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计算机算法处理

发布时间:2022-12-27 16:59:46

‘壹’ 计算机算法是什么

问题一:什么叫算法?什么叫计算机算法? 算法是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。�同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(Asymptotic Time Complexity)。时间复杂度用“O(数量级)”来表示,称为“阶”。常见的时间复杂度有: O(1)常数阶;O(log2n)对数阶;O(n)线性阶;O(n2)平方阶。
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似,一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比,空间复杂度的分析要简单得多。
[font class=Apple-style-span style=font-weight: bold; id=bks_etfhxykd]算法 Algorithm [/font]
算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。通俗点说,就是计算机解题的过程。在这个过程中,无论是形成解题思路还是编写程序,都是在实施某种算法。前者是推理实现的算法,后者是操作实现的算法。
一个算法应该具有以下五个重要的特征:
1、有穷性: 一个算法必须保证执行有限步之后结束;
2、确切性: 算法的每一步骤必须有确切的定义;
3、输入:一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件;
4、输出:一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的;
5、可行性: 算法原则上能够精确地运行,而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。
算法的设计要求

问题二:计算机算法是什么? 在数学和计算机科学之中,算法为一个计算的具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言,算法是一个表示为有限长列表的有效方法。
而程序算法是指:
人们使用计算机,就是要利用计算机处理各种不同的问题,而要做到这一点,人们就必须事先对各类问题进行分析,确定解决问题的具体方法和步骤,再编制好一组让计算机执行的指令即程序,交给计算机,让计算机按人们指定的步骤有效地工作。这些具体的方法和步骤,其实就是解决一个问题的算法。
例子:
如何用程序比较3个数字, 找出他们最大的那一个?
1) 输入A、B、C。
2) A与B中大的一个放入M A X中。
3) 把C与M A X中大的一个放入M A X中。
4) 输出M A X,M A X即为最大数。
这就是算法.
int max = a > b ? a : b;max = max > c ? max : c;最终max 中就是a,b,c中最大的值.

问题三:计算机算法是什么 个人觉得算法就是使用适合计算机计算的代码,告诉计算机如何解决问题;
也就是一种给计算机设计的解决特定问题的方法有时候一个计算机算法并不适合人类使用去解决同一个问题

问题四:计算机算法要素是什么 算法是指完成一个任务准确而完整的描述.也就是说给定初始状态或输入数据,经过计算机程序的有限次运算,能够得出所要求或期望的终止状态或输出数据.

问题五:计算机算法指的是什么 计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程,或者说,算法是对计算机上执行的计算过程的具体描述。
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问题六:计算机的算法具有哪些特性? 一个算法必须具备以下性质: (1)算法首先必须是正确的,即对于任意的一组输入,包括合理的输入与不合理的输入,总能得到预期的输出。如果一个算法只是对合理的输入才能得到预期的输出,而在异常情况下却无法预料输出的结果,那么它就不是正确的。 (2)算法必须是由一系列具体步骤组成的,并且每一步都能够被计算机所理解和执行,而不是抽象和模糊的概念。 (3)每个步骤都有确定的执行顺序,即上一步在哪里,下一步是什么,都必须明确,无二义性。 (4)无论算法有多么复杂,都必须在有限步之后结束并终止运行,即算法的步骤必须是有限的。在任何情况下,算法都不能陷入无限循环中。 一个问题的解决罚案可以有多种表达方式,但只有满足以上4个条件的解才能称之为算法。
综上所述,我选A、B、E,个人感觉C也选,但我不确定,希望不要误导你。
最好根据上面的解释或是算法书自己看一下。

问题七:在计算机算法中,它们有什么区别 算法就是一种解决问题的方法,我的理解就是,面对一个问题,我们让计算机来解决这个问题,这种方法就是算法.

