五种常用经典算法的代码模板

算法是最能体现一个程序员代码内功实力的试金石，却也是众多新手程序猿道路上的拦路虎。然而，要想在程序之路越来越广阔，啃下算法这块硬骨头是不断精进的终南捷径。
此文将用代码实现一下五种常用的经典算法的核心伪代码模板，与君共勉。
此文的五种经典算法分别为：递归算法、深度优先算法(DFS)、广度优先算法(BFS)、二分查找算法和动态规划算法。

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1、递归算法(Recursion Algorithm)

# 递归算法核心代码（伪代码）
def recursion(level,param1,param2):
    # level表示当前的递归层数
    # recursion terminator 递归终止条件
    # MAX_LEVEL终止条件的递归层数
    if level > MAX_LEVEL:
        print_result
        return
    
    # process in current level 执行level层的业务操作
    process(level,data)
    
    # drill down 调用下一层底层操作
    recursion(level+1,p1,p2)
    
    # reverse the current level status if needed 如果需要返回level层的状态值
    reverse_state(level)

2、深度优先算法(DFS)

def DFS(node):
    # 定义visited集合记录节点的访问状态
    visited = {}
    visited.add(node)
    
    # 判断、处理子节点的状态
    for next_node in node.children():
        if next_node not in visited:
            visited.add(next_node)

3、广度优先算法(BFS)

def BFS(start,end):
    # 定义visited集合记录节点的访问状态
    visited = {}
    visited.add(start)
    
    # 定义队列，存储备用节点
    queue = []
    queue.append([start])
    
    # 判断、处理其余节点的状态
    while queue:
        node = queue.pop()
        visited.add(node)
        process(node)
        nodes = generate_relate_nodes(node)
        queue.push(node)

4、二分查找算法(Binary Search)

def binarySearch(nums, target):
    if not nums:
        return 
    n = len(nums)
    left,right = 0,n-1
    while left <= right:
        mid = left+(right-left)>>1
        if nums[mid] == target:
            return mid 
        elif nums[mid] > target:
            right = mid - 1
        else:
            left = mid + 1
    return

5、动态规划(Dynamic Programming)

def dynamicPro(nums):
    # 以在方格盘中寻找两对角顶点的最短路径问题为例
    if not nums or not nums[0]:
        return 
    m,n = len(nums), len(nums[0])
    dp = [[0 for _ in range(m)] for _ in range(n)]
    # 动态数组初始化
    dp[0][0], dp[0][1] = x,y
    
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            # 此处以寻找max或min值为例
            dp[i][j] = max/min(
                dp[i-1][j-1],dp[i-1][j],dp[i][j-1])
    return dp[m-1][n-1]

小结

当然，以上的五种算法核心代码只是核心思想的伪代码。具体问题还要具体分析，做进一步的代码优化和处理。
参考网址：https://github.com/geektime-geekbang/algorithm-1