计算机算法的定义
计算机算法的定义
计算机算法是一种解决问题的步骤和策略的描述，它以机器可以理解的方式指导计算机执行特定任务。算法是计算机科学的核心概念之一，它在计算机程序设计、数据处理和人工智能等领域起着重要的作用。
算法的定义包含以下几个要点：
1. 输入和输出：算法接受一个或多个输入，并产生一个或多个输出。输入是问题的描述，输出是问题的解或结果。算法的目标是通过计算过程从输入到输出的转换。
2. 有限性：算法是有限步骤的，它在有限时间内结束。每一步执行的操作必须明确且可以在有限时间内完成。
3. 确定性：算法的每一步都必须明确定义，不会引起歧义。对于给定的输入，算法的执行结果应该是唯一的。
4. 可行性：算法的每一步操作都是可行的，即可以通过计算机的基本操作来实现。算法的设计应考虑到计算资源的限制，例如时间复杂度和空间复杂度。
5. 有效性：算法应该对给定输入的所有情况都能够产生正确的输出，即算法应该是正确的。算法的正确性可以通过数学证明或测试验证。
6. 可理解性：算法应该以一种易于理解的方式描述，使其他人能够理解和实现。算法的可读性对于代码维护和团队合作非常重要。
算法可以用自然语言、伪代码或编程语言来描述。伪代码是一种类似于编程语言的描述方式，它不关注具体的语法细节，只关注算法的逻辑结构。编程语言则是一种实际的实现方式，将算法转化为计算机可以执行的指令。
算法的设计和分析是计算机科学的重要研究领域。常见的算法设计方法包括贪心算法、动态规划、回溯算法、分治算法等。算法的分析可以从时间复杂度和空间复杂度两方面进行评估，以评估算法的性能和效率。
算法的应用广泛存在于各个领域。在计算机程序设计中，算法用于解决各种问题，例如排序、搜索、图形处理等。在数据处理中，算法用于处理和分析大量数据，例如数据挖掘、机器学习等。在人工智能领域，算法用于实现智能系统的各种功能，例如图像识别、语音合成等。
计算机算法是一种解决问题的描述和指导，它在计算机科学和应用领域起着重要的作用。算法的设计和分析是计算机科学的核心内容，它对于计算机程序的性能和效率至关重要。了解和掌握算法的基本概念和方法对于计算机科学学习和实践具有重要意义。
计算机算法的定义
计算机算法的定义 计算机算法是一种解决问题的步骤和策略的描述，它以机器可以理解的方式指导计算机执行特定任务。算法是计算机科学的核心概念之一，它在计算机程序设计、数据处理和人工智能等领域起着重要的作用。 算法的定义包含以下几个要点： 1. 输入和输出：算法接受一个或多个输入，并产生一个或多个输出。输入是问题的描述，输出是问题的解或结果。算法的目标是通过计算过程从输入到输出的转换。 2. 有限性：算法是有限步骤的，它在有限时间内结束。每一步执行的操作必须明确且可以在有限时间内完成。 3. 确定性：算法的每一步都必须明确定义，不会引起歧义。对于给定的输入，算法的执行结果应该是唯一的。 4. 可行性：算法的每一步操作都是可行的，即可以通过计算机的基本操作来实现。算法的设计应考虑到计算资源的限制，例如时间复杂度和空间复杂度。 5. 有效性：算法应该对给定输入的所有情况都能够产生正确的输出，即算法应该是正确的。算法的正确性可以通过数学证明或测试验证。
6. 可理解性：算法应该以一种易于理解的方式描述，使其他人能够理解和实现。算法的可读性对于代码维护和团队合作非常重要。 算法可以用自然语言、伪代码或编程语言来描述。伪代码是一种类似于编程语言的描述方式，它不关注具体的语法细节，只关注算法的逻辑结构。编程语言则是一种实际的实现方式，将算法转化为计算机可以执行的指令。 算法的设计和分析是计算机科学的重要研究领域。常见的算法设计方法包括贪心算法、动态规划、回溯算法、分治算法等。算法的分析可以从时间复杂度和空间复杂度两方面进行评估，以评估算法的性能和效率。 算法的应用广泛存在于各个领域。在计算机程序设计中，算法用于解决各种问题，例如排序、搜索、图形处理等。在数据处理中，算法用于处理和分析大量数据，例如数据挖掘、机器学习等。在人工智能领域，算法用于实现智能系统的各种功能，例如图像识别、语音合成等。 计算机算法是一种解决问题的描述和指导，它在计算机科学和应用领域起着重要的作用。算法的设计和分析是计算机科学的核心内容，它对于计算机程序的性能和效率至关重要。了解和掌握算法的基本概念和方法对于计算机科学学习和实践具有重要意义。
