许多开发者似乎都有一个很大的误解，认为算法在编程工作中没什么用处，只是工作面试中的加分项。其实并不是这样的，成为一名有秀的开发者，极其重要的是具备算法思维能力。不仅能够复制和修改标准算法，还能够使用代码运用算法解决遇到的任何问题。
这里介绍9种核心算法，这是你成为高阶开发者必须要熟悉的算法思维。你也可以选择CodeGeeX作为AI辅助编程工具，对下面的核心算法进行很好的运用和技术问答。
一、Binary Search：二分查找
二分查找是任何计算机课程中首先学习的内容之一，它是一个如何使事情指数级变高效的最简单的例子。二分查找包括将一个有序数组分成两个部分，并反复将要查找的元素与每半个部分进行比较，直到找到该元素。
二、Selection, Bubble, and Insertion Sort：选择排序、冒泡排序和插入排序
排序算法是开发人员应该具备的最基本的技能之一。选择排序、冒泡排序和插入排序，是程序员应该首先学习的算法，它们是介绍数组遍历和操作的绝佳方法。
三、Quicksort and Mergesort：快速排序和归并排序
与上一个算法类似，排序算法数组，但快速排序和归并排序足够高效，可以用于核心环节。排序算法对于成为一名高阶开发人员至关重要。
四、Huffman Coding：哈夫曼编码
哈夫曼编码是文本压缩的基础。它通过考虑不同字符在文本中出现的频率，并根据这种频率将它们组织成一棵树状图来工作。学习哈夫曼编码是熟悉数据表示和树遍历的好方法，这两个问题是计算机专业需要解决的最重要的问题之一。
五、Breadth First Search：广度优先搜索
树是许多开发人员使用的算法和软件的核心。因此，理解基本的树遍历是所有开发者的首要任务。广度优先搜索通过逐层探索树，直到找到目标节点的方式工作。由于它逐层进行遍历，因此它一定能找到解决方案。
六、Depth First Search：深度优先搜索
深度优先搜索是在树中查找元素的另一种重要方法。它不是按层遍历树，而是逐个探索树的分支。假设它没有无限延伸的分支，那么深度优先搜索同样是有效的。实现这两种搜索算法并不特别复杂，但非常重要的是学会何时使用其中一种。许多软件设计在于能够理解你正在处理的信息的结构，并选择针对该结构进行优化的算法。
七、Gradient Descent：梯度下降
对于许多开发人员来说，梯度下降算法可能并不会经常用到。但是，如果你涉及到回归或机器学习方面的工作，梯度下降算法将是你工作的核心。梯度下降是一种使用微积分优化函数的过程，在回归和机器学习的背景下，这意味着找到特定的值，以最小化预测算法中的误差。虽然它的数学难度肯定比许多其他算法要高，但如果你在大量使用数据和预测方面工作，理解梯度下降算法的工作原理非常重要。
八、Dijkstra算法
开发人员需要处理的另一个非常重要的问题是路径查找。Dijkstra算法是一种在图中找到两个节点之间最短路径的方法，它是路径查找中大多数工作的基础，被广泛用于人工智能到游戏设计等领域。
九、Diffie-Helllman Key Exchange
Diffie-Hellman 密钥交换是了解密码学工作原理的好方法。更具体的说，Diffie-Hellman 密钥交换通过结合公钥和私钥（实际上是长数字）来加密不同方之间传输的信息。即使你不从事网络安全工作，理解加密和安全通信的工作原理对开发者的工作仍然非常重要。此外，即使Diffie-Helman算法远非最佳算法，但它非常容易实现，并且与大多数其他加密通信方法相似。
软件工程首要的是能够理解问题并构建解决方案。希望自己成为高阶开发者，学习这些算法都非常重要。并不是因为你需要在构建某个应用时精确的实现它们，而是深刻了解它们，将教会你如何解决问题。
CodeGeeX也可以帮你很好的掌握这些核心算法，编程中自动生成算法代码。