程序算法描述流程圖
程序算法描述流程圖
算法是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機制。以下是學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的關(guān)于程序算法描述流程圖，給大家作為參考，歡迎閱讀!
程序算法描述流程圖
算法的方法
遞推法
遞推是序列計算機中的一種常用算法。它是按照一定的規(guī)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(fù)雜的龐大的計算過程轉(zhuǎn)化為簡單過程的多次重復(fù)，該算法利用了計算機速度快和不知疲倦的機器特點。
遞歸法
程序調(diào)用自身的編程技巧稱為遞歸(recursion)。一個過程或函數(shù)在其定義或說明中有直接或間接調(diào)用自身的一種方法，它通常把一個大型復(fù)雜的問題層層轉(zhuǎn)化為一個與原問題相似的規(guī)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(fù)計算，大大地減少了程序的代碼量。遞歸的能力在于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(dāng)邊界條件不滿足時，遞歸前進;當(dāng)邊界條件滿足時，遞歸返回。
注意：
(1) 遞歸就是在過程或函數(shù)里調(diào)用自身;
(2) 在使用遞歸策略時，必須有一個明確的遞歸結(jié)束條件，稱為遞歸出口。
窮舉法
窮舉法，或稱為暴力破解法，其基本思路是：對于要解決的問題，列舉出它的所有可能的情況，逐個判斷有哪些是符合問題所要求的條件，從而得到問題的解。它也常用于對于密碼的破譯，即將密碼進行逐個推算直到找出真正的密碼為止。例如一個已知是四位并且全部由數(shù)字組成的密碼，其可能共有10000種組合，因此最多嘗試10000次就能找到正確的密碼。理論上利用這種方法可以破解任何一種密碼，問題只在于如何縮短試誤時間。因此有些人運用計算機來增加效率，有些人輔以字典來縮小密碼組合的范圍。
貪心算法
貪心算法是一種對某些求最優(yōu)解問題的更簡單、更迅速的設(shè)計技術(shù)。
用貪心法設(shè)計算法的特點是一步一步地進行，常以當(dāng)前情況為基礎(chǔ)根據(jù)某個優(yōu)化測度作最優(yōu)選擇，而不考慮各種可能的整體情況，它省去了為找最優(yōu)解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間，它采用自頂向下,以迭代的方法做出相繼的貪心選擇,每做一次貪心選擇就將所求問題簡化為一個規(guī)模更小的子問題, 通過每一步貪心選擇,可得到問題的一個最優(yōu)解，雖然每一步上都要保證能獲得局部最優(yōu)解，但由此產(chǎn)生的全局解有時不一定是最優(yōu)的，所以貪婪法不要回溯。
貪婪算法是一種改進了的分級處理方法，其核心是根據(jù)題意選取一種量度標(biāo)準，然后將這多個輸入排成這種量度標(biāo)準所要求的順序，按這種順序一次輸入一個量，如果這個輸入和當(dāng)前已構(gòu)成在這種量度意義下的部分最佳解加在一起不能產(chǎn)生一個可行解，則不把此輸入加到這部分解中。這種能夠得到某種量度意義下最優(yōu)解的分級處理方法稱為貪婪算法。
對于一個給定的問題，往往可能有好幾種量度標(biāo)準。初看起來，這些量度標(biāo)準似乎都是可取的，但實際上，用其中的大多數(shù)量度標(biāo)準作貪婪處理所得到該量度意義下的最優(yōu)解并不是問題的最優(yōu)解，而是次優(yōu)解。因此，選擇能產(chǎn)生問題最優(yōu)解的最優(yōu)量度標(biāo)準是使用貪婪算法的核心。
一般情況下，要選出最優(yōu)量度標(biāo)準并不是一件容易的事，但對某問題能選擇出最優(yōu)量度標(biāo)準后，用貪婪算法求解則特別有效。
分治法
分治法是把一個復(fù)雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題，再把子問題分成更小的子問題……直到最后子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合并。
分治法所能解決的問題一般具有以下幾個特征：
(1) 該問題的規(guī)?？s小到一定的程度就可以容易地解決;