算法的基本概念和特征
算法的基本概念和特征 算法是计算机科学和数学领域的基本概念之一，它是一种用于解决问题或执行任务的有序步骤序列。以下是算法的基本概念和特征： 1.有序步骤：算法是一系列有序的步骤，每个步骤都有明确定义 的操作，以完成特定的任务。这些步骤按照特定的顺序执行， 以产生期望的输出。 2.输入：算法通常需要输入，这些输入可以是问题的描述、数据、 变量或其他信息。输入提供了算法执行所需的信息。 3.输出：算法产生输出，这是解决问题或执行任务后的结果。输 出可以是一个值、一组值、数据结构、图形等，取决于算法的 性质和目标。 4.有限性：算法是有限的，意味着它必须在有限的时间内完成。 算法不会无限循环或永远执行下去，而是在某个时刻终止。 5.确定性：算法是确定性的，这意味着对于相同的输入，它会产 生相同的输出。算法的每一步都有明确的定义，不会存在歧义 或随机性。 6.有效性：算法通常是有效的，这意味着它使用合理的资源（时 间和空间）来执行任务。有效性与算法的效率有关，一个好的 算法应该在合理的时间内完成任务。 7.可行性：算法必须是可行的，也就是说它必须能够解决问题或 执行任务。算法的设计应该考虑问题的复杂性，以确保它能够 在合理的时间内完成任务。
8.通用性：某些算法可以用于解决多个问题，而不仅限于特定问 题。这些通用算法通常可以通过参数化或适应性来适应不同的情况。 9.正确性：算法必须是正确的，即它必须按照规定的步骤产生正 确的输出。算法的正确性通常需要进行验证和测试。 10.自文档性：算法通常需要有清晰的文档或注释，以使其他人能 够理解和使用它。清晰的文档可以提高算法的可维护性。 算法是计算机科学的核心，它们用于解决各种问题，从排序和搜索到图像处理和机器学习。算法的设计和分析是计算机科学研究的一个重要领域，目的是寻找最有效和最适合特定问题的解决方案。算法的选择和实施可以对计算机程序的性能产生重大影响，因此它们是计算机科学家和工程师的基本工具。
算法的定义和特点
算法的定义和特点 算法是一种计算机程序或计算机操作的任务解决思路。在计算机 领域中，算法是一种广泛应用的计算方法，其应用范围涵盖了几乎所 有计算任务。与其他解决问题的方法相比，算法具有明显的优势和特点。本文将详细讨论算法的定义和特点，并逐一对其进行解析。 首先，算法的定义：算法是一种固定的解决问题的方法。它是由 不同的操作步骤组成，可以在有限时间内完成计算任务的计算机程序。算法包括输入、输出、计算和操作四个基本的要素，并且规定了必须 按照某种顺序执行操作，以达到预期的结果。 其次，算法的特点：复杂度、精度、稳定性。算法的复杂度描述 着算法所需计算或存储资源的大小。可以用空间复杂度和时间复杂度 来度量。空间复杂度表示算法所需的存储资源的大小，而时间复杂度 表示算法运行所需的时间。在设计算法时，需要平衡复杂度和性能之 间的矛盾；通过分析算法的复杂度，可以优化程序的性能，达到更好 的效果。 算法精度是指算法中数据处理的准确性。在算法设计中，需要考 虑到使用何种数据结构、数据类型、运算符等问题，以达到更准确、 更可靠的计算结果。例如，精度高的算法在处理大数据和小数据时都 能保证数据的准确性，而精度低的算法可能由于舍入误差等原因而导 致计算结果的不准确。 算法稳定性是指同样的输入数据得到同样的输出数据。即使输入 数据出现变化，稳定的算法也能保证输出数据的一致性。稳定性在算 法设计中也是一个重要的考量因素。算法的稳定性主要取决于算法的 编写方式和运算结果的精度，因此在算法设计中要进行充分的考虑和 测试。 除了上述特点，算法还有几个重要的特点：抽象性、通用性、可 重用性。算法的抽象性使其适用于不同的场景和计算机架构，而通用 性使其可以广泛地应用到各种计算任务中。算法的可重用性则使得算
