算法描述
常见的算法描述方法
常见的算法描述方法一、贪心算法贪心算法是一种基于贪心思想的算法，通过每一步选择最优解来达到整体的最优解。
贪心算法的基本思路是，在每一步都做出一个局部最优的选择，然后再基于这个选择继续做出下一步的选择。
贪心算法的核心是贪心选择，即在每一步都选择局部最优解，而不考虑对后续步骤的影响。
贪心算法的优势在于其简单、高效的特点，但是由于贪心选择的局限性，贪心算法并不一定能够得到全局最优解。
二、分治算法分治算法是一种将问题划分为多个子问题并分别求解的算法。
分治算法的基本思路是将原问题划分为多个规模较小的子问题，然后递归地求解这些子问题，最后将子问题的解合并得到原问题的解。
分治算法的典型应用包括快速排序、归并排序等。
分治算法的优势在于可以将一个复杂的问题分解为多个简单的子问题，从而降低问题的复杂度。
三、动态规划算法动态规划算法是一种通过将问题划分为多个阶段，并保存每个阶段的最优解来求解问题的算法。
动态规划算法的基本思路是，将原问题划分为多个子问题，然后逐个求解这些子问题，并将子问题的解保存下来，以便在求解更大规模的子问题时可以复用这些子问题的解。
动态规划算法的优势在于通过记忆化搜索来减少重复计算，提高算法的效率。
动态规划算法的典型应用包括背包问题、最长公共子序列等。
四、回溯算法回溯算法是一种通过试错的方式求解问题的算法。
回溯算法的基本思路是，在求解问题的过程中，通过尝试每一种可能的选择来找到问题的解，如果当前选择不满足问题的约束条件，则回溯到上一步重新选择。
回溯算法的优势在于可以通过剪枝操作来减少搜索空间，提高算法的效率。
回溯算法的典型应用包括八皇后问题、数独等。
五、分支界限算法分支界限算法是一种通过剪枝操作来减少搜索空间的算法。
分支界限算法的基本思路是，在求解问题的过程中，通过计算一个上界和下界来估计问题的解，然后根据这些界限来选择搜索的方向，从而减少搜索的范围。
分支界限算法的优势在于可以通过界限的计算来排除一些不可能的解，从而减少不必要的搜索。
算法和算法的描述 辗转相除法
算法和算法的描述辗转相除法算法和算法的描述什么是算法？算法是指一系列解决问题的清晰指令，也可以理解为一种计算模型。
在计算机科学中，算法通常用于解决各种问题，包括排序、搜索、数据压缩等。
一个好的算法应该具有正确性、可读性、健壮性、高效性等特点。
如何描述一个算法？在描述一个算法时，需要考虑以下几个方面：1. 算法名称：给出该算法的名称。
2. 算法目标：明确该算法要完成的任务或解决的问题。
3. 输入数据：说明输入数据的类型和格式。
4. 输出结果：说明输出结果的类型和格式。
5. 算法流程：给出该算法的详细步骤和流程。
6. 时间复杂度：分析该算法所需时间与输入规模之间的关系。
7. 空间复杂度：分析该算法所需内存空间与输入规模之间的关系。
辗转相除法辗转相除法（又称欧几里得算法）是求两个数最大公约数（GCD）的一种方法。
它基于以下定理：定理1：设a、b为两个整数，且a>b，则a和b的最大公约数等于a 除以b得到的余数c和b之间的最大公约数。
定理2：两个整数的最大公约数等于其中较小的那个数和两数的差的最大公约数。
根据这两个定理，可以得到辗转相除法的基本思想：用较大的数除以较小的数，再用余数去除较小的数……如此反复，直到余数为0时，最后一个被除数就是两个数的最大公约数。
下面是辗转相除法求解两个正整数a和b最大公约数GCD(a,b)的步骤：步骤1：如果a<b，则交换a和b。
步骤2：用a除以b，得到余数r。
步骤3：如果r=0，则b即为所求结果；否则，令a=b，b=r，并返回步骤2。
下面是详细代码实现：```pythondef gcd(a, b):if a < b:a, b = b, awhile b != 0:r = a % ba, b = b, rreturn a```时间复杂度分析：在每次迭代中，我们将b赋值给a，将r赋值给b。
因此，在迭代次数不超过log2(a+b)时，算法就会终止。
因此，该算法的时间复杂度为O(log2(a+b))。
