演算法思想的應用

❶ 回溯演算法的基本思想及其在軟體開發中的應用

回溯演算法其實就是簡單的枚舉，只不過是加了一點技巧。回溯演算法一般是已經完成的都是合法的，後續的操作不需要考慮先前已經完成的。短時間內通過文字也說不太明白，建議從一些題目去體會，八皇後、全排列。並綜合遞歸去理解這樣的話應該會有比較深刻的理解。
至於在軟體開發中的應用，演算法思想可以用在任何方面，最近甚至比較流行，將一些演算法用到硬體中，演算法提供的是一種思想，認真體會就會發現它會應用在任何方面。
希望能幫助到你。

❷ 演算法在實際生活中的應用

求解問題類的、機械的、統一的方法，它由有限多個步驟組成，對於問題類中的每個給定的具體問題，機械地執行這些步驟就可以得到問題的解答。演算法的這種特性，使得計算不僅可以由人，而且可以由計算機來完成。用計算機解決問題的過程可以分成三個階段：分析問題、設計演算法和實現演算法。
中國古代的籌算口決與珠算口決及其執行規則就是演算法的雛形,這里,所解決的問題類是算術運算。古希臘數學家歐幾里得在公元前3世紀就提出了一個演算法,來尋求兩個正整數的最大公約數，這就是有名的歐幾里得演算法,亦稱輾轉相除法。中國早已有「算術「、「演算法」等詞彙，但是它們的含義是指當時的全部數學知識和計算技能,與現代演算法的含義不盡相同。英文algorithm(演算法)一詞也經歷了一個演變過程，最初的拼法為algorism或algoritmi,原意為用阿拉伯數字進行計算的過程。這個詞源於公元 9世紀波斯數字家阿爾·花拉子米的名字的最後一部分。
在古代，計算通常是指數值計算。現代計算已經遠遠地突破了數值計算的范圍,包括大量的非數值計算,例如檢索、表格處理、判斷、決策、形式邏輯演繹等。
在20世紀以前，人們普遍地認為，所有的問題類都是有演算法的。20世紀初，數字家們發現有的問題類是不存在演算法的,遂開始進行能行性研究。在這一研究中,現代演算法的概念逐步明確起來。30年代，數字家們提出了遞歸函數、圖靈機等計算模型，並提出了丘奇－圖靈論題（見可計算性理論），這才有可能把演算法概念形式化。按照丘奇-圖靈論題,任意一個演算法都可以用一個圖靈機來實現，反之，任意一個圖靈機都表示一個演算法。
按照上述理解，演算法是由有限多個步驟組成的，它有下述兩個基本特徵：每個步驟都明確地規定要執行何種操作；每個步驟都可以被人或機器在有限的時間內完成。人們對於演算法還有另一種不同的理解，它要求演算法除了上述兩個基本特徵外,還要具有第三個基本特徵:雖然有些步驟可能被反復執行多次，但是在執行有限多次之後，就一定能夠得到問題的解答。也就是說，一個處處停機（即對任意輸入都停機）的圖靈機才表示一個演算法，而每個演算法都可以被一個處處停機的圖靈機來實現
演算法分類
演算法可大致分為基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法。
演算法可以宏泛的分為三類：
有限的，確定性演算法 這類演算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。
有限的，非確定演算法 這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。
無限的演算法 是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。演算法特徵一個演算法應該具有以下五個方面的重要特徵：1、輸入。一個演算法有零個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況。例如，在歐幾里得演算法中，有兩個輸入，即m和n。2、確定性。演算法的每一個步驟必須要確切地定義。即演算法中所有有待執行的動作必須嚴格而不含混地進行規定，不能有歧義性。例如，歐幾里得演算法中，步驟1中明確規定「以m除以n，而不能有類似以m除n以或n除以m這類有兩種可能做法的規定。3、有窮性，一個演算法在執行有窮步滯後必須結束。也就是說，一個演算法，它所包含的計算步驟是有限的。例如，在歐幾里得演算法中，m和n均為正整數，在步驟1之後，r必小於n，若r不等於0，下一次進行步驟1時，n的值已經減小，而正整數的遞降序列最後必然要終止。因此，無論給定m和n的原始值有多大，步驟1的執行都是有窮次。4、輸出。演算法有一個或多個的輸出，即與輸入有某個特定關系的量，簡單地說就是演算法的最終結果。例如，在歐幾里得演算法中只有一個輸出，即步驟2中的n。5、能行性。演算法中有待執行的運算和操作必須是相當基本的，換言之，他們都是能夠精確地進行的，演算法執行者甚至不需要掌握演算法的含義即可根據該演算法的每一步驟要求進行操作，並最終得出正確的結果。演算法的描述1、用自然語言描述演算法前面關於歐幾里得演算法以及演算法實例的描述，使用的都是自然語言。自然語言是人們日常所用的語言，如漢語、英語、德語等。使用這些語言不用專門訓練，所描述的演算法也通俗易懂。2、用流程圖描述演算法在數學課程里，我們學習了用程序框圖來描述演算法。在程序框圖中流程圖是描述演算法的常用工具由一些圖形符號來表示演算法。3、用偽代碼描述演算法偽代碼是用介於自然語言和計算機語言之間的文字和符號來描述演算法的工具。它不用圖形符號，因此，書寫方便、格式緊湊，易於理解，便於向計算機程序設計語言過度。

