如何做好一次算法开发

❶ 该怎么提高自己的算法能力

先好好读书，这里我推荐the
art
of
unix
programming，我自己便是看完这书后技术能力才有质的变化。
然后，减少看微博、博客、知乎等的时间，最好是彻底不看，这些资讯的网站是非常浮躁的，很难学到真正的东西。
学门新语言，比方说go,
python,
ruby,
haskell等等，然后用这门语言去做一个开源项目，比方说，一个orm。然后，再去看这门语言的成功项目的源码。看看自己写的跟别人的不足是什么，然后，再把自己的项目重新实现一遍。自觉略有所得之后换个方向，比方说模板，再搞个开源项目。服务器后端的mvc各搞一次，还可以再去搞前端的。
最后，心态要好，不要急于求成，欲速则不达。修炼一年能有小成就不错的了～

❷ 算法工程师是做什么的真正做过的回答，怎么去做一个算法工程师与机器学习哪个好一些

算法工程师是这样工作的：问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。而一个算法工程师真正值钱的地方在于问题抽象和上线部署这两个。

那么怎么去做一个算法工程师？算法工程师是一个非常高端的职位；是非常紧缺的专业工程师，兼具前途和钱途！
1.专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
2.学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
3.语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要是归纳、综合，而不是演绎。

关于算法工程师的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”点击预约免费试听课。

❸ 如何做好“推荐算法”有哪些常见的错误需要避免

在这里share一下。
1、推荐算法的构成
一套标准的推荐算法，需要四个组成部分
第一：数据源，行为基础数据的筛选；通常，推荐算法来源于用户行为的采集，简单说就是行为数据越丰富，样本覆盖率越全面，结果越准确；如果采样有偏差，那么结果就会有偏差。
举例1：游戏推荐算法，我们之前限于采样技术水平和处理能力，用的是登陆用户玩过的游戏历史，那么推荐结果就会偏重于需要登陆的游戏。而随着技术提升用全部用户玩过的游戏历史，就更全面了。
举例2：在搜索引擎中，对关键词做推荐，有两种方案，一种是基于广告主的竞价记录；另一种是基于网民的搜索行为；前一种专业性更强，噪音小；后一种覆盖面广，噪音大，各有利弊，根据业务诉求选择。
推荐算法，通常来源于用户的行为记录，比如关键词推荐用用户搜索历史，电商推荐用用户购物历史，游戏推荐用玩家玩游戏的历史，然后基于算法给出相关度，再排序展示 ；但这不绝对，也有并非基于用户行为记录的推荐原理，比如基于用户身份特征或其他地区、网络环境等特征，限于篇幅和常见的业务诉求，这里就不展开说明了。
行为基础数据必要时要做一些去除噪音的工作，比如你通过日志分析玩家游戏历史，或用户购物历史，至少知道把各搜索引擎和工具的抓取痕迹过滤出去，否则结果是很难看的。
算法很多种，网上可以搜到很多，就算搜不到，或者搜到了看不懂，自己编也不难的（我就编过，效果自以为还不错，但是的确不如人家专业的算法效果好，所以适合练手，不适合出去吹牛）
不同算法差异还是蛮大的，需要理解一下业务诉求和目标特征来选择。这个我真心不是高手，我们同事讲的算法我都没能理解，就不多说了。微博上的“张栋_机器学习"和"梁斌penny"都是算法高手，大家可以多关心他们的微博。
第三：参数！
绝对不要认为用到了好的算法就可以了！算法往往会基于一些参数来调优，这些参数哪里来？很不好意思的告诉你，大部分是拍脑袋出来的。但是你拍脑袋出来后，要知道去分析结果，去看哪里对，哪里错，哪里可以改，好的算法可以自动调优，机器学习，不断自动调整参数达到最优，但是通常可能需要你不断手工去看，去看badcase，想想是什么参数因素导致的，改一下是否变好？是否引入新的bad case？
第四：校验！
校验一种是人工做盲测，A算法，B算法的结果混淆，选案例集，看哪个效果好；或A参数、B参数混淆，同理测试。通过盲测选择认为更合理的算法、更适宜的参数.
以上是个人认为，做好推荐算法的步骤
下面说一下常见问题
1、以为有了算法就ok了，不对参数优化，不做后续的校验和数据跟踪，效果不好就说算法有问题，这种基本属于工作态度的问题了。
2、对样本数据的筛选有问题，或缺乏必要的噪音筛查，导致结果噪音多。比如你有个推广位天天摆着，导致用户点击多，然后导致后台行为数据里它和谁的关联都高，然后不管用户到哪里都推荐这个玩意，这就是没有足够筛查。
3、热度影响
我说一下最简单的推荐算法
同时选择了A和B的人数作为A与B的关联度。
这个实现最简单，也最容易理解，但是很容易受热度影响
我曾经注意过某个热门图书电商网站，推荐的关联书籍一水的热门书籍，就是这个问题。
这些是非常简单但是又非常容易出现的，关联误区。
4、过于求全
现在也遇到一些朋友，一提到推荐算法或者推荐系统，就说我这个要考虑，那个要考虑，不管是行为记录，还是用户特征，以至于各种节日效应，等等等等，想通过一个推荐系统完全搞定，目标很大，所以动作就极慢，构思洋洋洒洒做了很多，实现起来无从下手，或者难以寸进；我觉得，还是量力而行，从最容易下手的地方开始，先做到比没有强，然后根据不断地数据校验跟踪，逐渐加入其他考虑因素，步步前进，而不要一上来就定一个宏伟的庞大的目标；此外要考虑实现成本和开发周期，对于大部分技术实力没有网络，腾讯，淘宝那么强的公司而言，先把简单的东西搞好，已经足够有效了，然后在运营数据的基础上逐次推进，会越来越好；有些公司是被自己宏大的目标搞的焦头烂额，最后说，哎，没牛人搞不定啊。嗯，反正他们的目标，我显着是搞不定的。就这些，希望有所帮助

