设计算法原则大全

⑴ 简要论述基础工程设计计算要满足的基本原则

1、基础布置满足与周边设施不碰撞要求。
基础设计首要满足条件是建筑场地内，基础平面布置要满足要求，合理避让碰撞问题，对已存在的基础或设施，必须避让或采取其他措施。
2、满足地基承载力要求。
地基承载力包括持力层承载力、软弱下卧层承载力是否满足要求。除地基承载力满足要求外，基础尚应控制地基反力脱空面积，在地震效应作用下脱空面积不得大于15%，在恒+活作用下不得出现脱空区。

3、满足地基变形要求。
地基变形包括地基沉降问题和地基稳定性问题。基础整体沉降、倾斜不仅影响建筑外观及使用，对部分敏感建筑会对上部结构造成次生应力，造成上部结构应力调整重分布，可能影响部分构件承载力，严重的可能出现倾覆问题。

地基稳定性：所有的基础设计均建立在地基稳定的前提下。比如建筑物在边坡附近时，首先是要保证边坡稳定，其次必须满足建筑基础埋深及距边坡距离要求。
4、满足基础强度、稳定性要求。
承载能力极限状态设计，抗冲切、剪切、抗弯承载力满足要求。受抗浮、抗拔、抗倾覆控制时满足稳定性要求。

5、基础尺寸、埋深满足相关构造要求。
6、对不良地质条件进行判别，避让或加固。

⑵ 算法的设计原则是什么

1.穷举算法思想

穷举算法思想就是从所有的可能结果中一个一个的试验，知道试出正确的结果。具体的操作步骤如下：

1)对每一种可能的结果，计算其结果；

2)判断结果是否符合题目要求，如果符合则该结果正确，如果不符合则继续进行第1)步骤。

穷举算法思想的经典例子为鸡兔同笼为题（又称龟鹤同笼问题），题目为“一个笼子里有鸡兔，共15个头、46条腿，问鸡兔各有多少只？”。代码如下：

public static void main(String[] args) {

int head = 0;
int leg = 0;
System.out.println( "输入鸡兔头数：");
Scanner input=new Scanner(System.in);
head = input.nextInt();
System.out.println( "输入鸡兔腿数：");
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( "鸡的个数 :" + i);
System.out.println( "兔的个数 :" + ( head - i));
existence = true;
}
}

if( !existence){
System.out.println( "你输入的数据不正确");
}
}

2.递推算法思想

递推算法算法就是根据已知条件，利用特定关系推导出中间推论，直到得到结果的算法。

递推算法思想最经典的例子是斐波那契数列 : 1,1,2,3,5,8,13......

上面的数列符合F(n) = F(n-1) + F(n-2).代码如下：

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.递归算法思想

递归算法思想是把大问题转换成同类问题的子问题，然后递归调用函数表示问题的解。

在使用递归的时候一定要注意调回递归函数的终止条件。

递归算法比较经典的例子是求阶乘。代码如下：

public static void main(String[] args) {
System.out.println( "输入一个大于零的数：");
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 设计算法时,应该注意哪些大原则

大原则就是第一肯定是正确性 第二就是时间跟空间复杂度尽量低吧 如果还要考虑其他的话 就是实现难度了

⑷ 结构化程序设计原则

结构化程序设计原则主要有四个原则：

1．自顶向下：程序设计时，应先考虑总体，后考虑细节；先考虑全局目标，后考虑局部目标。不要一开始就过多追求众多的细节，先从最上层总目标开始设计，逐步使问题具体化。

2．逐步求精：对复杂问题，应设计一些子目标作为过渡，逐步细化。

3．模块化：一个复杂问题，肯定是由若干稍简单的问题构成。模块化是把程序要解决的总目标分解为子目标，再进一步分解为具体的小目标，把每一个小目标称为一个模块。

4．限制使用goto语句
结构化程序设计方法的起源来自对GOTO语句的认识和争论。肯定的结论是：在块和进程的非正常出口处往往需要用GOTO语句，使用GOTO语句会使程序执行效率较高；在合成程序目标时，GOTO语句往往是有用的，如返回语句用GOTO。

否定的结论是：GOTO语句是有害的，是造成程序混乱的祸根，程序的质量与GOTO语句的数量呈反比，应该在所有高级程序设计语言中取消GOTO语句。取消GOTO语句后，程序易于理解、易于排错、容易维护，容易进行正确性证明。作为争论的结论，1974年Knuth发表了令人信服的总结，并取消了GOTO语句。

(4)设计算法原则大全扩展阅读：

结构化程序，是以模块化设计为中心，将待开发的软件系统划分为若干个相互独立的模块。

结构化程序设计由迪克斯特拉(E.W.dijkstra)在1969年提出，是以模块化设计为中心，将待开发的软件系统划分为若干个相互独立的模块，这样使完成每一个模块的工作变单纯而明确，为设计一些较大的软件打下了良好的基础。

