随着疫情时代的逐渐过去，互联网行业迎来新一轮的春天。对于优秀程序员的需求也逐渐增多。要想从码农成为程序员，你至少要懂基础算法。今天杨老师就总结了，6大编程基础算法，分享给你。进大厂的必备技能，建议收藏起来，慢慢看。

一、递归算法

递归算法是一种直接或间接调用自身函数或者方法的算法。

Int Add(int _n)

{ if(_n<0)

return 0;

else

return _n+Add(_n--); }

递归算法的实质是把问题分解成规模缩小的同类问题的子问题，然后递归调用方法来表示问题的解。递归算法对解决一大类问题很有效，它可以使算法简洁和易于理解。

优缺点：

优点：实现简单易上手。

缺点：运行效率低，递归太深，容易发生栈溢出。

二、分治算法

在计算机科学中，分治算法是一个很重要的算法，快速排序、归并排序等都是基于分治策略进行实现的，所以，建议理解掌握它。

分治，顾名思义，就是分而治之，将一个复杂的问题，分成两个或多个相似的子问题，在把子问题分成更小的子问题，直到更小的子问题可以简单求解，求解子问题，则原问题的解则为子问题解的合并。

三、贪心算法

顾名思义，总是做出当前的最优选择。既期望通过局部的最优选择，获得整体的最优选择。

某种意义上说，贪心算法是很贪婪、很目光短浅的，它不从整体考虑，仅仅只关注当前的最大利益，所以说它做出的选择仅仅是某种意义上的局部最优，但是贪心算法在很多问题上还是能够拿到最优解或较优解，所以它的存在还是有意义的。

四、回溯算法

回溯算法是一种探索法，试探法，它会在每一步做出选择，一旦发现这个选择无法得到期望结果，就回溯回去，重新做出选择。深度优先搜索，利用的就是回溯算法思想。

五、动态规划

动态规划也是将复杂的问题分解成小问题求解的策略，与分治算法不同的是，分治算法要求各子问题是相互独立的，而动态规划各子问题是相互关联的。

所以，动态规划适用于子问题重叠的情况，既不同的子问题具有公共的子问题，在这种情况下，分治策略会做出很多不必要的工作，它会反复求解那些公共子问题，而动态规划会对每个子问题求解一次，然后保存在表格中，如果遇到一致的问题，从表格中获取即可，所以它无需求解每一个子问题，避免了大量的不必要操作。

六、枚举算法

枚举算法的思想是：将问题的所有可能的答案一一列举，然后根据条件判断此答案是否合适，保留合适的，丢弃不合适的。

以上就是常用的6大基础算法，基本上95%的算法思路都来源于这些基础，想要这些算法的具体资料和实例，私信我给你安排。

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