在软件工程中，算法的应用范围非常广泛，涵盖数据处理、路径规划、资源分配等多个领域。以下是常见的算法分类及典型应用：
一、基础算法类
排序算法 - 冒泡排序、选择排序、插入排序（基础算法，时间复杂度高）
- 快速排序、归并排序、堆排序（高级算法，时间复杂度低）
- 希尔排序、计数排序、基数排序（特殊场景优化算法）
搜索算法
- 线性搜索（逐个检查）
- 二分搜索（有序数组高效查找）
- 深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）（图结构遍历）
动态规划算法
- 背包问题、最长公共子序列、斐波那契数列
二、图算法类
最短路径算法
- Dijkstra算法（单源最短路径）
- Floyd-Warshall算法（全源最短路径）
- Bellman-Ford算法（处理负权边）
最小生成树算法
- Prim算法（贪心策略）
- Kruskal算法（并查集优化）
网络流算法
- Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法（最大流问题）
三、机器学习算法类
KNN算法（分类与回归）
决策树与随机森林（分类与回归）
支持向量机（SVM）（分类与回归）
神经网络与深度学习（复杂模式识别）
四、其他常用算法
贪心算法： 如霍夫曼编码、活动选择问题 回溯算法
分治算法：如快速排序、归并排序
并行算法：提升多核处理器效率
五、典型应用场景
数据库查询优化：索引优化、查询重写
路径规划：GPS导航、网络路由
推荐系统：协同过滤、内容推荐
金融风控：信用评分、欺诈检测
总结
软件工程中的算法选择需结合具体问题场景，例如数据规模、实时性要求、资源限制等。基础算法是构建复杂系统的基石，而图算法和机器学习算法则适用于特定领域的问题求解。
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