演算法的三要素數據

A. 程序設計過程中的三要素

程序設計過程中的三要素分別是演算法、數據結構和程序設計方法學。程序設計是給出解決特定問題程序的過程，是軟體構造活動中的重要組成部分。程序設計往往以某種程序設計語言為工具，給出這種語言下的程序。程序設計過程應當包括分析、設計、編碼、測試、排錯等不同階段。

程序設計是指設計、編制、調試程序的方法和過程。它是目標明確的智力活動。由於程序是軟體的本體，軟體的質量主要通過程序的質量來體現，在軟體研究中，程序設計的工作非常重要，內容涉及到有關的基本概念、工具、方法以及方法學等。程序設計通常分為問題建摸，演算法設計，編寫代碼，編譯調試和整理並寫出文檔資料五個階段。

(1)演算法的三要素數據擴展閱讀：

程序設計的基本概念有程序、數據、子程序、子常式、協同常式、模塊以及順序性、並發性、並行性、和分布性等。程序是程序設計中最為基本的概念，子程序和協同常式都是為了便於進行程序設計而建立的程序設計基本單位，順序性、並發性、並行性和分布性反映程序的內在特性。 程序設計規范是進行程序設計的具體規定。程序設計是軟體開發工作的重要部分，而軟體開發是工程性的工作，所以要有規范。語言影響程序設計的功效以及軟體的可靠性、易讀性和易維護性。專用程序為軟體人員提供合適的環境，便於進行程序設計工作。

B. 數據結構的三要素是什麼

一、數據的邏輯結構

指反映數據元素之間的邏輯關系的數據結構，其中的邏輯關系是指數據元素之間的前後間關系，而與他們在計算機中的存儲位置無關。邏輯結構包括：

1、集合：數據結構中的元素之間除了「同屬一個集合」 的相互關系外，別無其他關系；

2、線性結構：數據結構中的元素存在一對一的相互關系；

3、樹形結構：數據結構中的元素存在一對多的相互關系；

4、圖形結構：數據結構中的元素存在多對多的相互關系。

二、數據的物理結構

指數據的邏輯結構在計算機存儲空間的存放形式。

數據的物理結構是數據結構在計算機中的表示（又稱映像），它包括數據元素的機內表示和關系的機內表示。由於具體實現的方法有順序、鏈接、索引、散列等多種，所以，一種數據結構可表示成一種或多種存儲結構。

數據元素的機內表示（映像方法）： 用二進制位（bit）的位串表示數據元素。通常稱這種位串為節點（node）。當數據元素有若干個數據項組成時，位串中與各個數據項對應的子位串稱為數據域（data field）。因此，節點是數據元素的機內表示（或機內映像）。

關系的機內表示（映像方法）：數據元素之間的關系的機內表示可以分為順序映像和非順序映像，常用兩種存儲結構：

順序存儲結構和鏈式存儲結構。順序映像藉助元素在存儲器中的相對位置來表示數據元素之間的邏輯關系。非順序映像藉助指示元素存儲位置的指針（pointer）來表示數據元素之間的邏輯關系。

三、數據存儲結構

數據的邏輯結構在計算機存儲空間中的存放形式稱為數據的物理結構(也稱為存儲結構)。一般來說，一種數據結構的邏輯結構根據需要可以表示成多種存儲結構，常用的存儲結構有順序存儲、鏈式存儲、索引存儲和哈希存儲等。

數據的順序存儲結構的特點是：藉助元素在存儲器中的相對位置來表示數據元素之間的邏輯關系；非順序存儲的特點是：藉助指示元素存儲地址的指針表示數據元素之間的邏輯關系。

(2)演算法的三要素數據擴展閱讀

在程序中，堆用於動態分配和釋放程序所使用的對象。在以下情況中調用堆操作：

1、事先不知道程序所需對象的數量和大小。

2、對象太大，不適合使用堆棧分配器。

堆使用運行期間分配給代碼和堆棧以外的部分內存。

傳統上，操作系統和運行時庫隨附了堆實現。當進程開始時，操作系統創建稱為進程堆的默認堆。如果沒有使用其他堆，則使用進程堆分配塊。語言運行時庫也可在一個進程內創建單獨的堆。（例如，C 運行時庫創建自己的堆。）

