設計演算法原則大全

⑴ 簡要論述基礎工程設計計算要滿足的基本原則

1、基礎布置滿足與周邊設施不碰撞要求。
基礎設計首要滿足條件是建築場地內，基礎平面布置要滿足要求，合理避讓碰撞問題，對已存在的基礎或設施，必須避讓或採取其他措施。
2、滿足地基承載力要求。
地基承載力包括持力層承載力、軟弱下卧層承載力是否滿足要求。除地基承載力滿足要求外，基礎尚應控制地基反力脫空面積，在地震效應作用下脫空面積不得大於15%，在恆+活作用下不得出現脫空區。

3、滿足地基變形要求。
地基變形包括地基沉降問題和地基穩定性問題。基礎整體沉降、傾斜不僅影響建築外觀及使用，對部分敏感建築會對上部結構造成次生應力，造成上部結構應力調整重分布，可能影響部分構件承載力，嚴重的可能出現傾覆問題。

地基穩定性：所有的基礎設計均建立在地基穩定的前提下。比如建築物在邊坡附近時，首先是要保證邊坡穩定，其次必須滿足建築基礎埋深及距邊坡距離要求。
4、滿足基礎強度、穩定性要求。
承載能力極限狀態設計，抗沖切、剪切、抗彎承載力滿足要求。受抗浮、抗拔、抗傾覆控制時滿足穩定性要求。

5、基礎尺寸、埋深滿足相關構造要求。
6、對不良地質條件進行判別，避讓或加固。

⑵ 演算法的設計原則是什麼

1.窮舉演算法思想

窮舉演算法思想就是從所有的可能結果中一個一個的試驗，知道試出正確的結果。具體的操作步驟如下：

1)對每一種可能的結果，計算其結果；

2)判斷結果是否符合題目要求，如果符合則該結果正確，如果不符合則繼續進行第1)步驟。

窮舉演算法思想的經典例子為雞兔同籠為題（又稱龜鶴同籠問題），題目為「一個籠子里有雞兔，共15個頭、46條腿，問雞兔各有多少只？」。代碼如下：

public static void main(String[] args) {

int head = 0;
int leg = 0;
System.out.println( "輸入雞兔頭數：");
Scanner input=new Scanner(System.in);
head = input.nextInt();
System.out.println( "輸入雞兔腿數：");
Scanner input1=new Scanner(System.in);
leg = input1.nextInt();

boolean existence = false;
for( int i = 0; i <= head; i++){
if( 2 * i + 4 * ( head - i) == leg){
System.out.println( "雞的個數 :" + i);
System.out.println( "兔的個數 :" + ( head - i));
existence = true;
}
}

if( !existence){
System.out.println( "你輸入的數據不正確");
}
}

2.遞推演算法思想

遞推演算法演算法就是根據已知條件，利用特定關系推導出中間推論，直到得到結果的演算法。

遞推演算法思想最經典的例子是斐波那契數列 : 1,1,2,3,5,8,13......

上面的數列符合F(n) = F(n-1) + F(n-2).代碼如下：

public static void main(String[] args) {
Scanner input=new Scanner(System.in);
int n = input.nextInt();
System.out.println( fibonacci( n));
}

public static int fibonacci( int n){
if( n == 1){
return 1;
}else if( n == 2){
return 1;
}else{
return fibonacci( n - 1) + fibonacci( n - 2);
}
}

3.遞歸演算法思想

遞歸演算法思想是把大問題轉換成同類問題的子問題，然後遞歸調用函數表示問題的解。

在使用遞歸的時候一定要注意調回遞歸函數的終止條件。

遞歸演算法比較經典的例子是求階乘。代碼如下：

public static void main(String[] args) {
System.out.println( "輸入一個大於零的數：");
Scanner input=new Scanner(System.in);
int n = input.nextInt();
System.out.println( factorial( n));
}

public static int factorial( int n){
if( n == 0){
return 1;
}else if( n == 1){
return 1;
}else{

⑶ 設計演算法時,應該注意哪些大原則

大原則就是第一肯定是正確性 第二就是時間跟空間復雜度盡量低吧 如果還要考慮其他的話 就是實現難度了

⑷ 結構化程序設計原則

結構化程序設計原則主要有四個原則：

1．自頂向下：程序設計時，應先考慮總體，後考慮細節；先考慮全局目標，後考慮局部目標。不要一開始就過多追求眾多的細節，先從最上層總目標開始設計，逐步使問題具體化。

2．逐步求精：對復雜問題，應設計一些子目標作為過渡，逐步細化。

3．模塊化：一個復雜問題，肯定是由若干稍簡單的問題構成。模塊化是把程序要解決的總目標分解為子目標，再進一步分解為具體的小目標，把每一個小目標稱為一個模塊。

4．限制使用goto語句
結構化程序設計方法的起源來自對GOTO語句的認識和爭論。肯定的結論是：在塊和進程的非正常出口處往往需要用GOTO語句，使用GOTO語句會使程序執行效率較高；在合成程序目標時，GOTO語句往往是有用的，如返回語句用GOTO。