❹ 程序员开发用到的十大基本算法

算法一：快速排序算法
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。

算法步骤：
1 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot），
2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

算法二：堆排序算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。

算法步骤：
1.创建一个堆H[0..n-1]
2.把堆首（最大值）和堆尾互换
3.把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置
4.重复步骤2，直到堆的尺寸为1

算法三：归并排序
归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）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。

算法步骤：

算法四：二分查找算法
二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素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 素过程结束；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。如果在某一步骤数组 为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为Ο(logn) 。

算法五：BFPRT(线性查找算法)
BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素，通过巧妙的分 析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与快速排序思想相似，当然，为使得算法在最坏情况下，依然能达到o(n)的时间复杂 度，五位算法作者做了精妙的处理。

算法步骤：

终止条件：n=1时，返回的即是i小元素。

算法六：DFS（深度优先搜索）
深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分 支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发 现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。DFS属于盲目搜索。

深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。

算法步骤：

上述描述可能比较抽象，举个实例：
DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后，由 v 出发，访问它的任一邻接顶点 w1；再从 w1 出发，访问与 w1邻 接但还没有访问过的顶点 w2；然后再从 w2 出发，进行类似的访问，… 如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。

接着，退回一步，退到前一次刚访问过的顶点，看是否还有其它没有被访问的邻接顶点。如果有，则访问此顶点，之后再从此顶点出发，进行与前述类似的访问；如果没有，就再退回一步进行搜索。重复上述过程，直到连通图中所有顶点都被访问过为止。

算法七：BFS(广度优先搜索)
广度优先搜索算法（Breadth-First-Search），是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。