算法及其描述
一个步骤
问题描述
首先需要清楚地描述问题， 包括问题的输入和输出
算法步骤
详细描述算法的每一个步骤， 包括每一步的操作和数据
变量和数据结构
定义算法中使用的所有变量和数据 结构，包括它们的类型和初始值
算法的描述
时间复杂度
描述算法的方法
描述算法的方法
无论使用哪种方 法来描述算法， 都应该确保描述 清晰、简洁、准
确和易于理解
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感谢の观看
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分析算法的时间复杂度，以 便了解算法的效率
空间复杂度
分析算法的空间复杂度，以 便了解算法所需的存储空间
示例
提供一些示例来演示如何使 用算法解决实际问题
第3部分 描述算法的方法
描述算法的方法
描述算法的方法有很多种，以下是一些常用的方法 自然语言描述：使用自然语言来描述算法的每一个步骤。这种方法简单易懂，但可能 不够精确和清晰 伪代码：使用类似于编程语言的伪代码来描述算法。这种方法能够清晰地表达算法的 逻辑，但可能不够直观
性
1. 明确性
算法的每一步都应该 是明确的，也就是说 ，每一步都应该是清 晰定义的，并且不需 要依赖于任何主观的 知识或经验
优化算法描述
优化算法描述优化算法是解决最优化问题的一类算法，其目标是找到问题的最优解或接近最优解。
以下是优化算法的一般描述：一、问题定义：确定要解决的问题，并明确定义问题的目标函数。
目标函数可以是最大化或最小化的一个标准，取决于问题的性质。
二、决策变量定义：确定影响问题结果的决策变量。
这些变量是算法需要调整的参数，它们的取值将影响目标函数的值。
三、目标函数：确定问题的目标函数，即要优化的函数。
目标函数的形式取决于具体问题，可能是线性、非线性、连续或离散的。
四、约束条件：定义问题的约束条件，这些条件限制了决策变量的取值范围。
约束可以是等式或不等式，线性或非线性。
五、初始解的生成：针对问题生成初始解，通常是随机生成或基于经验的初步解。
这个初始解将是算法开始搜索的起点。
六、优化算法选择：选择适合问题性质的优化算法。
常见的优化算法包括梯度下降、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
七、目标函数评估：对于给定的决策变量组合，计算目标函数的值。
这是优化算法的关键步骤，需要对问题进行适当的数学建模。
八、搜索空间的遍历：根据选择的优化算法，开始在决策变量的搜索空间中进行遍历。
算法根据目标函数的变化调整决策变量的取值，以逐步接近最优解。
九、收敛判断：定义收敛准则，判断算法是否已经找到了满足要求的最优解或接近最优解。
这可以是目标函数值的变化趋势、迭代次数等。
十、结果分析和优化：分析算法的结果，评估最终解的质量。
如果需要，对算法进行调优或尝试其他算法，以获得更好的性能。
十一、解的应用：将得到的最优解或近似最优解应用于实际问题，观察其在实际场景中的效果。
不同的优化算法适用于不同类型的问题，选择合适的算法取决于问题的特性和需求。
在实际应用中，优化算法的有效性通常需要根据具体情况进行调整和验证。
算法和算法描述范文
算法和算法描述范文
1、改进的K-Means聚类算法
改进的K-Means聚类算法是基于K-Means聚类算法的改进版。
它引入了一些改进，使得聚类分析更准确，性能更好。
算法的核心思想是将原始输入数据空间划分为K-Means聚类算法中不同的簇，每个簇为一个离散的数据单元，其中每个单元的中心点为簇的中心。
1.1算法框架
改进的K-Means聚类算法的流程如下：
1.2算法步骤
步骤1：输入聚类的数据集和需要聚类的簇数K，以及相应的参数。
步骤3：利用一定的距离度量方法，将数据按照距离最近的K个簇中心进行分类。
步骤4：移动簇中心，将簇中心点移动到新的位置，使得每个样本点的距离簇中心最近。
步骤5：以上步骤反复重复。
描述算法的常用方法
