Ⅰ c語言中什麼是演算法有哪些描述演算法的例子
1、有窮性（有限性）。任何一種提出的解題方法都是在有限的操作步驟內可以完成的。
如果在有限的操作步驟內完不成，得不到結果，這樣的演算法將無限的執行下去，永遠不會停止。除非手動停止。例如操作系統就不具有有窮性，它可以一直運行。
2、一個演算法應該具有以下七個重要的特徵：
1）有窮性（finiteness）
演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止
2）確切性(definiteness)
演算法的每一步驟必須有確切的定義；
3）輸入項(input)
一個演算法有0個或多個輸入,以刻畫運算對象的初始情況,所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件；
4）輸出項(output)
一個演算法有一個或多個輸出,以反映對輸入數據加工後的結果.沒有輸出的演算法是毫無意義的；
5）可行性(effectiveness)
演算法中執行的任何計算步都是可以被分解為基本的可執行的操作步,即每個計算步都可以在有限時間內完成；
6）
高效性（high
efficiency）
執行速度快,佔用資源少；
7）
健壯性（robustness）
健壯性又稱魯棒性，是指軟體對於規范要求以外的輸入情況的處理能力。所謂健壯的系統是指對於規范要求以外的輸入能夠判斷出這個輸入不符合規范要求，並能有合理的處理方式。
Ⅱ 什麼是軟體演算法
程序演算法是對特定問題求解過程的描述，是指令的有限序列，每條指令完成一個或多個操作。通俗地講，就是為解決某一特定問題而採取的具體有限的操作步驟。
程序演算法具有以下特性
（1）有窮性：在有限的操作步驟內完成。有窮性是演算法的重要特性，任何一個問題的解決不論其採取什麼樣的演算法，其終歸是要把問題解決好。如果一種演算法的執行時間是無限的，或在期望的時間內沒有完成，那麼這種演算法就是無用和徒勞的，我們不能稱其為演算法。
（2）確定性：每個步驟確定，步驟的結果確定。演算法中的每一個步驟其目的應該是明確的，對問題的解決是有貢獻的。如果採取了一系列步驟而問題沒有得到徹底的解決，也就達不到目的，則該步驟是無意義的。
（3）可行性：每個步驟有效執行，得到確定的結果。每一個具體步驟在通過計算機實現時應能夠使計算機完成，如果這一步驟在計算機上無法實現，也就達不到預期的目的，那麼這一步驟是不完善的和不正確的，是不可行的。
（4）零個或多個輸入：從外界獲得信息。演算法的過程可以無數據輸入，也可以有多種類型的多個數據輸入，需根據具體的問題加以分析。
（5）一個或多個輸出：演算法得到的結果就是演算法的輸出（不一定就是列印輸出）。演算法的目的是為解決一個具體問題，一旦問題得以解決，就說明採取的演算法是正確的，而結果的輸出正是驗證這一目的的最好方式。
演算法的復雜度
同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。
時間復雜度
演算法的時間復雜度是指演算法需要消耗的時間資源。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做
T(n)=Ο(f(n))
因此，問題的規模n 越大，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度（Asymptotic Time Complexity）。
空間復雜度
演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的空間資源。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。
Ⅲ 關於醫療器械軟體的核心演算法是什麼
根據《醫療器械軟體注冊技術審查指導原則》
（三）核心演算法
依據軟體設計規范（SDS）和說明書列明核心演算法的名稱、類型、用途和臨床功能。
核心演算法是指實現軟體核心功能（軟體在預期使用環境完成預期用途所必需的功能）所必需的演算法，包括但不限於成像演算法、後處理演算法和人工智慧演算法。其中成像演算法是指用於獲取醫學圖像或數據的演算法，後處理演算法是指改變原始醫學圖像或數據產生新臨床信息的演算法，人工智慧演算法是指採用人工智慧技術進行醫學圖像或數據分析的演算法。
演算法類型包括公認成熟演算法和全新演算法。其中公認成熟演算法是指源自公開文獻資料、原理簡單明確、上市多年且無不良事件的演算法，而全新演算法是指源自臨床研究、科學研究的新演算法。
核心演算法詳盡程度取決於安全性級別和演算法類型。當安全性級別為A級時，公認成熟演算法和全新演算法均列明演算法的名稱、類型、用途和臨床功能。當安全性級別為B級和C級時，公認成熟演算法列明演算法的名稱、類型、用途和臨床功能，全新演算法在公認成熟演算法基礎上提供安全性與有效性的驗證資料。
Ⅳ C語言中的演算法是指什麼
演算法（Algorithm）是指完成一個任務所需要的具體步驟和方法。也就是說給定初始狀態或輸入數據，能夠得出所要求或期望的終止狀態或輸出數據。
演算法常常含有重復的步驟和一些比較或邏輯判斷。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
筆者學過數據結構就會對演算法更加了解。
Ⅳ 計算機編程的演算法是什麼意思
演算法，對應的英文單詞是algorithm，這是一個很古老的概念，最早來自數學領域，是用於解決某一類問題的公式和思想。
計算機科學領域的演算法，本質是一系列程序指令，用於解答特定的運算和邏輯問題。一般運用時間復雜度和空間復雜度來衡量演算法好壞。
學習演算法，不需要死記硬背那些冗長復雜的背景知識、底層原理、指令語法，需要做的事零五演算法思想、理解演算法對內存空間和性能的影響，以及開動腦筋去尋求解決問題的最佳方案。
數據結構是演算法的基石，是數據的組織、管理和存儲的格式，其目的是為了高效地訪問和修改數據。數據結構的組成方式有：線性結構、樹、圖等。有了數據結構這個舞台，演算法才可以盡情舞蹈，所以在學習演算法之前最好先系統學習數據結構。在解決問題時，不同的演算法會選用不同的數據結構。例如排序演算法中的堆排序，利用的就是二叉堆這樣一種數據結構。