算法步骤：

算法八：Dijkstra算法
戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。

该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u, v) 表示从顶点 u 到 v 有路径相连。我们以 E 表示G中所有边的集合，而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞] 定义。因此，w(u, v) 就是从顶点 u 到顶点 v 的非负权重（weight）。边的权重可以想象成两个顶点之间的距离。任两点间路径的权重，就是该路径上所有边的权重总和。已知有 V 中有顶点 s 及 t，Dijkstra 算法可以找到 s 到 t的最低权重路径(例如，最短路径)。这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点 s 到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图，Dijkstra算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。

算法步骤：

重复上述步骤2、3，直到S中包含所有顶点，即W=Vi为止

算法九：动态规划算法
动态规划（Dynamic programming）是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。 动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。

动态规划背后的基本思想非常简单。大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。 通常许多 子问题非常相似，为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次，从而减少计算量： 一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储，以便下次需要同一个 子问题解之时直接查表。 这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。

关于动态规划最经典的问题当属背包问题。

算法步骤：

算法十：朴素贝叶斯分类算法
朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下， 如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。

朴素贝叶斯分类器依靠精确的自然概率模型，在有监督学习的样本集中能获取得非常好的分类效果。在许多实际应用中，朴素贝叶斯模型参数估计使用最大似然估计方法，换言之朴素贝叶斯模型能工作并没有用到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型。

尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。

❺ 做为一个初学者，如何才能学好算法呢，感觉自己很菜

凡事都讲究动机，你学习算法的目的是什么呢？目的不同，学法不同侧重不同。
如果你是准备跳槽，以面试为目的，可以先从cracking the coding interview入手，题目是按照链表，树图，递归这种章节安排的，每章都有题目，难度适中，第一遍自己写不出来很正常，画图分析，然后再做第二遍，第二遍就快很多，理解也深刻了，实在理解不了的算法，没办法，背吧，说不定到后面不知什么时候就理解了，所谓读书百遍，其意自现，算法也一样。
如果你是半路出家的程序员，看书觉得看不下去，可以试着看看视频，现在网络这么发达，网上有很多免费的精品视频，比如潭州教育老师的数据结构以及清华邓俊辉老师的数据结构都是特别好的课程。
最后一种就是你对算法理论和精髓确实感兴趣，且有一定的数学功底，你可以尝试研究下《算法导论》，甚至《计算机程序设计艺术》(反正我是看不下去）。
其实，无论出于哪种目学习算法，其实最重要的一点就是：多编程实践，多思考，这是废话，但这也是真理。

❻ 如何成为一名合格的算法工程师

BAT企业的算法工程师是这样工作的：问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。（具体操作可以看阿里算法专家chris老师的算法工作流视频算法工作流是怎样的？）而一个算法工程师真正值钱的地方在于问题抽象和上线部署这两个。

❼ 成为一名合格的算法工程师需要掌握哪些技能

算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位;近两年的就业前景是非常好的，薪资也比较高。但是算法工程师同时也需要不断学习。那么成为一名合格的算法工程师需要掌握哪些岗位技能呢，我们接着往下看。