否定的結論是：GOTO語句是有害的，是造成程序混亂的禍根，程序的質量與GOTO語句的數量呈反比，應該在所有高級程序設計語言中取消GOTO語句。取消GOTO語句後，程序易於理解、易於排錯、容易維護，容易進行正確性證明。作為爭論的結論，1974年Knuth發表了令人信服的總結，並取消了GOTO語句。

(4)設計演算法原則大全擴展閱讀：

結構化程序，是以模塊化設計為中心，將待開發的軟體系統劃分為若干個相互獨立的模塊。

結構化程序設計由迪克斯特拉(E.W.dijkstra)在1969年提出，是以模塊化設計為中心，將待開發的軟體系統劃分為若干個相互獨立的模塊，這樣使完成每一個模塊的工作變單純而明確，為設計一些較大的軟體打下了良好的基礎。

由於模塊相互獨立，因此在設計其中一個模塊時，不會受到其它模塊的牽連，因而可將原來較為復雜的問題化簡為一系列簡單模塊的設計。模塊的獨立性還為擴充已有的系統、建立新系統帶來了不少的方便，因為我們可以充分利用現有的模塊作積木式的擴展。

⑸ 簡述演算法設計原則

1、准確可靠。2、提高效率。3、便於實現。

⑹ 如何設計演算法

設計一個正確的演算法是一件困難的工作，因為它需要創新，從以太真空中發掘出一個解方案來解決問題。演算法設計比對現有的方案進行改良要難得多，因為演算法設計的可選擇空間太，過多的自由反而成了一種約束。 This book is designed to make you a better algorithm designer. The techniques presented in Part I of this book provide the basic ideas underlying all combinatorial algorithms. The problem catalog of Part II will help you with modeling your application and point you in the right direction of an algorithm or implementation. However, being a successful algorithm designer requires more than book knowledge; it requires a certain attitude, the right problem-solving approach. It is difficult to teach this mindset in a book; yet getting it is essential to become a successful designer. 本書的設計目標是讓你成為一個更好的演算法設計者。本書第一部分展示有關組合演算法的基本原理和基本思想；第二部分的問題清單幫助你為你的問題建模，並且為你指明實現正確演算法的方向。盡管如此，要成為一個成功的演算法設計者光有書本知識是不夠的，面對問題的態度（attitude）和選擇正確的方法更重要。書本容易傳授知識，很難傳授人的心態（mindset)和思考方式；而這種心態和思考卻是成為成功的演算法設計者的根本條件。 The key to algorithm design (or any other problem-solving task) is to proceed by asking yourself a sequence of questions to guide your thought process. What if we do this? What if we do that? Should you get stuck on the problem, the best thing to do is move onto the next question. In any group brainstorming session, the most useful person in the room is the one who keeps asking, ``Why can't we do it this way?'' not the person who later tells them why. Because eventually she will stumble on an approach that can't be shot down. 演算法設計（或其它問題解決任務）的關鍵是一系列持續的自我反問，這些反問引導我們思維的前進。「如果這樣做會怎樣？」，「如果那樣做又會怎樣？」……如果 你被一個問題掐住了，最好的辦法就是先擱一下，換一個問題換一個前進的方向試試。在每組頭腦風暴會議中，最有價值的人是不斷提出為什麼的人，不是爾後解說為什麼的人。因為我們常常被一些習以為常的東西所拌倒，掉進自己設置的陷阱。 kemin：如果問題解決是一種思考過程，那麼思考的形式（過程的嚴謹性、細致性和正確性）很重要，而思考的內容也不容忽視。因為引導我們思考前進的方式 除反問本身外，反問的內容也很重。就比如參加頭腦風暴的材料一樣。人大腦的思維功能是硬編碼的，人與人之間沒有思維規律——質的區別，只是思維的清晰度和 靈敏度——量的差別。人與人之間智力的差別更多體現在思維內容的量上，體現在對外部世界的事實掌握的廣度和深度上。 Towards this end, we provide below a sequence of questions to guide your search for the right algorithm for your problem. To use it effectively, you must not only ask the questions, but answer them. The key is working through the answers carefully, by writing them down in a log. The correct answer to, ``Can I do it this way?'' is never ``no,'' but ``no, because ....'' By clearly articulating（明確有力地表達） your reasoning as to why something doesn't work, you can check if it really holds up or whether you have just glossed（掩蓋） over a possibility that you didn't want to think hard enough about. You will be surprised how often the reason you can't find a convincing（使人信服的） explanation for something is because your conclusion is wrong. 