266.算法概论(概念 特性 原则)

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1.1定义

  算法是为了避免某类什么的问题而规定的有俩个多有限长的操作序列。​避免什么的问题的策略

  算法是求解什么的问题的一系列计算步骤,用来将输入数据转添加输出结果 :

  因为有俩个多算法对其每有俩个多输入实例,都能输出正确的结果并停止,则称它是正确的。

  算法与数据形状既有联系又有区别。

联系:数据形状是算法设计的基础。算法的操作对象是数据形状,在设计算法时,通常要构建适合你这名算法的数据形状。数据形状设计主假如选择数据的存储法律法律依据,如选择求解什么的问题中的数据采用数组存储还是采用链表存储等。算法设计假如在选定的存储形状上设计有俩个多满足要求的好算法。

区别:数据形状关注的是数据的逻辑形状、存储形状以及基本操作,而算法更多的是关注怎么才能 才能 在数据形状的基础上避免实际什么的问题。算法是编程思想,数据形状则是你这名思想的逻辑基础。

算法3个重要形状

​算法都要满足3个重要形状​算法3个每项的确切含义

1.有穷性(有限性)

  对于任意一组合法输入值,在执行有穷步骤日后 一定能开始了,​即:算法中的每个步骤都能在有限时间内完成。​算法与程序区别:程序越来越有穷性

2.选择性  

  对于每项情况下所应执行的操作,在算法中就有确切的规定,​使算法的执行者或阅读者都能明确其含义及怎么才能 才能 执行。​因此在任何条件下,算法都越来越一根绳子 执行路径。

3.可行性

  算法中的所有操作都都要足够基本,​都都还都能否通过因为实现的基本操作运算有限次实现之。

4.有输入 

  作为算法加工对象的量值,通常体现为算法中的一组变量。​日后输入量都要在算法执行过程中输入,而有的算法棘层上都还都能否越来越输入,实际上已被嵌入算法之中。

5.有输出

  它是一组与“输入”有选择关系的量值,​是算法进行信息加工后得到的结果,​你这名选择关系即为算法的功能。

3.1算法设计的原则

设计算法时,通常应考虑达到的目标(判断好坏的标准)

1. 正确性

  首先,算法应当满足以特定的“规格说明”法律法律依据给出的需求。​其次,对算法是不是“正确”的理解可是不是以下3个层次:​a.程序中不含语法错误;b.程序对于几组输入数据并能得出满足要求的结果;c.程序对于精心选择的、典型、苛刻且所含刁难性的几组输入数据并能得出满足要求的结果;d.程序对于一切合法的输入数据都能得出满足要求的结果;通常以第 c 层意义的正确性作为衡量有俩个多算法是不是合格的标准。

2. 可读性

  算法主假如为了人的阅读与交流,其次才是为计算机执行,因此算法应该易于人的理解;​当时人面,晦涩难读的程序易于隐藏较多错误而难以调试。

3. 健壮性

  当输入的数据非法时,​算法应当恰当地作出反映或进行相应避免,​而就有产生莫名奇妙的输出结果。​因此,避免出错的法律法律依据不应是中断程序的执行,​而应是返回有俩个多表示错误或错误性质的值,​以便在更高的抽象层次上进行避免。

4. 高下行波特率 与低存储量需求

  通常,​下行波特率 指的是算法执行时间;​存储量指的是算法执行过程中所需的最大存储空间,​两者都与什么的问题的规模有关。

5.可使用性

3.2算法设计基本步骤

 算法分析

  算法分析是分析算法占用计算机资源的情况。

  日后有算法分析的有俩个多主要方面是分析算法的时间冗杂度和空间冗杂度。