先来先服务(FCFS-First Come First Serve)算法，是一种随即服务算法，它不仅仅没有对寻找楼层进行优化，也没有实时性的特征，它是一种最简单的电梯调度算法。它根据乘客请求乘坐电梯的先后次序进行调度。此算法的优点是公平、简单，且每个乘客的请求都能依次地得到处理，不会出现某一乘客的请求长期得不到满足的情况。这种方法在载荷较轻松的环境下，性能尚可接受，但是在载荷较大的情况下，这种算法的性能就会严重下降，甚至恶化。人们之所以研究这种在载荷较大的情况下几乎不可用的算法，有两个原因：
今天就为大家科普一下电梯调度算法，为在等电梯之余，打发时间做出一点贡献。（电梯调度算法可以参考各种硬盘换道算法，下面内容整理自网络）
但说起电梯调度算法，我觉得还是可以给大家科普一下，好为大家在等电梯之余，打发时间而做出一点贡献。（电梯调度算法可以参考各种硬盘换道算法，下面内容整理自网络）
长按识别上方二维码，关注公众号：后端面试那些事 回复“报告”，获取你的GitHub年度报告！ 来源 | GitChat / DS 作为程序员，今天你决定翘掉晚上的加班，约女朋友看电影。 电影是 20:00 开始。 虽然翘掉了加班，但你从公司出来，就已经 19:00 了。 公司在望京 SOHO，约会地点在朝阳大悦城。 （这点时间，祝你好运吧） 也许你运气真的很好，19:50 就赶到商场了。 心里想：“还有10分钟才开始，电影院在 F8，乘个直梯，两分钟就到，今天真美好。” 你按了上行按钮，并行的 3 部电梯，
本内容来源于《趣学算法》，在线章节：http://www.epubit.com.cn/book/details/4825
算法在编程中的作用极其重要，它们是解决复杂问题的关键工具和方法。以下是一些关键的总结：
一次磁盘读写操作所需要的时间 寻找时间(寻道时间):磁头臂前后移动寻找磁道所需的时间 (系统软件可算法优化) 延迟时间:磁头旋转定位到目标扇区所需要的时间 (固定) 传输时间:读写数据到扇区所需的时间 (固定)
最短路算法：最短路径算法是图论研究中，一个经典算法问题；旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。
什么是图？它能用来干嘛？本文将以图文的形式带你解答上述疑惑，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
图就是由一些点与边组成，点之间是边，边两头有点，类似于我们所画的思维导图。根据点之间连接的边是否有具体指向区分为『有向图』和『无向图』。
在一个商店里，顾客需要购买一些商品。他们需要按照价格从低到高排序，以便更容易地找到他们想要的商品。
最短路径问题一直是图论研究的热点问题。例如在实际生活中的路径规划、地图导航等领域有重要的应用。关于求解图的最短路径方法也层出不穷，本篇文章将详细讲解图的最短路径经典算法。
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图是一种在计算机科学中广泛应用的数据结构，它能够模拟各种实际问题，并提供了丰富的算法和技术来解决这些问题。本篇博客将深入探讨图数据结构，从基础概念到高级应用，为读者提供全面的图算法知识。
github地址，阅读原文可查看仓库代码： https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms/
网络最大流问题属于算法 里面较难的问题，因为牵涉的概念比较多，这一篇可能需要你花比较多的时间去理解，除了看这个，最好能多参考别的书籍或者文章进行比较学习，不然可能容易产生理解的偏差。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢! 图是由节点和连接节点的边构成的。节点之间可以由路径，即边的序列。根据路径，可以从一
图论是研究图的数学理论和方法，其中图是由顶点集合及连接这些顶点的边集合组成的数学结构。图论在计算机科学、网络规划、生物信息学等众多领域都有重要应用。最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST）是图论中一个经典问题，指在一个加权连通图中寻找一棵权值最小的生成树。克鲁斯卡尔（Kruskal）算法和普利姆（Prim）算法是解决最小生成树问题的两种著名算法。