❸ c語言「打擂台」演算法思想及應用場合

使用數組是最為簡便高效的辦法，可以處理成千上萬的數據。打擂台演算法，可以用偽代碼描述如下：
（1） 確定一個擂主（最簡便的辦法就是首個到場的即為擂主）；
（2） 挑戰者上台；
（3） 擂主和挑戰者比較；

（4） 挑戰者勝的話，挑戰者做擂主，否則擂主衛冕（不用更改）；
（5） 重復執行（2）～（4） 步驟，直到最後一個挑戰者；
（6） 輸出最後的擂主。
#include
#define N 10
int main()
{ int a[N],max,i;
for ( i=0;i<N;i++ )
scanf("%d",&a[i]);
max=a[0];
for (i=1;i<N;i++)
if (a[i]>max)max=a[i];
printf("最大值=%d ",max);
return 0;
}

❹ 大數據時代 無處不在的演算法應用

大數據時代 無處不在的演算法應用
能不能講講演算法在工作中的運用?你個人學習演算法的過程是怎樣的?我對演算法還是有點怕。除此之外，你認為大學是應該多花時間學應用技術還是理論知識呢?
今天就來聊聊我自己學習演算法的過程，以及演算法在實際工作中的應用。
以前，我們認為大數據總是優於好演算法。也就是說，只要數據量足夠大，即使演算法沒有那麼好，也會產生好的結果。
前一陣子「極客時間」 App 發布了一條極客新聞：「演算法比數據更重要，AlphaGo Zero 完勝舊版。」新聞的內容是谷歌人工智慧團隊 DeepMind 發布了新版的 AlphaGo 計算機程序，名為 AlphaGo Zero。這款軟體能夠從空白狀態開始，不需要人類輸入任何命令，便可以迅速自學圍棋，並以 100 比 0 的戰績擊敗了上一代 AlphaGo。
AlphaGo Zero 最大的突破在於實現了「白板理論」。白板理論認為：嬰兒是一塊白板，可以通過後天學習和訓練來提高智力。AI 的先驅圖靈認為，只要能用機器製造一個類似於小孩的 AI，然後加以訓練，就能得到一個近似成人智力，甚至超越人類智力的 AI。
自學成才的 AlphaGo Zero 正是實現了這一理論。AlphaGo 的首席研究員大衛·席爾瓦(David Silver)認為，從 AlphaGo Zero 中可以發現，演算法比所謂的計算或數據量更為重要。事實上，AlphaGo Zero 使用的計算要比過去的版本少一個數量級，但是因為使用了更多原理和演算法，它的性能反而更加強大。
由此可見，在大數據時代，演算法的重要性日漸明晰。一個合格的程序員，必須掌握演算法。
我不知道大家是怎樣一步步開始精通演算法和數據結構的。大二時，我第一次接觸到了《數據結構》，因為從來沒有過這方面的思維訓練，當時的我學習這門課比較費力。那時候接觸到的編程比較少，所以並沒有很多實際經驗讓我欣賞和體味：一個好的數據結構和演算法設計到底 「美」 在哪裡。
開始學習的時候，我甚至有點死記硬背的感覺，我並不知道 「如果不這樣設計」，實際上會出現哪些問題。各種時間和空間復雜度對我而言，也僅僅是一些不能融入到實際問題的數學游戲。至於「每種最壞情況、平均情況的時間空間復雜度與各種排序」，這些內容為什麼那麼重要，當時我想，可能因為考試會考吧。
