计算机算法的定义

合集下载

计算机算法定义和特征和描述方法

计算机算法定义和特征和描述方法
一、定义：在计算机中表现为指令的有限序列，其中每条指令表示一个或多个操作。

二、算法的描述：类C语言介于伪码语言和程序设计语言之间的一种表示形式，保留了C语言的精华，不拘泥于C语言的语法细节，同时也添加了一些C++的成分。

三、算法的特性：
1、有穷性：算法在执行有限步骤之后，自动结束而不会出现无限循环，并且每一个步骤都在可接受的时间范围内完成。

当然这里的有穷并不是纯数学意义的，而是在实际应用中合理的、可以接受的“边界”。

2、确定性：算法的每一个步骤都有确定的含义，不会出现二义性(不会有歧义)。

3、可行性：算法中的所有操作都可以通过已经实现的基本操作运算执行有限次来实现。

4、输入：一个算法有零个或多个输入。

当用函数描述算法时，输入往往是通过形参表示的，在它们被调用时，从主调函数获得输入值。

5、输出：一个算法有一个或多个输出，它们是算法进行信息加工后得到的结果，无输出的算法没有任何意义。

当用函数描述算法时，输出多用返回值或引用类型的形参表示。

计算机二级公共基础知识(全)

1.1 算法考点1 算法的基本概念计算机解题的过程实际上是在实施某种算法，这种算法称为计算机算法。

算法(algorithm)是一组严谨地定义运算顺序的规则，并且每一个规则都是有效的，同时是明确的；此顺序将在有限的次数后终止。

算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。

1算法的基本特征(1)可行性(effectiveness)：针对实际问题而设计的算法，执行后能够得到满意的结果。

(2)确定性(definiteness)：算法中的每一个步骤都必须有明确的定义，不允许有模棱两可的解释和多义性。

(3)有穷性(finiteness)：算法必需在有限时间内做完，即算法必需能在执行有限个步骤之后终止。

(4)拥有足够的情报：要使算法有效必需为算法提供足够的情报当算法拥有足够的情报时，此算法才最有效的；而当提供的情报不够时，算法可能无效。

2算法的基本要素(1)算法中对数据的运算和操作：每个算法实际上是按解题要求从环境能进行的所有操作中选择合适的操作所组成的一组指令序列。

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，称为该计算机系统的指令系统。

计算机程序就是按解题要求从计算机指令系统中选择合适的指令所组成的指令序列在一般的计算机系统中，基本的运算和操作有以下4类：①算术运算：主要包括加、减、乘、除等运算；②逻辑运算：主要包括“与”、“或”、“非”等运算；③关系运算：主要包括“大于”、“小于”、“等于”、“不等于”等运算；④数据传输：主要包括赋值、输入、输出等操作。

