計算機演算法的基本操作有什麼

❶ 計算機編程的演算法有哪些比較常用的用以解決問題的

一）基本演算法 : 1.枚舉 2.搜索: 深度優先搜索 廣度優先搜索 啟發式搜索 遺傳演算法 （二）數據結構的演算法 （三）數論與代數演算法 （四）計算幾何的演算法：求凸包 （五）圖論 演算法： 1.哈夫曼編碼 2.樹的遍歷 3.最短路徑 演算法 4.最小生成樹 演算法 5.最小樹形圖 6.網路流 演算法 7.匹配演算法 （六）動態規劃 （七）其他： 1.數值分析 2.加密演算法 3.排序 演算法 4.檢索演算法 5.隨機化演算法

❷ 大一計算機專業應該掌握的演算法有哪些

大一的話不用掌握太專一的演算法，主要是真正理解程序設計的3中流程，知道數組能幹哪些事情，嘗試理解函數遞歸，理解RAM機模型。掌握以下基本演算法：
篩選法、試除法求素數，漢諾塔，放蘋果，簡單枚舉法，N皇後問題等簡單回溯法，簡單模擬法，高精度演算法（+-*/），GCD演算法，二分法、牛頓發求根，選擇、冒泡排序等基本演算法。
一開始，學會用程序表達自己的演算法思想是最基本的基本功。
年級高了以後，等你學了離散數學。數據結構，演算法設計與分析以後，就能設計些較復雜的演算法了。

推薦幾本書：
演算法導論，英文叫Introction to Algorithms,2nd Edition，這個很經典
計算機程序設計藝術，這個也是經典著作，最好看看
數據結構與演算法分析
如果你們學校有ACM校隊的話最好和他們交流交流。

❸ 計算機二級數據結構與演算法知識點

一、數據結構

（1）數據結構的基本概念

1、數據：數據是客觀事物的符號表示，是能輸入到計算機中並被計算程序識別和處理的符號的總稱，如文檔，聲音，視頻等。

2、數據元素：數據元素是數據的基本單位。

3、數據對象：數據對象是性質相同的數據元素的集合。

4、數據結構：是指由某一數據對象中所有數據成員之間的關系組成的集合。

（2）邏輯結構和存儲結構

1、數據結構可分為數據的邏輯結構和存儲結構。

1）數據的邏輯結構是對數據元素之間的邏輯關系的描述，與數據的存儲無關，是面向問題的，是獨立於計算機的。它包括數據對象和數據對象之間的關系。

2）數據的存儲結構也稱為數據的物理結構，是數據在計算機中的存放的方式，是面向計算機的，它包括數據元素的存儲方式和關系的存儲方式。

2、存儲結構和邏輯結構的關系：一種數據的邏輯結構可以表示成多種存儲結構即數據的邏輯結構和存儲結構不一定一一對應。

3、常見的存儲結構有：順序，鏈接，索引等。採用不同的存儲結構其數據處理的效率是不同的。

❹ 計算機演算法是什麼

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。

❺ 計算機演算法指的是什麼

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。

無論演算法有多麼復雜，都必須在有限步之後結束並終止運行；即演算法的步驟必須是有限的。在任何情況下，演算法都不能陷入無限循環中。演算法必須是由一系列具體步驟組成的，並且每一步都能夠被計算機所理解和執行，而不是抽象和模糊的概念。

演算法首先必須是正確的，即對於任意的一組輸入，包括合理的輸入與不合理的輸入，總能得到預期的輸出。如果一個演算法只是對合理的輸入才能得到預期的輸出，而在異常情況下卻無法預料輸出的結果，那麼它就不是正確的。

