計(jì)算機(jī)算法第課件

計(jì)算機(jī)算法第課件目錄contents算法基礎(chǔ)常見算法算法優(yōu)化算法應(yīng)用場(chǎng)景算法設(shè)計(jì)與分析01算法基礎(chǔ)算法的表示算法可以用自然語言、偽代碼、流程圖等多種方式進(jìn)行描述和表示。算法的分類根據(jù)不同的分類標(biāo)準(zhǔn)，算法可以分為不同的類型，如排序算法、搜索算法、圖算法等。算法定義算法是一組明確的、有限的操作序列，用于解決一類問題。這些操作序列必須完整、準(zhǔn)確，并且在有限的時(shí)間內(nèi)能夠完成。算法定義輸出算法必須有輸出，以提供處理結(jié)果或解決方案。輸入算法必須有輸入，以接收需要處理的數(shù)據(jù)或問題?？尚行运惴ㄖ械拿總€(gè)操作都必須能夠被計(jì)算機(jī)或人實(shí)際執(zhí)行。有窮性算法必須在有限的時(shí)間內(nèi)完成，否則無法解決實(shí)際問題。確定性算法中的每個(gè)操作都必須明確、無歧義，以確保算法的正確性和可靠性。算法特性123用自然語言描述算法的操作步驟和邏輯流程。自然語言描述用類似于編程語言的格式描述算法的操作步驟和邏輯流程，但不需要具體的語法和語義。偽代碼描述用圖形的方式描述算法的操作步驟和邏輯流程，常用的流程圖包括順序流程圖、選擇流程圖和循環(huán)流程圖。流程圖描述算法描述方法02常見算法冒泡排序通過重復(fù)地遍歷待排序的數(shù)列，一次比較兩個(gè)元素，如果他們的順序錯(cuò)誤就把他們交換過來。遍歷數(shù)列的工作是重復(fù)地進(jìn)行直到?jīng)]有再需要交換，也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。選擇排序在未排序的序列中找到最?。ɑ蜃畲螅┰?，存放到排序序列的起始位置，然后再從剩余未排序的元素中繼續(xù)尋找最?。ɑ蜃畲螅┰?，然后放到已排序序列的末尾。以此類推，直到所有元素均排序完畢。插入排序?qū)?shù)組分為已排序和未排序兩部分，初始時(shí)已排序部分包含了數(shù)組的第一個(gè)元素，之后從未排序部分取出元素，并在已排序部分找到合適的插入位置插入，并保持已排序部分一直有序，重復(fù)此過程，直到未排序部分元素為空。排序算法從數(shù)組的一端開始，順序掃描，直到找到所查元素為止。在有序數(shù)組中查找某一特定元素的搜索算法。搜索過程從數(shù)組的中間元素開始，如果中間元素正好是目標(biāo)值，則搜索過程結(jié)束；如果目標(biāo)值大于或小于中間元素，則在數(shù)組大于或小于中間元素的那一半中查找，而且同樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟數(shù)組為空，則代表找不到。利用哈希表進(jìn)行查找的查找算法。把關(guān)鍵碼通過哈希函數(shù)變換成哈希地址，然后到相應(yīng)的地址中直接查找，這種查找方法稱為哈希查找。線性查找二分查找哈希查找查找算法圖論算法最小生成樹算法用于在一系列邊和權(quán)值中選擇出一些邊來連接所有的頂點(diǎn)，使得所有邊的權(quán)值之和最小且所有頂點(diǎn)都被連接。常見的最小生成樹算法有Prim算法和Kruskal算法。最短路徑算法用于在一個(gè)圖中找到兩個(gè)頂點(diǎn)之間的最短路徑。常見的最短路徑算法有Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。拓?fù)渑判蛩惴ㄓ糜趯?duì)有向無環(huán)圖進(jìn)行排序，使得對(duì)于每一條有向邊(u,v)，u都出現(xiàn)在v的前面。常見的拓?fù)渑判蛩惴ㄓ蠯ahn算法和基于入度為0的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行貪心選擇的方法。03算法優(yōu)化選擇適合問題特性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以大大提高算法效率。例如，對(duì)于需要頻繁查找的數(shù)據(jù)，使用哈希表比數(shù)組更高效。選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)通過將重復(fù)計(jì)算的結(jié)果存儲(chǔ)在變量中，可以在后續(xù)的計(jì)算中重復(fù)使用，避免重復(fù)計(jì)算。減少重復(fù)計(jì)算通過減少循環(huán)次數(shù)、使用更高效的循環(huán)結(jié)構(gòu)（如二分查找）等方式，可以顯著提高算法效率。優(yōu)化循環(huán)結(jié)構(gòu)對(duì)于某些問題，存在更高效的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。例如，使用快速排序代替冒泡排序可以提高排序效率。使用快速算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時(shí)間復(fù)雜度優(yōu)化空間復(fù)雜度優(yōu)化空間換時(shí)間通過使用更多的存儲(chǔ)空間來減少算法運(yùn)行時(shí)間。