由于模块相互独立，因此在设计其中一个模块时，不会受到其它模块的牵连，因而可将原来较为复杂的问题化简为一系列简单模块的设计。模块的独立性还为扩充已有的系统、建立新系统带来了不少的方便，因为我们可以充分利用现有的模块作积木式的扩展。

⑸ 简述算法设计原则

1、准确可靠。2、提高效率。3、便于实现。

⑹ 如何设计算法

设计一个正确的算法是一件困难的工作，因为它需要创新，从以太真空中发掘出一个解方案来解决问题。算法设计比对现有的方案进行改良要难得多，因为算法设计的可选择空间太，过多的自由反而成了一种约束。 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. 本书的设计目标是让你成为一个更好的算法设计者。本书第一部分展示有关组合算法的基本原理和基本思想；第二部分的问题清单帮助你为你的问题建模，并且为你指明实现正确算法的方向。尽管如此，要成为一个成功的算法设计者光有书本知识是不够的，面对问题的态度（attitude）和选择正确的方法更重要。书本容易传授知识，很难传授人的心态（mindset)和思考方式；而这种心态和思考却是成为成功的算法设计者的根本条件。 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. 算法设计（或其它问题解决任务）的关键是一系列持续的自我反问，这些反问引导我们思维的前进。“如果这样做会怎样？”，“如果那样做又会怎样？”……如果 你被一个问题掐住了，最好的办法就是先搁一下，换一个问题换一个前进的方向试试。在每组头脑风暴会议中，最有价值的人是不断提出为什么的人，不是尔后解说为什么的人。因为我们常常被一些习以为常的东西所拌倒，掉进自己设置的陷阱。 kemin：如果问题解决是一种思考过程，那么思考的形式（过程的严谨性、细致性和正确性）很重要，而思考的内容也不容忽视。因为引导我们思考前进的方式 除反问本身外，反问的内容也很重。就比如参加头脑风暴的材料一样。人大脑的思维功能是硬编码的，人与人之间没有思维规律——质的区别，只是思维的清晰度和 灵敏度——量的差别。人与人之间智力的差别更多体现在思维内容的量上，体现在对外部世界的事实掌握的广度和深度上。 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（明确有力地表达） your reasoning as to why something doesn't work, you can check if it really holds up or whether you have just glossed（掩盖） 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. 在末尾我们提供一个反问问题的列表，你不但要反问自己这些问题，更重要是仔细回答这些问题，最好把答案写下来。回答诸如问题“我可以使用这种方式吗？”的 不是一个“不能”就完了，而是“不能，因为……”。通过仔细明确的回答“为什么不能”时，你会发现到底是“真的不能“，还是只是你自己不愿意去深入思考掩 盖了”能“。如果你不曾训练出严谨的思考方式，当你这样做时你会惊讶的发现，为了说明某些东西但却找不到一个令人信服的解释的原因常常是因为你的结论本身 是错的。 An important distinction to keep aware of ring any design process is the difference between strategy and tactics（战略）. 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. 在设计过程中特别重要区分策略和战略的概念。策略是对全局的一个探索，一个构筑通向目标路径的指导框架。战略则是用来解决通向大目标过程的较小的问题。如果你对关于如何对付所面临的问题没有一个全局的策略，那关心战略是不得要领的，予事无补的。在解题领域，不断修正思维的层次（thinking on the right level）是很重要战略。（--莱布尼兹曾经将人的解题思考过程比喻成晃筛子，把脑袋里面的东西都给抖落出来，然后正在搜索的注意力会抓住一切细微的、与问题有关的东西。事实上，要做到能够令注意力抓住这些有关的东西，就必须时刻将问题放在注意力层面，否则即使关键的东西抖落出来了也可能没注意到。） 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邻接 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. 一个策略问题的例子是：“我如何才能更好地把我的问题建模成图问题？”。而一个战略问题可能是这样：“我是用邻接列表还是邻接矩阵来实现我的图结构？”。当然，这种战略选择是对解决方案的最终质量起着重要作用；不过战略价值的体现还是基于正确的策略的选择。 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（凝视） into space, then panic（惊惶）, and finally end up settling（沉淀; 决定） for the first thing that comes to mind. Avoid this fate（天数; 运气; 命运 ）. Follow the sequence of questions provided below and in most of the catalog problem sections. We'll tell you what to do next! 初学者在面对问题时常常表现出思维凝滞、手足无措和盲目解题。参考以下的反问问题列表和本书的问题清单，我们告诉你应该怎么做。 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. 当然本反问问题列表对读者有背景要求，要求读者对算法设计技术（动态规划、图算法、难解性和数据结构）的熟悉程度。本书第一部分的目标就是对这些技术背景进行强化。不过，不管你的技术背景怎样，通读这些问题对你解题还是很有裨益的。