沒想到後來的時日，我又與演算法重新結緣。可能是因為萊斯大學給的獎學金太高了，所以每個研究生需要無償當五個學期的助教 。好巧不巧，我又被演算法老師兩次挑中當助教。所以，在命運強制下，一本《演算法導論》就這樣被我前前後後仔細學習了不下四遍。這樣的結果是，我基本做過整本書的習題，有些還不止做了一遍。我學習演算法的過程，就是反復閱讀《演算法導論》的過程。
那麼，學習演算法到底有什麼用處呢?
首先，演算法是面試的敲門磚國內的情況我不太清楚，但就矽谷的 IT 公司而言，不但電話面試偏演算法，現場面試至少有兩輪都是考演算法和編程的。
大一些老一些的公司，像谷歌、Facebook、領英、Dropbox 等，都是直接在白板上寫程序。小一些新一些的公司，如 Square、Airbnb 等，都是需要現場上機寫出可運行的程序。Twitter、Uber 等公司則是白板上機兼備，視情況而定。
雖說還有其它考系統設計等部分，但如果演算法沒有打好基礎，第一關就很難過，而且演算法要熟悉到能夠現場短時間內寫出正解，所以很多人准備面試前都需要刷題。
有一次我當面試官，電話面試另外一個人，當時是用 Codepad 共享的方式，讓對方寫一個可運行的正則表達式解析器。45 分鍾過去了，對方並沒有寫出來。我就例行公事地問：「你還有什麼問題想問或者想了解么?」 對方估計因為寫不出程序很有挫敗感，就反問：「你們平時工作難道就是天天寫正則表達式的解析器么?」
一瞬間，我竟無言以對。想了想，我回復說：「不用天天寫。那我再給你 15 分鍾，你證明給我看你還會什麼，或者有什麼理由讓我給你進一步面試的機會?」 對方想了一會，默默掛掉了電話。
老實說，我對目前面試中偏重演算法的程度是持保留意見的。演算法題答得好，並不能說明你有多牛。牛人也有因為不願刷題而馬失前蹄的時候。但是除了演算法測試，顯然也沒有更好的方法佐證候選人的實力;然而怎樣才能最優化面試流程，這也是個討論起來沒完的話題，並且每次討論必定無果而終。
其次，編程時用到的更多是演算法思想，而不是寫具體的演算法說到實際工作中真正需要使用演算法的機會，讓我想一想 —— 這個范圍應該在 10% 的附近遊走。
有些朋友在工作中遇到演算法場景多些，有的少些。更多的時候，是對業務邏輯的理解，對程序語言各種特性的熟練使用，對代碼風格和模式的把握，各種同步非同步的處理，包括代碼測試、系統部署是否正規化等等。需要設計甚至實現一個演算法的機會確實很少，即使用到，現學可能都來得及。
但是熟悉基本演算法的好處在於：如果工作需要讀的一段代碼中包含一些基本演算法思想，你會比不懂演算法的人理解代碼含義更快。讀到一段爛代碼，你知道為什麼爛，爛在哪，怎麼去優化。
當真的需要在程序中設計演算法的時候，熟悉演算法的你會給出一個更為完備的方案，對程序中出現的演算法或比較復雜的時間復雜度問題你會更有敏感性。熟悉演算法你還可以成為一個更優秀的面試官，可以和別的工程師聊天時候不被鄙視。
最後，不精通演算法的工程師永遠不是好工程師當然，除了演算法導論中那些已成為經典的基本演算法以及演算法思想(Divide-and-conquer，Dynamic programming)等，其實我們每天接觸到的各種技術中，演算法無處不在。