业务学习能力
算法工程师是不可能脱离业务背景的，人工智能算法工程师、交通算法工程师、图像处理算法工程师等等。
针对一个业务场景设计一个合理的算法，业务知识是非常重要的，需要结合业务的实际情况、限定条件、各种专业词汇和知识都要有一定的了解，如果脱离场景而一味地琢磨算法，效果不会太好。
比如，做交通算法，需要对交通组织、交通管理、通行损失、周期延误等有所认知。比如，做图像处理，需要对各种图像去噪、图像增广、图像分割、物理成像有所了解，知道像素底层是怎么回事。
持续学习能力
算法工程师的主要工作就是拿着现有成熟的算法，结合面临业务场景去做一个合理的方案，如果我们知识面太窄，那显然当用到的时候会有点拮据，眼界也被限制住，不知道还有没有更好效果的算法、目前算法有哪些不足之处、在这个业务中能不能发挥作用。
只有持续学习，了解足够多的知识，当我们面临问题的时候能够快速对比、选择，找出最合适的一种算法。
灵活的思维
当我们选择一种算法去解决一个问题时，效果肯定无法达到我们预期的那样。比如我们拿mask rcnn做医学图像语义分割，我们看着它在自然图像方面表现效果很好，就拿来用于医学图像。但是医学图像有它的难点和特殊性，当跑出效果时会发现结果不如人意，这时候就需要灵活的思维去发现问题，去调优、改进，或者从数据入手，或者从网络模型入手，或者从超参数入手。
编程能力
不同公司对于算法工程师的定位有所差别，比如有些朋友在某公司做算法工程师只负责方案的设计，开发由专门的开发人员实施。有的公司算法工程师要完成算法设计到开发全部工作。
无论是哪一种形式，编程能力都是必要的，就算是前者这样的形式，有专门的开发人员，那在算法的设计过程中需要验证、对比，对每一个小模块算法进行指标评价，你不可能事事都找别人来帮你做，这样效率低，而且开展工作困难。综上所述，就是小编今天整理的关于算法工程师的相关内容，希望可以帮助到大家。

