算法有哪些步骤

Ⅰ 解决问题的步骤 算法

1、分析问题。

用电脑来解决问题时，首先电脑要对问题进行定性、定量的分析，然后才能设计算法。定性分析法是对问题进行“质”的方面的分析，确定问题的性质，定量分析法，是对要解决的问题的数量特征、数量关系与数量变化进行分析的方法。

2、设计算法。

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。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。

3、编写程序。

设计完算法后，就要使用某种程序设计语言编写程序代码，并最终得到相应结果。编程的语言包括汇编语言、机器语言和高级语言。高级语言中最简单、最常用的是Visual Basic语言和Pascal语言。

Ⅱ 算法 步骤 （需要详细的步骤啊~）

判断点A（1，2）与⊙C （x-5）^2+（y-1）^2=9的位置关系。

第一步:
判断C的圆心O坐标(5,1);
半径r=Sqrt[9]=3.
第二步:
计算A与圆C的距离,
|AO|=Sqrt[(1-5)^2+(2-1)^2]=Sqrt[17].
第三步:
比较|AO|与r的大小关系.
Sqrt[17]>Sqrt[9].
第四步:
结论,A在圆C外.

Ⅲ 算法中通常需要三种不同的执行流程是什么

数据模式，分支模式，循环模式。
在算法中，数据是必要存在的，其次在不同的算法中就产生了分支，最后在得出的高晌扮结果不正确时就会进入戚灶到循环模式，这三种模式谨桥就是算法的执行流程。
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。

Ⅳ 算法设计的过程一般是什么样子

您好，楼主
算法设计就是把问题的解决步骤通过计算机编程语言来实现。
大概步骤如下：
1.分析问题：输入什么/输出什么/条件什么/能用什么方法
2.用流程图画出解决方案：决定程序的结构（有三大结构：顺序结构、判断结构、循环结构）
3.算法设计：常见的算法设计方法有：穷举法/迭代法/递推法/递归法/回溯法/贪婪法/分治法。
4.程序设计：这个就需要变成语言来实现的。

Ⅳ 二分法的算法步骤是什么

在有序的有N个元素的数组中查找用户输进去的数据x。

算法如下：

1、确定查找范围front=0，end=N-1，计算中项mid=（front+end）/2。

2、若a[mid]=x或front>=end，则结束查找；否则，向下继续。

3.、若a[mid]<x，说明待查找的元素值只可能在比中项元素大的范围内，则把mid+1的值赋给front，并重新计算mid，转去执行步骤2；若a[mid]>x，说明待查找的元素值只可能在比中项元素小的范围内，则把mid-1的值赋给end，并重新计算mid，转去执行步骤2。

(5)算法有哪些步骤扩展阅读

基本思想：假设数据是按升序排序的，对于给定值key，从序列的中间位置k开始比较，

如果当前位置arr[k]值等于key，则查找成功；

若key小于当前位置值arr[k]，则在数列的前半段中查找，arr[low，mid-1]；

若key大于当前位置值arr[k]，则在数列的后半段中继续查找arr[mid+1，high]，

直到找到为止，时间复杂度:O(log(n))。

Ⅵ 算法是什么的方法和步骤

算法是为一个问题或一类问题给出的解决方法与具体步骤。

构成要素：

数据对象的运算和操作：计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，成为该计算机系统的指令系统。一个猜雀尘计算机的基本运算和操作有如下四类：算术运算：加减乘除等运算。逻辑运算：或、且、非等运算。关系穗禅运算：大于、小于、等于、不等于等运算。数据传输：输入、输出、赋值等运算。

算法的控制结构：一个算法的功能结构不仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。

Ⅶ python算法设计的步骤有三步分别是

1. 弄清楚题目的意思，列出题目的输入、输出、约束条件
其中又一道题目是这样的：“有一个mxn的矩阵，每一行从左到右是升序的，每一列从上到下是升序的。请实现一个函数，在矩阵中查找元素elem，找到则返回elem的位置。”题设只说了行和列是升序的，我在草稿纸上画了一个3x4的矩阵，里面的元素是1~12，于是我就想当然的认为矩阵的左上角是最小的元素，右下角是最大的元素。于是整个题目的思考方向就错了。
2. 思考怎样让算法的时间复杂度尽可能的小
继续以上面的题目为例子。可以有如下几种算法：
a. 遍历整个矩阵进行查找，那么复杂度为O(m*n)；
b. 因为每一行是有序的，所以可以对每一行进行二分查找，复杂度为O(m*logn)。但是这样只用到了行有序的性质。
c. 网上查了一下，最优的算法是从矩阵的左下角开始，比较左下角的元素（假设为X）与elem的大小，如果elem比X大，那么X所在的那一列元素就都被排除了，因为X是该列中最大的了，比X还大，那么肯定比X上面的都大；如果elem比X小，那么X所在的那一行就可以排除了，因为X是这一行里最小的了，比X还小那么肯定比X右边的都小。每迭代一次，矩阵的尺寸就缩小一行或一列。复杂度为O(max(m,n))。
可以先从复杂度较高的实现方法入手，然后再考虑如何利用题目的特定条件来降低复杂度。
3. 编写伪代码或代码