就拿人人都會接觸的存儲為例吧，各種不同的資料庫或者鍵值存儲的實現，就會涉及各種分片(Sharding)演算法、緩存失敗(Cache Invalidation)演算法、 鎖定(Locking)演算法，包括各種容錯演算法(多復制的同步演算法)。 雖然說平時不太會去寫這些演算法 —— 除非你恰恰是做資料庫實現的 —— 但是真正做到了解這項技術的演算法細節和實現細節，無論對於技術選型還是對自己程序的整體性能評估都是至關重要的。
舉個例子，當你在系統里需要一個鍵值存儲方案的時候，面對可供選擇的各種備選方案，到底應該選擇哪一種呢?
永遠沒有一種方案在所有方面都是最佳的。就拿 Facebook 開源的 RocksDB 來說吧。了解它歷史的人都知道，RocksDB 是構建在 LevelDB 之上的，可以在多 CPU 伺服器上高效運行的一種鍵值存儲。而 LevelDB 又是基於谷歌的 BigTable 資料庫系統概念設計的。
早在 2004 年，谷歌開始開發 BigTable，其代碼大量的依賴谷歌內部的代碼庫，雖然 BigTable 很牛，卻因此無法開源。2011 年，谷歌的傑夫·迪恩和桑傑·格瑪沃爾特開始基於 BigTable 的思想，重新開發一個開源的類似系統，並保證做到不用任何谷歌的代碼庫，於是就有了 LevelDB。這樣一個鍵值存儲的實現也用在了谷歌瀏覽器的 IndexedDB 中，對於谷歌瀏覽器的開源也提供了一定的支持。
我曾經在文章中提到過 CockroachDB，其實又可以看作是基於 RocksDB 之上的一個分布式實現。從另一個層面上講，CockroachDB 又可以說是 Spanner 的一個開源實現。知道這些，就知道這些資料庫或鍵值存儲其實都同出一系。再來看看 LevelDB 底層的 SSTable 演算法，就知道他們都是針對高吞吐量(high throughput)，順序讀 / 寫工作負載(sequential read/write workloads)有效的存儲系統。
當然，一個系統里除了最基本的演算法，很多的實現細節和系統架構都會對性能及應用有很大的影響。然而，對演算法本身的理解和把握，永遠是深入了解系統不可或缺的一環。
類似的例子還有很多，比如日誌分析、打車軟體的調度演算法。
拿我比較熟悉的支付領域來說吧，比如信用卡 BIN 參數的壓縮，從服務端到移動 App 的數據傳輸，為了讓傳輸數據足夠小，需要對數據進行壓縮編碼。
每個國家，比如中國、韓國、墨西哥信用卡前綴格式都不一樣，如何盡量壓縮同時又不會太復雜，以至於影響移動 App 端的代碼復雜度，甚至形成 Bug 等，也需要對各種相關演算法有詳盡地了解，才有可能做出最優的方案。
關於演算法我們來總結一下：
在大數據時代，數據和演算法都同等重要，甚至演算法比計算能力或數據量更為重要。
如何學習演算法呢?讀經典著作、做題，然後在實踐中閱讀和使用演算法。
演算法是面試的敲門磚，可以幫助你得到一份自己喜歡的工作。
寫程序中用到的更多是演算法思想，不是寫具體的演算法。
不精通演算法的工程師永遠不會是一個優秀的工程師，只有對各種相關演算法有詳盡理解，才有可能做出最優的方案。