❽ 如何才能学好编程算法呢

难学。其实，按照我们现在的教学大纲和教学要求，只要同学们掌握一些方法，克服心理上畏难、不轻言放弃，是完全可以学好的。
《C程序设计》的内容很丰富，按照我们现在的教学大纲，教学的主要内容是基础知识、四种结构的的程序设计、函数与数组的应用和一些简单的算法。在学习时，同学们应该把主要精力放在这些部分，通过实践（练习和上机调试等熟练掌握。当然，在初学C语言时，可能会遇到有些问题理解不透，或者表达方式与以往数学学习中不同（如运算符等），这就要求不气馁，不明白的地方多问多想，鼓足勇气进行学习，待学完后面的章节知识，前面的问题也就迎刃而解了，这一方面我感觉是我们同学最欠缺，大多学不好的就是因为一开始遇到困难就放弃，曾经和好多同学谈他的问题，回答是听不懂、不想听、放弃这样三个过程，我反问，这节课你听过课吗？回答又是没有，根本就没听过课，怎么说自己听不懂呢？相应的根本就没学习，又谈何学的好？
学习C语言始终要记住“曙光在前头”和“千金难买回头看”，“千金难买回头看”是学习知识的重要方法，就是说，学习后面的知识，不要忘了回头弄清遗留下的问题和加深理解前面的知识，这是我们学生最不易做到的，然而却又是最重要的。比如：在C语言中最典型的是关于结构化程序设计构思，不管是那种教材，一开始就强调这种方法，这时也许你不能充分体会，但是学到函数时，再回头来仔细体会，温故知新，理解它就没有那么难了。学习C语言就是要经过几个反复，才能前后贯穿，积累应该掌握的C知识。
那么，我们如何学好《C程序设计》呢？
一．学好C语言的运算符和运算顺序
这是学好《C程序设计》的基础，C语言的运算非常灵活，功能十分丰富，运算种类远多于其它程序设计语言。在表达式方面较其它程序语言更为简洁，如自加、自减、逗号运算和三目运算使表达式更为简单，但初学者往往会觉的这种表达式难读，关键原因就是对运算符和运算顺序理解不透不全。当多种不同运算组成一个运算表达式，即一个运算式中出现多种运算符时，运算的优先顺序和结合规则显得十分重要。在学习中，只要我们对此合理进行分类，找出它们与我们在数学中所学到运算之间的不同点之后，记住这些运算也就不困难了，有些运算符在理解后更会牢记心中，将来用起来得心应手，而有些可暂时放弃不记，等用到时再记不迟。
先要明确运算符按优先级不同分类，《C程序设计》运算符可分为15种优先级，从高到低，优先级为1 ~ 15，除第2、3级和第14级为从右至左结合外，其它都是从左至右结合，它决定同级运算符的运算顺序。下面我们通过几个例子来说明：
（1） 5*8/4%10 这个表达式中出现3种运算符，是同级运算符，运算顺序按从左至右结合，因此先计算5 *8=40，然后被4除，结果为10，最后是%（求余数）运算，所以表达式的最终结果为10%10 = 0；
（2）a = 3;b = 5;c =++ a* b ；d =a + +* b；
对于c=++a*b来说，按表中所列顺序，+ +先执行，*后执行，所以+ + a执行后，a的值为4，由于+ +为前置运算，所以a的值4参与运算，C的值计算式为4*5=20而不是3*5=15了；而对于d=a++*b来说，由于a + +为后置运算，所以a值为4参与运算，使得d的值仍为20，而a参与运算后其值加1，值为5。 这个例子执行后，a的值为5，b的值为5，c的值为20，d的值也是20；
（3）（a = 3，b = 5，b+ = a，c = b* 5）
例子中的“，”是逗号结合运算，上式称为逗号表达式，自左向右结合，最后一个表达式的结果值就是逗号表达式的结果，所以上面的逗号表达式结果为40，a的值为3，b的值为8，c的值为40。
（4）a=5;b=6;c=a>b?a:b;
例中的a>b?a:b是一个三目运算，它的功能是先做关系运算a>b部分，若结果为真，则取问号后a的值，否则取冒号后b的值，因此c的值应该为6，这个运算可以用来代替if…else…语句的简单应用。
二．学好C语言的四种程序结构
（1）顺序结构
顺序结构的程序设计是最简单的，只要按照解决问题的顺序写出相应的语句就行，它的执行顺序是自上而下，依次执行。
例如；a = 3，b = 5，现交换a，b的值，这个问题就好象交换两个杯子水，这当然要用到第三个杯子，假如第三个杯子是c，那么正确的程序为： c = a； a = b； b = c； 执行结果是a = 5，b = c = 3如果改变其顺序，写成：a = b； c = a； b = c； 则执行结果就变成a = b = c = 5，不能达到预期的目的，初学者最容易犯这种错误。 顺序结构可以独立使用构成一个简单的完整程序，常见的输入、计算，输出三步曲的程序就是顺序结构，例如计算圆的面积，其程序的语句顺序就是输入圆的半径r，计算s = 3.14159*r*r,输出圆的面积s。不过大多数情况下顺序结构都是作为程序的一部分，与其它结构一起构成一个复杂的程序，例如分支结构中的复合语句、循环结构中的循环体等。
（2） 分支结构
顺序结构的程序虽然能解决计算、输出等问题，但不能做判断再选择。对于要先做判断再选择的问题就要使用分支结构。分支结构的执行是依据一定的条件选择执行路径，而不是严格按照语句出现的物理顺序。分支结构的程序设计方法的关键在于构造合适的分支条件和分析程序流程，根据不同的程序流程选择适当的分支语句。分支结构适合于带有逻辑或关系比较等条件判断的计算，设计这类程序时往往都要先绘制其程序流程图，然后根据程序流程写出源程序，这样做把程序设计分析与语言分开，使得问题简单化，易于理解。程序流程图是根据解题分析所绘制的程序执行流程图。
学习分支结构不要被分支嵌套所迷惑，只要正确绘制出流程图，弄清各分支所要执行的功能，嵌套结构也就不难了。嵌套只不过是分支中又包括分支语句而已，不是新知识，只要对双分支的理解清楚，分支嵌套是不难的。下面我介绍几种基本的分支结构。
①if(条件)
{
分支体
}
这种分支结构中的分支体可以是一条语句，此时“”可以省略，也可以是多条语句即复合语句。它有两条分支路径可选，一是当条件为真，执行分支体，否则跳过分支体，这时分支体就不会执行。如：要计算x的绝对值，根据绝对值定义，我们知道，当x>=0时，其绝对值不变，而x<0时其绝对值是为x的反号，因此程序段为：if(x<0) x=-x;
②if(条件)