(2)算法的控制结构：一个算法的功能不仅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。

算法中各操作之间的执行顺序称为算法的控制结构。

算法的控制结构给出了算法的基本框架，它不仅决定了算法中各操作的执行顺序，而且也直接反映了算法的设计是否符合结构化原则。

描述算法的工具通常有传统流程图、N-S结构化流程图、算法描述语言等。

计算机算法的基本概念

计算机算法的基本概念算法是计算机科学中广泛使用的一个概念，它是指求解问题时，一系列精确而清晰的计算机程序。

算法的好坏，决定着一个程序的效率及可靠性。

因此学习计算机算法的基本概念，是每个程序员的必修课程。

一、算法的定义算法即是一个问题的逻辑表达形式，描述了解决一个问题的精确步骤。

算法也可以是数学函数，用于将一个输入值映射为一个输出值。

它是一种抽象的计算模型。

二、算法的基本要素1. 输入：算法的输入是指一个或多个变量，也可以是磁盘文件或数据库等。

2. 输出：算法的输出是指一种或多种结果。

3. 有限性：算法必须在有限步骤内结束，否则会陷入死循环。

4. 确定性：算法每一步必须明确而清晰，无歧义。

5. 可行性：算法必须基于实际可行的操作。

三、算法的分类1. 暴力算法：暴力算法是指从可能的解空间以穷举方式尝试找到一个问题的解。

2. 分治法：分治法是指将大问题拆成两个或多个小问题，然后递归求解。

3. 贪婪算法：贪心算法是指为每个子问题找到最优解，然后得到总体的最优解。

4. 动态规划：动态规划是指解决具有递归结构的问题，将问题划归为子问题，存储已经求解过的子问题，避免重复计算。

四、算法的复杂度算法的复杂度是指算法运行所需要的资源量。

一般情况下，复杂度包括时间复杂度和空间复杂度。

时间复杂度是指算法在运行时所消耗的时间，空间复杂度是指算法所需的存储空间。

五、常用数据结构1. 数组：数组是一种基本数据结构，它是一组有序的数据项的集合。

2. 栈：栈是一种数据结构，它按照“后进先出”（LIFO）的原则进行操作。

3. 队列：队列是一种数据结构，它按照“先进先出”（FIFO）的原则进行操作。

4. 链表：链表是一种数据结构，它由节点组成，每个节点包含一个数据项和一个指向下一个节点的指针。

六、总结计算机算法是计算机科学的核心知识之一，掌握算法的基本概念，对于编写高效率的程序非常重要。

算法的好坏关系到程序效率和可靠性，因此程序员必须学习算法的基本要素、分类、复杂度和常用数据结构，并在实践中不断探索优化算法的过程。

计算机的算法的概念

计算机的算法的概念
计算机算法是一系列定义了解决特定问题的步骤的指令。

它描述了如何执行一个计算任务或解决一个计算问题。

算法是计算机科学的基础，它可以用于解决各种问题，包括排序、搜索、路径规划、图形处理、机器学习等。

算法通常由以下几个要素组成：
1. 输入：算法接受的输入数据。

2. 输出：算法产生的输出结果。

3. 明确性：算法的每一步都必须明确且无歧义。

4. 有限性：算法必须在有限步骤内终止。

5. 有效性：算法的每一步都应该能够在有限时间内完成。

6. 可行性：算法应该是可实现的，即可以通过计算机程序或其他手段实现。

算法的设计和分析是计算机科学的核心内容之一。

好的算法可以提高计算效率，减少资源消耗，并解决实际问题。

算法的性能通常通过时间复杂度和空间复杂度来衡量。

时间复杂度是指算法运行所需的时间，而空间复杂度是指算法所需的内存空间。

常见的算法设计技术包括分治法、动态规划、贪心算法、回溯算法、排列组合等。

算法的选择取决于问题的性质、数据量、计算资源和实际需求。

对计算机算法的理解

对计算机算法的理解计算机算法是计算机科学中一项至关重要的概念。

它是一种清晰而有序的指令集合，旨在解决特定问题或执行特定任务。

通过合理地组织、运行和控制数据，算法可以高效地完成各种计算任务。

在本文中，我们将探讨计算机算法的定义、关键特征以及对其深入理解的重要性。

一、计算机算法的定义与特征计算机算法可以定义为由有限的、明确定义的操作序列组成的计算过程。

它由一系列步骤构成，每个步骤都明确地描述了算法执行中的操作或决策。

算法的特点如下：1. 确定性：算法中的每个步骤都应该是确定的，即给定相同的输入，将产生相同的输出。

这种确定性允许我们预测算法执行的结果。

2. 有限性：算法应该在有限的步骤内终止。

无论输入数据的规模如何，算法都能在一段时间内完成执行。

3. 输入：算法接受一个或多个输入，这些输入被称为算法的参数。

输入提供了算法执行所需的信息和数据。

4. 输出：算法产生一个或多个输出，这些输出是算法根据输入数据计算得出的结果。

