主宰这个世界的 10 大算法,读源码太难？试试这款工具

什么是算法？简而言之，任何定义明确的计算步骤都可称为算法，接受一个或一组值为输入，输出一个或一组值。

可以这样理解，算法是用来解决特定问题的一系列步骤(不仅计算机需要算法，我们在日常生活中也在使用算法)。算法必须具备如下3个重要特性：

有穷性。执行有限步骤后，算法必须中止。

确切性。算法的每个步骤都必须确切定义。

可行性。特定算法须可以在特定的时间内解决特定问题，

其实，算法虽然广泛应用在计算机领域，但却完全源自数学。实际上，最早的数学算法可追溯到公元前1600年-Babylonians有关求因式分解和平方根的算法。

那么又是哪10个计算机算法造就了我们今天的生活呢？请看下面的表单，排名不分先后：

1、归并排序(MERGE SORT)，快速排序(QUICK SORT)和堆积排序(HEAP SORT)

哪个排序算法效率最高？这要看情况。这也就是我把这3种算法放在一起讲的原因，可能你更常用其中一种，不过它们各有千秋。

归并排序算法，是目前为止最重要的算法之一，是分治法的一个典型应用，由数学家John von Neumann于1945年发明。快速排序算法，结合了集合划分算法和分治算法，不是很稳定，但在处理随机列阵(AM-based arrays)时效率相当高。

堆积排序，采用优先伫列机制，减少排序时的搜索时间，同样不是很稳定。

与早期的排序算法相比(如冒泡算法)，这些算法将排序算法提上了一个大台阶。也多亏了这些算法，才有今天的数据发掘，人工智能，链接分析，以及大部分网页计算工具。

2、傅立叶变换和快速傅立叶变换

这两种算法简单，但却相当强大，整个数字世界都离不开它们，其功能是实现时间域函数与频率域函数之间的相互转化。能看到这篇文章，也是托这些算法的福。因特网，WIFI，智能机，座机，电脑，路由器，卫星等几乎所有与计算机相关的设备都或多或少与它们有关。不会这两种算法，你根本不可能拿到电子，计算机或者通信工程学位。(USA)

3、代克思托演算法 (Dijkstra's algorithm)

可以这样说，如果没有这种算法，因特网肯定没有现在的高效率。只要能以“图”模型表示的问题，都能用这个算法找到“图”中两个节点间的最短距离。虽然如今有很多更好的方法来解决最短路径问题，但代克思托演算法的稳定性仍无法取代。

4、RSA非对称加密算法

毫不夸张地说，如果没有这个算法对密钥学和网络安全的贡献，如今因特网的地位可能就不会如此之高。现在的网络毫无安全感，但遇到钱相关的问题时我们必需要保证有足够的安全感，如果你觉得网络不安全，肯定不会傻乎乎地在网页上输入自己的银行卡信息。RSA算法，密钥学领域最牛叉的算法之一，由RSA公司的三位创始人提出，奠定了当今的密钥研究领域。用这个算法解决的问题简单又复杂：保证安全的情况下，如何在独立平台和用户之间分享密钥。

5、哈希安全算法(Secure Hash Algorithm)

确切地说，这不是一种算法，而是一组加密哈希函数，由美国国家标准技术研究所首先提出。无论是你的应用商店，电子邮件和杀毒软件，还是浏览器等等，都使用这种算法来保证你正常下载，以及是否被“中间人攻击”，或者“网络钓鱼”。

6、整数质因子分解算法(Integer factorization)

这其实是一个数学算法，不过已经广泛应用与计算机领域。如果没有这个算法，加密信息也不会如此安全。通过一系列步骤将，它可以将一个合成数分解成不可再分的数因子。很多加密协议都采用了这个算法，就比如刚提到的RSA算法。

7、链接分析算法(Link Analysis)

在因特网时代，不同入口间关系的分析至关重要。从搜索引擎和社交网站，到市场分析工具，都在不遗余力地寻找因特网的正真构造。

链接分析算法一直是这个领域最让人费解的算法之一，实现方式不一，而且其本身的特性让每个实现方式的算法发生异化，不过基本原理却很相似。

链接分析算法的机制其实很简单：你可以用矩阵表示一幅“图“，形成本征值问题。本征值问题可以帮助你分析这个“图”的结构，以及每个节点的权重。这个算法于1976年由Gabriel Pinski和Francis Narin提出。