else

这是典型的分支结构，如果条件成立，执行分支1，否则执行分支2，分支1和分支2都可以是1条或若干条语句构成。如：求ax^2+bx+c=0的根
分析：因为当b^2-4ac>=0时,方程有两个实根，否则（b^2-4ac<0）有两个共轭复根。其程序段如下：

d=b*b-4*a*c;
if(d>=0)
{x1=(-b+sqrt(d))/2a;
x1=(-b-sqrt(d))/2a;
printf(“x1=%8.4f,x2=%8.4f\n”,x1,x2);
}
else
{r=-b/(2*a);
i =sqrt(-d)/(2*a);
printf(“x1=%8.4f+%8.4fi\n”r, i);
printf(“x2=%8.4f-%8.4fi\n”r,i)
}
③嵌套分支语句：其语句格式为：
if(条件1) ；
else if（条件2）
else if（条件3）
……
else if（条件n）
else
嵌套分支语句虽可解决多个入口和出口的问题，但超过3重嵌套后，语句结构变得非常复杂，对于程序的阅读和理解都极为不便，建议嵌套在3重以内，超过3重可以用下面的语句。
④switch开关语句：该语句也是多分支选择语句，到底执行哪一块，取决于开关设置，也就是表达式的值与常量表达式相匹配的那一路，它不同if…else 语句，它的所有分支都是并列的，程序执行时，由第一分支开始查找，如果相匹配，执行其后的块，接着执行第2分支，第3分支……的块，直到遇到break语句；如果不匹配，查找下一个分支是否匹配。这个语句在应用时要特别注意开关条件的合理设置以及break语句的合理应用。
（3）循环结构：
循环结构可以减少源程序重复书写的工作量，用来描述重复执行某段算法的问题，这是程序设计中最能发挥计算机特长的程序结构，C语言中提供四种循环，即goto循环、while循环、do –while循环和for循环。四种循环可以用来处理同一问题，一般情况下它们可以互相代替换，但一般不提倡用goto循环，因为强制改变程序的顺序经常会给程序的运行带来不可预料的错误，在学习中我们主要学习while、do…while、for三种循环。常用的三种循环结构学习的重点在于弄清它们相同与不同之处，以便在不同场合下使用，这就要清楚三种循环的格式和执行顺序，将每种循环的流程图理解透彻后就会明白如何替换使用，如把while循环的例题，用for语句重新编写一个程序，这样能更好地理解它们的作用。特别要注意在循环体内应包含趋于结束的语句（即循环变量值的改变），否则就可能成了一个死循环，这是初学者的一个常见错误。
在学完这三个循环后，应明确它们的异同点：用while和do…while循环时，循环变量的初始化的操作应在循环体之前，而for循环一般在语句1中进行的；while 循环和for循环都是先判断表达式，后执行循环体，而do…while循环是先执行循环体后判断表达式，也就是说do…while的循环体最少被执行一次，而while 循环和for就可能一次都不执行。另外还要注意的是这三种循环都可以用break语句跳出循环，用continue语句结束本次循环，而goto语句与if构成的循环，是不能用break和 continue语句进行控制的。
顺序结构、分支结构和循环结构并不彼此孤立的，在循环中可以有分支、顺序结构，分支中也可以有循环、顺序结构，其实不管哪种结构，我们均可广义的把它们看成一个语句。在实际编程过程中常将这三种结构相互结合以实现各种算法，设计出相应程序，但是要编程的问题较大，编写出的程序就往往很长、结构重复多，造成可读性差，难以理解，解决这个问题的方法是将C程序设计成模块化结构。
(4)模块化程序结构
C语言的模块化程序结构用函数来实现，即将复杂的C程序分为若干模块，每个模块都编写成一个C函数，然后通过主函数调用函数及函数调用函数来实现一大型问题的C程序编写，因此常说：C程序=主函数+子函数。 因些，对函数的定义、调用、值的返回等中要尤其注重理解和应用，并通过上机调试加以巩固。
三．掌握一些简单的算法
编程其实一大部分工作就是分析问题，找到解决问题的方法，再以相应的编程语言写出代码。这就要求掌握算法，根据我们的《C程序设计》教学大纲中，只要求我们掌握一些简单的算法，在掌握这些基本算法后，要完成对问题的分析就容易了。如两个数的交换、三个数的比较、选择法排序和冒泡法排序，这就要求我们要清楚这些算法的内在含义，其中选择法排序和冒泡法排序稍难，但只要明白排序的具体过程，对代码的理解就不难了。如用选择法对10个不同整数排序（从小到大），选择法排序思路：设有10个元素a[1]~a[10],将a[1]与a[2]~a[10]比较，若a[1]比a[2]~a[10]都小，则不进行交换，即无任何操作；若a[2]~a[10] 中有一个比a[1]小，则将其中最大的一个（假设为a）与a[1]交换，此时a[1]中存放了10个中最小的数。第二轮将a[2]与a[3]~a[10]比较，将剩下9个数中的最小者a与a[2]交换，此时a[2] 中存放的10个数中第2小的数；依此类推，共进行9轮比较，a[1]到a[10]就已按从小到大的顺序存放。即每一轮都找出剩下数中的最小一个，代码如下：
for(i=1;i<=9;i++)
for(j=i+1;j<=10;j++)
if(a>a[j]
{temp=a;
a=a[j];
a[j]=temp;
}
结语：当我们把握好上述几方面后，只要同学们能克服畏难、厌学、上课能专心听讲，做好练习与上机调试，其实C语言并不难学。
参考资料：;f=15;t=000968