5. 可行性：算法应该能够在现实世界的计算机硬件上执行，并在合理的时间内给出结果。

二、对计算机算法的深入理解的重要性深入理解计算机算法对于计算机科学和软件开发至关重要。

以下是几个原因：1. 性能优化：通过深入理解算法的设计和执行过程，我们可以优化算法的性能，使其在解决问题时更加高效。

优秀的算法设计可以降低计算复杂度，加快计算速度，节约计算资源。

2. 问题解决：对计算机算法的理解使我们能够以一种系统化的方式解决各种计算问题。

无论是搜索、排序、最短路径还是图论等问题，深入理解算法的原理和实现可以帮助我们寻找最优解决方案。

3. 创新和发展：计算机科学不断发展，新的计算问题和挑战不断涌现。

对算法的深入理解可以激发创新思维，帮助我们开发新的算法来解决现有问题或应对新的挑战。

4. 效率和可靠性：深入理解算法可以提高软件开发的效率和可靠性。

通过选择合适的算法和数据结构，我们可以实现更稳定、更高效的软件，从而提供更好的用户体验。

计算机科学中的算法

计算机科学中的算法在计算机科学中，算法是一种解决问题的步骤和规程，用于解决各种计算和操作问题。

算法作为计算机科学的基础概念，是计算机程序设计的核心和基础，也是计算机系统和应用程序开发的重要基础。

在现代社会中，计算机系统已经广泛应用于各种行业和领域，而算法的发展和优化则是保证计算机系统与应用程序性能和效率的重要保证。

算法是计算机程序设计的基础和精髓。

在计算机科学中，算法是指解决一定问题的一系列有限的计算步骤。

计算机算法的归纳和总结是计算机科学的重要组成部分。

因此，研究和发展计算机算法对于提高计算机系统和应用程序的性能和效率具有重要的意义。

一、算法的类型算法是一种具有不同类型的计算步骤和规程，常见的算法类型包括以下几种：1.排序算法：将一组数据按照一定规则进行排序的算法。

常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。

2.查找算法：在一个数据集合中查找某一个元素的算法。

常见的查找算法有顺序查找、二分查找、哈希查找等。

3.图形算法：在图论中，解决图的构成、图的遍历、最短路径、最小生成树、网络流等问题的算法。

常见的图形算法有Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Prim算法等。

4.字符串算法：解决字符串处理问题的一类算法。

常见的字符串算法有KMP算法、BM算法、正则表达式等。

5.贪心算法：一种利用局部最优解来获得全局最优解的算法。

贪心算法常用于优化问题中，如NP完全问题、最优化问题等。

常见的贪心算法有贪心选择法、贪心递归法等。

6.动态规划算法：一种以直接使用计算机来研究多阶段决策过程最优化的算法。

常见的动态规划算法有背包问题、找零问题、最长公共子序列问题等。

7.递归算法：通过函数自身的调用来完成计算过程。

递归算法常用于树形结构、图形结构及数据结构等问题中。

二、算法的优化算法的优化是指对算法进行改进和修改，以获得更好的性能和效率。

算法的优化可以分为以下几类：1.时间复杂度的优化：通过改变算法的各个部分来改进算法的时间复杂度，以更快地完成任务。

计算机算法的名词解释

计算机算法的名词解释在计算机科学领域中，算法是一种用来解决问题的精确规范和有限步骤的过程。

它是计算机程序的基础，可以说构成了计算机科学的核心。

算法的描述一般由一系列的操作步骤组成，这些步骤可以是数学表达式、逻辑判断、数据操作等，其目的是解决给定问题或完成特定任务。

算法的作用是将问题分解为一系列可行的操作步骤，从而得到最终的解决方案。

在解决问题时，选择合适的算法是至关重要的，因为不同的算法可能对于同一个问题有不同的执行效率和结果。

通过仔细考虑问题的特性和约束条件，我们可以选择最佳的算法来提高计算机程序的效率。

在计算机科学中，有许多经典的算法被广泛应用于不同领域。

下面我们将介绍其中一些常见的算法及其应用。

1. 搜索算法搜索算法是解决查找问题的一类重要算法，它通过在大量数据中寻找特定的信息。

其中，线性搜索算法是最简单的一种搜索算法，它按顺序逐个检查每个元素，直到找到匹配的元素或搜索结束。

二分搜索算法则是一种更高效的搜索算法，它利用有序列表的特性，通过将搜索空间逐渐缩小来快速定位目标元素。

2. 排序算法排序算法是将一组数据按照特定规则进行排列的算法。

快速排序算法是最常用和高效的排序算法之一，它通过分治思想将待排序的序列划分为较小的子序列，然后递归地进行排序。

归并排序算法则是另一种常见的排序算法，它将待排序的序列逐渐分解为较小的有序子序列，然后通过合并这些子序列来得到最终的有序结果。

3. 图论算法图论算法是解决图结构问题的一类重要算法。