⑺ 算法设计原则是什么

原则：首先说设计的算法必须是"正确的"，其次应有很好的"可读性"，还必须具有"健壮性"，最后应考虑所设计的算法具有"高效率与低存储量"。

所谓算法是正确的，除了应该满足算法说明中写明的"功能"之外，应对各组典型的带有苛刻条件的输入数据得出正确的结果。

在算法是正确的前提下，算法的可读性是摆在第一位的，这在当今大型软件需要多人合作完成的环境下是换重要的，另一方面，晦涩难读的程序易于隐藏错误而难以调试。算法的效率指的是算法的执行时间，算法的存储量指的是算法执行过程中所需最大存储空间。

算法是程序设计的另一个不可缺的要素，因此在讨论数据结构的同时免不了要讨论相应的算法。这里有两重意思，即算法中的操作步骤为有限个，且每个步骤都能在有限时间内完成。

确定性表现在对算法中每一步的描述都没有二义性，只要输入相同，初始状态相同，则无论执行多少遍，所得结果都应该相同。

可行性指的是，序列中的每个操作都是可以简单完成的，其本身不存在算法问题，例如，"求x和y的公因子"就不够基本。

输入值即为算法的操作对象，但操作的对象也可以由算法自身生成，如"求100以内的素数"，操作对象是自然数列，可以由变量逐个增1生成。

算法的健壮性指的是，算法应对非法输入的数据作出恰当反映或进行相应处理，一般情况下，应向调用它的函数返回一个表示错误或错误性质的值。

⑻ 设计一个好的算法通常要考虑哪些要求

数据结构中评价一个好的算法，应该从四个方面来考虑，分别是：

一、算法的正确性。

二、算法的易读性。

三、是算法的健壮性。

四、是算法的时空效率（运行）。

算法的设计取决于数据（逻辑）结构，算法的实现取决于所采用的存储结构。数据的存储结构本质上是其逻辑结构在计算机存储器中的实现。为了全面反映一个数据的逻辑结构，它在内存中的影像包括两个方面，即数据元素之间的信息和数据元素之间的关系。

不同的数据结构有相应的操作。数据的操作是在数据的逻辑结构上定义的操作算法，如检索、插入、删除、更新和排序。

(8)设计算法原则大全扩展阅读

该算法的一般性质包括：

1．通用性对于任何符合输入类型的输入数据，都可以根据算法解决问题，并且包保证了计算结构的正确性。

2．算法的每一条指令都必须能够被人或机器执行。

3．确定性算法应该在每一步之后都有明确的下一步指示。也就是说，确保每个步骤都有下一步行动的指示，不缺少或只包含含糊的下一步行动指示。

4．有限算法的执行必须在有限步结束。

⑼ 算法的常用设计方法有哪些

算法设计是一件非常困难的工作，经常采用的算法设计技术主要有迭代法、穷举搜索法、递推法、贪婪法、回溯法、分治法、动态规划法等等。
另外，为了更简洁的形式设计和藐视算法，在算法设计时又常常采用递归技术，用递归描述算法。

⑽ 计算机求解工程问题时,选用和设计计算法应遵循哪些原则

计算机网络系统设计方案时应遵循原则：
1．网络信息系统安全与保密。

2．网络安全系统的整体性原则
强调安全防护、监测和应急恢复。要求在网络发生被攻击、破坏事件的情况下，必须尽 可能快地恢复网络信息中心的服务，减少损失。所以网络安全系统应该包括3种机制：安 全防护机制、安全监测机制、安全恢复机制。
3．网络安全系统的有效性与实用性原则
网络安全应以不能影响系统的正常运行和合法用户的操作活动为前提。
4．网络安全系统的“等级性”原则
良好的网络安全系统必然是分为不同级别的，包括对信息保密程度分级（绝密、机密、 秘密、普密）；对用户操作权限分级（面向个人及面向群组），对网络安全程度分级 （安全子网和安全区域），对系统实现结构的分级（应用层、网络层、链路层等）。
5．设计为本原则
强调安全与保密系统的设计应与网络设计相结合。即在网络进行总体设计时考虑安全系 统的设计，二者合二为一。由于安全与保密问题是一个相当复杂的问题，因此必须搞好 设计，才能保证安全性。
6．自主和可控性原则
网络安全与保密问题关系着一个国家的主权和安全，所以网络安全产品不能依赖国外进 口产品。
7．安全有价原则
网络系统的设计是受经费限制的。因此在考虑安全问题解决方案时必须考虑性能价格的平衡，而且不同的网络系统所要求的安全侧重点各不相同。