在末尾我們提供一個反問問題的列表，你不但要反問自己這些問題，更重要是仔細回答這些問題，最好把答案寫下來。回答諸如問題「我可以使用這種方式嗎？」的 不是一個「不能」就完了，而是「不能，因為……」。通過仔細明確的回答「為什麼不能」時，你會發現到底是「真的不能「，還是只是你自己不願意去深入思考掩 蓋了」能「。如果你不曾訓練出嚴謹的思考方式，當你這樣做時你會驚訝的發現，為了說明某些東西但卻找不到一個令人信服的解釋的原因常常是因為你的結論本身 是錯的。 An important distinction to keep aware of ring any design process is the difference between strategy and tactics（戰略）. Strategy represents the quest for the big picture, the framework around which we construct our path to the goal. Tactics are used to win the minor battles we must fight along the way. In problem solving, it is important to check repeatedly whether you are thinking on the right level. If you do not have a global strategy of how you are going to attack your problem, it is pointless to worry about the tactics. 在設計過程中特別重要區分策略和戰略的概念。策略是對全局的一個探索，一個構築通向目標路徑的指導框架。戰略則是用來解決通向大目標過程的較小的問題。如果你對關於如何對付所面臨的問題沒有一個全局的策略，那關心戰略是不得要領的，予事無補的。在解題領域，不斷修正思維的層次（thinking on the right level）是很重要戰略。（--萊布尼茲曾經將人的解題思考過程比喻成晃篩子，把腦袋裡面的東西都給抖落出來，然後正在搜索的注意力會抓住一切細微的、與問題有關的東西。事實上，要做到能夠令注意力抓住這些有關的東西，就必須時刻將問題放在注意力層面，否則即使關鍵的東西抖落出來了也可能沒注意到。） An example of a strategic question is, ``How best can I model my application as a graph algorithm problem?'' A tactical question might be, ``Should I use an adjacency鄰接 list or adjacency matrix data structure to represent my graph?'' Of course, such tactical decisions are critical to the ultimate quality of the solution, but they can be properly evaluated only in light of a successful strategy. 一個策略問題的例子是：「我如何才能更好地把我的問題建模成圖問題？」。而一個戰略問題可能是這樣：「我是用鄰接列表還是鄰接矩陣來實現我的圖結構？」。當然，這種戰略選擇是對解決方案的最終質量起著重要作用；不過戰略價值的體現還是基於正確的策略的選擇。 When faced with a design problem, too many people freeze up in their thinking. After reading or hearing the problem, they sit down and realize that they don't know what to do next. They stare（凝視） into space, then panic（驚惶）, and finally end up settling（沉澱; 決定） for the first thing that comes to mind. Avoid this fate（天數; 運氣; 命運 ）. Follow the sequence of questions provided below and in most of the catalog problem sections. We'll tell you what to do next! 初學者在面對問題時常常表現出思維凝滯、手足無措和盲目解題。參考以下的反問問題列表和本書的問題清單，我們告訴你應該怎麼做。 Obviously, the more experience you have with algorithm design techniques such as dynamic programming, graph algorithms, intractability, and data structures, the more successful you will be at working through the list of questions. Part I of this book has been designed to strengthen this technical background. However, it pays to work through these questions regardless of how strong your technical skills are. The earliest and most important questions on the list focus on obtaining a detailed understanding of the problem and do not require specific expertise. 當然本反問問題列表對讀者有背景要求，要求讀者對演算法設計技術（動態規劃、圖演算法、難解性和數據結構）的熟悉程度。本書第一部分的目標就是對這些技術背景進行強化。不過，不管你的技術背景怎樣，通讀這些問題對你解題還是很有裨益的。