除這些專用堆外，應用程序或許多載入的動態鏈接庫 (DLL) 之一也可以創建並使用單獨的堆。Win32 提供了一組豐富的API用於創建和使用專用堆。有關堆函數的優秀教程，請參閱 MSDN 平台 SDK 節點。

當應用程序或DLL創建專用堆時，這些堆駐留於進程空間中並且在進程范圍內是可訪問的。某一給定堆分配的任何數據應為同一堆所釋放。（從一個堆分配並釋放給另一個堆沒有意義。）

在所有虛擬內存系統中，堆位於操作系統的虛擬內存管理器之上。語言運行時堆也駐留在虛擬內存之上。某些情況下，這些堆在操作系統堆的上層，但語言運行時堆通過分配大的塊來執行自己的內存管理。繞開操作系統堆來使用虛擬內存函數可使堆更好地分配和使用塊。

典型的堆實現由前端分配器和後端分配器組成。前端分配器維護固定大小塊的自由列表。當堆收到分配調用後，它嘗試從前端列表中查找自由塊。如果此操作失敗，則堆將被迫從後端（保留和提交虛擬內存）分配一個大塊來滿足請求。通常的實現具有每個塊分配的開銷，這花費了執行周期，也減少了可用存儲區。

Windows NT的實現（Windows NT 4.0 版及更高版本）使用 127 個從 8 到 1,024 位元組不等的 8 位元組對齊塊的自由列表和 1 個混合列表。混合列表（自由列表【0】）包含大小超過 1,024 位元組的塊。自由列表包含在雙向鏈接表中鏈接在一起的對象。默認情況下，進程堆執行合並操作。（合並操作是組合相鄰的自由塊以生成更大的塊的操作。）合並操作花費了額外的周期，但減少了堆塊的內部碎片。

單個全局鎖可防止多線程同時使用堆。此鎖主要用於保護堆數據結構不受多線程的任意訪問。當堆操作過於頻繁時，此鎖會對性能造成負面影響。

參考資料來源：網路-數據結構

參考資料來源：網路-堆

C. 人工智慧三大要素有哪些

人工智慧產業技術的：演算法、計算能力、信息大數據融合，成為人工智慧發展最基本、最基礎的基本三要素。

收集的大量數據，數據是驅動人工智慧取得更好的識別率和精準度的核心因素;

落實在產品應用上，演算法可表現為：視頻結構化(對視頻數據的識別、分類、提取和分析)、生物識別(人臉、虹膜、指紋、人臉識別等)、物體特徵識別(不同物體識別，不同物體代表性物體識別，如：車牌識別系統)等幾大類。

互聯網時代大數據迎來爆發式增長，全球的數據總量都飛快的增長，數據高速積累的同時現有算力根本無法匹配。

傳統架構基礎硬體的計算力也不能滿足大量增長的多數據信息計算的同時，更無法滿足人工智慧相關的高性能計算需求，多PU硬體組合+強大的多功能並行處理計算能力，成為當下人工智慧必備的基本平台。

數據總量飛速的增長、積累的同時，信息數據的收集、整理與融合成為了人工智慧深度學習和演算法升級與服務應用落地的根本，大數據與融合計算成為了人工智慧發展必然的關鍵。

(3)演算法的三要素數據擴展閱讀：

人工智慧需要從大量數據中進行學習，豐富的數據集是其中非常重要的因素，豐富的數據積累，給深度學習創造更加豐富的數據訓練集，是人工智慧演算法與深度學習訓練必備的、不可或缺的良好的基礎。

像戰勝人類的 AlphaGo，其學習過程的核心數據是來自互聯網的3000萬例棋譜，而這些數據的積累是歷經了十多年互聯網行業的發展成鑄就的。可見，所有基於深度學習演算法的人工智慧，均需具備深厚的數據信息資源和專項數據積累，才能取得AI服務應用的突破性進展。

