1. A搜索算法——圖形搜索算法，從給定起點到給定終點計算出路徑。其中使用了一種啟發(fā)式的估算，為每個節(jié)點估算通過該節(jié)點的最佳路徑，并以之為各個地點排定次序。算法以得到的次序訪問這些節(jié)點。因此，A*搜索算法是最佳優(yōu)先搜索的范例。
2. 集束搜索（又名定向搜索，Beam Search）——最佳優(yōu)先搜索算法的優(yōu)化。使用啟發(fā)式函數(shù)評估它檢查的每個節(jié)點的能力。不過，集束搜索只能在每個深度中發(fā)現(xiàn)最前面的m個最符合條件的節(jié)點，m是固定數(shù)字——集束的寬度。
3. 二分查找（Binary Search）——在線性數(shù)組中找特定值的算法，每個步驟去掉一半不符合要求的數(shù)據(jù)。
4. 分支界定算法（Branch and Bound）——在多種最優(yōu)化問題中尋找特定最優(yōu)化解決方案的算法，特別是針對離散、組合的最優(yōu)化。
5. Buchberger算法——一種數(shù)學算法，可將其視為針對單變量最大公約數(shù)求解的歐幾里得算法和線性系統(tǒng)中高斯消元法的泛化。
6. 數(shù)據(jù)壓縮——采取特定編碼方案，使用更少的字節(jié)數(shù)（或是其他信息承載單元）對信息編碼的過程，又叫來源編碼。
7. Diffie-Hellman密鑰交換算法——一種加密協(xié)議，允許雙方在事先不了解對方的情況下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密鑰。該密鑰以后可與一個對稱密碼一起，加密后續(xù)通訊。
8. Dijkstra算法——針對沒有負值權重邊的有向圖，計算其中的單一起點最短算法。
9. 離散微分算法（Discrete differentiation）
10. 動態(tài)規(guī)劃算法（Dynamic Programming）——展示互相覆蓋的子問題和最優(yōu)子架構(gòu)算法
11. 歐幾里得算法（Euclidean algorithm）——計算兩個整數(shù)的最大公約數(shù)。最古老的算法之一，出現(xiàn)在公元前300前歐幾里得的《幾何原本》。
12. 期望-最大算法（Expectation-maximization algorithm，又名EM-Training）——在統(tǒng)計計算中，期望-最大算法在概率模型中尋找可能性最大的參數(shù)估算值，其中模型依賴于未發(fā)現(xiàn)的潛在變量。EM在兩個步驟中交替計算，第一步是計算期望，利用對隱藏變量的現(xiàn)有估計值，計算其最大可能估計值；第二步是最大化，最大化在第一步上求得的最大可能值來計算參數(shù)的值。
13. 快速傅里葉變換（Fast Fourier transform，F(xiàn)FT）——計算離散的傅里葉變換（DFT）及其反轉(zhuǎn)。該算法應用范圍很廣，從數(shù)字信號處理到解決偏微分方程，到快速計算大整數(shù)乘積。
14. 梯度下降（Gradient descent）——一種數(shù)學上的最優(yōu)化算法。
15. 哈希算法（Hashing）
16. 堆排序（Heaps）
17. Karatsuba乘法——需要完成上千位整數(shù)的乘法的系統(tǒng)中使用，比如計算機代數(shù)系統(tǒng)和大數(shù)程序庫，如果使用長乘法，速度太慢。該算法發(fā)現(xiàn)于1962年。
18. LLL算法（Lenstra-Lenstra-Lovasz  lattice reduction）——以格規(guī)約（lattice）基數(shù)為輸入，輸出短正交向量基數(shù)。LLL算法在以下公共密鑰加密方法中有大量使用：背包加密系統(tǒng)（knapsack）、有特定設置的RSA加密等等。
19. 最大流量算法（Maximum flow）——該算法試圖從一個流量網(wǎng)絡中找到最大的流。它優(yōu)勢被定義為找到這樣一個流的值。最大流問題可以看作更復雜的網(wǎng)絡流問題的特定情況。最大流與網(wǎng)絡中的界面有關，這就是最大流-最小截定理（Max-flow min-cut theorem）。Ford-Fulkerson 能找到一個流網(wǎng)絡中的最大流。
20. 合并排序（Merge Sort）