(5)計算機演算法的基本操作有什麼擴展閱讀

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。

❻ 計算機專業學演算法的都學些什麼演算法，有什麼書可以看的學的話需要些什麼基礎的

計算機演算法非常多的
A*搜尋演算法
俗稱A星演算法。這是一種在圖形平面上，有多個節點的路徑，求出最低通過成本的演算法。常用於游戲中的NPC的移動計算，或線上游戲的BOT的移動計算上。該演算法像Dijkstra演算法一樣，可以找到一條最短路徑；也像BFS一樣，進行啟發式的搜索。
Beam Search
束搜索(beam search)方法是解決優化問題的一種啟發式方法，它是在分枝定界方法基礎上發展起來的，它使用啟發式方法估計k個最好的路徑，僅從這k個路徑出發向下搜索，即每一層只有滿意的結點會被保留，其它的結點則被永久拋棄，從而比分枝定界法能大大節省運行時間。束搜索於20 世紀70年代中期首先被應用於人工智慧領域,1976 年Lowerre在其稱為HARPY的語音識別系統中第一次使用了束搜索方法。他的目標是並行地搜索幾個潛在的最優決策路徑以減少回溯，並快速地獲得一個解。
二分取中查找演算法
一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜索過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜索過程結束；如果某一特定元素大於或者小於中間元素，則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。這種搜索演算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。
Branch and bound
分支定界(branch and bound)演算法是一種在問題的解空間樹上搜索問題的解的方法。但與回溯演算法不同，分支定界演算法採用廣度優先或最小耗費優先的方法搜索解空間樹，並且，在分支定界演算法中，每一個活結點只有一次機會成為擴展結點。
數據壓縮
數據壓縮是通過減少計算機中所存儲數據或者通信傳播中數據的冗餘度，達到增大數據密度，最終使數據的存儲空間減少的技術。數據壓縮在文件存儲和分布式系統領域有著十分廣泛的應用。數據壓縮也代表著尺寸媒介容量的增大和網路帶寬的擴展。
Diffie–Hellman密鑰協商
Diffie–Hellman key exchange，簡稱「D–H」，是一種安全協議。它可以讓雙方在完全沒有對方任何預先信息的條件下通過不安全信道建立起一個密鑰。這個密鑰可以在後續的通訊中作為對稱密鑰來加密通訊內容。
Dijkstra』s 演算法
迪科斯徹演算法（Dijkstra）是由荷蘭計算機科學家艾茲格·迪科斯徹（Edsger Wybe Dijkstra）發明的。演算法解決的是有向圖中單個源點到其他頂點的最短路徑問題。舉例來說，如果圖中的頂點表示城市，而邊上的權重表示著城市間開車行經的距離，迪科斯徹演算法可以用來找到兩個城市之間的最短路徑。
動態規劃
動態規劃是一種在數學和計算機科學中使用的，用於求解包含重疊子問題的最優化問題的方法。其基本思想是，將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。動態規劃的思想是多種演算法的基礎，被廣泛應用於計算機科學和工程領域。比較著名的應用實例有：求解最短路徑問題，背包問題，項目管理，網路流優化等。這里也有一篇文章說得比較詳細。
歐幾里得演算法
在數學中，輾轉相除法，又稱歐幾里得演算法，是求最大公約數的演算法。輾轉相除法首次出現於歐幾里得的《幾何原本》（第VII卷，命題i和ii）中，而在中國則可以追溯至東漢出現的《九章算術》。
最大期望（EM）演算法
在統計計算中，最大期望（EM）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variable）。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據聚類（Data Clustering）領域。最大期望演算法經過兩個步驟交替進行計算，第一步是計算期望（E），利用對隱藏變數的現有估計值，計算其最大似然估計值；第二步是最大化（M），最大化在 E 步上求得的最大似然值來計算參數的值。M 步上找到的參數估計值被用於下一個 E 步計算中，這個過程不斷交替進行。
快速傅里葉變換(FFT)
快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，FFT），是離散傅里葉變換的快速演算法，也可用於計算離散傅里葉變換的逆變換。快速傅里葉變換有廣泛的應用，如數字信號處理、計算大整數乘法、求解偏微分方程等等。
哈希函數
HashFunction是一種從任何一種數據中創建小的數字「指紋」的方法。該函數將數據打亂混合，重新創建一個叫做散列值的指紋。散列值通常用來代表一個短的隨機字母和數字組成的字元串。好的散列函數在輸入域中很少出現散列沖突。在散列表和數據處理中，不抑制沖突來區別數據，會使得資料庫記錄更難找到。
堆排序
Heapsort是指利用堆積樹（堆）這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積樹是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積屬性：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父結點。
歸並排序
Merge sort是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。
RANSAC 演算法
RANSAC 是」RANdom SAmpleConsensus」的縮寫。該演算法是用於從一組觀測數據中估計數學模型參數的迭代方法，由Fischler and Bolles在1981提出，它是一種非確定性演算法，因為它只能以一定的概率得到合理的結果，隨著迭代次數的增加，這種概率是增加的。該演算法的基本假設是觀測數據集中存在」inliers」（那些對模型參數估計起到支持作用的點）和」outliers」（不符合模型的點），並且這組觀測數據受到雜訊影響。RANSAC 假設給定一組」inliers」數據就能夠得到最優的符合這組點的模型。
RSA加密演演算法
這是一個公鑰加密演算法，也是世界上第一個適合用來做簽名的演算法。今天的RSA已經專利失效，其被廣泛地用於電子商務加密，大家都相信，只要密鑰足夠長，這個演算法就會是安全的。
並查集Union-find
並查集是一種樹型的數據結構，用於處理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合並及查詢問題。常常在使用中以森林來表示。
Viterbi algorithm
尋找最可能的隱藏狀態序列(Finding most probable sequence of hidden states)。

