Strutture dati e algoritmi sono elementi fondamentali nella vita professionale dei programmatori.
Magari anche nella vita personale, ma concentriamoci sul lavoro 😀
Dunque, è essenziale avere una certa dimestichezza con gli algoritmi per la carriera di un developer. Il problema è che esistono una marea di algoritmi e strutture dati, e può risultare difficile concentrarsi su quelli più importanti per te.
Se ti stai preparando per un colloquio di lavoro da programmatore, o semplicemente vuoi rispolverare le tue abilità, questo elenco di algoritmi fondamentali per la programmazione ti aiuterà.
Inizia a leggere quindi l’elenco degli algoritmi essenziali per i programmatori.
Algoritmi di ordinamento
L’ordinamento è uno dei concetti più studiati dell’informatica.
Ma che cosa si intende esattamente con algoritmo di ordinamento? È l’algoritmo che dispone gli elementi in una lista secondo un ordine specifico.
Praticamente tutti i principali linguaggi di programmazione hanno delle librerie di ordinamento integrate. Ma sapere come funziona un algoritmo di ordinamento è molto utile. Ti permette infatti di capire come e quando è meglio usare un tipo di ordinamento rispetto ad un altro.
Bubble Sort: è l’algoritmo di ordinamento più semplice. l’algoritmo scorre ripetutamente l’elenco, confronta gli elementi adiacenti e li scambia se sono nell’ordine sbagliato, fino ad aver ottenuto l’ordinamento corretto.
Merge Sort: è una tecnica di ordinamento che utilizza la strategia di programmazione divide et impera. L’array da ordinare viene ripetutamente suddiviso in sottoarray finché ogni sottoarray consiste in un singolo numero. L’algoritmo ricorsivo quindi unisce ripetutamente i sottoarray e ordina l’array.
Quicksort: è un altro algoritmo di tipo divide et impera, efficiente e veloce. Come tutti gli algoritmi divide et impera, prima divide un array in due sottoarray più piccoli e quindi ordina ricorsivamente i sottoarray. In questo algoritmo, un elemento viene prima scelto come pivot e l’intero array viene quindi partizionato attorno a questo pivot.
Heapsort: è un algoritmo di ordinamento basato sul confronto. Si tratta di un ordinamento di selezione migliorato. Heapsort divide il suo input in una regione ordinata e una non ordinata, ed estrae iterativamente dalla regione non ordinata l’elemento più grande, posizionandolo nella regione ordinata.
Algoritmi di ricerca
Gli algoritmi di ricerca servono per trovare un elemento specifico all’interno di un insieme di dati. L’approccio più semplice è eseguire una ricerca lineare sulla matrice data. In altri termini, controllare in sequenza ogni singolo elemento dell’array per il valore di destinazione fino a quando non viene trovata una corrispondenza o non sono stati cercati tutti gli elementi.
I principali algoritmi di ricerca sono:
Ricerca binaria: è un algoritmo che impiega la strategia divide et impera. Confrontando il valore da cercare con l’elemento centrale, un array ordinato viene diviso in due metà. Ma invece di lavorare su entrambi i sottoarray, l’algoritmo dal confronto deduce su quale sottoarray proseguire la ricerca, scartando l’altro sottoarray.
Ricerca Breadth-First (BFS) o Ricerca in ampiezza: il BFS è un algoritmo di attraversamento del grafico che inizia dal nodo radice ed esplora tutti i nodi vicini prima di passare ai vicini di livello successivo. Quindi esplora i vertici nell’ordine della loro distanza dal vertice di origine.
Ricerca Depth–first (DFS) o Ricerca in profondità: il DFS è un altro algoritmo per l’attraversamento di strutture di dati ad albero o grafico. Si inizia dalla radice (selezionando un nodo arbitrario come radice per un grafo) ed esplorando sempre più in profondità lungo ogni ramo fino a trovare il nodo obiettivo o il nodo senza figli.
Hashing
Una funzione hash prende un gruppo di caratteri (chiamato chiave) e lo mappa a un valore di una certa lunghezza (chiamato valore hash o semplicemente hash). Il valore hash è rappresentativo della stringa di caratteri originale, ma solitamente è più breve dell’originale. Una buona funzione hash dovrebbe essere efficiente nel calcolare e distribuire uniformemente le chiavi.