描述算法的常用方法
算法是计算机科学家日常工作的核心，它也是互联网技术发展的基础。
普遍描
述算法设计的方法大体上有很多：
1、遍历法：遍历法是指在计算机中系统地遍历搜索所有可能的解决方案，以
找出最优解。
一般来讲，遍历法在解决困难问题时效率较低，特别是处理大型数据集时，计算耗时会非常长。
2、分治法：分治法是一种在求解复杂问题时，分而治之的思路。
它的核心思
想是将一个大的问题划分成若干个小的子问题，再用同样的方法求解小问题，这些小问题的结果最后再组合起来，得到最大问题的答案。
3、贪心法：贪心法是一种在每一步选择中都作出"最优"选择，从而希望能够
导致结果是"最优解"的搜索方法。
它属于动态规划的一种，它的每一步的解决不会影响最终的解决方案。
4、动态规划：动态规划是一种重要的算法设计工具，它能够求解出多个阶段
决策问题的最优解，通常是一种有效的多阶段最优化策略，它属于运筹学中的一种学科。
5、回溯法：回溯法是一种穷举搜索算法，它以一种深度优先的遍历搜索方式，让计算机尝试各种可能的解决方案，直至找到最优解为止。
6、分支限界法：分支限界法是一种搜索算法，主要用于解决规模较大的优化
问题，它能够判断出某个状态是不可行还是该节点的子节点不可行，因此可以减少对无用的节点的搜索，从而提高了搜索的效率。
总的来说，以上这些方法都可以应用于互联网技术的研究和设计，并且在实际
的项目中广泛采用。
而在不同的需求条件下，可以根据问题的特性，选择最合适的算法设计方式，从而优化计算机程序的效率和性能。
算法的描述方法
算法的描述方法
算法描述的常用方法有以下几种：
1. 自然语言描述：使用自然语言来进行算法的描述，尽量简洁明了，避免冗余文字，并采用清晰的逻辑结构。
可以使用图示辅助描述，但要避免使用重复的文字作为图示的标签。
2. 伪代码描述：使用类似编程语言的伪代码来描述算法的逻辑流程，具有较高的可读性和简洁性。
在描述过程中，要完整地表达出算法的每个步骤和判断条件，但不需要给出具体的编程语法。
3. 流程图描述：使用流程图来描述算法的执行流程，通过不同的图形符号表示不同的操作和判断条件，使得算法的逻辑更加直观。
在流程图中，可以使用文本框来注明每个操作的具体内容，但要注意避免使用重复的标题文字。
4. 其他描述方法：除了以上常用方法外，还可以根据具体情况选择其他描述方法，如时序图、状态图等。
不同的描述方法适用于不同的算法，选择合适的描述方法能够更好地传达算法的思想和逻辑。
算法的五种描述方法
算法的五种描述方法
算法是指解决特定问题的规律和步骤的组合，是一种按照特定规则进行计算和操作的工具，是一种解决特定问题的有效性和有效性的可行的技术，且不仅仅与计算机有关。
二、算法的五种描述方法
1. 泛函分析法：通过分析算法输入，输出，及处理的操作来描述算法。
它是将算法分解为必要的操作，以表达出算法的结构，从而更容易地实现和理解算法。
2. 归纳法：这种方法是借助统计数据对算法进行描述，以确定算法的可行性。
3. 时间复杂度分析法：该方法着重于分析算法的性能，例如算法运行时间等，以及分析算法在特定情况下，是否可以最优化。
4. 空间复杂度分析法：这是一种分析算法所需要的存储空间的分析方法，即分析算法所需要的内存，可以更容易地理解算法是如何实现的。
5. 逻辑表达式法：该方法是一种把算法表示为“输入 -> 输出”的形式，用于表达算法的逻辑思路，比如条件语句等，使用它可以更容易地描述算法。
- 1 -。
算法描述的三种方法
算法描述的三种方法
1. 深度优先搜索算法：
通过递归的方式遍历图或树的每个节点，先访问当前节点，然后依次递归访问当前节点的每个邻接节点。
该算法使用栈来记录遍历的节点顺序。
示例：
对于以下图结构，初始节点为A：
A ->
B -> D
| |
V V
C E
通过深度优先搜索算法的结果为：A -> B -> D -> E -> C
2. 广度优先搜索算法：
通过迭代的方式遍历图或树的每个节点，先访问当前节点的所有邻接节点，然后将邻接节点加入队列尾部，依次访问队列中的节点。