算法学习的基础知识
算法学习的基础知识 算法是计算机科学中的重要概念，它是解决问题的一系列步骤或指令的集合。在计算机科学的学习过程中，了解和掌握算法的基础知识是至关重要的。本文将介绍算法学习的基础知识，包括算法的定义、特性、分类以及常见的算法设计思想。 1. 算法的定义 算法是一种解决问题的方法或过程，它由一系列有序的步骤组成。一个算法必须具备以下特点： - 输入：算法需要接受输入数据，这些数据可以是预定义的，也可以是用户提供的。 - 输出：算法必须产生一个输出结果，该结果与输入数据相关。 - 明确性：算法的每个步骤都必须清晰明确，不会存在二义性。 - 有限性：算法必须在有限的步骤内结束，不能无限循环。 - 可行性：算法的每个步骤都必须可行，可以通过计算机或其他手段实现。 2. 算法的特性 算法具备以下特性： - 正确性：算法必须能够解决问题的实质，得到正确的结果。 - 可读性：算法必须易于阅读和理解，便于他人理解和维护。 - 高效性：算法的执行时间和所需空间应尽可能少。 - 通用性：算法应具备一定的普遍适用性，可以解决多个类似的问题。 3. 算法的分类
根据问题的性质和解决方法，算法可以分为以下几类： - 穷举法：通过穷举所有可能的解来寻找最优解，适用于问题规模较小的情况。 - 贪心法：每一步都选择当前最优解，适用于某些特定问题。 - 分治法：将问题分解成若干个子问题，分别求解后再合并得到最终解。 - 动态规划法：通过将问题分解成若干个重叠子问题，利用子问题的解来构建 更大问题的解。 - 回溯法：通过尝试所有可能的解决方案，逐步构建解决方案，直到找到满足 条件的解。 - 随机化算法：通过随机选择的方式寻找解决方案，适用于某些特定问题。 4. 算法设计思想 在算法学习中，了解常见的算法设计思想对于解决问题非常有帮助。以下是几 种常见的算法设计思想： - 递归：通过将问题分解成更小的子问题来解决，直到达到基本情况。 - 迭代：通过循环的方式重复执行一定的操作，逐步得到解决方案。 - 分支限界：通过优先级队列等数据结构，按照某种优先级选择下一步操作， 以快速找到最优解。 - 贪心法：每一步都选择当前最优解，但不能保证最终得到全局最优解。 - 动态规划：通过将问题分解成若干个重叠子问题，利用子问题的解来构建更 大问题的解。 - 回溯法：通过尝试所有可能的解决方案，逐步构建解决方案，直到找到满足 条件的解。
计算机算法基础知识全面解读
计算机算法基础知识全面解读计算机算法是计算机科学的核心领域之一，是解决问题和实现功能 的重要工具。本文将全面解读计算机算法的基础知识，包括算法的定义、分类、复杂度分析和常见算法。 一、算法的定义 算法是指解决一类问题的有限序列指令的描述。它可以被看作是一 种计算过程，通过逐步执行的指令将输入转化为输出。算法需要满足 清晰、确定、有限和有效的要求，能够解决某个具体的问题。 二、算法的分类 根据算法的实现方式和思想，可以将算法分为以下几类： 1. 暴力算法：按照问题的定义直接解决，没有使用任何优化技巧。 虽然效率低下，但是思路简单明确，易于实现。 2. 贪心算法：每一步都采取最优的选择，以期达到最终的最优解。 贪心算法通常简单高效，但不能保证一定能够得到全局最优解。 3. 分治算法：将问题分解成若干个规模更小、相互独立且与原问题 性质相同的子问题，递归地求解这些子问题，再将子问题的解合并得 到原问题的解。 4. 动态规划算法：将问题分解成若干个子问题，并保存子问题的解，避免重复计算。通过解决子问题来解决原问题。
