简单了解什么是算法及其属性

什么是算法

算法一词的意思是“在计算或其他解决问题的操作中要遵循的一组有限规则或指令”或“以有限数量的步骤解决数学问题的过程，通常涉及递归操作”。

因此，算法是指解决特定问题的一系列有限步骤

算法的使用

计算机科学：算法构成了计算机编程的基础，用于解决从简单的排序和搜索到人工智能和机器学习等复杂任务的各种问题。

数学：算法用于解决数学问题，例如寻找线性方程组的最优解或寻找图中的最短路径。

运筹学：算法用于在运输、物流和资源分配等领域进行优化和决策。

人工智能：算法是人工智能和机器学习的基础，用于开发能够执行图像识别、自然语言处理和决策制定等任务的智能系统。

数据科学：算法用于分析、处理和从营销、金融和医疗保健等领域的大量数据中提取见解。

算法的特征

• 清晰明确：算法应该清晰明确。它的每一步都应该在各个方面都清楚，并且必须只通向一个意思。
• 明确定义的输入：如果算法要求接受输入，那么它应该是明确定义的输入。它可能会也可能不会接受输入。
• 明确定义的输出：算法必须清楚地定义将产生什么输出，并且它也应该是明确定义的。它应该至少产生 1 个输出。
• 有限性：算法必须是有限的，即它应该在有限时间后终止。
• 可行：算法必须简单、通用和实用，以便可以使用可用资源执行。它不能包含一些未来的技术或任何东西。
• 语言无关：设计的算法必须是语言无关的，即它必须只是可以用任何语言实现的简单指令，但输出将与预期相同。
• 输入：算法有零个或多个输入。每个包含基本运算符的都必须接受零个或多个输入。
•  输出：一种算法至少产生一个输出。每条包含基本运算符的指令都必须接受零个或多个输入。
• 确定性：算法中的所有指令必须明确、精确且易于解释。通过参考算法中的任何指令，人们可以清楚地了解要做什么。指令中的每个基本运算符都必须明确定义。
• 有限性：算法必须在所有测试用例中经过有限数量的步骤后终止。每条包含基本运算符的指令都必须在有限的时间内终止。没有基本条件的无限循环或递归函数不具有有限性。
• 有效性：必须通过使用非常基本、简单和可行的操作来开发一种算法，以便仅用纸和笔就可以将其描绘出来。

算法的性质

• 它应该在有限的时间后终止。
• 它应该至少产生一个输出。
• 它应该接受零个或多个输入。
• 它应该是确定性的意味着为相同的输入案例提供相同的输出。
• 算法中的每一步都必须有效，即每一步都应该做一些工作。

算法类型

1.蛮力算法：这是解决问题的最简单方法。当我们看到问题时，蛮力算法是第一种找到问题的方法。

2.递归算法：递归算法基于递归。在这种情况下，一个问题被分解成几个子部分，并一次又一次地调用同一个函数。

3.回溯算法：回溯算法基本上通过在所有可能的解决方案中搜索来构建解决方案。使用此算法，我们继续按照标准构建解决方案。每当解决方案失败时，我们都会追溯到失败点并建立下一个解决方案并继续这个过程，直到我们找到解决方案或所有可能的解决方案都得到照顾。

4.搜索算法：搜索算法是用于从特定数据结构中搜索元素或元素组的算法。根据它们的方法或应该在其中找到元素的数据结构，它们可以是不同的类型。

5.排序算法：排序是将一组数据按特定的方式按照要求进行排列。有助于执行此功能的算法称为排序算法。通常，排序算法用于以递增或递减的方式对数据组进行排序。

6.散列算法：散列算法的工作原理与搜索算法类似。但它们包含一个带有键 ID 的索引。在散列中，一个键被分配给特定的数据。

7.分而治之算法：该算法将问题分解为子问题，解决单个子问题并将解决方案合并在一起以获得最终解决方案。它由以下三个步骤组成：

• 划分
• 解决
• 结合

8.贪心算法：在这种算法中，解决方案是逐部分构建的。下一部分的解决方案是建立在下一部分的直接利益之上的。将选择提供最大收益的一个解决方案作为下一部分的解决方案。

9. 动态规划算法：该算法使用已经找到的解决方案的概念，以避免重复计算问题的相同部分。它将问题分成更小的重叠子问题并解决它们。

10.随机算法：在随机算法中，我们使用随机数，因此它可以立即带来好处。随机数有助于确定预期结果。

算法的优点

• 很容易理解。
• 算法是对给定问题的解决方案的逐步表示。
• 在算法中，问题被分解成更小的部分或步骤，因此程序员更容易将其转换为实际程序。

算法的缺点

• 写一个算法需要很长时间，所以很费时间。
• 通过算法理解复杂的逻辑可能非常困难。
• 分支和循环语句很难在算法(imp)中显示。

如何设计算法

为了编写算法，需要以下条件作为先决条件：

1. 该算法要解决的问题即明确的问题定义。
2. 解决问题时必须考虑问题的约束条件。
3. 为解决问题而采取的输入。
4. 问题解决后的预期输出。
5. 这个问题的解决方案是在给定的约束范围内。