01重要算法介绍
▍A*搜索算法A搜索算法是一种通过结合启发式估算实现最优路径搜索的图形搜索算法，旨在从给定起点计算至给定终点的最优路径。它巧妙地结合了启发式估算，为每个节点预测最佳路径，并据此为各节点排序。
▍集束搜索集束搜索，也被称为定向搜索，是对最佳优先搜索算法的一种优化。它通过启发式函数来评估每个被检查节点的潜在价值。然而，集束搜索在每一深度层次上仅能发现最符合条件的m个节点，其中m是一个固定的数字，即所谓的“集束宽度”。
▍二分查找二分查找是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。通过对有序数组不断减半来快速查找元素，它在每个步骤中排除掉一半的不符合要求的数据，进而快速找到目标元素。
▍分支界定算法分支界定算法是一种广泛应用于多种最优化问题的算法，尤其适用于离散和组合的最优化情形。它通过系统地探索问题的所有可能分支寻找最优解。
▍Buchberger算法Buchberger算法，作为一种数学上的重要算法，可以被视为欧几里得算法在单变量最大公约数求解方面的泛化，同时也是线性系统中高斯消元法的一种推广。
▍数据压缩数据压缩，又被称为来源编码，是一种通过采用特定编码方案，以更少的字节数（或其他信息承载单元）对信息进行编码的过程，从而减少信息字节数。
▍Diffie-Hellman密钥交换算法Diffie-Hellman密钥交换算法，一种重要的加密协议，使得双方在不预先了解彼此且在不安全的通信通道中，能够生成共享密钥。此密钥随后可与对称密码结合，用于加密后续的通信内容。
▍Dijkstra算法Dijkstra算法是针对没有负值权重边的有向图设计的，用于计算有向图最短路径。
▍离散微分算法离散微分算法以及动态规划算法，共同展现了如何处理互相覆盖的子问题，并构建最优子架构。
▍动态规划算法动态规划算法通过处理互相覆盖的子问题，构建最优结构，在实际应用中展现强大的能力。
▍欧几里得算法欧几里得算法，此算法用于计算两个整数最大公约数。它历史悠久，可以追溯至公元前年的欧几里得《几何原本》。
▍期望-最大算法在统计学领域，EM算法常被用于寻找概率模型中最大可能性参数估计，特别是当模型中包含未观测的潜在变量时。
▍快速傅里叶变换快速傅里叶变换（FFT）是一种用于计算离散傅里叶变换（DFT）及其反转的高效算法，拥有广泛应用，如数字信号处理和大整数乘法。
▍梯度下降梯度下降是一种数学上的优化算法，用于求解非线性方程，在各种领域得到广泛的应用。
▍哈希算法哈希算法是一种将输入数据映射为固定长度输出的算法，常用于数据加密、快速查找等方面。
▍堆排序堆排序是一种利用堆数据结构进行排序，通过不断分割堆结构以提高排序效率。
▍Karatsuba乘法Karatsuba乘法是一种高效整数乘法，特别适用于大数系统，其速度显著提高。
▍LLL算法LLL算法是一种以格规约为输入，输出短正交向量基数的算法，其在加密系统中应用广泛，包括背包加密系统等。
▍最大流量算法最大流量算法旨在解决流量网络中的最大流问题。它通过找到流量网络的最大流，揭示流量与网络界面之间的关系。
▍合并排序合并排序是一种通过将两个排序的列表合并为一个，以实现排序目的的算法，因其稳定性而广受喜爱。
▍牛顿法牛顿法是一种重要的迭代求解非线性方程的零点方法，在工程和科学计算中用途广泛。
▍Q-learning学习算法Q-learning是一种强化学习，无需模型直接学习策略。它通过学习动作值函数，使得决策过程更加智能。
▍两次筛法在现代整数因子分解算法中，两次筛法被视为已知的第二快算法，次于数域筛法，具有效率和实现上的优势。
▍RANSACRANSAC，全称“RANdomSAmpleConsensus”，是一种通过随机抽样处理异常值，构建模型的迭代方法。
▍RSARSA是一种公钥加密，广泛应用于电子商务领域，以其在签名和加密方面的适用性而闻名。
▍Sch?nhage-Strassen算法Sch?nhage-Strassen算法被设计用于大整数乘法，其计算复杂度高效渐进。
▍单纯型算法单纯型算法，在数学优化领域，被广泛应用于求解线性规划问题的数值解。
▍奇异值分解奇异值分解（SVD）是一种矩阵分解，用于信号处理和统计，在计算矩阵的伪逆矩阵和解决超定线性系统等问题中起关键作用。
▍求解线性方程组线性方程组是在实际应用中使用广泛的数学工具，其常用高斯—约当消去法和柯列斯基分解等方法进行求解。
▍Strukturtensor算法Strukturtensor算法被广泛应用于模式识别领域，旨在为每个像素提供计算方法，用于分类图像像素区域。
▍合并查找算法合并查找算法用于管理元素分组，提供查找与合并操作，管理元素的归属关系。
▍维特比算法维特比算法是一种动态规划算法，旨在隐藏Markov模型中路径搜索，通过最大化概率得出最优路径。