目前应用较多的路由协议有RIP和OSPF，它们同属于内部网关协议，但RIP基于距离矢量算法，而OSPF基于链路状态的最短路径优先算法。它们在网络中利用的传输技术也不同……
本文介绍了计算单源最短路径算法在社交网络中的应用。首先介绍了单源最短路径算法的基本概念和常用算法，然后讨论了社交网络中的最短路径问题，并给出了基于Madlib的算法实现。最后，介绍了如何利用该算法计算两个人之间的最短路径。
“给定两个单词beginWord和endWord，以及一个字典wordList，找出并返回所有从beginWord到endWrod之间的最短转换序列中的单词数目。”
广度优先搜索的基本思想是从起始节点开始，先访问所有相邻节点，然后再依次访问这些相邻节点的相邻节点，以此类推，层层推进。其基本步骤如下：
环形队列可以用数组（大小等于n）实现，包含front（起始位置）和rear（结束位置），通常只能存储n-1项，以区分空（front==(rear+1)%n）和满（front==(rear+2)%n）的状态。
图用来模拟不同东西是如何连接的。比如，在一个游戏中，模拟谁欠谁钱。如 Alex 欠 Rama 钱，将会如下所示：
Floyd算法是一种动态规划算法，用于寻找所有节点对之间的最短路径。该算法通过对每对节点之间的距离进行递推，来计算出所有节点之间的最短路径。
网址：https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/
简单地说，就是给定一组点，给定每个点间的距离，求出点之间的最短路径。举个例子，乘坐地铁时往往有很多线路，连接着不同的城市。每个城市间距离不一样，我们要试图找到这些城市间的最短路线。
本文转载自July CSDN博客：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/03/07/6228235.aspx
图的最短算法 从起点开始访问所有路径，可以到达终点的有多条地址,其中路径权值最小的为最短路径。 最短路径算法有深度优先遍历、广度优先遍历、Bellman-Ford算法、弗洛伊德算法、SPFA(Shortest Path Faster Algorithm)算法和迪杰斯特拉算法等。 本代码使用深度优先遍历 主要实现思路： 从起点开始，到达终点有多条分支，这些分支中又有多条分支… 选择其实一条分支，走到终点，再选择另一个分支(temp = temp ->next)走到终点，分支的分支… 大致流程:
市面上的大部分教程都仅仅停留在「如何实现 Dijkstra 算法」的层面。从应用角度，这当然无可厚非。但理解算法本身，也不失为一件乐事。
“给定两个单词beginWord和endWord，以及一个字典wordList，找出并返回所有从beginWord到endWrod之间的最短转换序列。”
随着机器人技术、智能控制技术、硬件传感器的发展，机器人在工业生产、军事国防以及日常生活等领域得到了广泛的应用。而作为机器人行业的重要研究领域之一，移动机器人行业近年来也到了迅速的发展。移动机器人中的路径规划便是重要的研究方向。移动机器人的路径规划方法主要分为传统的路径规划算法、基于采样的路径规划算法、智能仿生算法。传统的路径规划算法主要有A*算法、Dijkstra算法、D*算法、人工势场法，基于采样的路径规划算法有PRM算法、RRT算法，智能仿生路径规划算法有神经网络算法、蚁群算法、遗传算法等。
图算法是解决许多实际问题的关键，包括路由寻找、社交网络分析等。在Go语言中，我们可以利用其强大的类型系统和并发模型来实现和优化图算法。
图论是数学的一个分支，主要研究图的性质。在图论中，最短路径问题是一个经典问题，它旨在找到图中两个顶点之间的最短路径长度。这个问题在很多实际应用中都非常重要，比如在网络路由、社交网络分析、城市交通规划等领域。
深度优先搜索（ DFS ）和广度优先搜索（ BFS ）是图算法中的两个基本搜索算法，它们用于遍历和搜索图或树结构。这两种算法不仅在计算机科学中具有重要地位，还在现实世界的各种应用中发挥着关键作用。在本文中，我们将深入探讨 DFS 和 BFS 的高级应用，包括拓扑排序、连通性检测、最短路径问题等，并提供详细的代码示例和注释。