Ⅷ 进化算法的基本步骤

进化计算是基于自然选择和自然遗传等生物进化机制的一种搜索算法。与普通的搜索方法一样，进化计算也是一种迭代算法，不同的是进化计算在最优解的搜索过程中，一般是从原问题的一组解出发改进到另一组较好的解，再从这组改进的解出发进一步改进。而且在进化问题中，要求当原问题的优化模型建立后，还必须对原问题的解进行编码。进化计算在搜索过程中利用结构化和随机性的信息，使最满足目标的决策获得最大的生存可能，是一种概率型的算法。
一般来说，进化计算的求解包括以下几个步骤：给定一组初始解；评价当前这组解的性能；从当前这组解中选择一定数量的解作为迭代后的解的基础；再对其进行操作，得到迭代后的解；若这些解满足要求则停止，否则将这些迭代得到的解作为当前解重新操作。
以遗传算法为例，其工作步骤可概括为：
（1） 对工作对象——字符串用二进制的0/1或其它进制字符编码 。
（2） 根据字符串的长度L，随即产生L个字符组成初始个体。
（3） 计算适应度。适应度是衡量个体优劣的标志，通常是所研究问题的目标函数。
（4） 通过复制，将优良个体插入下一代新群体中，体现“优胜劣汰”的原则。
（5） 交换字符，产生新个体。交换点的位置是随机决定的
（6） 对某个字符进行补运算，将字符1变为0，或将0变为1，这是产生新个体的另一种方法，突变字符的位置也是随机决定的。
（7） 遗传算法是一个反复迭代的过程，每次迭代期间，要执行适应度计算、复制、交换、突变等操作，直至满足终止条件。
将其用形式化语言表达，则为：假设α∈I记为个体，I记为个体空间。适应度函数记为Φ：I→R。在第t代，群体P(t)={a1(t),a2(t)，…，an(t)}经过复制r(reproction)、交换c(crossover)及突变m(mutation)转换成下一代群体。这里r、c、m均指宏算子，把旧群体变换为新群体。L：I→{True, Flase}记为终止准则。利用上述符号，遗传算法可描述为：
t=0
initialize P(0):={ a1(0),a2(0)，…，an(0)};
while(l(P(t))≠True) do
evaluate P(t):{ Φ(a1(t)), Φ(a2(t))，…，Φ(an(t))};
reproction: P′(t):=r(P(t));
crossover: P″(t):=c(P′(t));
mutation: P(t+1):= m(P″(t));
t=t+1;
end

Ⅸ 算法分析中动态规划的四个基本步骤

1、描述优解的结构特征。
2、递归地定义一个最优解的值。
3、自底向上计算一个最优解的值。
4、从已计算的信息中构造一个最优解。
一、基本概念
动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。
二、基本思想与策略
基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初始问题的解。
由于动态规划解决的问题多数有重叠子问题这个特点，为减少重复计算，对每一个子问题只解一次，将其不同阶段的不同状态保存在一个二维数组中。
与分治法最大的差别是：适合于用动态规划法求解的问题，经分解后得到的子问题往往不是互相独立的（即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解的基础上，进行进一步的求解）。
三、适用的情况
能采用动态规划求解的问题的一般要具有3个性质：
(1)
最优化原理：如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，就称该问题具有最优子结构，即满足最优化原理。
(2)
无后效性：即某阶段状态一旦确定，就不受这个状态以后决策的影响。也就是说，某状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。
（3）有重叠子问题：即子问题之间是不独立的，一个子问题在下一阶段决策中可能被多次使用到。（该性质并不是动态规划适用的必要条件，但是如果没有这条性质，动态规划算法同其他算法相比就不具备优势）

Ⅹ 算法过程是什么