该算法使用队列来记录遍历的节点顺序。
示例：
对于以下图结构，初始节点为A：
A ->
B -> D
| |
V V
C E
通过广度优先搜索算法的结果为：A -> B -> C -> D -> E
3. 贪心算法：
在每一步选择中，贪心算法选择当前状态下最优的选择，不考虑未来的后果。
贪心算法通常用于求解最优解问题，但并不
能保证一定能得到全局最优解。
示例：
如果要在一组物品中选择总重量不超过背包容量的物品，可以用贪心算法选择具有最高价值重量比的物品放入背包，直到背包无法再放入物品为止。
但是这种选择方式并不一定能得到真正的最优解。
算法及算法的描述方法
流程图描述
总结词
流程图描述是一种图形化的算法描述方法，直观 易懂，但无法表达复杂的逻辑关系。
详细描述
流程图使用图形符号来表示算法的步骤和逻辑关 系，直观易懂。然而，流程图对于表达复杂的逻 辑关系和计算过程可能不够精确和全面。
伪代码描述
总结词
伪代码描述是一种介于自然语言和编程语言之间的算法描述方法，易于理解且相对精确。
3
时间复杂度分析步骤
分析算法的时间复杂度需要确定算法中基本操作 的数量，并确定基本操作与输入规模之间的依赖 关系。
空间复杂度
空间复杂度定义
空间复杂度是衡量算法所需存储空间随输入规模增长而增 长的量度，通常用大O表示法表示。
常见空间复杂度
常见的空间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、 O(n^2)等。
02 贪心算法的应用场景包括背包问题、最小生成树、 最短路径等。
动态规划
动态规划是一种通过把原问题分解为 若干个子问题，并从这些子问题的解
中找出最优解的算法设计技术。
动态规划的关键在于如何定义和解决 子问题，以及如何利用子问题的解来
求解原问题。
动态规划适用于子问题重叠的情况， 即子问题的解可以被重复利用的情况。
算法的特性
有穷性
算法必须在有限的时间内完成，无论输入 多大。
可行性
算法中的每一步都必须是可以实现的。
确定性
算法中的每一步都必须明确，没有歧义。
输出
算法必须有一个或多个明确的输出。
算法的分类
01 按功能分类
排序算法、搜索算法、图算法等。
02 按复杂度分类
线性时间复杂度、对数时间复杂度、多项式时间 复杂度等。
详细描述
常见的算法描述方法
常见的算法描述方法一、算法描述方法的重要性算法描述是指将算法的思想和步骤用一定的语言进行描述和表达的过程。
良好的算法描述方法可以帮助人们理解算法的逻辑，实现算法的编写和调试，并且方便算法的交流和分享。
因此，采用常见的算法描述方法是非常重要的。
二、递归算法描述方法递归算法是一种通过调用自身来解决问题的方法。
递归算法描述方法通常包括两个部分：基本情况和递归情况。
基本情况是指当问题已经足够小，可以直接解决时的情况。
递归情况是指将问题分解为更小规模的子问题，并通过调用自身来解决这些子问题。
递归算法描述方法通常使用函数的递归调用来实现。
三、迭代算法描述方法迭代算法是一种通过循环来解决问题的方法。
迭代算法描述方法通常包括初始化、循环条件和循环体三个部分。
初始化是指对循环变量进行初始化的操作。
循环条件是指判断是否继续进行循环的条件。
循环体是指每次循环所要进行的操作。
迭代算法描述方法通常使用循环结构来实现。
四、分治算法描述方法分治算法是一种将问题分解为多个相同或相似的子问题，然后将子问题的解合并为原问题的解的方法。
分治算法描述方法通常包括三个步骤：分解、解决和合并。
分解是将原问题分解为多个子问题的过程。
解决是指对子问题进行求解的过程。
合并是将子问题的解合并为原问题的解的过程。
分治算法描述方法通常使用递归来实现。
五、贪心算法描述方法贪心算法是一种通过每一步都选择当前最优解的方法来求解问题的方法。
贪心算法描述方法通常包括两个步骤：构造解和验证解。
构造解是指每一步都选择当前最优解的过程。
验证解是指对构造出的解进行验证的过程，确保解是满足问题要求的。
贪心算法描述方法通常使用循环结构来实现。