问题八:研究计算机算法对于编程有什么作用? 让我来告诉你,算法通俗意义上来讲――就是解决一个问题的方法。据此而论,编写程序解决的任何一个问题都可以叫做算法。狭义上来讲研究算法就是在使用相同的计算资源的并解决同一个问题的情况下怎么样可以更加的节约资源,也就是说使计算速度更快。
拿一个例子来讲就是排序,我们现在了解到的算法有:冒泡,快速,插入,堆排序等等很多,在不同的输入数据规模的情况下采用不同的算法,因为可以节约计算资源。

问题九:计算机编程的算法是什么意思 平时说的算法就是数学上的计算方法,计算机中的算法是:解决问题的方法,不一定用数学方法(但大多都是数学方法),只要能通过计算机语言表达出来,达到最终目的的步骤都叫算法

‘贰’ 计算机算法指的是什么

计算机算法指的是解决某一问题的有限运算序列,算法的定义是用来解决某一特定类型问题的有限运算序列;算法中的指令描述的是一个计算,当其运行时能从一个初始状态和初始输入开始,经过一系列有限而清晰定义的状态,最终产生输出并停止于一个终态。

算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。

如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

算法中的指令描述的是一个计算,当其运行时能从一个初始状态和(可能为空的)初始输入开始,经过一系列有限而清晰定义的状态,最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法,包含了一些随机输入。

‘叁’ 计算机算法的三种基本结构

算法有顺序结构、条件分支结构、循环结构三种基本逻辑结构。

1、顺序结构

序贯结构是最简单的算法结构,在语句之间、框之间自上而下进行。它由依次执行的几个处理步骤组成。

它是任何算法都不能缺少的基本算法结构。方框图中的顺序结构是将程序框从上到下与流水线连接,按顺序执行算法步骤。

2、条件分支结构

条件结构是指通过判断算法中的条件,根据条件是否为真来选择不同流向的算法结构。

如果条件P为真,则选择执行框A或框B。无论P条件是否为真,只能执行A盒或B盒中的一个。不可能同时执行盒子A和B,盒子A和B不执行也是不可能的。一个判断结构可以有多个判断框。

3、循环结构

在某些算法中,经常会出现某一处理步骤按照某一条件从某一地点重复执行的情况。这就是循环结构。重复执行的处理步骤是循环体,显然,循环结构必须包含条件结构。循环结构又称重复结构,可分为两类:

一种是当循环结构,功能是P时形成时给定的条件下,执行一个盒子,一个盒子在执行后,确定条件P,如果仍然设置和执行一个盒子,等等来执行一个盒子,直到一个条件P并不不再执行一个盒子,这个时候离开循环结构。

另一种类型是直到型循环结构,作用是先执行,然后判断给定条件P是否为真。如果P仍然不为真,将继续执行盒子A,直到给定条件P为真一段时间。

(3)计算机算法处理扩展阅读:

共同特征

1、只有一个入口和出口

2、结构的每个部分都有执行的机会,即对于每个盒子,应该有一个从入口到出口的路径。如图A所示,从入口到出口没有经过它的路径,这是不符合要求的算法结构。

3、结构中不存在死循环,即没有结束循环。

‘肆’ 计算机算法指的是什么

计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程,或者说,算法是对计算机上执行的计算过程的具体描述。

无论算法有多么复杂,都必须在有限步之后结束并终止运行;即算法的步骤必须是有限的。在任何情况下,算法都不能陷入无限循环中。算法必须是由一系列具体步骤组成的,并且每一步都能够被计算机所理解和执行,而不是抽象和模糊的概念。

算法首先必须是正确的,即对于任意的一组输入,包括合理的输入与不合理的输入,总能得到预期的输出。如果一个算法只是对合理的输入才能得到预期的输出,而在异常情况下却无法预料输出的结果,那么它就不是正确的。

(4)计算机算法处理扩展阅读

特点

1、有穷性。一个算法应包含有限的操作步骤,而不能是无限的。事实上“有穷性”往往指“在合理的范围之内”。如果让计算机执行一个历时1000年才结束的算法,这虽然是有穷的,但超过了合理的限度,人们不把他视为有效算法。

2、确定性。算法中的每一个步骤都应当是确定的,而不应当是含糊的、模棱两可的。算法中的每一个步骤应当不致被解释成不同的含义,而应是十分明确的。也就是说,算法的含义应当是唯一的,而不应当产生“歧义性”。