❺ 演算法的定義和特徵,以及c語言在編程中如何應用

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
特徵
一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：
有窮性
（Finiteness）
演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；
確切性
(Definiteness)
演算法的每一步驟必須有確切的定義；
輸入項
(Input)
一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件；
輸出項
(Output)
一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；
可行性
(Effectiveness)
演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步驟，即每個計算步驟都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）。
在C語言中的應用，常使用貪心，回溯，動態規劃，排序等各種演算法。

❻ 思想政治教育專業如何運用計算思維

1、計算思維是人的，不是計算機的思維方式。

計算思維是人類求解問題的一條途徑，但決非要使人類像計算機那樣地思考。計算機枯燥且沉悶，人類聰穎且富有想像力。是人類賦予計算機激情。配置了計算設備，我們就能用自己的智慧去解決那些在計算時代之前不敢嘗試的問題，實現「只有想不到，沒有做不到」的境界。

2、計算思維是概念化，不是程序化。

計算機科學不是計算機編程。像計算機科學家那樣去思維意味著遠不止能為計算機編程，還要求能夠在抽象的多個層次上思維。

3、計算思維是思想，不是人造物。

不只是我們生產的軟體硬體等人造物將以物理形式到處呈現並時時刻刻觸及我們的生活，更重要的是還將有我們用以接近和求解問題、管理日常生活、與他人交流和互動的計算概念。

而且，面向所有的人，所有地方。當計算思維真正融入人類活動的整體以致不再表現為一種顯式之哲學的時候，它就將成為一種現實。

4、計算思維是根本的，不是刻板的技能。

根本技能是每一個人為了在現代社會中發揮職能所必須掌握的。刻板技能意味著機械的重復。具有諷刺意味的是，當計算機像人類一樣思考之後，思維可就真的變成機械的了。

(6)演算法思想的應用擴展閱讀：

優點內容：

計算思維吸取了問題解決所採用的一般數學思維方法，現實世界中巨大復雜系統的設計與評估的一般工程思維方法，以及復雜性、智能、心理、人類行為的理解等的一般科學思維方法。

1、優點

計算思維建立在計算過程的能力和限制之上，由人由機器執行。計算方法和模型使我們敢於去處理那些原本無法由個人獨立完成的問題求解和系統設計。

❼ 生活中計算思維應用的典型案例五則。

生活中的計算，包括等分除法和包含除法。
把12個鋼鏰平均分成4份，每份得3個鋼鏰，這樣把一些物品平均分成幾份，求每份是多少，可以用除法表示。
把一些物品按照每幾個一份分，求能分成多少份，也可以用除法表示。這種除法就是包含除法。
希望我能幫助你解疑釋惑。

❽ c語言演算法 自頂向下思想的應用

自頂向下思想的應用，最典型的例子就是背包演算法了，程序如下：

#include <stdio.h>

#define MAXWEIGHT 20
#define n 3

float pw[n]={0},x[n]={0};
int w[n]={0},p[n]={0};

void sort(int p[],int w[])
{
int temp1,temp2;
float temp;
int i,j;
for(i=0;i<n;i++)
{
pw[i]=float(p[i])/w[i];
}

for(i=0;i<n-1;i++)
{
for(j=i+1;j<n;j++)
{
if(pw[i]<pw[j])
{
temp=pw[i],pw[i]=pw[j],pw[j]=temp;
temp1=p[i],temp2=w[i];
p[i]=p[j],w[i]=w[j];
p[j]=temp1,w[j]=temp2;
}
}