最短路径算法是其中之一，它通过计算图中两个特定节点之间的最短路径长度来解决路径规划等问题。

著名的迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法就是最短路径算法的典型代表。

另外，深度优先搜索算法和广度优先搜索算法也是常用的图论算法，用于遍历图结构中的所有节点。

4. 动态规划算法动态规划算法是一种通过将问题划分为不同的子问题，并记忆之前的计算结果，来解决复杂问题的算法。

背包问题是动态规划算法的一个典型案例，它通过计算不同物品放入背包后的总价值，来实现在限定容量下选择最佳的组合方案。

计算机算法指的是什么

计算机算法指的是什么计算机算法是指用于解决问题或完成特定任务的一系列指令或步骤的集合。

简而言之，算法就是通过规定的步骤来达到特定目标的方法论。

计算机算法可以用来处理各种类型的数据，如数字、文本、图像等，它是计算机科学的核心内容之一。

一、算法的基本概念算法是计算机科学中的重要概念，它旨在解决问题并实现任务。

一个好的算法应具备以下特性：1. 正确性：算法应能正确地解决问题，即在给定的输入下能够得到正确的输出。

2. 可读性：算法应具备清晰明了的步骤和逻辑，便于程序员理解和实现。

3. 健壮性：算法应具备容错能力，即在不同的输入情况下仍能保持正确性。

4. 高效性：算法的执行时间和占用资源应尽可能少，以提高程序的效率。

二、算法的应用领域计算机算法在各个领域中都有广泛的应用，下面列举几个常见的应用领域：1. 搜索引擎：搜索引擎利用算法来快速找到与用户查询相关的网页，如Google的PageRank算法。

2. 图像处理：图像处理算法可以用于图像的滤波、增强、分割等，用于医学影像分析、图像识别等领域。

3. 数据压缩：压缩算法用于压缩和解压缩数据，如ZIP压缩算法、JPEG图像压缩算法等。

4. 人工智能：人工智能领域中的机器学习算法、深度学习算法等用于数据分析和模式识别。

5. 网络安全：密码学算法用于数据的加密和解密，保护网络通信的安全性。

三、常见的计算机算法1. 排序算法：如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等，用于对数据进行排序。

2. 查找算法：如线性查找、二分查找、哈希查找等，用于在数据中查找指定元素。

3. 图算法：如最短路径算法、最小生成树算法、拓扑排序算法等，用于解决图相关的问题。

4. 动态规划：将一个复杂的问题分解为简单的子问题，并记录子问题的解，最后通过合并子问题的解来求得原问题的解。

5. 贪心算法：每一步都选择当前最优解，从而希望最终能得到全局最优解。

四、算法的复杂度分析算法的复杂度分析是评估算法性能的重要方法，主要评估算法的时间复杂度和空间复杂度。

计算机专业研究生复试-算法设计与分析面试简答题

算法设计与分析1.简述算法定义、属性及指标算法定义：算法是指在解决问题时，按照某种机械步骤一定可以得到问题结果的处理过程。

算法具有以下几个属性：●输入：一个算法有零个或多个输入，这些输入取自于某个特定对象的集合。

●输出：一个算法有一个或多个输出，这些输出同输入有着某些特定关系的量。

●有穷性：一个算法必须总是在执行有穷步之后结束，且每一步都在有穷时间内完成。

●确定性：算法中每一条指令必须有确切的含义。

不存在二义性。

只有一个入口和一个出口●可行性（可选）：一个算法是可行的就是算法描述的操作是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。

质量指标：●正确性：算法应满足具体问题的需求；●可读性：算法应该好读，以有利于读者对程序的理解；●健壮性：算法应具有容错处理，当输入为非法数据时，算法应对其作出反应，而不是产生莫名其妙的输出结果。

●效率与存储量需求：效率指的是算法执行的时间；存储量需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。

一般这两者与问题的规模有关。

2.什么是算法分析，怎么做算法设计●算法分析分为算法正确性分析和复杂性分析。

1.算法正确性分析确保算法对符合要求的输入在有限时间内能产生正确的结果。

2.算法的复杂性分析,分析算法对不同输入所需资源量,为求解一个问题选择最佳算法、最佳设备。

●怎么做算法设计：1.确定算法解决问题的目标，也是问题需求分析；2.分析问题输入输出的数据类型及结构；3.尝试匹配已有的算法解决方案，选择合适的算法模型；4.对算法模型的参数或局部计算过程进行设计；5.检查算法运行的效果并进行改进，使其达到最优；对于一些未知领域的算法设计方式更像是艺术而不像是科学，需要基础领域知识结合计算机算法技术来实现。