3、有零个或多个输入。所谓输入是指在执行算法是需要从外界取得必要的信息。

4、有一个或多个输出。算法的目的是为了求解,没有输出的算法是没有意义的。

5、有效性。 算法中的每一个 步骤都应当能有效的执行。并得到确定的结果。

‘伍’ 计算机算法指的是什么

算法,从字面意义上解释,就是用于计算的方法,通过该这种方法可以达到预期的计算结果。目前,被广泛认可的算法专业定义是:算法是模型分析的一组可行的,确定的,有穷的规则。
通俗的说,算法也可以理解为一个解题步骤,有一些基本运算和规定的顺序构成。但是从计算机程序设计的角度看,算法由一系列求解问题的指令构成,能根据规范的输入,在有限的时间内获得有效的输出结果。算法代表了用系统的方法来描述解决问题的一种策略机制。

完成同一件事的不同的算法完成的时间和占用的资源可能并不相同,这就牵扯到效率的问题。算法的基本任务是针对一个具体的问题,找到一个高效的处理方法,从而完成任务。而这就是我们的责任了。

算法的五个特征:
一个典型的算法一般都可以抽象出5个特征:
有穷性:算法的指令或者步骤的执行次数和时间都是有限的。
确切性:算法的指令或步骤都有明确的定义。
输入:有相应的输入条件来刻画运算对象的初始情况。
输出:一个算应有明确的结果输出。
可行性:算法的执行步骤必须是可行的。

‘陆’ 计算机中,算法指的是解决某一问题的有限运算序列,它必须具备什么

计算机中,算法指的是解决某一问题的有限运算序列,它必须具备确定性、有效性、有穷性、0个或者多个输入、1个或者多个输出。

算法中的指令描述的是一个计算,当其运行时能从一个初始状态和(可能为空的)初始输入开始,经过一系列有限而清晰定义的状态,最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法,包含了一些随机输入。



(6)计算机算法处理扩展阅读:

算法的分类

算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法,厄米变形模型,随机森林算法。

1、有限的,确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务,但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。

2、有限的,非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而,对于一个(或一些)给定的数值,算法的结果并不是唯一的或确定的。

3、无限的算法,是那些由于没有定义终止定义条件,或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常,无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。



‘柒’ 在计算机中算法有什么作用

在计算机中算法的作用:计算机中使用的其他技术离不开算法的支撑,而且只有把算法和其他技术有效的结合起来,才能使计算机解决问题的能力最大化,最后达到1+1>2的效果。

计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程,或者说,算法是对计算机上执行的计算过程的具体描述。

计算机不能做到无限快,存储也不是免费的,为了提高解决问题的效率,必须研究算法,同时,解决同一个问题的各种不同算法的效率常常相差非常大,这种效率上的差距影响往往比硬件和软件方面的差距还要大。

(7)计算机算法处理扩展阅读:

计算机中算法特点:

1、有穷性。一个算法应包含有限的操作步骤,而不能是无限的。事实上“有穷性”往往指“在合理的范围之内”。如果让计算机执行一个历时1000年才结束的算法,这虽然是有穷的,但超过了合理的限度,人们不把他视为有效算法。

2、确定性。算法中的每一个步骤都应当是确定的,而不应当是含糊的、模棱两可的。算法中的每一个步骤应当不致被解释成不同的含义,而应是十分明确的。也就是说,算法的含义应当是唯一的,而不应当产生“歧义性”。

3、有零个或多个输入、所谓输入是指在执行算法是需要从外界取得必要的信息。

4、有一个或多个输出。算法的目的是为了求解,没有输出的算法是没有意义的。

5、有效性。 算法中的每一个 步骤都应当能有效的执行。并得到确定的结果。

‘捌’ 计算机算法可以处理逻辑问题吗

基本上可以处理所有的逻辑问题,

‘玖’ 计算机常用算法有哪些

贪心算法,蚁群算法,遗传算法,进化算法,基于文化的遗传算法,禁忌算法,蒙特卡洛算法,混沌随机算法,序贯数论算法,粒子群算法,模拟退火算法。
模拟退火+遗传算法混合编程例子:
http://..com/question/43266691.html
自适应序贯数论算法例子:
http://..com/question/60173220.html

‘拾’ 计算机的算法具有哪些特性

计算机的算法具有可行性,有穷性、输入输出、确定性。

计算机算法特点

1.有穷性。一个算法应包含有限的操作步骤,而不能是无限的。事实上“有穷性”往往指“在合理的范围之内”。如果让计算机执行一个历时1000年才结束的算法,这虽然是有穷的,但超过了合理的限度,人们不把他视为有效算法。

