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。以下是學習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。其思想是把一個復雜的龐大的計算過程轉(zhuǎn)化為簡單過程的多次重復，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。當邊界條件不滿足時，遞歸前進;當邊界條件滿足時，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、更迅速的設計技術(shù)。
用貪心法設計算法的特點是一步一步地進行，常以當前情況為基礎(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準，然后將這多個輸入排成這種量度標準所要求的順序，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準。初看起來，這些量度標準似乎都是可取的，但實際上，用其中的大多數(shù)量度標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)學和計算機科學中使用的，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)，被廣泛應用于計算機科學和工程領(lǐng)域。
動態(tài)規(guī)劃程序設計是對解最優(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，具有一個標準的數(shù)學表達式和明確清晰的解題方法。動態(tài)規(guī)劃程序設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。因此讀者在學習時，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、適合做重復性操作的特點，讓計算機對一組指令(或一定步驟)進行重復執(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，所設計出來的算法雖其時間復雜度比貪婪算法高，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。但當探索到某一步時，發(fā)現(xiàn)原先選擇并不優(yōu)或達不到目標，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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