5. 回溯算法：通过搜索问题的解空间树，找到所有可能的解。回溯 算法通常适用于组合优化问题、NP完全问题等。 三、算法的复杂度分析 算法的复杂度是衡量算法效率的重要指标，通常从时间复杂度和空 间复杂度两个方面进行评估。 1. 时间复杂度：表示算法执行所需的时间量级，通常用大 O 表示法 表示。常见的时间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等。 2. 空间复杂度：表示算法所需的存储空间量级，也用大 O 表示法表示。空间复杂度包括程序代码所占用的空间、输入和输出所需的空间 以及算法执行过程中临时变量所需的空间。 四、常见算法 1. 排序算法：排序算法是计算机算法中最常见的一类。包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。排序算法的选择 依赖于实际需求和数据规模。 2. 查找算法：查找算法用于在一组数据中寻找特定元素的位置或者 判断某个元素是否存在。常用的查找算法有顺序查找、二分查找、哈 希查找等。 3. 图算法：图算法用于解决与图相关的问题，如最短路径问题、最 小生成树问题等。常见的图算法包括深度优先搜索、广度优先搜索、Dijkstra算法、Prim算法等。
算法概念的含义
算法概念的含义 算法是指一系列解决问题的方法或步骤，它是计算机科学的核心概念之一。一个好的算法能够高效地解决问题，提高计算机程序的运行效率。算法不仅被广泛应用在计算机科学中，还可以适用于各种其他领域，如数学、物理、经济学等。 算法的概念基于问题求解的需求。当我们遇到一个问题时，我们首先需要明确问题的描述，并且明确我们想要的结果。然后，我们需要找到一种方法或一系列的步骤来达到这个结果。这种方法或步骤就是算法。 算法的核心目标是提高问题求解的效率。一个好的算法能够在较短的时间内解决问题，减少计算机资源的消耗。换句话说，算法的优劣体现在它的效率上。衡量算法效率的指标有很多，常用的指标包括时间复杂度和空间复杂度。 时间复杂度是指算法执行所需的时间。它通常用大O表示法来表示。时间复杂度越低，算法的执行速度越快。例如，一个时间复杂度为O(n)的算法需要执行n 次操作，而一个时间复杂度为O(1)的算法只需要执行一次操作。 空间复杂度是指算法执行所需的计算机内存空间。它也通常用大O表示法来表示。空间复杂度越低，算法所需的内存空间越少。例如，一个空间复杂度为O(n)的算法需要存储n个元素的数据结构，而一个空间复杂度为O(1)的算法只需要存储常量大小的变量。
算法的设计是一门艺术。在设计算法时，我们需要考虑如何降低时间复杂度和空间复杂度，同时还要保持正确性和可读性。有时候，我们也需要权衡不同的优化目标，例如在时间和空间之间做出取舍。 算法设计的基本思想包括分治法、动态规划、贪心算法等。分治法是将一个复杂的问题划分为多个小的、相互独立的子问题，并将子问题的解合并为原问题的解。动态规划是通过将问题划分为多个子问题，并利用子问题的解逐步推导出原问题的解。贪心算法是通过每一步选择局部最优解，最终得到全局最优解。 对于算法的分析与评估，还有一个重要的概念是算法的稳定性。一个稳定的算法是指当输入数据有相同值但不同的顺序时，它们的输出保持相对顺序不变。例如，在对一个包含相同值的数组进行排序时，一个稳定的算法会保持相同值的相对顺序不变。算法的稳定性在某些应用中非常重要。 除了时间和空间复杂度，算法的效果还可以通过其正确性和可读性来衡量。正确性是指算法能够给出正确的结果。可读性是指算法的代码容易被理解和维护。 在计算机科学中，算法是一门非常重要的学科，它涵盖了许多经典的算法问题，例如排序、查找、图算法等。掌握算法可以帮助我们更好地理解计算机科学的基本原理，提高问题求解的能力。同时，算法的应用也非常广泛，它不仅在计算机科学领域有很多应用，还可以在其他领域解决实际问题。
算法设计基础知识
算法设计基础知识 算法设计是计算机科学中的核心概念之一。它涵盖了计算问题解决 方案的设计和实现过程。在计算机科学领域，算法设计是准确和高效 解决问题的关键。本文将介绍算法设计的基础知识，包括算法的定义、特性、分析和实现。 一、算法的定义 算法是解决问题的一组有限步骤的序列。它是计算机程序的基础， 用于指导计算机执行特定的任务。算法必须具有以下特点： 1. 确定性：算法必须能够产生确定的结果。同样的输入必须得到相 同的输出。 2. 有限性：算法必须包含有限数量的步骤。这是因为计算机资源是 有限的，不能无限制地执行。 3. 可行性：算法的每个步骤都必须是可行的，即可以在有限的时间 内完成。 二、算法的特性 有效的算法需要具备以下特性： 1. 输入：算法需要从外部获取输入数据，这些数据是问题的实例。 2. 输出：算法要产生问题的解决方案，并返回输出结果。