3.什么是算法复杂性算法复杂性包括时间复杂度和空间复杂度。

时间复杂度指程序执行时所用的时间；空间复杂度指算法占用的空间（两种占用：存储程序和输入数据的空间、存储中间结果或操作单元所占用空间——额外空间）。

算法是指在计算机程序中使用的数学公式。

1. 算法是计算机程序中使用的数学公式。

在计算机编程中，算法是一系列明确定义的步骤，用于解决特定问题或执行特定任务。

它是一种指导计算机执行特定操作的方法。

2. 算法是一种确定性的过程。

这意味着算法的每一步都是可预测和可重复的，无论在何种情况下，给定相同的输入，算法应该始终产生相同的输出。

这种确定性使得算法在计算机程序设计中非常有用，因为它们可以确保在相同的输入下始终得到相同的结果。

3. 算法可以用来解决各种问题。

它们可以用于排序数据、搜索特定值、遍历图形、优化问题等。

算法可以被设计得非常简单或非常复杂，取决于问题的复杂性和需求。

4. 算法的设计和分析是计算机科学中的一个重要领域。

设计一个高效的算法意味着找到解决问题的最佳方式，使得计算机在使用最小的资源（如时间和内存）的同时能够得到正确的结果。

分析算法涉及确定算法的时间复杂度和空间复杂度，以评估其效率和可扩展性。

5. 算法的复杂度可以通过大O表示法来表示。

大O表示法描述了算法执行所需的最坏情况下的时间和空间资源。

例如，O(n)表示算法的时间或空间复杂度是线性的，意味着随着输入规模的增加，算法的执行时间或占用的内存也以线性方式增加。

6. 算法可以通过伪代码或流程图来表示。

伪代码是一种类似编程语言的描述方式，但不需要遵守严格的语法规则。

它允许开发人员以更简洁和易于理解的方式描述算法的步骤和逻辑。

流程图是一种图形化表示方式，使用不同形状的框和线表示算法的步骤和控制流程。

7. 算法的效率可以通过不同的优化技术进行改进。

一些常见的优化技术包括分治法、动态规划、贪婪算法和回溯法。

这些技术可以帮助开发人员通过改变算法的结构或思路来提高算法的执行效率。

总结：算法是计算机程序中使用的数学公式，用于解决问题或执行任务的明确定义的步骤。

它是一种确定性的过程，可以解决各种问题。

算法的设计和分析是计算机科学的重要领域，复杂度可以通过大O表示法来描述。

计算机算法基础知识全面解读

计算机算法基础知识全面解读计算机算法是计算机科学的核心领域之一，是解决问题和实现功能的重要工具。

本文将全面解读计算机算法的基础知识，包括算法的定义、分类、复杂度分析和常见算法。

一、算法的定义算法是指解决一类问题的有限序列指令的描述。

它可以被看作是一种计算过程，通过逐步执行的指令将输入转化为输出。

算法需要满足清晰、确定、有限和有效的要求，能够解决某个具体的问题。

二、算法的分类根据算法的实现方式和思想，可以将算法分为以下几类：1. 暴力算法：按照问题的定义直接解决，没有使用任何优化技巧。

虽然效率低下，但是思路简单明确，易于实现。

2. 贪心算法：每一步都采取最优的选择，以期达到最终的最优解。

贪心算法通常简单高效，但不能保证一定能够得到全局最优解。

3. 分治算法：将问题分解成若干个规模更小、相互独立且与原问题性质相同的子问题，递归地求解这些子问题，再将子问题的解合并得到原问题的解。

4. 动态规划算法：将问题分解成若干个子问题，并保存子问题的解，避免重复计算。

通过解决子问题来解决原问题。

5. 回溯算法：通过搜索问题的解空间树，找到所有可能的解。

回溯算法通常适用于组合优化问题、NP完全问题等。

三、算法的复杂度分析算法的复杂度是衡量算法效率的重要指标，通常从时间复杂度和空间复杂度两个方面进行评估。

1. 时间复杂度：表示算法执行所需的时间量级，通常用大 O 表示法表示。

常见的时间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。

2. 空间复杂度：表示算法所需的存储空间量级，也用大 O 表示法表示。

空间复杂度包括程序代码所占用的空间、输入和输出所需的空间以及算法执行过程中临时变量所需的空间。

四、常见算法1. 排序算法：排序算法是计算机算法中最常见的一类。

包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

排序算法的选择依赖于实际需求和数据规模。

2. 查找算法：查找算法用于在一组数据中寻找特定元素的位置或者判断某个元素是否存在。

计算机的算法

计算机的算法
计算机的算法是指运算过程中所需的步骤和规则。

它们以一种精确定义的方式描述了计算机完成任务的方式，涵盖了从简单的加减乘除到复杂的搜索算法、排序算法、机器学习算法等。

算法是计算机科学的核心，它们的设计和实现是计算机科学中最重要的问题之一。