深度优先搜索是一种从起始节点出发，沿着图的分支尽可能深入，然后回溯并继续探索其他分支的遍历方法。
最短路径算法用于在图中找到两个节点之间的最短路径。最短路径问题在许多实际应用中都有重要的作用，例如网络路由、导航系统等。
在计算机科学中，寻找图中最短路径是一个经典问题。 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法是两种常用的最短路径算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现，并通过实例演示每一行代码的运行过程。
搜索算法是利用计算机的高性能来有目的的穷举一个问题的部分或所有的可能情况，从而求出问题的解的一种方法。搜索过程实际上是根据初始条件和扩展规则构造一棵解答树并寻找符合目标状态的节点的过程。
作为一名程序员，掌握各种算法可以帮助我们解决各种复杂的问题，提高代码的效率和性能，同时也是面试中常被考察的重要内容之一。无论是开发新的软件应用、优化现有的算法逻辑还是解决各类计算问题，算法都是不可或缺的工具。因此，程序员必须掌握一系列常用的算法，以确保能够高效地编写出稳定、功能强大的软件。
进程和线程在调度时候出现过很多算法，这些算法的设计背景是当一个计算机是多道程序设计系统时，会频繁的有很多进程或者线程来同时竞争 CPU 时间片。那么如何选择合适的进程/线程运行是一项艺术。当两个或两个以上的进程/线程处于就绪状态时，就会发生这种情况。如果只有一个 CPU 可用，那么必须选择接下来哪个进程/线程可以运行。操作系统中有一个叫做 调度程序(scheduler) 的角色存在，它就是做这件事儿的，调度程序使用的算法叫做 调度算法(scheduling algorithm) 。
进程和线程在调度时候出现过很多算法，这些算法的设计背景是当一个计算机是多道程序设计系统时，会频繁的有很多进程或者线程来同时竞争 CPU 时间片。 那么如何选择合适的进程/线程运行是一项艺术。当两个或两个以上的进程/线程处于就绪状态时，就会发生这种情况。如果只有一个 CPU 可用，那么必须选择接下来哪个进程/线程可以运行。操作系统中有一个叫做 调度程序(scheduler) 的角色存在，它就是做这件事儿的，调度程序使用的算法叫做 调度算法(scheduling algorithm) 。
关注那些不断已被他人成功应用的新思路。你的原创思想只应该应用在那些你正在研究的问题上。
上一节，我们刚刚介绍了使用深度优先算法(DFS)解决迷宫问题，这一节我们来介绍广度优先算法(BFS)。BFS 算法与 DFS 十分相似，唯一的区别就是 DFS 算法使用后进先出的栈来保存节点，而 BFS 算法使用先进先出的队列来存储节点，除此之外简直就是一母同胞的亲兄弟。当然，这两种方案各有千秋。DFS 算法找到的路径往往不是最短路径，速度慢但占用内存较少，而 BFS 算法找到的总是最短路径，速度较快但占用内存较多。
从图的特定起始节点开始，A*旨在找到从起始节点到目标节点见具有最小代价的路径（最少行驶距离、最短时间等）。A*算法维护源自起始节点的路径树，并且一次一个地延伸这些路径直到满足其终止标准。
在有向连通图中，从任意顶点i到顶点j的最短路径，可以看做从顶点i出发，经过m个顶点中转，到达j的最短路程。最开始可以只允许经过”1”号顶点进行中转，接下来只允许经过”1”号顶点和”2”号顶点进行中转……允许经过”1”~”m”号顶点进行中转，求任意两顶点的最短路程。
图搜索算法是解决图论问题的一种重要方法，广泛应用于路径规划、网络分析、游戏AI等领域。本文将深入浅出地介绍图搜索算法的理论知识、核心概念，探讨常见问题、易错点以及如何避免，同时附带代码示例。
关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph Learning (PGL)） 欢迎fork本项目原始链接：关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle
实际上，Dijkstra 算法在现实生活中有很多应用，它的思想：在图中的两点，算出最短路径，即花费最小的开销，具备很有价值的现实意义。
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