注：本文译自 Swift Algorithm Club。
在这里，你可以找到很多流行的算法和数据结构的具体实现，使用的是大家最喜欢的新语言 Swift，并对他们的工作原理配有详细的解释。
如果你是一个计算机学院的学生，为了考试想学习一下算法；又或者你是一个自学成才的程序员，想提高一下自身的理论姿势水平－－你真 TM 来对地方了！
这个项目的目的是解释各种算法的工作方式。所以我们主要关注代码的清晰性和可读性，而不是为了产出一个可复用的库，让读者可以直接拖进自己的工程使用。换句话说，绝大多数的代码都是可以用于实际的项目中的，不过需要你根据自己的项目需求进行一些修整。
所有的代码都是兼容 Xcode 7.3 以及 Swift 2.2 的。如果 Swift 有更新，我们也会及时跟进。
这个项目目前正在进行中。更多的算法将被加入，敬请期待。:-)
😍欢迎提供建议和贡献！😍
什么是算法和数据结构？－薄饼！
为什么要学习算法？－还在担心这不是你的菜吗？请读一下这篇文章。
大 O 表示法－我们经常会听到这样的话：“这个算法是 O(n) 的”。如果你不知道这是啥意思，请读读这篇文章。
*算法设计技巧－怎样设计自己的算法？
欢迎参与翻译！－如果有意参与翻译，请阅读注意事项！
如果你之前没有接触过算法和数据结构，你可以从下面这些简单易懂的算法开始看起：
- *线性搜索－从数组中查找某个元素。
- *二分搜索－从已排序的数组中快速查找元素。
- *统计出现次数－统计某个值在数组中的出现次数。
- *查找最大／最小值－找到数组中的最大／最小值。
- *第 K 大元素－找到数组中的第 K 大元素，例如中位数。
- *选取样本－随机地从集合中选取一些元素作为样本。
- *并查集－保持一些不相交的集合，帮助你快速合并它们。
- *Brute-Force 算法－一个简单粗暴的方法。
- *Boyer-Moore 算法－一种高效的字符串子串搜索算法。它不需要对被搜索的字符串中的字符进行逐一比较，而是根据一个查找表跳过其中的某些部分。
- Rabin-Karp 算法
- *最长公共子序列算法－找到两个字符串中的最长公共子序列。
探究排序算法的工作原理是非常有趣的，但在实际的编码中，你几乎永远也不会需要自己编写排序算法，Swift 自带的 sort() 函数已经非常够用了，但如果你还是好奇背后的原理，请继续阅读。
基本的排序算法：
快速的排序算法：
特殊的排序算法
不好的排序算法（知道就行了，不要用！）：
- *变动长度编码法(RLE)。将重复的值存储为一个单字节及其计数。
- *哈夫曼编码。将常见的元素使用更小的单位存储。
- *搅乱算法－随机搅乱数组中的内容。
- *最大公约数算法(GCD)－特殊福利：最小公倍数算法。
- *排列组合算法－还记得高中学过俄组合数学吗？
- *调度场算法－用于将中缀表达式转换为后缀表达式的经典算法。
- 统计算法
- *k-Means 聚类算法－无监督的分类器，将数据聚类为 K 个簇。
- K-近邻算法
- 线性回归
- 逻辑回归
- 神经网络
- 网页排名算法
对于特定的任务，数据结构的选择需要基于以下几点考量。
首先，你的数据是具有某种形态的，并且有一些必要的操作方法。如果你想基于关键字来查找对象，需要的是字典类型的数据结构；如果你的数据原生就是分层级的，就需要某种类型的树形结构；而如果你的数据是线性的，则你需要的是数据结构可能就是栈或队列等。
其次，具体的选择还与你在实际使用中最常用的操作方法有关，因为不同的数据结构都对不同的操作方法做了优化。举例来说，如果你经常需要获取集合中的某些较为重要的元素，那么使用堆或优先队列就比普通的数组要好很多。
绝大多数情况下，使用 Swift 内建的 Array、Dictinary、Set 就足够高效了，但某些时候，可能还是需要某些更合适的数据结构...
- *二维数组－固定尺寸的二维数组，可用于棋盘游戏。
- *比特集－n 位大小固定尺度的序列。
- *固定长度数组－如果你确切的知道数据的大小，使用老式的固定长度的数组会更加高效。
- *有序数组－一个永远有序的数组。
- 栈－后进先出！
- 队列－先进先出！
- *双端队列
- *优先队列－一个保持最重要的元素总是在最前面的队列。
- *有限优先队列－元素最大数受限制的优先队列。 🚧
- *环形缓冲区－一个语义上的固定大小的环形缓冲区，实际使用的是一维序列头尾相接实现。
- *链表－链接起来的数据序列。包含单向和双向链表。
- 跳跃列表
- *树－通用目的的树形结构。
- *二叉树－一种节点最多有两个孩子节点的树形结构。
- *二叉搜索树(BST)－以某种方式组织自己的节点的二叉树，以求较快的查询速度。
- *AVL 树－一种通过旋转来维持平衡的二叉搜索树。 🚧
- 红黑树
- 伸展树
- 线索二叉树
- *线段树－能够快速地对某区间进行计算。
- k-d 树
- *堆－存储在一维数组中的二叉树，所以它不需要使用指针。很适合做为优先队列使用。
- 斐波那契堆
- 字典树(Trie)
- B 树
- *基数树 🚧
- *哈希表－允许你通过一个关键词来存取数据。字典通常都是基于哈希表实现的。
- 哈希函数
- *图
- *广度优先搜索(BFS)
- *深度优先搜索(DFS)
- *最短路径算法－作用对象为无权值树。
- *最小生成树－作用对象为无权值树。
- *任意两点间的最短路径算法
很多程序员在面试时都会被问到一些算法性质的智力题。这里只囊括了一点比较有趣的。想了解更多的智力题（及答案），请浏览这里，还有这里。
请参阅以下书籍获取更多内容：
- Introduction to Algorithms by Cormen, Leiserson, Rivest, Stein
- The Algorithm Design Manual by Skiena
- Elements of Programming Interviews by Aziz, Lee, Prakash
- Algorithms by Sedgewick
下面的书籍均可在网上免费阅读：
- Algorithms by Dasgupta, Papadimitriou, Vazirani
- Algorithms, Etc. by Erickson
- Algorithms + Data Structures = Programs by Wirth
- Algorithms and Data Structures: The Basic Toolbox by Mehlhorn and Sanders
- Wikibooks: Algorithms and Implementations
其它关于算法的资源：
- EKAlgorithms－非常棒的使用 Objective-C 编写的算法集合。
- @lorentey－使用 Swift 实现的产品级质量的常用算法和数据结构实现。
- Rosetta Code－提供了很多中语言的算法实现。
- AlgorithmVisualizer－在浏览器中的图形化算法演示。
本项目(包括原项目)都是基于 MIT 协议的，请随意使用！