在计算机科学的研究中，算法的重要性超过了任何单个计算机程序。

算法解决问题的效率和正确性是衡量算法优劣的基本标准。

在实践中，算法的应用是无处不在的。

在各行各业的应用中，算法可以用于：搜索、自然语言处理、计算机视觉、人工智能、生物信息学、金融分析等。

算法也是开发软件的基础，许多开源软件和商业软件的核心都是算法。

不同的算法实现有着不同的优缺点。

比如，插入排序算法的时间复杂度是O(n^2)，虽然它非常简单，但是对于大规模数据排序来说效率很低。

而快速排序算法通过优化，能够在平均O(n log n)的时间内完成排序，因此，在实践中得到广泛应用。

因此，选择正确的算法对于计算机科学和应用至关重要。

一方面，它能够提高计算机处理数据的速度和效率，另一方面它可以实现更加复杂的任务，从而创造更多的商业价值和社会价值。

总之，算法是计算机科学的核心，它们能够解决各种各样的问题。

我们需要了解不同的算法实现，并做出准确的选择。

当我们选择正确的算法时，我们会发现它们在我们的工作和生活中发挥着重要作用。

计算机算法基础知识系统梳理

计算机算法基础知识系统梳理计算机算法是指解决特定问题的一系列步骤或指令。

算法的设计和分析是计算机科学领域的核心内容之一。

为了更好地理解和应用算法，我们需要对计算机算法的基础知识进行系统梳理。

本文将从算法的定义、分类、特性以及常见的算法设计思想进行介绍。

一、算法的定义算法是指一种具体可行的解决问题的方法，描述了在有限的时间和空间内，如何将输入转化为输出。

算法必须具备以下特点：明确性、有限性、确定性和可执行性。

明确性表示算法的步骤必须明确而不含糊；有限性表示算法必须在有限的步骤内结束；确定性表示算法的每一步都有确定的含义；可执行性表示算法能够被计算机实现。

二、算法的分类根据问题的性质和算法的设计思想，算法可以分为以下几类：1. 递归算法：递归算法是指在解决问题时，调用自身来进行子问题的求解。

递归算法通常包括基本情况和递推关系两个部分。

递归算法的典型应用包括斐波那契数列的求解和二叉树的遍历等。

2. 分治算法：分治算法是指将一个大问题划分成若干个相互独立且具有相同结构的子问题，然后逐个求解，并最后将各个子问题的解合并得到原问题的解。

经典的分治算法有归并排序和快速排序等。

3. 贪心算法：贪心算法是一种通过每一步的局部最优选择来达到整体最优解的算法。

贪心算法通常不是全局最优解，但在某些问题中可以得到近似最优解。

常见的贪心算法有Prim算法和Kruskal算法来解决最小生成树问题。

4. 动态规划算法：动态规划算法是一种将问题划分为多个阶段，每个阶段的求解依赖于之前阶段的结果，并通过保存之前阶段的结果来避免重复计算的算法。

动态规划算法常用于解决最优化问题，如背包问题和最短路径问题等。

5. 回溯算法：回溯算法也被称为试探法，通过枚举所有可能的解，并逐步剪枝来找到问题的解。

回溯算法通常用于求解组合、排列、子集等问题，典型的应用有八皇后问题和0-1背包问题等。

三、算法的特性算法的性能可以通过时间复杂度和空间复杂度来评估。

计算机二级考试选择题必背知识点(公共基础+计算机基础)

计算机二级考试选择题必背知识点公共基础第一章数据结构与算法§1.1 算法1.算法的定义：是指解题方案的准确而完整的描述。

（算法不等于程序，程序的设计不可能优于算法的设计）2.算法的基本特征：可行性、确定性、有穷性、足够的情报。

3.算法的基本要素：4.算法的时间和空间复杂度：算法的时间复杂度和算法的空间复杂度相互独立。

§1.2 数据结构的基本概念1.数据：需要处理的数据元素的集合，一般来说，这些数据元素，具有某个共同的特征。

(1)数据元素是数据的基本单位，即数据集合中的个体。

(2)有时一个数据元素可有若干数据项组成。

数据项是数据的最小单位。

2.结构：是集合中各个数据元素之间存在的某种关系（或联系）。

3.数据结构：是指相互有关联的数据元素的集合。

4.数据结构的分类：(1)逻辑结构：线性结构（线性表、栈、队列）；非线性结构（树、图）。

(2)存储结构：顺序存储；链式存储。

(3)运算：插入、删除、查找、排序。

5.逻辑结构：反应数据元素间的逻辑关系（即前后件关系）的数据结构。

(1)线性结构（线性表）：（举例：春→夏→秋→冬）a.有且只有一个根节点，它无前件；b.每一个节点最多有一个前件，也最多有一个后件。

(2)非线性结构：a.不满足以上两个条件的数据结构就称为非线性结构；b.非线性结构主要是指树形结构和网状结构。

6.存储结构：又称为数据的物理结构，是数据的逻辑结构在计算机存储空间中的存放方式(1)顺序存储结构：主要用于线性的数据结构，它把逻辑上相邻的数据元素存储在物理上相邻的存储单元里。