六、动态规划算法描述方法动态规划算法是一种通过将问题分解为多个重叠的子问题，并通过保存子问题的解来求解原问题的方法。
动态规划算法描述方法通常包括两个步骤：确定状态和状态转移。
确定状态是指将原问题分解为多个子问题，并定义每个子问题的状态。
算法的三种描述方法
Y= 0 (x=0)
1
(x>0)
输入x if (x<0) then y=-1
else if (x=0) then y=0
else y=1
输出y
三种表示方法比较
流程图：直观易懂、清晰，绘画简单方便。 自然语言：繁琐、存在二义性。 伪代码：使用方便，但必须熟悉某种程序设
计语言。
掌握用流程图来描述算法。
用流程图描述下列问题的算法：
2、有一函数：输入一个x值，输出相应的y值。 -1 (x<0)
Y= 0 (x=0) 1 (x>0)
3.用伪代码描述算法
---------将编程语言和自然语言巧妙结合起来的一种 描述算法的方法。
例：有一函数：输入一个x值，输出y值。
-1 (x<0) 伪代码表示如下：（类pascal)
算法的三种描述方法
1、自然语言 2、流程图 3、伪代码（或程序）
1.用自然语言描述算法
例：输入两个数，输出它ห้องสมุดไป่ตู้的和与差。
算法： 步骤1：输入两个数a,b 步骤2：计算s1=a+b 步骤3：计算s2=a-b 步骤4：输出s1,s2，结束。
2.用流程图描述算法
--------用图形来描述算法的方法。
处理框
输入输出框
判断框
连接框
流程线
起止框
国家标准（GB1526-89，ISO5807-1985）
用流程图来描述下列问题的算法：
例1：输入两个数，输出它们的和与差。
算法流程图：
开始
输入a,b
s1=a+b
s2=a-b 输出s1,s2
结束
用流程图来描述下列问题的算法：
算法和算法的描述 辗转相除法
算法和算法的描述辗转相除法
一、算法
辗转相除法（Euclidean Algorithm），又称欧几里得算法，是一种有效方法来求两个正整数的最大公约数。
基本步骤:
1.求最大公约数的两个正整数a和b，其中a > b。
2. 计算a除以b的余数c，若此余数c为0，则b即为最大公约数，算法结束；否则，将b赋给a，将c赋给b，重复上述操作，直到余数为0为止，此时b即为最大公约数。
二、算法的描述
辗转相除法（Euclidean Algorithm）是一种有效的求两个正整数的最大公约数的方法，该算法又被称为欧几里得算法。
算法步骤描述如下：
1. 首先，求最大公约数的两个正整数a和b，其中a > b。
2. 然后，计算a除以b的余数c，若此余数c为0，则b即为最大公约数，算法运行结束；否则，将b赋给a，将c赋给b，重复上述过程并保持运算次数，直到余数为0为止，此时b即为最大公约数。
- 1 -。
算法描述的三种方法
算法描述的三种方法
1. 自然语言描述：使用自然语言来描述算法的步骤和逻辑。
这种方法简单直观，易于理解，但可能存在歧义或不精确的问题。
2. 伪代码描述：使用类似编程语言的伪代码来描述算法的逻辑。
伪代码是一种结构化的语言，可以简洁明确地表达算法的步骤，同时不涉及具体的编程语言细节。
3. 流程图描述：使用图形化的方式来描述算法的流程和控制结构。
流程图使用方框、箭头和文字说明等元素组成，能够直观地展示算法的执行流程和分支选择条件。
这三种描述方法的选择取决于具体的情况和需求。
自然语言描述适用于简单的算法或概念性的说明；伪代码描述适用于较为复杂的算法或需要更详细的逻辑表达；流程图描述适用于需要更直观的图形化展示和分析的算法。
在实际应用中，也可以结合使用多种方法来描述和分析算法。
算法和算法的描述
2、算法的描述
流程图： 使用流程图描述算法，让人感到算法的流程描述清晰简洁，容 易表达选择结构；它不依赖于任何具体的计算机和计算机程序 设计语言，从而有利于不同环境的程序设计。
算法和算法的描述
1、算法
辗转相除法：
又名欧几里得算法，是求两个正整数之最大公约数的算法。它是已