離開了基礎數據，機器的智慧仿生是不可能實現的。廣東傲智在公司成立前，就已經具備行業應用強大深厚的大數據方面的基礎數據信息，這也是廣東傲智能在演算法深度開發、深度學習和計算力平台研發方面發展迅速又有AI針對性的核心競爭力。

D. 人工智慧需要什麼基礎

人工智慧（AI）基礎：

1、核心三要素——算力、演算法、數據（三大基石）：

演算法、算力、數據作為人工智慧（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業中形成了不一樣的產業形態。隨著演算法的創新、算力的增強、數據資源的累積，傳統基礎設施將藉此東風實現智能化升級，並有望推動經濟發展全要素的智能化革新。讓人類社會從信息化進入智能化。

2、技術基礎：

（1）文藝復興後的人工神經網路。

人工神經網路是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。

（2）靠巨量數據運作的機器學習。

科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。

（3）人工智慧的重要應用：自然語言處理。

自然語言處理的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域里的其中一項重要分支。

自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：

其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式；

其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

E. 演算法的三要素不包括以下（）A．明確性B．有限性C．有序性D．模糊

演算法的三要素是有序性，有限性，明確性
故選：D．

F. 數據模型的作用及三要素是什麼

數據模型三要素是數據結構、數據操作、數據約束。

1、數據結構

是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合,即帶「結構」的數據元素的集合。。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。

2、數據操作

數據模型中數據操作主要描述在相應的數據結構上的操作類型和操作方式。它是操作算符的集合，包括若干操作和推理規則，用以對目標類型的有效實例所組成的資料庫進行操作。

3、數據約束

數據模型中的數據約束主要描述數據結構內數據間的語法、詞義聯系、他們之間的制約和依存關系，以及數據動態變化的規則，以保證數據的正確、有效和相容。它是完整性規則的集合，用以限定符合數據模型的資料庫狀態，以及狀態的變化。

(6)演算法的三要素數據擴展閱讀：

數據模型按不同的應用層次分成三種類型：

1、概念模型

一種面向用戶、面向客觀世界的模型，主要用來描述世界的概念化結構，它是資料庫的設計人員在設計的初始階段，擺脫計算機系統及DBMS的具體技術問題，集中精力分析數據以及數據之間的聯系等。

2、邏輯模型

一種面向資料庫系統的模型，具體的DBMS所支持的數據模型。此模型既要面向用戶，又要面向系統，主要用於資料庫管理系統（DBMS）的實現。

3、物理模型

一種面向計算機物理表示的模型，描述了數據在儲存介質上的組織結構。每一種邏輯數據模型在實現時都有其對應的物理數據模型。DBMS為了保證其獨立性與可移植性，大部分物理數據模型的實現工作由系統自動完成。

G. 演算法的要素是什麼演算法的特徵是什麼

一、演算法的要素包括：

1、數據對象的操作和操作：計算機可以執行的基本操作以指令的形式描述。

2、演算法的控制結構：演算法的功能結構不僅取決於所選的操作，還取決於操作之間的執行順序。

二、演算法的特徵如下：

1、有窮性：演算法的有窮性意味著演算法在執行有限的步驟之後必須能夠終止。

2、確切性：演算法的每一步都必須確切定義。

3、輸入項：一個演算法有0個或多個輸入來描述操作對象的初始條件。所謂的零輸入是指由演算法本身決定的初始條件。

4、輸出項：一個演算法有一個或多個輸出來反映處理輸入數據的結果。沒有輸出的演算法毫無意義。

5、可行性：演算法中執行的任何計算步驟都可以分解為基本的可執行操作步驟，即每個計算步驟都可以在有限的時間內完成。

(7)演算法的三要素數據擴展閱讀：

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，厄米變形模型，隨機森林演算法。

描述演算法的方法有多種，常用的有自然語言、結構化流程圖、偽代碼和PAD圖等，其中最普遍的是流程圖。

隨著計算機的發展，演算法在計算機方面已有廣泛的發展及應用，如用隨機森林演算法，來進行頭部姿勢的估計，用遺傳演算法來解決彈葯裝載問題，信息加密演算法在網路傳輸中的應用，並行演算法在數據挖掘中的應用等。