}
}

void GreedyKnapsack(int p[],int w[])
{
int m=MAXWEIGHT,i;
for(i=0;i<n;i++) x[i]=0.0;
for(i=0;i<n;i++)
{
if(w[i]>m) break;
x[i]=1.0;
m=m-w[i];
}
if(i<n) x[i]=float(m)/w[i];
}

void main()
{
int i;

printf("請輸入每個物體的效益和重量:\n");

for(i=0;i<n;i++)
{
printf("物體的效益: ");
scanf("%d",&p[i]);
printf("物體的重量: ");
scanf("%d",&w[i]);
}
for(i=0;i<n;i++)
{
printf("原物體%d的效益和重量分別為%d,%d:\n",i+1,p[i],w[i]);
}
sort(p,w);
printf("\n\n\n按效益值非遞增順序排列物體:\n");
for(i=0;i<n;i++)
{
printf("物體%d的效益和重量分別為%d,%d 效益值為:%f\n",(i+1),p[i],w[i],pw[i]);
}
GreedyKnapsack(p,w);
printf("\n\n\n最優解為:\n");
for(i=0;i<n;i++)
{
printf("第%d個物體要放%f:\n",i+1,x[i]);
}
}

❾ 數學的演算法在日常生活中有什麼應用

如果你學了計算機科學，就會發現，其實很多演算法是從現實問題中抽象出來的。因此，其應用是極其廣泛的。

❿ 舉例日常生活中哪些地方用到了並行演算法的思想

單片機的用處非常多，生活在現代城市中，你肯定離不開單片機

單片機已成為工業控制領域中普遍採用的智能化控制工具，已經深深地滲入到我們的日常生活當中-----小到玩具、家電行業，大到車載、艦船電子系統，遍及計量測試、工業過程式控制制、機械電子、金融電子、商用電子、辦公自動化、工業機器人、軍事和航空航天等領域都可見到單片機的身影。以下是一些應用舉例：

1、智能產品：單片機微處理器與傳統的機械產品相結合，使傳統機械產品結構簡化、控制智能化，構成新一代的機電一體化的產品。例如傳真打字機採用單片機，可以取代近千個機械器件；縫紉機採用單片機控制，可執行多功能自動操作、自動調速、控制縫紉花樣的選擇。

2、智能儀表：用單片機微處理器改良原有的測量、控制儀表，能使儀表數寧化、智能化、多功能化、綜合化。而測量儀器中的誤差修正、線性化等問題也可迎刃而解。

3、測控系統：用單片機微處理器可以設計各種工業控制系統、環境控制系統、數據控制系統，例如溫室人工氣候控制、水閘自動控制、電鍍生產線自動控制、汽輪機電液調節系統等。

4、數控型控制機：在目前數字控制系統的簡易控制機中，採用單片機可提高可靠性，增強其功能、降低成本。例如在兩坐標的連續控制系統中，用805l單片機微處理器組成的系統代替Z-80組台系統，在完成同樣功能的條件下，其程序長度可減少50％，提高了執行速度。數控型控制機採用單片機後口可能改變其結構模式，例如使控制機與伺服控制分開，用單片機構成的步進電機控制器可減輕數控型控制機的負擔。

5、智能介面：微電腦系統，特別是較大型的工業測控系統中，除外圍裝置(列印機、鍵盤、磁碟、CRT)外，還有許多外部通信、採集、多路分配管理、驅動控制等介面。這些外圍裝置與介面如果完全由主機進行管理，勢必造成主機負擔過重，降低執行速度，如果採用單片機進行介面的控制與管理，單片機微處理器與主機可並行上作，大大地提高了系統的執行速度。如在大型數據採集系統中，用單片機對模擬，數字轉換介面進行控制不僅可提高採集速度，還可對數據進行預先處理，如數字濾波、線性化處理、誤差修正等。在通信介面中採用單片機可對數據進行編碼解碼、分配管理、接收/發送控制等