❼ 計算機應用基礎知識

2017計算機應用基礎知識

1.1數據結構與演算法

藉助於計算機解決問題，首先需要了解所處理對象的性質和特點即所操作對象的數據結構，然後再設計解決問題的方法和步驟即設計一個合理的演算法，即通常所說的「程序=數據結構+演算法」。

1.1.1演算法的基本概念

「演算法」（Algorithm）一詞最早來自公元9世紀波斯數學家比阿勒·霍瓦里松的一本影響深遠的著作《代數對話錄》。20世紀的英國數學家圖靈提出了著名的圖靈論點，並抽象出了一台機器，這台機器被我們稱之為圖靈機。圖靈的思想對演算法的發展起到了重要的作用。一般來說，演算法是指完成一個任務或解決一個問題所需要的具體步驟和方法的描述。在這里我們說的演算法是指計算機能執行的演算法。

1.演算法分類

計算機演算法可分為兩大類，一類是數值運算演算法，另一類是非數值運算演算法。數值運算演算法主要是求數值解，如求方程的解、求函數的定積分等，非數值運算的范圍則非常廣泛，如人事管理、圖書檢索等。

2.演算法特徵

一個科學的演算法必須具備以下特徵：

(1)有窮性：一個演算法必須保證執行有限步之後結束，而不能是無限的。這是顯而易見的。更進一步說，有窮性是指在合理的范圍內結束運算，如果一個演算法需計算機執行幾百年或更長時間才結束，這顯然是不合理的。

(2)確定性：演算法的每一步驟必須有確切的定義而不能模稜兩可，演算法中不能出現諸如「一個比較大的數」等模糊描述。

(3)有零個或多個輸入

(4)有一個或多個輸出。演算法的目的是為了解決問題,一個沒有輸出的演算法是不能解決任何問題因而它是沒有意義的.

(5)有效性。演算法中的每一個步驟都都應當能有效地執行，並得到確定的結果。例如，若n=0則執行m/n是無法有效執行的。

3.演算法表示

一個計算機演算法可以用自然語言、流程圖、N-S圖等來表示。

4.演算法分析

演算法分析的任務是對設計出的每一個具體的演算法，利用數學工具，討論各種復雜度，以探討某種具體演算法適用於哪類問題，或某類問題宜採用哪種演算法。

演算法的復雜度分時間復雜度和空間復雜度。

．時間復雜度：在運行演算法時所耗費的時間為f(n)(即 n的函數)。

．空間復雜度：實現演算法所佔用的空間為g(n)（也為n的函數）。

稱O(f(n))和O(g(n))為該演算法的復雜度。

1.1.2 數據結構的定義

數據結構是計算機科學與技術領域上廣泛被使用的術語。盡管它至今還未有一個被一致公認的定義，但其內容是大家一致公認的。它用來反映一個數據的內部構成，即一個數據由那些成分數據構成，以什麼方式構成，呈什麼結構。數據結構有邏輯上的數據結構和物理上的數據結構之分。邏輯上的數據結構反映成分數據之間的邏輯關系，而物理上的'數據結構反映成分數據在計算機內部的存儲安排。數據結構是數據存在的形式。

數據結構是信息的一種組織方式，其目的是為了提高演算法的效率，它通常與一組演算法的集合相對應，通過這組演算法集合可以對數據結構中的數據進行某種操作。

一般數據結構可採用下面兩類主要的存儲方式，大多數數據結構的存儲表示都採用其中的一類方式，或兩類方式的結合。

1. 順序存儲結構

這種存儲方式的主要用於線性數據結構，它把邏輯上相鄰的數據元素存儲在物理上相鄰的存儲單元內，結點之間的關系由存儲單元的鄰接關系來實現。

順序存儲結構的主要特點是：（1）結點中只有自身信息域，沒有連接信息域，因此存儲密度大，存儲空間利用率高；（2）可以通過計算直接確定數據結構中第i個結點的存儲地址Li，計算公式為Li=L0+(i-1)*m，其中L0為第一個結點的存儲地址，m為每個結點所佔用的存儲單元個數；（3）插入、刪除運算不便，會引起大量結點的移動。

2. 鏈式存儲結構

鏈式存儲結構就是在每個結點中至少包括一個指針域，用指針來體現數據元素之間邏輯上的聯系。這種存儲結構可把邏輯上相鄰的兩個元素存放在物理上不相鄰的存儲單元中；還可以在線性編址的計算機存儲器中表示結點之間的非線性聯系。

鏈式存儲結構的主要特點是：（1）結點中除自身外，還有表示連接信息的指針域，因此比順序結構的存儲密度小，存儲空間利用率低；（2）邏輯上相鄰的結點物理上不必鄰接，可用於線性表、樹、圖等多種邏輯結構的存儲表示；（3）插入、刪除操作靈活方便，不必移動結點，只要改變結點中的指針即可。

