湖南网站seo,wordpress有人尝试登录,用什么软件做网站好处,电子商务网站搜索引擎设计目录
1 算法的定义
2 算法的三种表现形式
2.1 自然语言
2.2 伪代码
2.3 流程图
3 算法的五个特性
3.1 有穷性
3.2 确定性
3.3 可行性
3.4 输入
3.5 输出
4 好算法的设计目标
4.1 正确性
4.2 可读性
4.3 健壮性
4.4 通用性
4.5 高效率与低存储量 1 算法的定义 …目录
1 算法的定义
2 算法的三种表现形式
2.1 自然语言
2.2 伪代码
2.3 流程图
3 算法的五个特性
3.1 有穷性
3.2 确定性
3.3 可行性
3.4 输入
3.5 输出
4 好算法的设计目标
4.1 正确性
4.2 可读性
4.3 健壮性
4.4 通用性
4.5 高效率与低存储量 1 算法的定义 算法是指为解决特定问题而设计的一系列明确、有限的指令集合。简而言之算法就是解决问题的方法或步骤。 2 算法的三种表现形式
2.1 自然语言 使用日常使用的语言来描述算法的步骤通常较为直观但可能缺乏精确度。 示例冒泡排序算法
从数组的第一个元素开始比较相邻的两个元素。
如果前一个元素大于后一个元素则交换它们的位置。
继续比较下一个相邻的两个元素直到数组的最后一个元素。
重复上述过程每次遍历都将最大的未排序元素移动到数组的末尾。
当没有更多的元素需要交换时排序完成。
2.2 伪代码 一种介于自然语言和编程语言之间的表达方式用于描述算法的逻辑结构。 示例冒泡排序算法
procedure bubbleSort(list : array of items)n length(list)for i from 0 to n-1swapped falsefor j from 0 to n-1-iif list[j] list[j1]swap(list[j], list[j1])swapped trueif not swappedbreakend procedure
2.3 流程图 采用图形化的方式展示算法的流程适合表达分支、循环等控制结构。 3 算法的五个特性
3.1 有穷性 有穷性是指算法应该在执行有限数量的步骤后终止。这意味着算法不应该包含导致无限循环或无限递归的逻辑。每当运行一个算法时它最终应该给出一个结果并停止而不是持续运行而没有终点。注意算法在设计上是有穷的但程序在实际执行过程中可能会无限期地运行。有穷性保证了算法的实用性和效率。
3.2 确定性 确定性要求算法中的每一个步骤都必须是明确无误的不允许有任何歧义。这意味着给定相同的输入算法应当总是产生相同的结果并且每一步都应该能够被精确地理解和执行。这确保了算法的可预测性和可靠性。
3.3 可行性 可行性指的是算法中描述的操作都是基本的可以通过已经实现的方法来完成。换句话说算法中的每一步都应该是可以通过已有的技术手段实际执行的。这不仅仅涉及到计算资源的限制还涉及到现有技术是否支持算法中提出的操作。可行性确保了算法不仅是理论上的可能而且是实践上可行的解决方案。
3.4 输入 输入是指算法开始执行前需要从外部接收的信息。这些信息可以是一个或多个量也可以完全没有即算法不需要任何外部输入。输入为算法提供了处理的对象或条件使得算法能够针对不同的情况产生相应的结果。正确识别和定义算法所需的输入是设计有效算法的关键部分之一。
3.5 输出 输出是指算法执行完成后产生的结果。一个算法至少应该产生一个输出这个输出是对输入数据进行处理后的结果或者是对某个问题的解答。输出是衡量算法性能和效果的重要标准也是算法与外界交流的主要方式。确保算法能够产生正确的输出是算法设计的核心目标之一。 4 好算法的设计目标
4.1 正确性 正确性是算法设计中最重要且基本的要求。一个正确的算法应该能够准确地解决它所设计的问题。正确性可以细分为以下几个层次
无语法错误算法实现时不应包含任何语法错误确保程序能够成功编译和运行。对测试数据有效算法应对常用的测试数据集产生正确的输出满足预期结果。对苛刻输入有效对于经过精心设计的、复杂或极端的输入数据算法也应能够产生正确的输出。对所有合法输入有效无论输入数据如何变化只要符合输入规范算法都应能够正确处理并给出满足要求的结果。
4.2 可读性 可读性强调算法的易读性和易理解性。一个具有良好可读性的算法更容易被人阅读、理解和维护有利于团队协作和技术传承。
简洁明了算法描述应尽量简洁避免不必要的复杂性。结构清晰合理组织算法结构如使用恰当的注释、变量命名和模块划分提高代码的可读性。
4.3 健壮性 健壮性指的是算法在面对异常或非法输入时的表现。一个健壮的算法应能够有效地处理错误输入防止系统崩溃或产生不可预测的结果。
错误检测算法应具备检测输入数据合法性的能力及时发现并处理错误。异常处理对于无法处理的错误输入算法应提供合理的错误提示或采取安全措施避免系统故障。
4.4 通用性 通用性意味着算法应具有广泛的适用性能够处理各种类型的数据集而不仅仅是特定的案例。
适应性强算法应能够在不同场景下灵活应用不受特定数据格式或类型的限制。扩展性好算法设计时应考虑未来可能的变化便于扩展和改进。
4.5 高效率与低存储量 效率和存储量是评价算法性能的重要指标。高效的算法能够在较短的时间内完成任务同时占用较少的存储资源。
时间效率算法的执行时间应尽可能短尤其是在处理大规模数据时。空间效率算法在运行过程中应尽量减少对内存的占用降低存储需求。