⑺ 演算法設計原則是什麼

原則：首先說設計的演算法必須是"正確的"，其次應有很好的"可讀性"，還必須具有"健壯性"，最後應考慮所設計的演算法具有"高效率與低存儲量"。

所謂演算法是正確的，除了應該滿足演算法說明中寫明的"功能"之外，應對各組典型的帶有苛刻條件的輸入數據得出正確的結果。

在演算法是正確的前提下，演算法的可讀性是擺在第一位的，這在當今大型軟體需要多人合作完成的環境下是換重要的，另一方面，晦澀難讀的程序易於隱藏錯誤而難以調試。演算法的效率指的是演算法的執行時間，演算法的存儲量指的是演算法執行過程中所需最大存儲空間。

演算法是程序設計的另一個不可缺的要素，因此在討論數據結構的同時免不了要討論相應的演算法。這里有兩重意思，即演算法中的操作步驟為有限個，且每個步驟都能在有限時間內完成。

確定性表現在對演算法中每一步的描述都沒有二義性，只要輸入相同，初始狀態相同，則無論執行多少遍，所得結果都應該相同。

可行性指的是，序列中的每個操作都是可以簡單完成的，其本身不存在演算法問題，例如，"求x和y的公因子"就不夠基本。

輸入值即為演算法的操作對象，但操作的對象也可以由演算法自身生成，如"求100以內的素數"，操作對象是自然數列，可以由變數逐個增1生成。

演算法的健壯性指的是，演算法應對非法輸入的數據作出恰當反映或進行相應處理，一般情況下，應向調用它的函數返回一個表示錯誤或錯誤性質的值。

⑻ 設計一個好的演算法通常要考慮哪些要求

數據結構中評價一個好的演算法，應該從四個方面來考慮，分別是：

一、演算法的正確性。

二、演算法的易讀性。

三、是演算法的健壯性。

四、是演算法的時空效率（運行）。

演算法的設計取決於數據（邏輯）結構，演算法的實現取決於所採用的存儲結構。數據的存儲結構本質上是其邏輯結構在計算機存儲器中的實現。為了全面反映一個數據的邏輯結構，它在內存中的影像包括兩個方面，即數據元素之間的信息和數據元素之間的關系。

不同的數據結構有相應的操作。數據的操作是在數據的邏輯結構上定義的操作演算法，如檢索、插入、刪除、更新和排序。

(8)設計演算法原則大全擴展閱讀

該演算法的一般性質包括：

1．通用性對於任何符合輸入類型的輸入數據，都可以根據演算法解決問題，並且包保證了計算結構的正確性。

2．演算法的每一條指令都必須能夠被人或機器執行。

3．確定性演算法應該在每一步之後都有明確的下一步指示。也就是說，確保每個步驟都有下一步行動的指示，不缺少或只包含含糊的下一步行動指示。

4．有限演算法的執行必須在有限步結束。

⑼ 演算法的常用設計方法有哪些

演算法設計是一件非常困難的工作，經常採用的演算法設計技術主要有迭代法、窮舉搜索法、遞推法、貪婪法、回溯法、分治法、動態規劃法等等。
另外，為了更簡潔的形式設計和藐視演算法，在演算法設計時又常常採用遞歸技術，用遞歸描述演算法。

⑽ 計算機求解工程問題時,選用和設計計演算法應遵循哪些原則

計算機網路系統設計方案時應遵循原則：
1．網路信息系統安全與保密。

2．網路安全系統的整體性原則
強調安全防護、監測和應急恢復。要求在網路發生被攻擊、破壞事件的情況下，必須盡 可能快地恢復網路信息中心的服務，減少損失。所以網路安全系統應該包括3種機制：安 全防護機制、安全監測機制、安全恢復機制。
3．網路安全系統的有效性與實用性原則
網路安全應以不能影響系統的正常運行和合法用戶的操作活動為前提。
4．網路安全系統的「等級性」原則
良好的網路安全系統必然是分為不同級別的，包括對信息保密程度分級（絕密、機密、 秘密、普密）；對用戶操作許可權分級（面向個人及面向群組），對網路安全程度分級 （安全子網和安全區域），對系統實現結構的分級（應用層、網路層、鏈路層等）。
5．設計為本原則
強調安全與保密系統的設計應與網路設計相結合。即在網路進行總體設計時考慮安全系 統的設計，二者合二為一。由於安全與保密問題是一個相當復雜的問題，因此必須搞好 設計，才能保證安全性。
6．自主和可控性原則
網路安全與保密問題關系著一個國家的主權和安全，所以網路安全產品不能依賴國外進 口產品。
7．安全有價原則
網路系統的設計是受經費限制的。因此在考慮安全問題解決方案時必須考慮性能價格的平衡，而且不同的網路系統所要求的安全側重點各不相同。