❾ 如何做算法研究

一、DSP与TI

为什么提到电机控制很多人首先会联想到DSP？而谈到DSP控制总绕不过TI，首先DSP芯片是一种具有特殊结构的微处理器。该芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，提供特殊的指令，可以用来快速地实现各种数字信号处理算法。基于DSP芯片构成的控制系统事实上是一个单片系统，因此整个控制所需的各种功能都可由DSP芯片来实现。因此，可以减小目标系统的体积，减少外部元件的个数，增加系统的可靠性。优点是稳定性好、精度高、处理速度快，目前在变频器、伺服行业有大量使用。主流的DSP厂家有美国德州仪器（Texas Instruments，TI）、ADI、motorola、杰尔等其他厂商，其中TI的TMS320系列以数字控制和运动控制为主，以价格低廉、简单易用、功能强大很是受欢迎。

二、常见的电机控制算法及研究方法

1、电机控制按工作电源种类划分：可分为直流电机和交流电机。按结构和工作原理可划分：可分为直流电动机、异步电动机、同步电动机。不同的电机所采用的驱动方式也是不相同的，这次主要介绍伺服电机，伺服主要靠脉冲来定位，伺服电机接收到1个脉冲，就会旋转1个脉冲对应的角度，从而实现位移，因此，伺服电机本身具备发出脉冲的功能，所以伺服电机每旋转一个角度，都会发出对应数量的脉冲，同时又与伺服电机接受的脉冲形成了呼应，或者叫闭环，进而很精确的控制电机的转动，从而实现精确的定位，可以达到0.001mm。伺服电机相比较普通电机优势在于控制精度、低频扭矩，过载能力，响应速度等方面，所以被广泛使用于机器人，数控机床，注塑，纺织等行业
三、PWM控制及测试结果

脉冲宽度调制是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术，广泛应用在从测量、通信到功率控制与变换的许多领域中，脉冲宽度调制是一种模拟控制方式，其根据相应载荷的变化来调制晶体管基极或MOS管栅极的偏置，来实现晶体管或MOS管导通时间的改变，从而实现开关稳压电源输出的改变