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演算法是解決做什麼和

發布時間:2023-11-28 14:50:10

『壹』 演算法是指解決問題的

演算法是解決問題的清晰指令和策略機制。

演算法以及空間模型等概念的一門學科,透過抽象化和邏輯推理的使用,尤其是計算量度和對物體形狀及運動的觀察中產生,數學家們做講這些概念,為了工以及從合適選定的公理及定義中建立起嚴謹推導出的真理。

演算法的特徵

(1)確定性:演算法的每一步必須是確切定義的,且無二意性,演算法只有唯一的一條執行路徑,對於相同的輸入只能得出相同的輸出。

(2)有容性:一個演算法必須在執行有窮次運算後結束,在所規定的時間和空間內,若不能獲得正確結果,其演算法也是不能被採用的。

(3)可行性:演算法中的每一個步驟都必須能用實現演算法的工具可執行指令精確表達,並在有限步驟內完成,否則這種演算法也是不會被採納的。

(4)演算法一定要根據輸入的初始數據或給定的初值才能正確執行它的每一步驟。

『貳』 什麼是演算法,都什麼,舉個例子,謝謝

根據我個人的理解:
演算法就是解決問題的具體的方法和步驟,所以具有以下性質:

1、有窮性: 一個演算法必須保證執行有限步之後結束(如果步驟無限,問題就無法解決)
2、確切性:步驟必須明確,說清楚做什麼。
3、輸入:即解決問題前我們所掌握的條件。
4、輸出:輸出即我們需要得到的答案。
5、可行性:邏輯不能錯誤,步驟必須有限,必須得到結果。

演算法通俗的講:就是解決問題的方法和步驟。在計算機發明之前便已經存在。只不過在計算機發明後,其應用變得更為廣泛。通過簡單的演算法,利用電腦的計算速度,可以讓問題變得簡單。

譬如:計算 1×2×3×4。。。。×999999999×1000000000
如果人為計算,可想而知,即使你用N卡車的紙張都很難計算出來,即使算出來了,也很難保證其准確性。
如果用VB演算法:
dim a as integer
a=1
For i =1 to 1000000000
a=a*i
next i
input a
就這樣,簡單的演算法,通過計算機強大的計算能力,問題就解決了。
關於這段演算法的解釋:i每乘一次,其數值都會增大1,一直乘到1000000000,這樣,就將從1到1000000000的每個數都乘了。而且每乘一次,就將結束賦給a,這樣,a就代表了前面的相乘的所有結果,一直乘到1000000000。最後得到的a,就是我們想要的。

〓以下是網路復制過來的,如果你有足夠耐心,可以參考一下。

演算法(Algorithm)是一系列解決問題的清晰指令,也就是說,能夠對一定規范的輸入,在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷,或不適合於某個問題,執行這個演算法將不會解決這個問題。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。
演算法可以理解為有基本運算及規定的運算順序所構成的完整的解題步驟。或者看成按照要求設計好的有限的確切的計算序列,並且這樣的步驟和序列可以解決一類問題。
一個演算法應該具有以下五個重要的特徵:
1、有窮性: 一個演算法必須保證執行有限步之後結束;
2、確切性: 演算法的每一步驟必須有確切的定義;
3、輸入: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除了初始條件;
4、輸出: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: 演算法原則上能夠精確地運行,而且人們用筆和紙做有限次運算後即可完成。
計算機科學家尼克勞斯-沃思曾著過一本著名的書《數據結構十演算法= 程序》,可見演算法在計算機科學界與計算機應用界的地位。
[編輯本段]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。
詳見網路詞條"演算法復雜度"
[編輯本段]演算法設計與分析的基本方法
1.遞推法
遞推法是利用問題本身所具有的一種遞推關系求問題解的一種方法。它把問題分成若干步,找出相鄰幾步的關系,從而達到目的,此方法稱為遞推法。
2.遞歸
遞歸指的是一個過程:函數不斷引用自身,直到引用的對象已知
3.窮舉搜索法
窮舉搜索法是對可能是解的眾多候選解按某種順序進行逐一枚舉和檢驗,並從眾找出那些符合要求的候選解作為問題的解。
4.貪婪法
貪婪法是一種不追求最優解,只希望得到較為滿意解的方法。貪婪法一般可以快速得到滿意的解,因為它省去了為找最優解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間。貪婪法常以當前情況為基礎作最優選擇,而不考慮各種可能的整體情況,所以貪婪法不要回溯。
5.分治法
把一個復雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題,再把子問題分成更小的子問題……直到最後子問題可以簡單的直接求解,原問題的解即子問題的解的合並。
6.動態規劃法
動態規劃是一種在數學和計算機科學中使用的,用於求解包含重疊子問題的最優化問題的方法。其基本思想是,將原問題分解為相似的子問題,在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。動態規劃的思想是多種演算法的基礎,被廣泛應用於計算機科學和工程領域。
7.迭代法
迭代是數值分析中通過從一個初始估計出發尋找一系列近似解來解決問題(一般是解方程或者方程組)的過程,為實現這一過程所使用的方法統稱為迭代法。
[編輯本段]演算法分類
演算法可大致分為基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法。
[編輯本段]舉例
經典的演算法有很多,如:"歐幾里德演算法"。
[編輯本段]演算法經典專著
目前市面上有許多論述演算法的書籍,其中最著名的便是《計算機程序設計藝術》(The Art Of Computer Programming) 以及《演算法導論》(Introction To Algorithms)。
[編輯本段]演算法的歷史
「演算法」即演演算法的大陸中文名稱出自《周髀算經》;而英文名稱Algorithm 來自於9世紀波斯數學家al-Khwarizmi,因為al-Khwarizmi在數學上提出了演算法這個概念。「演算法」原為"algorism",意思是阿拉伯數字的運演算法則,在18世紀演變為"algorithm"。歐幾里得演算法被人們認為是史上第一個演算法。 第一次編寫程序是Ada Byron於1842年為巴貝奇分析機編寫求解解伯努利方程的程序,因此Ada Byron被大多數人認為是世界上第一位程序員。因為查爾斯·巴貝奇(Charles Babbage)未能完成他的巴貝奇分析機,這個演算法未能在巴貝奇分析機上執行。 因為"well-defined procere"缺少數學上精確的定義,19世紀和20世紀早期的數學家、邏輯學家在定義演算法上出現了困難。20世紀的英國數學家圖靈提出了著名的圖靈論題,並提出一種假想的計算機的抽象模型,這個模型被稱為圖靈機。圖靈機的出現解決了演算法定義的難題,圖靈的思想對演算法的發展起到了重要作用的。