L’hashing viene utilizzato per l’indicizzazione e la ricerca di elementi dei database – perché è più facile trovare il valore hash più breve rispetto alla stringa più lunga. L’hashing viene utilizzato anche nella crittografia, ad esempio nell’ambito delle firme elettroniche.
Esistono diversi metodi per costruire funzioni di hashing, tra cui:
folding: prende il valore originale, lo divide in più parti della stessa misura, per poi “ripiegare” i frammenti su se stessi, sommandoli per ricavare il valore hash.
mid-square: la chiave viene moltiplicata per sé stessa, quindi i numeri centrali del quadrato vengono presi e normalizzati per ricavare il valore hash.
digit rearrangement: prende parte del valore o della chiave originale, ovvero le cifre in determinate posizioni del valore originale, ne inverte l’ordine e quindi utilizza la sequenza ottenuta come valore hash.
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String Matching
Gli algoritmi di corrispondenza delle stringhe sono molto rilevanti in campo informatico. Servono per cercare una stringa all’interno di un’altra stringa – l’obiettivo è quindi capire dove una o più stringhe (chiamate pattern) si trovano all’interno di una stringa più grande (testo cercato). Si parla di algoritmi di exact string matching se le corrispondenze trovate sono perfette, ovvero quando ogni singolo carattere del pattern coincide con la corrispondente sottosequenza.
Esistono diversi algoritmi di string matching, che sono basati su tecniche differenti. Ecco alcuni dei principali:
Algoritmo naive: basato sul confronto dei caratteri, fa scorrere il pattern sul testo spostandosi si un carattere per volta, e verificando la corrispondenza.
Algoritmo KMP (Knuth Morris Pratt): sempre basato sul confronto dei caratteri, è una versione più efficiente dell’algoritmo naive. Infatti, ogni volta che viene rilevata una mancata corrispondenza, abbiamo già informazioni sui caratteri presenti nella finestra successiva. Quindi si può rendere lo string matching più efficiente, evitando abbinamenti il cui esito è già conosciuto.
Algoritmo Rabin Karp: basato sul metodo di corrispondenza delle stringhe hash, confronta il valore hash del pattern con il valore hash della sottostringa corrente. Solo se i valori hash corrispondono, inizia a confrontare i singoli caratteri.
Programmazione dinamica
La programmazione dinamica (DP) è una tecnica algoritmica per risolvere un problema di ottimizzazione, scomponendolo in sottoproblemi più semplici. Sostanzialmente si sfrutta il fatto che la soluzione ottimale del problema complessivo dipende dalla soluzione ottimale dei suoi sottoproblemi.
La programmazione dinamica è sia un metodo di ottimizzazione matematica che un metodo di programmazione informatica. In entrambi i contesti si riferisce alla semplificazione di un problema complicato scomponendolo in sottoproblemi più semplici in modo ricorsivo. Risolvendo i sottoproblemi, usiamo quei risultati per risolvere il problema complesso, in maniera più efficace.
Algoritmo di Dijkstra – shortest path algorithm
Va bene, potrei averlo inserito solo perché ogni volta che lo leggo penso al capo delle spie della Redania – chi sa sa, chi non sa forse dovrebbe giocarsi la saga di The Witcher 😉
Dunque, algoritmo di Dijkstra: è un algoritmo greedy per trovare i cammini minimi tra i nodi in un grafo – ovvero, calcola il percorso più breve tra due nodi. Ed è anche un algoritmo bonus, perché il titolo dell’articolo diceva 5 algoritmi e questo è il sesto 😉
Si basa sul principio del rilassamento (relaxation), in cui valori più accurati sostituiscono gradualmente un’approssimazione alla distanza corretta fino a raggiungere la distanza più breve.
Ecco dunque una panoramica degli algoritmi più utili per un programmatore. Si tratta di algoritmi che è sempre bene tenere a mente.
Sono fondamentali per qualunque programmatore?
Probabilmente no.
Ma resta un fatto: un programmatore esperto deve conoscere diversi algoritmi, conoscerne i vantaggi e gli svantaggi, e sapere quale algoritmo sarebbe più appropriato per un determinato scenario.
E adesso che conosci tutti gli algoritmi utili di questo mondo, è tempo di cercare la tua prossima offerta di lavoro ICT 😀