算法题好处

① 算法三种描述方法的优缺点

本来算法和语言没有太大关系，用什么来描述都可以。优点：Java语言对于一些小的算法描述起来更方便，因为Java语言的抽象程度比较高。并且不用考略内存分配的问题。缺点：但是对于大型算法要考略到执行效率的时候，Java就不太适合，Java的运行速度相对于C/C++要慢一些，并且Java是在JVM虚拟机上运行的，虽然优点是跨平台，但是很多算法是要求和底层打交道，用Java反而显得不太方便。

② 农夫过河程序流程图算法的好处

农夫过河程序流程图算法的好处？一个农夫，带着一只狼、一只羊、和一棵白菜，身处河的南岸，他要把这些东西全部运到北岸。农夫的面前有一条小船，船小到只能容下他和一件物件。另外，只能农夫会撑船。又因为狼能吃羊，而羊爱吃白菜，所以农夫不能留下羊和白菜而自己离开，也不能留下狼和羊而自己离开。但狼属于食肉动物，不吃白菜。

问农夫采取什么方案才能将所有的东西运过河？
解题思路
农夫过河问题的求解方法是使用广度优先搜索（BFS），即在搜索过程中总是最先搜索下面一步的所有可能状态，然后再进行考虑更后面的各种情况。

要实现广度优先搜索，一般采用队列结构。把下一步所有可能达到的状态都列举出来，放在这个队列中，然后顺序取出来分别对其进行处理，处理过程中再把下一步的状态放在队列里。

在采用编程解决农夫过河的问题时，首先需要考虑以下几个问题：
程序中为了方便描述农夫过河过程中几个角色的位置（位于南岸还是北岸），最好的方法是用 4 个二进制数，分别顺序表示农夫、狼、白菜和羊的位置。在本节程序中，用二进制 0 表示某角色在河的南岸，用 1 表示某角色在河的北岸。例如，整数 5（其二进制为 0101），表示农夫和白菜在河的南岸，而狼和羊在北岸。
为了方便获取各个角色当前所在的位置，程序中设置了如下 4 个函数。其中，函数返回值为 1，反之则表示角色在河的北岸

③ 大学学计算机为什么必须要学算法

算法是计算机编程非常重要的组成部分。
同样的一个运算，有的人写完，需要几个月才能运算出结果。而运用了算法，可以在几秒内解决。计算机的计算能力是有限的，需要利用算法来辅助计算机完成复杂的运算。
另外，在一些技术难度高的领域，如果不会算法，那是寸步难行。
很多公司会有专门的算法工程师，为软件的开发提供算法支持。即使普通的程序员不能做到算法工程师那种程度，但是基本的算法还是必须要有所了解的。

④ 什么是算法用计算机解题时，算法起到什么作用

在数学和计算机科学之中，算法（Algorithm）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。
算法是一种描述程序行为的语言，广泛应用于计算机科学领域，是一种让程序最为简洁的思考方式。

⑤ 怎么循序渐进的学习算法算法对于程序员有什么作用

首先，对于大部分程序员而言，在工作中不是必须的，但是你要找工作，特别是刚毕业参加校招的学生，想进入一些比较大的公司（BAT之流），是必须要学好算法的。
此外，在提高自我技术水平的过程中，比如去阅读一些优秀的代码的时候，也是需要算法功底的，就像去看leveldb、redis源码的时候，起码得知道跳表是个啥吧，看Linux内核文件系统的代码得知道红黑树是个啥吧。
再就是有一个很重要的影响：算法学的好的话，不论对你思考问题的方式还是对你编程的思维都会有很大的好处。
另外关于刷题的网站还是首推Leetcode。
如果有一些算法基础的话，推荐Codeforces。
至于资料书籍的话，其实没有太多要求，网上的资料很多，随便谷歌一下就能找到很多详细的资料。
算法导论的话不推荐，不推荐初学者看。这本书是本神书，但是这本书的门槛比较高，需要有一定数学基础和算法基础的人去研究，如果你没有一定的基础或者对算法狂热的学习兴趣，你很难啃下去。
改了一下知识列表的结构，分了下类，可能更加清楚一点。这里面基础是我觉得必须应该掌握的，中等的是有如有余力最好学习的，高级的可以了解，可以了解一下，对于个别感兴趣的可以深入学习一下。