3. 可行性：算法的每个步骤必须是可行的，并且在有限的时间内完成。 4. 正确性：算法必须能够得出正确的结果。通过对算法进行数学证 明或验证，可以确保其正确性。 5. 可读性：算法必须易于理解和阅读。这有助于团队合作和维护。 6. 高效性：算法的执行时间和资源占用应尽可能地少。高效的算法 将提高计算机系统的性能。 三、算法的分析 算法设计不仅要考虑算法的正确性，还要评估算法的效率。算法分 析的目标是确定算法所需的时间和空间资源。 1. 时间复杂度：时间复杂度是衡量算法执行时间的度量。它表示算 法执行所需的操作数量。常见的时间复杂度包括最坏情况、平均情况 和最好情况。 2. 空间复杂度：空间复杂度是衡量算法所需内存空间的度量。它表 示算法执行所需的额外存储空间。通常使用大O记法表示空间复杂度。 3. 算法效率：算法效率是指算法执行所需的时间和空间资源。通过 选择一个高效的算法，可以提高计算机系统的性能。 四、算法的实现 算法的实现通常通过编程语言来完成。选择合适的编程语言可以帮 助程序员更好地实现算法。
计算机科学导论：第八章-算法
八算法 8.1 概念 算法是一种逐步解决问题或完成任务的方法。 完全独立于计算机系统 接收一组输入数据，同时产生一组输出数据 8.2 三种结构 程序必定是由顺序、判断(选择)和循环组成，已经证实其他结构是不必要的 •顺序结构 算法(最终是程序)都是指令序列。它可以是一简单指令或是其他两种结构之一。
•选择结构 有些问题只用简单的指令序列是不能够解决的。有时候需要检测一个条件是否满足。 –假如条件满足，则可以继续顺序往下执行指令 –假如条件不满足，程序将从另外一个顺序结构的指令继续执行。•循环结构 在有些问题中，相同指令序列需要重复。 8.3 算法表示 算法通常使用UML和伪代码来表示 •UML(统一建模语言)是算法的图形表示法，使用图的形式掩盖算法的所有细节， 只显示算法从开始到结束的整个流程 •伪代码是算法的一种类似英语的表示法，现在还没有伪代码的标准
8.4 算法正式定义 算法是一组明确步骤的有序集合, 它产生结果并在有限的时间内终止。 •算法必须是一组定义良好且有序的指令集合。 •算法的每一步都必须有清晰、明白的定义。 •算法必须产生结果，否则该算法就没有意义 •算法必须能够终止(停机)。如果不能(例如,无限循环)，说明不是算法。
8.5 基本算法8.5.1 求和
8.5.3 最大和最小 它的思想是通过一个判断结构求到两个数中的较大值。如果把这个结构放在循环中， 就可以求出一组数中的最大或最小值。 8.5.4 排序 根据一组数据的值对它们进行排序 1.选择排序 1.冒泡排序 1.插入排序 这三种排序方法是当今计算机科学中使用的快速排序的基础
计算机算法
一、算法的基本概念 通俗地讲，算法是解决问题的方法与步骤。算法是程序设计的灵魂，它是实际问题与解决该问题的计算机程序建立起联系的桥梁。 一个程序包括两个方面：一是对数据组织的描述；二是对程序操作流程的描述。前者称为数据结构，后者就是指计算机算法，因此有了关于什么是程序的著名公式： 程序＝数据结构＋算法 对于计算机领域中，算法被严格定义为若干指令组成的有穷序列。算法必须满足以下5个特征。 ➢输入项：有0个或多个输入数据，给出算法的初始状态，0个输入意指算法本身给出了对象的初始状态； ➢输出项：有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的； ➢确定性：算法的每一步骤必须有确切的定义； ➢有效性：算法中的任何操作步骤都是可以被分解为基本的可在计算机硬件上执行的操作步骤，且每个计算步都可以在有限时间内完成； ➢有穷性：算法必须能在执行有限个步骤之后终止。 