知最古老的算法，其可追溯至前300年。它首次出现于欧几里得的《几 何原本》中，而在中国则可以追溯至东汉出现的《九章算术》。它并不 需要把二数作质因数分解。
具体操作：
1、m÷n，令r为所得余数（0≤r<n），若r=0，n即为最大公约数，输出n, 算法结束;否则，继续步骤2。
结束 图1 用流程图表示辗转相除法
2、算法的描述
伪代码： 是用介于自然语言和计算机语言之间的文字和符号来描述 算法的工具。它不使用图形符号，因此，书写方便，格式 紧凑，易于理解，便于向计算机程序语言过渡。
3、算法的地位
在运用计算机程序解决问题的过程中，算法设计有着 举足轻重的地位和作用，算法是程序设计的核心，是程序 设计的灵魂。算法的好坏，直接影响着程序的通用性和有 效性，影响着问题解决的效率。程序的编制依赖于算法的 设计，程序的效率主要取决于算法的效率。
重复时，必须指明重复次数或重复的条件。 7）程序本身是一个静态实体，而执行语句的进程是动态的。
3、程序的基本结构：
顺序结构：各语句依次按照顺序执行。 选择结构：通过检验条件是否成立来决定做还是不做的控件结构。 循环结构：在一定条件下需要重复执行的控件结构。
任何复杂的算法都可以用顺序结构、选择结构、循环结构三种基本结构组合而成的 程序表示。
算法的描述方式
算法的描述方式
算法可分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的
算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。
算法可以宏泛的分为三类：
一、非常有限的确定性算法这类算法在非常有限的一段时间内中止。
他们可能将必须
花掉很长时间去继续执行选定的任务，但仍将在一定的时间内中止。
这类算法得出结论的
结果常依赖于输出值。
二、有限的非确定算法这类算法在有限的时间内终止。
然而，对于一个（或一些）给
定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。
三、无穷的算法就是那些由于没定义中止定义条件，或定义的条件无法由输出的数据
满足用户而不中止运转的算法。
通常，无穷算法的产生就是由于没能确认的定义中止条件。
算法的描述必须使用流程
算法的描述必须使用流程什么是算法？算法是一种用来解决问题的具体步骤或规则。
在计算机科学中，算法是描述如何进行计算的一系列指令。
通过使用算法，我们可以把复杂的问题分解成一系列简单的步骤，并按照特定的顺序执行这些步骤，从而得到问题的解决方案。
算法描述的重要性算法描述是实现算法的第一步，它扮演着指导程序设计和开发的重要角色。
一个好的算法描述能够帮助开发者更清晰地理解问题的解决思路，减少错误和调试的时间。
此外，良好的算法描述也有助于代码的可读性和可维护性。
算法描述的流程1. 确定问题和目标在编写算法描述之前，首先需要明确问题的具体描述和解决的目标。
明确问题和目标有助于确定算法的输入、输出和约束条件。
2. 分解问题将复杂的问题分解为更小的、更容易处理的子问题。
这个过程可以通过逐步细化问题、观察问题的特征和寻找问题的模式来实现。
3. 设计算法的结构根据问题的性质和分解得到的子问题，设计算法的结构。
常见的算法结构包括顺序结构、选择结构和循环结构等。
4. 描述算法的步骤根据算法的结构，一步步描述算法的具体步骤。
在描述算法的步骤时，可以使用伪代码或具体的编程语言。
5. 检查算法的正确性在描述算法的步骤完成后，需要检查算法的正确性。
可以通过手工模拟算法执行的过程，或者编写测试用例验证算法的正确性。
6. 优化算法通过分析算法的时间复杂度和空间复杂度，寻找算法的优化点，提升算法的效率。
常见的优化方法包括改善数据结构、减少不必要的计算步骤等。
算法描述的例子以排序算法为例，来示范如何使用流程来描述算法的步骤。
1. 确定问题和目标问题：对一个给定的数组进行升序排序。
目标：输出有序的数组。
2. 分解问题对于一个数组，可以将其分解为多个子数组，然后对这些子数组进行排序，最后将它们合并成一个有序的数组。