2. 确定性。算法中的每一个步骤都应当是确定的,而不应当是含糊的、模棱两可的。算法中的每一个步骤应当不致被解释成不同的含义,而应是十分明确的。也就是说,算法的含义应当是唯一的,而不应当产生“歧义性”。

3. 有零个或多个输入、所谓输入是指在执行算法是需要从外界取得必要的信息。

4. 有一个或多个输出。算法的目的是为了求解,没有输出的算法是没有意义的。

5.有效性。 算法中的每一个 步骤都应当能有效的执行。并得到确定的结果。

拓展资料:

重要算法

A*搜寻算法

俗称A星算法。这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算,或线上游戏的BOT的移动计算上。该算法像Dijkstra算法一样,可以找到一条最短路径;也像BFS一样,进行启发式的搜索。

Beam Search

束搜索(beam search)方法是解决优化问题的一种启发式方法,它是在分枝定界方法基础上发展起来的,它使用启发式方法估计k个最好的路径,仅从这k个路径出发向下搜索,即每一层只有满意的结点会被保留,其它的结点则被永久抛弃,从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70年代中期首先被应用于人工智能领域,1976 年Lowerre在其称为HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法。他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯,并快速地获得一个解。

二分取中查找算法

一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

Branch and bound

分支定界(branch and bound)算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同,分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树,并且,在分支定界算法中,每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。

数据压缩

数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度,达到增大数据密度,最终使数据的存储空间减少的技术。数据压缩在文件存储和分布式系统领域有着十分广泛的应用。数据压缩也代表着尺寸媒介容量的增大和网络带宽的扩展。

Diffie–Hellman密钥协商

Diffie–Hellman key exchange,简称“D–H”,是一种安全协议。它可以让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥。这个密钥可以在后续的通讯中作为对称密钥来加密通讯内容。

Dijkstra’s 算法

迪科斯彻算法(Dijkstra)是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻(Edsger Wybe Dijkstra)发明的。算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。举例来说,如果图中的顶点表示城市,而边上的权重表示着城市间开车行经的距离,迪科斯彻算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。

动态规划

动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的,用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是,将原问题分解为相似的子问题,在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础,被广泛应用于计算机科学和工程领域。比较着名的应用实例有:求解最短路径问题,背包问题,项目管理,网络流优化等。这里也有一篇文章说得比较详细。

欧几里得算法

在数学中,辗转相除法,又称欧几里得算法,是求最大公约数的算法。辗转相除法首次出现于欧几里得的《几何原本》(第VII卷,命题i和ii)中,而在中国则可以追溯至东汉出现的《九章算术》。

最大期望(EM)算法

在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值;第二步是最大化(M),最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中,这个过程不断交替进行。

快速傅里叶变换(FFT)

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT),是离散傅里叶变换的快速算法,也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换。快速傅里叶变换有广泛的应用,如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。

哈希函数

HashFunction是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。该函数将数据打乱混合,重新创建一个叫做散列值的指纹。散列值通常用来代表一个短的随机字母和数字组成的字符串。好的散列函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中,不抑制冲突来区别数据,会使得数据库记录更难找到。

堆排序

Heapsort是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积树是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积属性:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父结点。

归并排序

Merge sort是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。

RANSAC 算法

RANSAC 是”RANdom SAmpleConsensus”的缩写。该算法是用于从一组观测数据中估计数学模型参数的迭代方法,由Fischler and Bolles在1981提出,它是一种非确定性算法,因为它只能以一定的概率得到合理的结果,随着迭代次数的增加,这种概率是增加的。该算法的基本假设是观测数据集中存在”inliers”(那些对模型参数估计起到支持作用的点)和”outliers”(不符合模型的点),并且这组观测数据受到噪声影响。RANSAC 假设给定一组”inliers”数据就能够得到最优的符合这组点的模型。

RSA加密算法

这是一个公钥加密算法,也是世界上第一个适合用来做签名的算法。今天的RSA已经专利失效,其被广泛地用于电子商务加密,大家都相信,只要密钥足够长,这个算法就会是安全的。

并查集Union-find

并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。

Viterbi algorithm

寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states)。

参考资料:计算机算法

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