二、算法的优劣评定 同一问题可有多种算法方案，它们或在效率或在资源消耗上有着明显的区别，通过算法分析可以选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。 ➢时间复杂度 算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。一般来说，计算机算法是问 题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记为T(n)=Ο(f(n))。因此，问题的规 模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关。 ➢空间复杂度 算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。 ➢正确性 算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准。 ➢可读性 算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的容易程度。 ➢健壮性 健壮性是指一个算法对不合理数据输入的反应能力和处理能力，也称为容错性。 三、常用算法思想 1．递推法 递推是序列计算机中的一种常用算法。它是按照一定的规律来计算序列中的每个项，通常是通过计算机前面的一些项来得出序列中的指定项的值。其思想是把一个复杂的庞大的计算过程转化为简单过程的多次重复，该算法利用了计算机速度快的机器特点。 2．递归法 程序调用自身的编程技巧称为递归（recursion）。一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。 3．穷举法
2021年二级计算机公共基础知识
1.1 算法 考点1 算法基本概念 计算机解题过程事实上是在实行某种算法，这种算法称为计算机算法。 算法(algorithm)是一组严谨地定义运算顺序规则，并且每一种规则都是有效，同步是明确；此顺序将在有限次数后终结。算法是对特定问题求解环节一种描述，它是指令有限序列，其中每一条指令表达一种或各种操作。 1算法基本特性 (1)可行性(effectiveness)：针对实际问题而设计算法，执行后可以得到满意成果。 (2)拟定性(definiteness)：算法中每一种环节都必要有明拟定义，不容许有模棱两可解释和多义性。 (3)有穷性(finiteness)：算法必须在有限时间内做完，即算法必须能在执行有限个环节之后终结。 (4)拥有足够情报：要使算法有效必须为算法提供足够情报当算法拥有足够情报时，此算法才最有效；而当提供情报不够时，算法也许无效。 2算法基本要素 (1)算法中对数据运算和操作：每个算法事实上是按解题规定从环境能进行所有操作中选取适当操作所构成一组指令序列。 计算机可以执行基本操作是以指令形式描述。一种计算机系统能执行所有指令集合，称为该计算机系统指令系统。计算机程序就是按解题规定从计算机指令系统中选取适当指令所构成指令序列在普通计算机系统中，基本运算和操作有如下4类： ①算术运算：重要涉及加、减、乘、除等运算； ②逻辑运算：重要涉及“与”、“或”、“非”等运算； ③关系运算：重要涉及“不不大于”、“不大于”、“等于”、“不等于”等运算；