谁会用这个算法呢？Google的网页排名，Facebook向你发送信息流时(所以信息流不是算法，而是算法的结果)，Google+和Facebook的好友推荐功能，LinkedIn的工作推荐，Youtube的视频推荐，等等。

普遍认为Google是首先使用这类算法的机构，不过其实早在1996年(Google问世2年前)李彦宏就创建的“RankDex”小型搜索引擎就使用了这个思路。而Hyper Search搜索算法建立者马西莫·马奇奥里也曾使用过类似的算法。这两个人都后来都成为了Google历史上的传奇人物。

8、比例微积分算法(Proportional Integral Derivative Algorithm)

飞机，汽车，电视，手机，卫星，工厂和机器人等等事物中都有这个算法的身影。简单来讲，这个算法主要是通过“控制回路反馈机制”，减小预设输出信号与真实输出信号间的误差。只要需要信号处理，或电子系统来控制自动化机械，液压和加热系统，都需要用到这个算个法。

没有它，就没有现代文明。

9、数据压缩算法

数据压缩算法有很多种，哪种最好？这要取决于应用方向，压缩mp3，JPEG和MPEG-2文件都不一样。

哪里能见到它们？不仅仅是文件夹中的压缩文件。你正在看的这个网页就是使用数据压缩算法将信息下载到你的电脑上。除文字外，游戏，视频，音乐，数据储存，云计算等等都是。它让各种系统更轻松，效率更高。

10、随机数生成算法

到如今，计算机还没有办法生成“真正的”随机数，但伪随机数生成算法就足够了。这些算法在许多领域都有应用，如网络连接，加密技术，安全哈希算法，网络游戏，人工智能，以及问题分析中的条件初始化。

程序员最痛苦的事，不是需求又改了，而是别人代码摆在你面前，你却看不懂它。有诗为证：人在屎山行，加班到天明一把辛酸泪，谁解其中味。

1源码为什难？
程序员读源码的痛苦，产品经理很理解。“不就是改点功能么，有那么难吗？”说实话，我们情愿加新功能，也不愿意去改别人的旧代码。情愿去翻越一座雪山，也不愿去翻屎山。原因不解释，不是程序员，不会懂的。下图是一个源码执行过程，外行可以直观感受一下，如果让你在这堆杂乱图中，把它逻辑一条条捋清楚，是不是想死的心都有了。

1大神破局

源码是怎么变复杂的？追究原因已经没有意义了，当务之急，是提高我们源码阅读的能力？国内就有一位技术大神，他开发了一款源码阅读工具，以可视化地图的方式追踪源码执行过程，效果怎么样？我们一起看一下。

1源码在线阅读

这款工具叫源码阅读网，它支持类似IDEA一样源码在线阅读网体验。总体设计布局都是照搬的IDEA，其功能如下：

完整的项目类浏览，包括依赖的JDK及第三方包
快速类导航，通过Ctrl+鼠标点击跳转。
元素聚焦，点击方法或属性会聚焦到相关引用。
跟IDEA一样的类搜索

1元素定位，类跳转

按住Control 或Cmd 就可以定位跳转

1类搜索

支持单个字母分词，如下图中搜索关键字是strbuff 可分词成 str与buff 从而搜索StringBuffer
源码在线阅读确实是方便了。但源码复杂度还是在那里，还是看不懂呀。客观别急，在线阅读只是开胃菜，接下来的源码地图才是硬菜。

1源码地图

阅读源码的痛点在于，梳理源码繁杂的流程。尽管我们不停的Debug，最后还只是梳理出一小部分流程，无法得其全貌。这就是为什么，我们对源码的掌握总是一知半解的原因。为此大神开发出了源码地图，它把源码完整执行节点展现在地图上，你可以看某个用例执行全貌，也可以看任意两个方法间的执行链路细节。上图是 Spring Ioc 容器启动全貌图，点击图中任意节点，按F2查看说明，F3就可以查看它对应源码。

1链路追踪

现在让我们去一个陌生地方，并不是难事，只要百度导航一搜，到达路线，途经节点清清楚楚。但如果你问一个新手，这个方法有多少条到达它的路径，这会把它活活问懵。尽管老手可以通过IDEA搜索执行树，可结果也不尽人意。因为源码中大量的反射和代理，不能通过静态代码分析来追踪。在源码地图中可以找到任意方法，搜索出它所有的执行路径，以及途径节点。尽管源码地图功能强大，但对于新手来讲，源码仍然是一座难以翻越的大山，这需要编程经验的积累，非一朝一夕之功。这里推荐新手使用流程图，使用门槛较低。