例如，使用哈希表來存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，以便快速查找。減少空間占用通過優(yōu)化算法，減少其在運(yùn)行過程中占用的空間。例如，使用滾動(dòng)數(shù)組來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，只保留當(dāng)前需要的數(shù)據(jù)。壓縮數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，減少存儲(chǔ)和傳輸數(shù)據(jù)的空間。例如，使用壓縮算法來存儲(chǔ)圖像或音頻文件。使用共享內(nèi)存和緩存通過共享內(nèi)存和緩存技術(shù)，減少對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備的訪問次數(shù)，提高數(shù)據(jù)訪問速度。將復(fù)雜問題分解為更小的子問題，分別解決子問題，以提高算法效率。問題分解并行計(jì)算動(dòng)態(tài)規(guī)劃?rùn)C(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能優(yōu)化利用多核處理器或多臺(tái)計(jì)算機(jī)同時(shí)處理問題，加快算法運(yùn)行速度。通過將問題分解為重疊的子問題，并存儲(chǔ)子問題的解，避免重復(fù)計(jì)算，提高算法效率。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，例如使用遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)化策略04算法應(yīng)用場(chǎng)景算法在數(shù)據(jù)挖掘中用于從大量數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識(shí)，例如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中用于訓(xùn)練和優(yōu)化模型，使其能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)，例如分類器、回歸模型、聚類算法等。數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘用于快速、準(zhǔn)確地確定數(shù)據(jù)包從源到目的地的最佳路徑。路由算法擁塞控制算法加密算法用于防止網(wǎng)絡(luò)擁塞，通過控制數(shù)據(jù)流量來保持網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定和高效。用于保護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性，通過加密和解密操作實(shí)現(xiàn)安全通信。030201計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與通信用于優(yōu)化數(shù)據(jù)庫查詢性能，通過選擇最佳的執(zhí)行計(jì)劃來提高查詢效率。查詢優(yōu)化算法用于加速數(shù)據(jù)檢索速度，通過建立索引來提高查詢效率。索引算法用于減少存儲(chǔ)空間占用，通過數(shù)據(jù)壓縮和解壓縮操作實(shí)現(xiàn)高效存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)壓縮算法數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)與存儲(chǔ)05算法設(shè)計(jì)與分析分治策略采用分治策略，選取一個(gè)基準(zhǔn)元素，重新排列數(shù)組，使得基準(zhǔn)元素左側(cè)都比它小，右側(cè)都比它大，然后遞歸地對(duì)左右兩側(cè)子數(shù)組進(jìn)行快速排序?？焖倥判?qū)⒁粋€(gè)復(fù)雜的問題分解為兩個(gè)或更多的相同或相似的子問題，直到最后子問題可以簡(jiǎn)單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合并。分治策略利用分治策略，將待排序序列分成若干個(gè)子序列，對(duì)子序列進(jìn)行排序，最后合并得到有序序列。歸并排序在每一步選擇中都采取當(dāng)前狀態(tài)下最好或最優(yōu)（即最有利）的選擇，從而希望導(dǎo)致結(jié)果是最好或最優(yōu)的算法。貪心算法使用貪心算法，從無向加權(quán)圖中選擇n個(gè)頂點(diǎn)及連接它們的邊，使得這n個(gè)頂點(diǎn)能連通且總權(quán)值最小。最小生成樹使用貪心算法，從源頂點(diǎn)開始，每次選擇一條到當(dāng)前頂點(diǎn)距離最短的邊，直到到達(dá)目標(biāo)頂點(diǎn)或無法再前進(jìn)為止。單源最短路徑貪心算法動(dòng)態(tài)規(guī)劃01通過把原問題分解為相對(duì)簡(jiǎn)單的子問題的方式求解復(fù)雜問題的方法。這些子問題的解被存儲(chǔ)起來以避免重復(fù)計(jì)算。斐波那契數(shù)