計(jì)算機(jī)算法概論課件

計(jì)算機(jī)算法概論課件contents目錄計(jì)算機(jī)算法概述常見計(jì)算機(jī)算法算法設(shè)計(jì)與分析計(jì)算機(jī)算法的應(yīng)用計(jì)算機(jī)算法的未來發(fā)展計(jì)算機(jī)算法概述01算法是解決問題的步驟集合，具有確定性、有限性、輸入和輸出?？偨Y(jié)詞算法是計(jì)算機(jī)科學(xué)中用于解決特定問題的步驟集合，每個(gè)步驟都必須是確定的，并且必須能夠在有限的時(shí)間內(nèi)完成。算法具有輸入和輸出，輸入是問題所提供的數(shù)據(jù)，輸出是算法計(jì)算的結(jié)果。詳細(xì)描述算法的定義與特性算法復(fù)雜度分析用于評(píng)估算法的效率和性能，包括時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度?？偨Y(jié)詞算法復(fù)雜度分析是評(píng)估算法效率和性能的重要手段，通過分析算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，可以了解算法在不同情況下的性能表現(xiàn)，從而選擇更合適的算法。時(shí)間復(fù)雜度關(guān)注算法運(yùn)行所需的時(shí)間，而空間復(fù)雜度關(guān)注算法所需存儲(chǔ)空間。詳細(xì)描述算法的復(fù)雜度分析總結(jié)詞算法通常使用流程圖、偽代碼和自然語言等來表示。詳細(xì)描述為了清晰地描述和交流算法，通常使用流程圖、偽代碼和自然語言等來表示。流程圖使用圖形符號(hào)表示算法的邏輯流程，偽代碼是一種類似編程語言的簡化和非正式的表示方法，自然語言則使用人類語言對(duì)算法進(jìn)行描述。算法的表示方法常見計(jì)算機(jī)算法02冒泡排序通過重復(fù)地遍歷待排序的數(shù)列，一次比較兩個(gè)元素，如果他們的順序錯(cuò)誤就把他們交換過來。遍歷數(shù)列的工作是重復(fù)地進(jìn)行直到?jīng)]有再需要交換，也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。選擇排序在未排序的序列中找到最?。ɑ蜃畲螅┑脑?，存放到排序序列的起始位置，然后再從剩余未排序的元素中繼續(xù)尋找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此類推，直到所有元素均排序完畢。插入排序?qū)⒋判虻脑夭迦氲揭呀?jīng)排好序的有序序列中，從而得到一個(gè)新的、個(gè)數(shù)更增多的有序序列。排序算法從頭到尾逐個(gè)搜索記錄，對(duì)于每個(gè)記錄，檢查是否滿足某種特定條件（例如某個(gè)字段是否等于某個(gè)值）。如果滿足，則返回該記錄；否則，繼續(xù)搜索，直到找到滿足條件的記錄或搜索完所有記錄。在有序列表中查找特定元素的搜索算法。搜索過程從列表的中間元素開始，如果中間元素正好是目標(biāo)值，則搜索過程結(jié)束；如果目標(biāo)值大于或小于中間元素，則在列表大于或小于中間元素的那一半中查找，而且同樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟列表為空，則代表找不到?；诠１韺?shí)現(xiàn)的搜索算法。通過將關(guān)鍵碼值映射到表中一個(gè)位置來訪問記錄，以加快查找的速度。這個(gè)映射函數(shù)叫做哈希函數(shù)，存放記錄的數(shù)組叫做哈希表。線性搜索二分搜索哈希搜索搜索算法深度優(yōu)先搜索一種用于遍歷或搜索樹或圖的算法。這個(gè)算法會(huì)盡可能深地搜索樹的分支。當(dāng)節(jié)點(diǎn)v的所在邊都己被探尋過，搜索將回溯到發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)v的那條邊的起始節(jié)點(diǎn)。這一過程一直進(jìn)行到已發(fā)現(xiàn)從源節(jié)點(diǎn)可達(dá)的所有節(jié)點(diǎn)為止。如果還存在未被發(fā)現(xiàn)的節(jié)點(diǎn)，則選擇其中一個(gè)作為源節(jié)點(diǎn)并重復(fù)以上過程，整個(gè)進(jìn)程反復(fù)進(jìn)行直到所有節(jié)點(diǎn)都被訪問為止。廣度優(yōu)先搜索一種用于遍歷或搜索樹或圖的算法。該算法從根（在圖的情況下是任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)）開始并探索最靠近根的節(jié)點(diǎn)。廣度優(yōu)先搜索會(huì)先訪問離起始點(diǎn)最近的節(jié)點(diǎn)。最短路徑算法用于在一個(gè)圖中找到兩個(gè)頂點(diǎn)之間的最短路徑的算法。最短路徑算法在許多問題中都很有用，如路由、地圖導(dǎo)航等。Dijkstra的算法和Bellman-Ford算法是最常見的最短路徑算法。圖算法算法設(shè)計(jì)與分析03總結(jié)詞分治法是一種將問題分解為若干個(gè)子問題，分別求解子問題，再將子問題的解合并為原問題的解的算法設(shè)計(jì)策略。