算法使用了傅里叶变换。

RSA——公钥加密算法。首个适用于以签名作为加密的算法。RSA在电商行业中仍大规模使用，大家也相信它有足够安全长度的公钥。

Strukturtensor算法——应用于模式识别领域，为所有像素找出一种计算方法，看看该像素是否处于同质区域（ homogenous region），看看它是否属于边缘，还是是一个顶点。

单纯型算法（Simplex Algorithm）——在数学的优化理论中，单纯型算法是常用的技术，用来找到线性规划问题的数值解。

奇异值分解（Singular value decomposition，简称SVD）——在线性代数中，SVD是重要的实数或复数矩阵的分解方法，在信号处理和统计中有多种应用，比如计算矩阵的伪逆矩阵（以求解最小二乘法问题）、解决超定线性系统（overdetermined linear systems）、矩阵逼近、数值天气预报等等。

维特比算法（Viterbi algorithm）——寻找隐藏状态最有可能序列的动态规划算法，这种序列被称为维特比路径，其结果是一系列可以观察到的事件，特别是在隐藏的Markov模型中。

程序员这个概念在现今这个社会已经很司空见惯了，是时代造就的，也是趋势——科学技术是第一生产力嘛，因为这份职业中包含了太多一个人深处这个社会中的很多技能，并不单单是写代码，思维能力，行为模型等等。从楼主提问中，大概能预测楼主不太了解这份职业。

那么我从赚钱的维度(这个可能是大多数人最关心的)分一下四种情况回答一下前端和后端的优劣。

坐标：北京（因为我只了解这，个人也建议年轻的时候在一线城市从事程序员的工作性价比高些）

1、芸芸众生型——不是那么努力，也没有太高的天赋：

从入行到改行，基本处于中级水平之前（也可能初级），程序员职业生涯的薪资在8~15K之间(不算福利)，在这个水平的同学，前后台区分不大，多数都是写业务或者叫应用，面试运气成分占多数，运气好了，低水平高薪水，运气不好，反之；

2、积极进取型——很努力，也没有太高的天赋：

在这里我给“努力”下个定义，即贯穿整个程序员职业生涯的持续学习；

在这个区间，基本都会达到准高级的阶段，成为高级也是很有可能的。薪水差不多在25~30K，能坚持到这个阶段的人，多数都会有坚持的理由，有喜欢，有热爱，有生活所迫等等，这样的情况下，后端重于前端，因为无论何时，物以稀为贵总是没错的，一间公司衡量一个人的薪水，总会以稀缺性和不可替代性的角度作为出发点就考量付出报酬的多寡；

3、别人家的孩子——既有天赋，又很努力：

这个阶段薪水在30~50K左右，在这里就不能单纯的以前后端这个维度去看待这个职业了，基本都是全栈的，是在默认你写业务完全没有问题的基础上，偏架构方面，面试主要以算法、优化、兼容、底层等等方面。所以到这个阶段，要有一专多能的实力；

4、剩下的一部分——原谅我没有特别的总结这类人群，因为想不太出来用什么的词汇描述：

略过吧。。我也不太熟，他们和我在代码的世界里基本平行；

简单总结下，简单的混口饭吃的话，看哪个上手容易就干哪个，个人推荐前端，毕竟门槛低，前期单位时间内加速度高。如果是想有长远打算，现在这个时代一专多能已经是必然，不论是专前端还是专后端，到了一定程度都是神。

——预见2023：《2023年中国人工智能行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)

目前国内人工智能行业的上市公司主要有：百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

人工智能定义

人工智能作为一门前沿交叉学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。

行业发展前景及趋势预测

1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展

近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。

2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿

根据《新一代人工智能发展规划》，到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展，人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

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