3. 设计算法的结构采用分治法的思想，将问题分解为两个子问题：对左半部分数组进行排序，对右半部分数组进行排序，然后再将这两个有序的子数组进行合并。
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人和羊→ 人← 人和狼→ 人和羊← 人和菜→ 人← 人和羊 →
开始 人和羊过河
人回来 人和狼过河 人和羊回来 人和菜过河
人回来 人和羊过河
结束
伪代码
伪代码描述
伪代码是介于自然语言和计算机程序语言 之间的一种算法描述。 优点：简洁、易懂、修改容易 缺点：不直观、错误不容易排查
问题描述
算法描述
自然语言
动一动：请帮助这位农 夫用船将狼、羊和青菜 运过河
说明：当农夫不在时， 狼会吃羊，羊会吃菜
自然语言
自然语言描述
用自然语言表达算法，就是把算法的各个 步骤，依次用人们熟悉的自然语言表示出来。 优点：容易理解 缺点：书写较烦、不确定性、对复杂的问题难以 表达准确、不能被计算机识别和执行
算法的描述方法
流程图
S1：移项得 ax=-b ;
S2：若a不等于0，则 x=-b/a，结束 求方程 S3：若a=0，b=0，得x ax+b=0 为任意值,结束；
的解。 S4：否则输出x无实数 解，结束；
伪代码
输入 a , b If a = 0 then
if b = 0 then 输出x为任意
值 else 输出x无实数
小 结
言、高级语言 3.算法——解决问题的方法和步骤
4.特征：有穷性 确定性 有输入 有输出 可行性
5.算法的描述
用自然语言描述算法 用流程图描述算法 用伪代码描述算法
课后实践
题一
使用流程图描述算法形象，直观，更容易理解，在流程图中，表示
( 条件判断的基本图形是 )
A.矩形框 B.菱形框 C.圆形框 D.椭圆形框
第一章 如何用计算机解决问题
1.1 计算机解决问题的过程
LOGO
教学目标
1. 理解什么是算法，知道算 法的多样性。
2. 学会用自然语言、流程图 和伪代码来描述算法。
一、人是如何解决问题的： 二、计算机解决问题的过程
1、观察、分析问题 2、收集信息 3、判断、推理 4、解决问题
1、分析问题 2、设计算法 3、编写程序 4、运行程序、验证结果
解 end
Else x= -b/aEn来自 if算法的特征1
有穷性：执行步骤和每
2
步执行时间都是有限的
确定性：每一步都有确切的含义
3
输入：有零个或多个输入
4
输出：至少产生一个输出
算法 特征
5
可行性：原则上能精确运行
小结
1.计算机解决问题的过程
分析问题 设计算法 编写程序 运行程序、验证结果
2.程序设计语言的发展经历了机器语言、汇编语
算法的描述
用自然语言描述算法 用流程图描述算法 用伪代码描述算法
流程图
流程图描述
也称为程序框图，它是算法的一种图形化 表示方法。 优点：形象、直观、容易理解
“流程图”所用的基本符号
程序框
名称 开始/结束
功能 算法的开始和结束
输入/输出 输入和输出信息
处理
计算与赋值
判断
条件判断
流程线
算法中的流向
连接圈 表示算法流向出口或入 口连接点
计算机程序
就是指示计算机如何去解决问题或完成任务的一组可 执行的指令
程序设计语言
指一切用于书写计算机程序的语言
程序设计语言的发展过程：机器 语言 汇编语言 高级语言。
第一章 如何用计算机解决问题
1.2 算法的描述与设计
LOGO
算法
算法的概念
算法就是解决问题的方法和步骤， 而且步骤是有限的。 算法就是程序设计的“灵魂” 算法+数据结构=程序
题二
介于自然语言和计算机语言之间的一种算法描述是下列哪个选项？ （）
A.伪代码 B.流程图 C.高级语言 D.VB程序设计语言
3.程序设计语言的发展历程中，不包括（ ）
A.自然语言 B.机器语言
C.汇编语言
D.高级语言
4、运用机算机程序解决实际问题时，合理的步骤是（ ） A、设计算法→分析问题→编写程序→调试程序 B、分析问题→设计算法→编写程序→调试程序 C、分析问题→编写程序→设计算法→调试程序 D、设计算法→编写程序→分析问题→调试程序