⑥ A*算法的好处

其实A*算法也是一种最好优先的算法
只不过要加上一些约束条件罢了。由于在一些问题求解时，我们希望能够求解出状态空间搜索的最短路径，也就是用最快的方法求解问题，A*就是干这种事情的！
我们先下个定义，如果一个估价函数可以找出最短的路径，我们称之为可采纳性。A*算法是一个可采纳的最好优先算法。A*算法的估价函数可表示为：
f'(n) = g'(n) + h'(n)
这里，f'(n)是估价函数，g'(n)是起点到节点n的最短路径值，h'(n)是n到目标的最短路经的启发值。由于这个f'(n)其实是无法预先知道的，所以我们用前面的估价函数f(n)做近似。g(n)代替g'(n)，但 g(n)>=g'(n)才可（大多数情况下都是满足的，可以不用考虑），h(n)代替h'(n)，但h(n)<=h'(n)才可（这一点特别的重要）。可以证明应用这样的估价函数是可以找到最短路径的，也就是可采纳的。我们说应用这种估价函数的最好优先算法就是A*算法。
举一个例子，其实广度优先算法就是A*算法的特例。其中g(n)是节点所在的层数，h(n)=0，这种h(n)肯定小于h'(n)，所以由前述可知广度优先算法是一种可采纳的。实际也是。当然它是一种最臭的A*算法。
再说一个问题，就是有关h(n)启发函数的信息性。h(n)的信息性通俗点说其实就是在估计一个节点的值时的约束条件，如果信息越多或约束条件越多则排除的节点就越多，估价函数越好或说这个算法越好。这就是为什么广度优先算法的那么臭的原因了，谁叫它的h(n)=0，一点启发信息都没有。但在游戏开发中由于实时性的问题，h(n)的信息越多，它的计算量就越大，耗费的时间就越多。就应该适当的减小h(n)的信息，即减小约束条件。但算法的准确性就差了，这里就有一个平衡的问题。

⑦ 算法题用的多吗

多。算法（Algorithm）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。算法在题中用的很多，可以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。

⑧ "最短路径优先算法"的优缺点

所谓的最短路径问题有很多种意思，
在这里启发式指的是一个在一个搜寻树的节点上定义的函数h(n)，用于评估从此节点到目标节点最便宜的路径。启发式通常用于资讯充分的搜寻算法，例如最好优先贪婪算法与a*。最好优先贪婪算法会为启发式函数选择最低代价的节点；a*则会为g(n)
+
h(n)选择最低代价的节点，此g(n)是从起始节点到目前节点的路径的确实代价。如果h(n)是可接受的（admissible）意即h(n)未曾付出超过达到目标的代价，则a*一定会找出最佳解。
最能感受到启发式算法好处的经典问题是n-puzzle。此问题在计算错误的拼图图形，与计算任两块拼图的曼哈顿距离的总和以及它距离目的有多远时，使用了本算法。注意，上述两条件都必须在可接受的范围内。

⑨ 遗传算法优点，要详细一些的

遗传算法是一种全局优化概率算法，主要的优点有
1.遗传算法对所求解的优化问题没有太多的数学要求，由于他的进化特性，搜素过程中不需要问题的内在性质，对于任意形式的目标函数和约束，无论是线性的还是非线性的，离散的还是连续的都可处理。
2.进化算子的各态历经性使得遗传算法能够非常有效地进行概率意义的全局搜素。
3.遗传算法对于各种特殊问题可以提供极大的灵活性来混合构造领域独立的启发式，从而保证算法的有效性。