21. 牛頓法（Newton's method）——求非線性方程（組）零點的一種重要的迭代法。
22. Q-learning學習算法——這是一種通過學習動作值函數(shù)（action-value function）完成的強化學習算法，函數(shù)采取在給定狀態(tài)的給定動作，并計算出期望的效用價值，在此后遵循固定的策略。Q-leanring的優(yōu)勢是，在不需要環(huán)境模型的情況下，可以對比可采納行動的期望效用。
23. 兩次篩法（Quadratic Sieve）——現(xiàn)代整數(shù)因子分解算法，在實踐中，是目前已知第二快的此類算法（僅次于數(shù)域篩法Number Field Sieve）。對于110位以下的十位整數(shù)，它仍是最快的，而且都認為它比數(shù)域篩法更簡單。
24. RANSAC——是“RANdom SAmple Consensus”的縮寫。該算法根據(jù)一系列觀察得到的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中包含異常值，估算一個數(shù)學模型的參數(shù)值。其基本假設是：數(shù)據(jù)包含非異化值，也就是能夠通過某些模型參數(shù)解釋的值，異化值就是那些不符合模型的數(shù)據(jù)點。
25. RSA——公鑰加密算法。首個適用于以簽名作為加密的算法。RSA在電商行業(yè)中仍大規(guī)模使用，大家也相信它有足夠安全長度的公鑰。
26. Schönhage-Strassen算法——在數(shù)學中，Schönhage-Strassen算法是用來完成大整數(shù)的乘法的快速漸近算法。其算法復雜度為：O(N log(N) log(log(N)))，該算法使用了傅里葉變換。
27. 單純型算法（Simplex Algorithm）——在數(shù)學的優(yōu)化理論中，單純型算法是常用的技術，用來找到線性規(guī)劃問題的數(shù)值解。線性規(guī)劃問題包括在一組實變量上的一系列線性不等式組，以及一個等待最大化（或最小化）的固定線性函數(shù)。
28. 奇異值分解（Singular value decomposition，簡稱SVD）——在線性代數(shù)中，SVD是重要的實數(shù)或復數(shù)矩陣的分解方法，在信號處理和統(tǒng)計中有多種應用，比如計算矩陣的偽逆矩陣（以求解最小二乘法問題）、解決超定線性系統(tǒng)（overdetermined linear systems）、矩陣逼近、數(shù)值天氣預報等等。
29. 求解線性方程組（Solving a system of linear equations）——線性方程組是數(shù)學中最古老的問題，它們有很多應用，比如在數(shù)字信號處理、線性規(guī)劃中的估算和預測、數(shù)值分析中的非線性問題逼近等等。求解線性方程組，可以使用高斯—約當消去法（Gauss-Jordan elimination），或是柯列斯基分解（ Cholesky decomposition）。
30. Strukturtensor算法——應用于模式識別領域，為所有像素找出一種計算方法，看看該像素是否處于同質(zhì)區(qū)域（ homogenous region），看看它是否屬于邊緣，還是是一個頂點。
31. 合并查找算法（Union-find）——給定一組元素，該算法常常用來把這些元素分為多個分離的、彼此不重合的組。不相交集（disjoint-set）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以跟蹤這樣的切分方法。合并查找算法可以在此種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上完成兩個有用的操作：
    • 查找：判斷某特定元素屬于哪個組。
    • 合并：聯(lián)合或合并兩個組為一個組。
32. 維特比算法（Viterbi algorithm）——尋找隱藏狀態(tài)最有可能序列的動態(tài)規(guī)劃算法，這種序列被稱為維特比路徑，其結(jié)果是一系列可以觀察到的事件，特別是在隱藏的Markov模型中。

以上就是Christoph博士對于最重要的算法的調(diào)查結(jié)果，InfoQ的讀者們？你們熟悉哪些算法？又有哪些算法是你們經(jīng)常使用的？