除上述兩種主要存儲方式外，散列法也是在線性表和集合的存儲表示中常用的一種存儲方式。

1.1.3 線性表結構

1.線性表的定義

線性表（Linear List）是最常用並且最簡單的一種數據結構。它是由n（n≥0）個數據元素（結點）a1，a2，…，an組成的有限序列。

① 數據元素的個數n定義為表的長度（n=0時稱為空表）。

② 將非空的線性表（n＞0）記作：（a1，a2，…，an）

③ 數據元素ai（1≤i≤n）只是個抽象符號，其具體含義在不同情況下可以不同。

在一些比較復雜的線性表中，一個數據元素可以由若干個數據項組成。在這種情況下，一般把數據元素稱為記錄，含有大量記錄的線性表也稱為文件。

例1英文字母表（A，B，…，Z）是線性表，表中每個字母是一個數據元素（結點） 例2一副撲克牌的點數（2，3，…，10，J，Q，K，A）也是一個線性表，其中數據元素是每張牌的點數

2.線性表的存儲

線性表可採用順序方式存儲和鏈式方式存儲。在各種高級語言中的一維數組就是用順序方式存儲的線性表，因此也常用一維數組來稱呼順序表。下面主要討論的線性表對象是指順序表。

3.線性表的基本操作

線性表是一種相當靈活的數據結構，不僅對它的數據元素可以查找訪問，它的長度也可以根據需要增大或縮小，即可對線性表進行插入和刪除數據元素運算。

常見的線性表的基本運算

(1) InitList（L）

構造一個空的線性表L，即表的初始化。

(2) ListLength（L）

求線性表L中的結點個數，即求表長。

(3) GetNode（L，i）

取線性表L中的第i個結點，這里要求1≤i≤ListLength（L）

(4) LocateNode（L，x）

在L中查找值為x 的結點，並返回該結點在L中的位置。若L中有多個結點的值和x 相同，則返回首次找到的結點位置；若L中沒有結點的值為x ，則返回一個特殊值表示查找失敗。

(5) InsertList（L，x，i）

在線性表L的第i個位置上插入一個值為x 的新結點，使得原編號為i，i+1，…，n的結點變為編號為i+1，i+2，…，n+1的結點。這里1≤i≤n+1，而n是原表L的長度。插入後，表L的長度加1。

(6) DeleteList（L，i）

刪除線性表L的第i個結點，使得原編號為i+1，i+2，…，n的結點變成編號為i，i+1，…，n-1的結點。這里1≤i≤n，而n是原表L的長度。刪除後表L的長度減1。具體程序實現可參考本書C語言相關章節。

1.1.4棧與隊列結構

1.棧與隊列的定義

棧是一種限定僅在表的一端進行插入與刪除操作的線性表。允許進行插入與刪除操作的這一端稱為棧頂，而另一端稱為棧底，不含元素的空表稱為空棧，插入與刪除分別稱進棧與出棧。 由於插入與刪除只能在同一端進行，所以較先進入棧的元素，在進行出棧操作時，要比較後才能出棧。特別是，最先進棧者，最後才能出棧，而最晚進棧者，必最先出棧。因此，棧也稱作後進先出（Last In First Out）的線性表，簡稱LIFO表。

❽ 計算機中演算法的基本概念有哪些

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。一個演算法必須具備以下性質：
（１）演算法首先必須是正確的，即對於任意的一組輸入，包括合理的輸入與不合理的輸入，總能得到預期的輸出。如果一個演算法只是對合理的輸入才能得到預期的輸出，而在異常情況下卻無法預料輸出的結果，那麼它就不是正確的。
（２）演算法必須是由一系列具體步驟組成的，並且每一步都能夠被計算機所理解和執行，而不是抽象和模糊的概念。
（３）每個步驟都有確定的執行順序，即上一步在哪裡，下一步是什麼，都必須明確，無二義性。
（４）無論演算法有多麼復雜，都必須在有限步之後結束並終止運行，即演算法的步驟必須是有限的。在任何情況下，演算法都不能陷入無限循環中。
一個問題的解決方案可以有多種表達方式，但只有滿足以上４個條件的解才能稱之為演算法。

❾ 計算機常用演算法有哪些

貪心演算法，蟻群演算法，遺傳演算法，進化演算法，基於文化的遺傳演算法，禁忌演算法，蒙特卡洛演算法，混沌隨機演算法，序貫數論演算法，粒子群演算法，模擬退火演算法。
模擬退火+遺傳演算法混合編程例子：
http://..com/question/43266691.html
自適應序貫數論演算法例子：
http://..com/question/60173220.html

❿ 演算法的基本要素有哪些

演算法通常由兩種基本要素組成分別是對數據對象的運算和操作；演算法的控制結構，即運算或操作間的順序。
演算法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。演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。