『叄』 什麼叫演算法什麼叫計算機演算法

演算法(Algorithm)是指解題方案的准確而完整的描述,是一系列解決問題的清晰指令,演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說,能夠對一定規范的輸入,在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷,或不適合於某個問題,執行這個演算法將不會解決這個問題。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。
演算法中的指令描述的是一個計算,當其運行時能從一個初始狀態和(可能為空的)初始輸入開始,經過一系列有限而清晰定義的狀態,最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法,包含了一些隨機輸入。
特徵
一個演算法應該具有以下五個重要的特徵:
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;
確切性(Definiteness)演算法的每一步驟必須有確切的定義;
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;
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;
可行性(Effectiveness)
演算法中執行的任何計算步驟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(也稱之為有效性)。
例1:輸入矩形的邊長,計算並輸出矩形面積
輸入矩形的邊長a和b
面積s=a*b
輸出s的值,演算法結束
例2:交換兩個變數a和b的值
輸入兩個數a和b
t=a;
a=b;
b=t;
輸出變數a和b的值,演算法結束
例3:輸入3個任意的整數,按從小到大的順序輸出這三個整數
輸入三個數a、b和c
如果a>b,就交換a、b的值
如果a>c,就交換a、c的值
如果b>c,就交換b、c的值
輸出a、b、c的值,演算法結束
例4:輸入一個正整數n,輸出1+2+3+...+n的和
1)輸入n的值
2)s=0;
3)i=1;
4)s=s+i;
5)如果i<n,則i=i+1,轉步驟4)
6)輸出s的值,演算法結束
例5:輸入兩個正整數a和b,輸出它們的最大公約數
1)輸入兩個數a和b
2)r=a%b;
3)如果r=0,轉步驟7)
4)a=b;
5)b=r;
6)轉步驟2)
7)輸出b的值,演算法結束

『肆』 演算法的重要特性有哪些呢

演算法的五個重要的特徵:確定性、可行性、輸入、輸出、有窮性/有限性。
演算法是解決「做什麼」和「怎麼做」的問題。解決一個問題可能有多種不同的演算法,從效率上考慮,其中最為核心的還是演算法的速度。因此,解決問題的步驟需要在有限的時間內完成,並且操作步驟中不可以有歧義性語句,以免後繼步驟無法繼續進行下去。通過對演算法概念的分析,可以總結出一個演算法必須滿足如下 5個特性。
(1)有窮性。一個演算法在執行有限步驟後,在有限時間內能夠實現的,就稱該演算法具有有窮性。
有的演算法在理論上滿足有窮性,在有限的步驟後能夠完成,但是計算機可能實際上會執行一天、一年、十年等等。演算法的核心就是速度,那麼這個演算法也就沒有意義了。總而言之,有窮性沒有特定的限度,取決於人們的需要。
(2)確定性。演算法中每一個步驟的表述都應該是確定的、沒有歧義的語句。在人們的日常生活中,遇到歧義性語句,可以根據常識、語境等理解,然而還有可能理解錯誤。計算機不比人腦,不會根據演算法的意義來揣測每一個步驟的意思,所以演算法的每一步都要有確定的含義。
(3)有零個或多個輸入。程序中的演算法和數據是相互聯系的。演算法中,需要輸入的是數據的量值。輸入可以是多個也可以是零個。其實,零個輸入並不是這個演算法沒有輸入,而是這個輸入沒有直觀地顯現出來,隱藏在演算法本身當中。
(4)有一個輸出或多個輸出。輸出就是演算法實現所得到的結果,是演算法經過數據加工處理後得到的結果。有的演算法輸出的是數值,有的是圖形,有的輸出並不是那麼顯而易見。沒有輸出的演算法是沒有意義的。
(5)可行性。演算法的可行性就是指每一個步驟都能夠有效地執行,並得到確定的結果,而且能夠用來方便地解決一類問題。