(2) 該問題可以分解為若干個規(guī)模較小的相同問題，即該問題具有最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì);
(3) 利用該問題分解出的子問題的解可以合并為該問題的解;
(4) 該問題所分解出的各個子問題是相互獨立的，即子問題之間不包含公共的子子問題。
動態(tài)規(guī)劃法
動態(tài)規(guī)劃是一種在數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)中使用的，用于求解包含重疊子問題的最優(yōu)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(tài)規(guī)劃的思想是多種算法的基礎(chǔ)，被廣泛應(yīng)用于計算機科學(xué)和工程領(lǐng)域。
動態(tài)規(guī)劃程序設(shè)計是對解最優(yōu)化問題的一種途徑、一種方法，而不是一種特殊算法。不象前面所述的那些搜索或數(shù)值計算那樣，具有一個標(biāo)準的數(shù)學(xué)表達式和明確清晰的解題方法。動態(tài)規(guī)劃程序設(shè)計往往是針對一種最優(yōu)化問題，由于各種問題的性質(zhì)不同，確定最優(yōu)解的條件也互不相同，因而動態(tài)規(guī)劃的設(shè)計方法對不同的問題，有各具特色的解題方法，而不存在一種萬能的動態(tài)規(guī)劃算法，可以解決各類最優(yōu)化問題。因此讀者在學(xué)習(xí)時，除了要對基本概念和方法正確理解外，必須具體問題具體分析處理，以豐富的想象力去建立模型，用創(chuàng)造性的技巧去求解。
迭代法
迭代法也稱輾轉(zhuǎn)法，是一種不斷用變量的舊值遞推新值的過程，跟迭代法相對應(yīng)的是直接法(或者稱為一次解法)，即一次性解決問題。迭代法又分為精確迭代和近似迭代。“二分法”和“牛頓迭代法”屬于近似迭代法。迭代算法是用計算機解決問題的一種基本方法。它利用計算機運算速度快、適合做重復(fù)性操作的特點，讓計算機對一組指令(或一定步驟)進行重復(fù)執(zhí)行，在每次執(zhí)行這組指令(或這些步驟)時，都從變量的原值推出它的一個新值。
分支界限法
分枝界限法是一個用途十分廣泛的算法，運用這種算法的技巧性很強，不同類型的問題解法也各不相同。
分支定界法的基本思想是對有約束條件的最優(yōu)化問題的所有可行解(數(shù)目有限)空間進行搜索。該算法在具體執(zhí)行時，把全部可行的解空間不斷分割為越來越小的子集(稱為分支)，并為每個子集內(nèi)的解的值計算一個下界或上界(稱為定界)。在每次分支后，對凡是界限超出已知可行解值那些子集不再做進一步分支，這樣，解的許多子集(即搜索樹上的許多結(jié)點)就可以不予考慮了，從而縮小了搜索范圍。這一過程一直進行到找出可行解為止，該可行解的值不大于任何子集的界限。因此這種算法一般可以求得最優(yōu)解。
與貪心算法一樣，這種方法也是用來為組合優(yōu)化問題設(shè)計求解算法的，所不同的是它在問題的整個可能解空間搜索，所設(shè)計出來的算法雖其時間復(fù)雜度比貪婪算法高，但它的優(yōu)點是與窮舉法類似，都能保證求出問題的最佳解，而且這種方法不是盲目的窮舉搜索，而是在搜索過程中通過限界，可以中途停止對某些不可能得到最優(yōu)解的子空間進一步搜索(類似于人工智能中的剪枝)，故它比窮舉法效率更高。
回溯法
回溯法(探索與回溯法)是一種選優(yōu)搜索法，按選優(yōu)條件向前搜索，以達到目標(biāo)。但當(dāng)探索到某一步時，發(fā)現(xiàn)原先選擇并不優(yōu)或達不到目標(biāo)，就退回一步重新選擇，這種走不通就退回再走的技術(shù)為回溯法，而滿足回溯條件的某個狀態(tài)的點稱為“回溯點”。
其基本思想是，在包含問題的所有解的解空間樹中，按照深度優(yōu)先搜索的策略，從根結(jié)點出發(fā)深度探索解空間樹。當(dāng)探索到某一結(jié)點時，要先判斷該結(jié)點是否包含問題的解，如果包含，就從該結(jié)點出發(fā)繼續(xù)探索下去，如果該結(jié)點不包含問題的解，則逐層向其祖先結(jié)點回溯。(其實回溯法就是對隱式圖的深度優(yōu)先搜索算法)。 若用回溯法求問題的所有解時，要回溯到根，且根結(jié)點的所有可行的子樹都要已被搜索遍才結(jié)束。 而若使用回溯法求任一個解時，只要搜索到問題的一個解就可以結(jié)束。
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