所谓的算法,有时候几十行代码就能搞定!
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很多人认为,算法是数学的内容,学起来特别麻烦。我们不能认为这种观点是错误的。但是我们也知道,软件是一种复合的技术,如果一个人只知道算法,但是不能用编程语言很好地实现,那么再优秀的算法也不能发挥作用。
有一次,一个人问我:“你写的都是小儿科的东西,几十行代码就能搞定,能不能整一点高深的算法?”
我反问他什么是他所理解的高深的算法,他答复说:“像遗传算法、蚁群算法之类的。”于是我给了他一个遗传算法求解0-1背包问题的例子,并告诉他,这也就是几十行代码的算法,怎么理解成是高深的算法?他刚开始不承认这是遗传算法,直到我给了他Denis Cormier公开在北卡罗来纳州立大学服务器上的遗传算法的源代码后,他才相信他一直认为深不可测的遗传算法的原理原来是这么简单。
还有一个人直言“用三个水桶等分8升水”之类的问题根本就称不上算法,他认为像“阿法狗”那样的人工智能才算是算法。我告诉他计算机下棋的基本理论就是博弈树,或者再加一个专家系统。但是他认为博弈树也是很高深的算法,于是我给了他一个井字棋游戏,并告诉他,这就是博弈树搜索算法,非常智能,你绝对战胜不了它(因为井字棋游戏很简单,这个算法会把所有的状态都搜索完)。我相信他一定很震惊,因为这个算法也不超过100行代码。
对于上面提到的例子,我觉得主要原因在于大家对算法的理解有差异,很多人对算法的理解太片面,很多人觉得只有名字里包含“XX算法”之类的东西才是算法。而我认为算法的本质是解决问题,只要是能解决问题的代码就是算法。
一个人只有有了很好的计算机知识和数学知识,才能在算法的学习上不断进步。不管算法都么简单,都要自己亲手实践,只有不断认识错误、不断发现错误,才能不断提高自己的编程能力,不断提高自己的业务水平。
其实任何算法都有自己的应用环境和应用场景,没有算法可以适用于所有的场景。这一点希望大家明白。同时,我们也要清楚复杂的算法都是由普通的算法构成的,没有普通的算法就没有复杂的算法可言,所以复杂变简单,由大化小,这就是算法分治递归的基本思想。
我们可以下面一个数组查找的函数说起。一句一句讲起,首先我们开始从最简单的函数构造开始:
1. int find(int array[], int length, int value)
2. {
3. int index = 0;
4. return index;
5. }
这里看到,查找函数只是一个普通的函数,那么首先需要判断的就是参数的合法性:static void test1()
{
int array[10] = {0};
assert(FALSE == find(NULL, 10, 10));
assert(FALSE == find(array, 0, 10));
}
这里可以看到,我们没有判断参数的合法性,那么原来的查找函数应该怎么修改呢?int find(int array[], int length, int value)
{
if(NULL == array || 0 == length)
return FALSE;
int index = 0;
return index;
}
看到上面的代码,说明我们的已经对入口参数进行判断了。那么下面就要开始写代码了。int find(int array[], int length, int value)
{
if(NULL == array || 0 == length)
return FALSE;
int index = 0;
for(; index < length; index ){
if(value == array[index])
return index;
}
return FALSE;
}
上面的代码已经接近完整了,那么测试用例又该怎么编写呢?static void test2()
{
int array[10] = {1, 2};
assert(0 == find(array, 10, 1));
assert(FALSE == find(array, 10, 10));
}
运行完所有的测试用例后,我们看看对原来的代码有没有什么可以优化的地方。其实,我们可以把数组转变成指针。int find(int array[], int length, int value)
{
if(NULL == array || 0 == length)
return FALSE;
int* start = array;
int* end = array length;
while(start < end){
if(value == *start)
return ((int)start - (int)array)/(sizeof(int));
start ;
}
return FALSE;
}
如果上面的代码参数必须是通用的数据类型呢?template<typename type>
int find(type array[], int length, type value)
{
if(NULL == array || 0 == length)
return FALSE;
type* start = array;
type* end = array length;
while(start < end){
if(value == *start)
return ((int)start - (int)array)/(sizeof(type));
start ;
}
return FALSE;
}
此时,测试用例是不是也需要重新修改呢?static void test1()
{
int array[10] = {0};
assert(FALSE == find<int>(NULL, 10, 10));
assert(FALSE == find<int>(array, 0, 10));
}
static void test2()
{
int array[10] = {1, 2};
assert(0 == find<int>(array, 10, 1));
assert(FALSE == find<int>(array, 10, 10));
}
最后,我们总结一下:(1)我们的算法需要测试用例的验证;
(2)任何的优化都要建立在测试的基础之上;
(3)测试和代码的编写要同步进行;
(4)算法的成功运行时一步一步进行得,每一步的成功必须确立在原有的成功之上。
END
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