『伍』 什麼是演算法

一、什麼是演算法
演算法是一系列解決問題的清晰指令,也就是說,能夠對一定規范的輸入,在有限時間內獲得所要求的輸出。演算法常常含有重復的步驟和一些比較或邏輯判斷。如果一個演算法有缺陷,或不適合於某個問題,執行這個演算法將不會解決這個問題。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。
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)。時間復雜度用「O(數量級)」來表示,稱為「階」。常見的時間復雜度有: O(1)常數階;O(log2n)對數階;O(n)線性階;O(n2)平方階。
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。
[font class="Apple-style-span" style="font-weight: bold;" id="bks_etfhxykd"]演算法 Algorithm [/font]
演算法是在有限步驟內求解某一問題所使用的一組定義明確的規則。通俗點說,就是計算機解題的過程。在這個過程中,無論是形成解題思路還是編寫程序,都是在實施某種演算法。前者是推理實現的演算法,後者是操作實現的演算法。
一個演算法應該具有以下五個重要的特徵:
1、有窮性: 一個演算法必須保證執行有限步之後結束;
2、確切性: 演算法的每一步驟必須有確切的定義;
3、輸入: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除了初始條件;
4、輸出: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: 演算法原則上能夠精確地運行,而且人們用筆和紙做有限次運算後即可完成。
演算法的設計要求
1)正確性(Correctness)
有4個層次:
A.程序不含語法錯誤;
B.程序對幾組輸入數據能夠得出滿足規格要求的結果;
C.程序對精心選擇的、典型的、苛刻的、帶有刁難性的幾組輸入數據能夠得出滿足規格要求的結果;
D.程序對一切合法的輸入數據都能產生滿足規格要求的結果。
2)可讀性(Readability)
演算法的第一目的是為了閱讀和交流;
可讀性有助於對演算法的理解;
可讀性有助於對演算法的調試和修改。
3)高效率與低存儲量
處理速度快;存儲容量小
時間和空間是矛盾的、實際問題的求解往往是求得時間和空間的統一、折中。
演算法的描述 演算法的描述方式(常用的)
演算法描述 自然語言
流程圖 特定的表示演算法的圖形符號
偽語言 包括程序設計語言的三大基本結構及自然語言的一種語言
類語言 類似高級語言的語言,例如,類PASCAL、類C語言。
演算法的評價 演算法評價的標准:時間復雜度和空間復雜度。
1)時間復雜度 指在計算機上運行該演算法所花費的時間。用「O(數量級)」來表示,稱為「階」。
常見的時間復雜度有: O(1)常數階;O(logn)對數階;O(n)線性階;O(n^2)平方階
2)空間復雜度 指演算法在計算機上運行所佔用的存儲空間。度量同時間復雜度。
時間復雜度舉例
(a) X:=X+1 ; O(1)
(b) FOR I:=1 TO n DO
X:= X+1; O(n)
(c) FOR I:= 1 TO n DO
FOR J:= 1 TO n DO
X:= X+1; O(n^2)
「演算法」一詞最早來自公元 9世紀 波斯數學家比阿勒·霍瓦里松的一本影響深遠的著作《代數對話錄》。20世紀的 英國 數學家 圖靈 提出了著名的圖靈論點,並抽象出了一台機器,這台機器被我們稱之為 圖靈機 。圖靈的思想對演算法的發展起到了重要的作用。
演算法是 計算機 處理信息的本質,因為 計算機程序 本質上是一個演算法,告訴計算機確切的步驟來執行一個指定的任務,如計算職工的薪水或列印學生的成績單。 一般地,當演算法在處理信息時,數據會從輸入設備讀取,寫入輸出設備,可能保存起來以供以後使用。
這是演算法的一個簡單的例子。
我們有一串隨機數列。我們的目的是找到這個數列中最大的數。如果將數列中的每一個數字看成是一顆豆子的大小 可以將下面的演算法形象地稱為「撿豆子」:
首先將第一顆豆子(數列中的第一個數字)放入口袋中。
從第二顆豆子開始檢查,直到最後一顆豆子。如果正在檢查的豆子比口袋中的還大,則將它撿起放入口袋中,同時丟掉原先的豆子。 最後口袋中的豆子就是所有的豆子中最大的一顆。
下面是一個形式演算法,用近似於 編程語言 的 偽代碼 表示
給定:一個數列「list",以及數列的長度"length(list)" largest = list[1] for counter = 2 to length(list): if list[counter] > largest: largest = list[counter] print largest
符號說明:
= 用於表示賦值。即:右邊的值被賦予給左邊的變數。
List[counter] 用於表示數列中的第 counter 項。例如:如果 counter 的值是5,那麼 List[counter] 表示數列中的第5項。
<= 用於表示「小於或等於」。

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