詳細(xì)描述分治法的基本思想是將一個(gè)復(fù)雜的問題分解為若干個(gè)規(guī)模較小、相互獨(dú)立、與原問題相似的子問題，遞歸地解決這些子問題，然后將子問題的解合并為原問題的解。常見的分治法包括歸并排序、快速排序等。分治法總結(jié)詞貪心算法是一種在每一步選擇中都采取當(dāng)前狀態(tài)下最好或最優(yōu)（即最有利）的選擇，從而希望導(dǎo)致結(jié)果是最好或最優(yōu)的算法設(shè)計(jì)策略。詳細(xì)描述貪心算法并不考慮全局最優(yōu)解，而是在每一步選擇中都追求局部最優(yōu)解，從而希望最終能夠達(dá)到全局最優(yōu)解。貪心算法的典型應(yīng)用包括最小生成樹算法、Dijkstra算法等。貪心算法VS動(dòng)態(tài)規(guī)劃是一種通過將原問題分解為若干個(gè)相互重疊的子問題，并存儲(chǔ)子問題的解，避免重復(fù)計(jì)算，從而提高算法效率的算法設(shè)計(jì)策略。詳細(xì)描述動(dòng)態(tài)規(guī)劃通過將原問題分解為子問題，并利用子問題的解來求解原問題。通過存儲(chǔ)子問題的解，避免了重復(fù)計(jì)算，提高了算法的效率。常見的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法包括斐波那契數(shù)列、背包問題等?？偨Y(jié)詞動(dòng)態(tài)規(guī)劃回溯法是一種通過窮舉所有可能的解來求解問題的算法設(shè)計(jì)策略，適用于解決約束滿足問題、組合優(yōu)化問題等?；厮莘ㄍㄟ^窮舉所有可能的解來尋找問題的最優(yōu)解。在搜索過程中，如果發(fā)現(xiàn)當(dāng)前解不滿足約束條件或不是最優(yōu)解，則回溯到上一步，繼續(xù)搜索其他可能的解?；厮莘ǖ牡湫蛻?yīng)用包括八皇后問題、圖的著色問題等?？偨Y(jié)詞詳細(xì)描述回溯法計(jì)算機(jī)算法的應(yīng)用04用于減少存儲(chǔ)空間或傳輸時(shí)間的數(shù)據(jù)表示形式。常見算法包括Huffman編碼、LZ77、LZ78等。用于將壓縮后的數(shù)據(jù)還原為原始形式。解壓縮算法通常是壓縮算法的逆過程，需要精確地執(zhí)行以避免數(shù)據(jù)損壞。數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮數(shù)據(jù)解壓縮算法數(shù)據(jù)壓縮算法加密與解密算法加密算法用于將明文轉(zhuǎn)換為密文，以保護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性。常見的加密算法包括AES、RSA、DES等。解密算法用于將密文還原為明文，通常需要密鑰或密碼。解密算法是加密算法的逆過程，必須與加密算法匹配才能正確還原數(shù)據(jù)。通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以預(yù)測新數(shù)據(jù)的輸出。常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹等。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在沒有已知輸出數(shù)據(jù)的情況下，通過分析輸入數(shù)據(jù)之間的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)模式和結(jié)構(gòu)。常見的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通過與環(huán)境交互并根據(jù)結(jié)果進(jìn)行自我調(diào)整來學(xué)習(xí)行為。常見的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括Q-learning、SARSA等。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法計(jì)算機(jī)算法的未來發(fā)展05并行計(jì)算與分布式計(jì)算通過將任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，并在多個(gè)處理器上同時(shí)執(zhí)行這些子任務(wù)，以加快計(jì)算速度。并行計(jì)算將任務(wù)分配給多個(gè)計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)，通過協(xié)同工作完成計(jì)算任務(wù)，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜問題求解。分布式計(jì)算深度學(xué)習(xí)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)模擬人腦的層次結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別功能。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過試錯(cuò)的方式讓智能體在環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)的行為策略，適用于