(2)链式存储结构：每一个结点至少包含一个指针域，用指针的指向来体现数据元素之间在逻辑上的联系。

§1.3 线性表及其顺序存储结构1.线性表：线性表是n（n≥0）个数据元素构成的有限序列，表中除第一个元素外的每一个元素，有且只有一个前件，除最后一个元素外，有且只有一个后件。

举例：英文字母表、地理学中的四向、表格2.线性表的顺序存储结构：通常线性表可以采用顺序存储和链式存储，但一般使用顺序存储结构。

什么是计算机的算法举例说明常见的算法应用场景

什么是计算机的算法举例说明常见的算法应用场景在计算机科学领域中，算法是一种解决问题的步骤和方法的描述。

它是通过有限的步骤来完成特定任务的一系列计算过程。

算法可以应用于各种场景，例如图像处理、数据分析、搜索引擎优化等。

本文将介绍什么是计算机的算法，并通过举例来说明常见的算法应用场景。

一、什么是计算机的算法？算法是指计算机解决问题的具体步骤和方法，它是一系列有序的操作，通过这些操作可以解决各种各样的问题。

算法可以用伪代码或编程语言来描述，但它并不依赖于具体的计算机语言。

一个好的算法应该具备以下特点：1. 正确性：算法应该能够正确地解决问题，得出正确的结果。

2. 可读性：算法的描述应该清晰明了，便于他人理解和实现。

3. 高效性：算法的时间和空间复杂度应该尽可能低，以提高运行效率。

二、常见的算法应用场景举例1. 排序算法排序算法是将一组元素按照一定的规则进行排列的算法。

常见的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序等。

在实际应用中，排序算法广泛应用于数据分析、数据库管理、图像处理等领域。

举例来说，假设一个电商平台需要对商品进行按价格从低到高的排序，就可以使用排序算法来实现。

通过将商品的价格进行比较和交换，最终可以得到排好序的商品列表。

2. 搜索算法搜索算法是在给定的数据集中查找某个特定元素或满足特定条件的元素的算法。

常见的搜索算法有线性搜索、二分搜索、哈希搜索等。

搜索算法被广泛应用于搜索引擎、推荐系统、智能导航等领域。

以搜索引擎为例，当用户输入关键词进行搜索时，搜索引擎会通过搜索算法在庞大的数据集中找到匹配用户需求的网页或信息。

3. 图算法图算法是处理图形结构的计算机算法。

图是由节点和连接节点的边组成的数据结构，图算法主要用于解决与图相关的问题，如最短路径、最小生成树、网络流等问题。

图算法在社交网络分析、网络优化、路线规划等领域得到广泛应用。

例如，在社交网络分析中，可以使用图算法来分析用户之间的关系、检测社区结构等。

计算机算法指的是什么

算法是解决特定问题的求解步骤，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作。

1：正确性
是指算法至少应该具有输入、输出和加工处理无歧义性、能正确反映问题的需求、能够得到问题的正确答案。

2：可读性
算法设计的另一目的是为了方便于阅读、理解和交流。

3：健壮性
当输入数据不合法时，算法也能做出相关处理，而不是产生异常或者莫名其妙的结果。

4：时间效率高和低存储量
好的算法还应该具备时间效率高和存储量低的特点。

1：输入输出
输入输出比较容易理解，算法具有0个或多个输入，至少有1个或多个输出。

2：有穷性
指算法在执行有限的步骤后，自动结束而不会出现无限循环，并且每一个步骤可在接受的时间内完成。

3：确定性
算法的每一步骤都有确定的含义，不会出现二义性。

4：可行性
算法的每一步骤都必须是可行的，也就是说，每一步都能够通过执行有限次数完成。

一个算法必须具备以下性质:
(1)算法首先必须是正确的，即对于任意的一组输入，包括合理的输入与不合理的输入，总能得到预期的输出。

如果一个算法只是对合理的输入才能得到预期的输出，而在异常情况下却无法预料输出的结果，那么它就不是正确的。

(2)算法必须是由一系列具体步骤组成的，并且每一步都能够被计算机所理解和执行，而不是抽象和模糊的概念。

(3)每个步骤都有确定的执行顺序，即上一步在哪里;下一步是什么，都必须明确，无二义性。

(4)无论算法有多么复杂，都必须在有限步之后结束并终止运行;即算法的步骤必须是有限的。

在任何情况下，算法都不能陷入无限循环中。

计算机算法

一、算法的基本概念通俗地讲，算法是解决问题的方法与步骤。

算法是程序设计的灵魂，它是实际问题与解决该问题的计算机程序建立起联系的桥梁。

一个程序包括两个方面：一是对数据组织的描述；二是对程序操作流程的描述。

前者称为数据结构，后者就是指计算机算法，因此有了关于什么是程序的著名公式：程序＝数据结构＋算法对于计算机领域中，算法被严格定义为若干指令组成的有穷序列。

算法必须满足以下5个特征。