H. 演算法的評價指標有哪些

時間復雜度和空間復雜度。

1、時間復雜度

演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做。

T(n)=Ο(f(n))

因此，問題的規模n 越大，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度（Asymptotic Time Complexity）。

2、空間復雜度

演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的內存空間。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。

空間復雜度記做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的時間復雜度是O(n^2),空間復雜度是O(1) 。而一般的遞歸演算法就要有O(n)的空間復雜度了，因為每次遞歸都要存儲返回信息。一個演算法的優劣主要從演算法的執行時間和所需要佔用的存儲空間兩個方面衡量。

(8)演算法的三要素數據擴展閱讀：

演算法的方法：

1、遞推法

遞推是序列計算機中的一種常用演算法。它是按照一定的規律來計算序列中的每個項，通常是通過計算機前面的一些項來得出序列中的指定項的值。其思想是把一個復雜的龐大的計算過程轉化為簡單過程的多次重復，該演算法利用了計算機速度快和不知疲倦的機器特點。

2、遞歸法

程序調用自身的編程技巧稱為遞歸（recursion）。一個過程或函數在其定義或說明中有直接或間接調用自身的一種方法，它通常把一個大型復雜的問題層層轉化為一個與原問題相似的規模較小的問題來求解，遞歸策略只需少量的程序就可描述出解題過程所需要的多次重復計算，大大地減少了程序的代碼量。遞歸的能力在於用有限的語句來定義對象的無限集合。

一般來說，遞歸需要有邊界條件、遞歸前進段和遞歸返回段。當邊界條件不滿足時，遞歸前進；當邊界條件滿足時，遞歸返回。

注意：

(1) 遞歸就是在過程或函數里調用自身.

(2) 在使用遞歸策略時，必須有一個明確的遞歸結束條件，稱為遞歸出口。

I. 演算法的要素有哪些

演算法包含的要素：

一、數據對象的運算和操作：計算機可以執行的基本操作是以指令的形式描述的。一個計算機系統能執行的所有指令的集合，成為該計算機系統的指令系統。一個計算機的基本運算和操作有如下四類：

1、算術運算：加減乘除等運算。

2、邏輯運算：或、且、非等運算。

3、關系運算：大於、小於、等於、不等於等運算。

4、數據傳輸：輸入、輸出、賦值等運算。

二、演算法的控制結構：一個演算法的功能結構不僅取決於所選用的操作，而且還與各操作之間的執行順序有關。

演算法的五個特性分別是：

有窮性、確切性、輸入項、輸出項、可行性。

1、有窮性

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。

2、確切性

演算法的每一步驟必須有確切的定義。

3、輸入項

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。

4、輸出項

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。

5、可行性

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）。

J. 演算法包含哪些要素

演算法包含的要素：

一、數據對象的運算和操作：計算機可以執行的基本操作是以指令的形式描述的。一個計算機系統能執行的所有指令的集合，成為該計算機系統的指令系統。一個計算機的基本運算和操作有如下四類：

1.算術運算：加減乘除等運算

2.邏輯運算：或、且、非等運算

3.關系運算：大於、小於、等於、不等於等運算

4.數據傳輸：輸入、輸出、賦值等運算

二、演算法的控制結構：一個演算法的功能結構不僅取決於所選用的操作，而且還與各操作之間的執行順序有關。

(10)演算法的三要素數據擴展閱讀：

演算法的五個特性分別是：有窮性、確切性、輸入項、輸出項、可行性。

1、有窮性

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；

2、確切性

演算法的每一步驟必須有確切的定義；

3、輸入項

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；

4、輸出項

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；

5、可行性

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）。