研究演算法的目的

Ⅰ 演算法分析的目的是什麼

演算法分析的目的是，分析演算法的效率以求改進。演算法分析是對一個演算法需要多少計算時間和存儲空間作定量的分析。

演算法是解題的步驟，可以把演算法定義成解一確定類問題的任意一種特殊的方法。在計算機科學中，演算法要用計算機演算法語言描述，演算法代表用計算機解一類問題的精確、有效的方法。

演算法帶來的影響

在大數據時代，數字已經成為敏感信息，更被大家關注。每個人只要是有關於信息的填寫都開始變得謹慎起來。然而看起來如此小心的我們，卻在不知不覺中陷入「演算法崇拜」。演算法就是以數據為基礎的技術原理，很多人還不知道自己依賴了數字和演算法。

比如早上很多會打開APP查看今天的天氣，提醒穿什麼衣服，出門要不要帶傘。又比如打開地圖，查看今天路上有沒有堵車，是否限行等等。

這種行為主要是APP內核的演算法導致的，是一種輕度的「演算法依賴」，但是如果我們過度的依賴演算法為我們的工作和生活做決策時，你可能就陷入了「演算法崇拜」，被演算法左右你的內心而迷失方向。

Ⅱ 演算法的目的是什麼

應該是對的，比如最簡單的排序方法，數據結構里介紹了很多種演算法，他們各有優劣，但是但能夠將排序結果求出來，你不能簡單地說哪一種演算法更好一點，只有哪一種演算法更適合你的排序實際一點

因此答案是對的

Ⅲ 演算法分析的目的是( )

分析演算法的效率以求改進。
演算法分析是對一個演算法需要多少計算時間和存儲空間作定量的分析。演算法（Algorithm）是解題的步驟，可以把演算法定義成解一確定類問題的任意一種特殊的方法。

Ⅳ 在計算機中演算法有什麼作用

在計算機中演算法的作用：計算機中使用的其他技術離不開演算法的支撐，而且只有把演算法和其他技術有效的結合起來，才能使計算機解決問題的能力最大化，最後達到1+1＞2的效果。

計算機演算法是以一步接一步的方式來詳細描述計算機如何將輸入轉化為所要求的輸出的過程，或者說，演算法是對計算機上執行的計算過程的具體描述。

計算機不能做到無限快，存儲也不是免費的，為了提高解決問題的效率，必須研究演算法，同時，解決同一個問題的各種不同演算法的效率常常相差非常大，這種效率上的差距影響往往比硬體和軟體方面的差距還要大。

(4)研究演算法的目的擴展閱讀：

計算機中演算法特點：

1、有窮性。一個演算法應包含有限的操作步驟，而不能是無限的。事實上「有窮性」往往指「在合理的范圍之內」。如果讓計算機執行一個歷時1000年才結束的演算法，這雖然是有窮的，但超過了合理的限度，人們不把他視為有效演算法。

2、確定性。演算法中的每一個步驟都應當是確定的，而不應當是含糊的、模稜兩可的。演算法中的每一個步驟應當不致被解釋成不同的含義，而應是十分明確的。也就是說，演算法的含義應當是唯一的，而不應當產生「歧義性」。

3、有零個或多個輸入、所謂輸入是指在執行演算法是需要從外界取得必要的信息。

4、有一個或多個輸出。演算法的目的是為了求解，沒有輸出的演算法是沒有意義的。

5、有效性。 演算法中的每一個 步驟都應當能有效的執行。並得到確定的結果。

Ⅳ 演算法分析的目的是

演算法分析是指對一個演算法的運行時間和佔用空間做定量的分析，一般計算出相應的數量級，常用時間復雜度和空間復雜度表示。分析演算法的目的就是要降低演算法的時間復雜度和空間復雜度，提高演算法的執行效率。

Ⅵ 請問讀書高手有關編程，這樣理解對嗎

1、什麼是程序呢，是通過編程語言實現某一功能和用途的代碼段。所以重點是編程語言和功能。根據上一句話，感覺用象棋規則比喻編程語言不是很恰當。用戰術謀略比喻演算法是合適的，研究演算法的目的就是為了用更小的開銷（時間、存儲空間、能耗等）實現功能。程序的過程一定有數據處理，但是只用數據處理來定義程序還是有失妥當。
2、如果一個模塊，我們知道這個模塊需要什麼樣的輸入，可以獲得什麼樣的輸出（即模塊功能），但是不知道模塊里的構造（即模塊實現），這樣的模塊可稱為黑盒模塊。兩者都知道的稱為白盒模塊。我們平時用的程序基本上都是黑盒模塊，因為我們不知道其實現。
3、計算機的世界是由0和1組成的。硬體上，數字電路是通過使用低電平代表0，高電平代表1實現的，0和1構成了最低層的脈沖信號，這種二進制序列可以用來代表信息。例如10的二進制數是0110。通過對長度和排列組合做規定，可以對二進制序列進行編碼，表示更多更復雜的信息。編程語言也是通過被翻譯成機器碼（本質也是二進制序列）使得計算機可以「讀懂」程序的。所以程序肯定是有數據處理的，但是其用途要根據其實現的功能來判斷。比如微信，我們會說它是個聊天社交工具，不會直接說它是數據處理程序。
希望上述內容對你有所幫助！