➢输入项：有0个或多个输入数据，给出算法的初始状态，0个输入意指算法本身给出了对象的初始状态；➢输出项：有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。

没有输出的算法是毫无意义的；➢确定性：算法的每一步骤必须有确切的定义；➢有效性：算法中的任何操作步骤都是可以被分解为基本的可在计算机硬件上执行的操作步骤，且每个计算步都可以在有限时间内完成；➢有穷性：算法必须能在执行有限个步骤之后终止。

二、算法的优劣评定同一问题可有多种算法方案，它们或在效率或在资源消耗上有着明显的区别，通过算法分析可以选择合适算法和改进算法。

一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。

➢时间复杂度算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。

一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记为T(n)=Ο(f(n))。

因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关。

➢空间复杂度算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。

➢正确性算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准。

➢可读性算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的容易程度。

➢健壮性健壮性是指一个算法对不合理数据输入的反应能力和处理能力，也称为容错性。

三、常用算法思想1．递推法递推是序列计算机中的一种常用算法。

它是按照一定的规律来计算序列中的每个项，通常是通过计算机前面的一些项来得出序列中的指定项的值。

其思想是把一个复杂的庞大的计算过程转化为简单过程的多次重复，该算法利用了计算机速度快的机器特点。

计算机算法指的是什么

计算机算法指的是什么
计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程，或者说是对计算机上执行的计算过程的具体描述。

无论算法有多么复杂，都必须在有限步骤之后结束并终止运行。

计算机算法有？
1、分治法：把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并；
2、动态规划法：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；
3、回溯法：回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。

计算机算法的特性有？
1、有穷性：一个算法应包含有限的操作步骤，而不能是无限的；
2、确定性：算法中的每一个步骤都应当是确定的，而不应当是含糊的、模棱两可的；
3、输入性：所谓输入是指在执行算法是需要从外界取得必要的
信息；
4、输出性：算法的目的是为了求解，没有输出的算法是没有意义的；
5、有效性：算法中的每一个步骤都应当能有效地执行。

并得到确定的结果。

计算机算法设计与分析总复习1

算法渐近复杂性
定义 1.2
设算法的执行时间 T( n ) ，如果存在T *( n ) ，
使得
T (n)T *(n)
lim
0
n
T (n)
就称T *( n) 为算法的渐近时间复杂性。
1）上界函数
定义1 如果存在两个正常数c和n0，对于所有的n≥n0 有
|f(n)| ≤ c|g(n)|
则记作f(n) = Ο(g(n))
Type x=a[p]; while (true) {
while (a[++i] <x && i<r); // 将< x的元素交换到左边区域
while (a[--j>x); // 将> x的元素交换到右边区域
if (i >= j) break; Swap(a[i],a[j]); ; } a[p] = a[j]; a[j]= x; return j; }
步划分。
在最坏情况下，算法randomizedSelect需要O(n2)计算时间但可以证明，算法randomizedSelect可以在O(n)平均时间内找出n个输入元素中的第k小元素。
线性时间选择
将n个输入元素划分成n/5个组，每组5个元素，只可能有一个组不是5个元素。用任意一种排序算法，将每组中的元素排好序，并取出每组的中位数，共n/5个。递归调用select来找出这n/5个元素的中位数。如果 n/5是偶数，就找它的2个中位数中较大的一个。以这个元素作为划分基准。
输入：具有个元素的数组A[]
输出：按递增顺序排序的数组A[]
1. template <class Type>
2. void merge_sort(Type A[],int n)