④数据传播：重要涉及赋值、输入、输出等操作。 (2)算法控制构造：一种算法功能不但仅取决于所选用操作，并且还与各操作之间执行顺序关于。算法中各操作之间执行顺序称为算法控制构造。 算法控制构造给出了算法基本框架，它不但决定了算法中各操作执行顺序，并且也直接反映了算法设计与否符合构造化原则。描述算法工具普通有老式流程图、N-S构造化流程图、算法描述语言等。一种算法普通都可以用顺序、选取、循环3种基本控制构造组合而成。 (3)算法设计基本办法 计算机算法不同于人工解决办法，下面是工程上惯用几种算法设计，在实际应用时，各种办法之间往往存在着一定联系。 (1)列举法 列举法是计算机算法中一种基本算法。列举法基本思想是，依照提出问题，列举所有也许状况，并用问题中给定条件检查哪些是需要，哪些是不需要。 列举法特点是算法比较简朴。但当列举也许状况较多时，执行列举算法工作量将会很大。因而，在用列举法设计算法时，使方案优化，尽量减少运算工作量，是应当重点注意。 (2)归纳法 归纳法基本思想是，通过列举少量特殊状况，通过度析，最后找出普通关系。从本质上讲，归纳就是通过观测某些简朴而特殊状况，最后总结出普通性结论。 (3)递推 递推是指从已知初始条件出发，逐次推出所规定各中间成果和最后成果。其中初始条件或是问题自身已经给定，或是通过对问题分析与化简而拟定。递推本质上也属于归纳法，工程上许多递推关系式事实上是通过对实际问题分析与归纳而得到，因而，递推关系式往往是归纳成果。对于数值型递推算法必要要注意数值计算稳定性问题。 (4)递归
计算机的二级公共基础知识(全)
1.1 算法 考点1 算法的基本概念 计算机解题的过程实际上是在实施某种算法，这种算法称为计算机算法。 算法(algorithm)是一组严谨地定义运算顺序的规则，并且每一个规则都是有效的，同时是明确的；此顺序将在有限的次数后终止。算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。 1算法的基本特征 (1)可行性(effectiveness)：针对实际问题而设计的算法，执行后能够得到满意的结果。 (2)确定性(definiteness)：算法中的每一个步骤都必须有明确的定义，不允许有模棱两可的解释和多义性。 (3)有穷性(finiteness)：算法必需在有限时间内做完，即算法必需能在执行有限个步骤之后终止。 (4)拥有足够的情报：要使算法有效必需为算法提供足够的情报当算法拥有足够的情报时，此算法才最有效的；而当提供的情报不够时，算法可能无效。 2算法的基本要素 (1)算法中对数据的运算和操作：每个算法实际上是按解题要求从环境能进行的所有操作中选择合适的操作所组成的一组指令序列。 计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，称为该计算机系统的指令系统。计算机程序就是按解题要求从计算机指令系统中选择合适的指令所组成的指令序列在一般的计算机系统中，基本的运算和操作有以下4类： ①算术运算：主要包括加、减、乘、除等运算； ②逻辑运算：主要包括“与”、“或”、“非”等运算； ③关系运算：主要包括“大于”、“小于”、“等于”、“不等于”等运算； ④数据传输：主要包括赋值、输入、输出等操作。 (2)算法的控制结构：一个算法的功能不仅仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。算法中各操作之间的执行顺序称为算法的控制结构。 算法的控制结构给出了算法的基本框架，它不仅决定了算法中各操作的执行顺序，而且也直接反映了算法的设计是否符合结构化原则。描述算法的工具通常有传统流程图、N-S结构化流程图、算法描述语言等。一个算法一般都可以用顺序、选择、循环3种基本控制结构组合而成。 (3)算法设计的基本方法 计算机算法不同于人工处理的方法，下面是工程上常用的几种算法设计，在实际应用时，各种方法之间往往存在着一定的联系。 (1)列举法 列举法是计算机算法中的一个基础算法。列举法的基本思想是，根据提出的问题，列举所有可能的情况，并用问题中给定的条件检验哪些是需要的，哪些是不需要的。 列举法的特点是算法比较简单。但当列举的可能情况较多时，执行列举算法的工作量将会很大。因此，在用列举法设计算法时，使方案优化，尽量减少运算工作量，是应该重点注意的。 (2)归纳法 归纳法的基本思想是，通过列举少量的特殊情况，经过分析，最后找出一般的关系。从本质上讲，归纳就是通过观察一些简单而特殊的情况，最后总结出一般性的结论。