Ⅶ 演算法分析的目的是

演算法分析就是分析該問題的解決方法，解決模型，找出相應的數學理論，或者數學模型，分析，並列出演算法用到的數據結構方便編程實現

Ⅷ 數據挖掘，聚類分析演算法研究的目的和意義是什麼！

圖像分割
基本原理：根據圖像的組成結構和應用需求將圖像劃分為若干個互不相交的子區域的過程。這些子區域四某種意義下具有共同屬性的像素的連通集合。常用方法有：
1） 以區域為對象進行分割，以相似性原則作為分割的依據，即可根據圖像的灰度、色彩、變換關系等方面的特徵相似來劃分圖像的子區域，並將各像素劃歸到相應物體或區域的像素聚類方法，即區域法；
2） 以物體邊界為對象進行分割，通過直接確定區域間的邊界來實現分割；
3） 先檢測邊緣像素，再將邊緣像素連接起來構成邊界形成分割。

具體的閾值分割：

閾值分割方法分為以下3類:
1) 全局閾值:T=T[p(x,y)〕，即僅根據f(x,y)來選取閾值，閾值僅與各個圖像像素的本身性質有關。
2) 局部閾值:T=T[f(x,y),p(x,y)],閾值與圖像像素的本身性質和局部區域性質相關。
3) 動態閾值:T=T[x,y,f(x,y),p(x,y)],閾值與像素坐標，圖像像素的本身性質和局部區域性質相關。
全局閾值對整幅圖像僅設置一個分割閾值，通常在圖像不太復雜、灰度分布較集中的情況下採用;局部閾值則將圖像劃分為若干個子圖像，並對每個子圖像設定局部閾值;動態閾值是根據空間信息和灰度信息確定。局部閾值分割法雖然能改善分割效果，但存在幾個缺點:
1) 每幅子圖像的尺寸不能太小，否則統計出的結果無意義。
2) 每幅圖像的分割是任意的，如果有一幅子圖像正好落在目標區域或背景區域，而根據統計結果對其進行分割，也許會產生更差的結果。
3) 局部閾值法對每一幅子圖像都要進行統計，速度慢，難以適應實時性的要求。
全局閾值分割方法在圖像處理中應用比較多，它在整幅圖像內採用固定的閾值分割圖像。考慮到全局閾值分割方法應用的廣泛性，本文所著重討論的就是全局閾值分割方法中的直方圖雙峰法和基於遺傳演算法的最大類間方差法。在本節中，將重點討論灰度直方圖雙峰法，最大類間方差法以及基於遺傳演算法的最大類間方差法留待下章做繼續深入地討論。
參詳《數字圖像處理》工具：MATLAB或VC++

Ⅸ 為什麼要研究演算法

01 演算法的優劣是程序質量的重要標志。當我們遇到難題時，總是要求計算機在較短時間內解決難題，這樣我們就得深入研究演算法，挑選出好的演算法，以編出高效、實用的軟體，使計算機更快、更出色地完成任務。

通俗地說，演算法就是解決問題的具體辦法。在《三國演義》中，周瑜與諸葛亮為了打破曹操強大的80萬大軍的進攻，先設法除去曹軍中諳熟水戰的水軍將領蔡瑁、張允，於是就有了“群英會蔣干中計”；曹軍中沒有了真正懂得水戰規律的將領，加上北方軍人不適應艦船上生活，於是龐統的連環計獲得成功；由於是隆冬季節在大江之上作戰，所以就要有黃蓋使苦肉計和草船借箭，然後，東吳水軍才能在東南風起時火燒赤壁，取得破曹的決定性勝利。這也是周瑜、諸葛亮的破曹演算法。以上環節中如果有一個環節失誤，後果不堪設想。

在日常生活中，要解決一個問題，也總要先找出解決這個問題的步驟或辦法。問題簡單，解決問題的步驟就少些；問題復雜，解決問題的步驟就多。

許多著名的問題能得到解決，都是因為有人提出了巧妙的演算法。舉一個簡單的例子：9枚外表相同的硬幣中混進了一枚假幣，知道它與真幣重量不同，如果給你一架天平，至少需要稱幾次才能找到那枚假幣？這個演算法你可能很快就會設計出來。但如果999枚硬幣中混進一枚假幣，你又怎樣用天平將它稱出來呢？再舉一個例子：有幾個公路互通的城市，售貨員從一個城市出發，要乘車走遍所有幾個城市，最後回到出發點，該怎樣找出售貨員可以走的最短線路？用計算機與人下棋，如果是下五子棋，走棋的演算法較簡單，可能很多人都能設計出來，若是走圍棋呢？恐怕就很難設計演算法了！

在計算機領域，演算法是指計算機用來解決某一問題的精確的方法。它是計算機程序的重要組成部分，演算法的優劣是程序質量的重要標志。當我們遇到難題時，總是要求計算機在較短時間內解決難題，這樣我們就得深入研究演算法，挑選出好的演算法，以編出高效、實用的軟體，使計算機更快、更出色地完成任務。