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  • 常用的算法有哪几种
    万次阅读
    2021-07-29 02:05:32

    答案

    一、流程图

    流程图是描述代码的一种很好的工具,利用流程图,可以很好的表现出秩序执行过程中的三种基本结构组成—顺序结构、选择结构、循环结构等。需要注意的是,在使用流程图时,规定需要使用一些基本图形。

    还有一种流程图,叫做N-S图,是在以前的流程图的基础上重新进行了改变,去掉了流程线,并且算法的每一步都用一个框进行描述,最终的执行是将所有的矩形框按照顺序连接起来。

    二、伪代码

    伪代码是一种介于我们编写的由机器执行的语言,但是又不受语法约束的代码。这种语言时无法被机器执行的,但是和流程图一样,也是一种常用的描述算法的方法。

    伪代码主要是用来表示代码之间的逻辑关系,并不能交由计算机执行。因此,主要使用对象是设计师和程序员,是用来表达在编码前对算法执行过程中的一些想法的工具。

    三、自然语言

    算法的第三种表述,就是使用自然语言进行描述。自然语言比较符合我们的阅读习惯,是一种我们都能够理解的方式。不过,这种方式的缺点是无法很准确的描述循环、选择等结构。在使用自然语言描述算法的过程中,要求算法语言简练、层次清楚。因此,要注意语言和标点符号的使用。初次之外,还要在每个步骤前加上数字的标号。

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    算法是计算机的指令,是计算机必不可少的一部分,算法是一系列解决问题的清晰指令,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。说到具体的算法,这里IT培训网列举十大经典计算机算法,从事计算机行业的必备知识,赶快收藏吧!

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    十大计算机经典算法有哪些?

    一、快速排序法

    快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

    快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。

    算法步骤:

    1 .从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot),

    2. 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作。

    3. 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

    递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去,但是这个算法总会退出,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

    二、堆排序算法

    堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。

    堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。

    算法步骤:

    1.创建一个堆H[0..n-1]

    2.把堆首(最大值)和堆尾互换

    3. 把堆的尺寸缩小1,并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置

    4. 重复步骤2,直到堆的尺寸为1

    三、归并排序

    归并排序(Merge sort,台湾译作:合并排序)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。

    算法步骤:

    1. 申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列

    2. 设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置

    3. 比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置

    4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾

    5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

    四、二分查找算法

    二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜素过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半,时间复杂度为Ο(logn) 。

    五、BFPRT(线性查找算法)

    BFPRT算法解决的问题十分经典,即从某n个元素的序列中选出第k大(第k小)的元素,通过巧妙的分析,BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与快速排序思想相似,当然,为使得算法在最坏情况下,依然能达到o(n)的时间复杂度,五位算法作者做了精妙的处理。

    算法步骤:

    1. 将n个元素每5个一组,分成n/5(上界)组。

    2. 取出每一组的中位数,任意排序方法,比如**排序。

    3. 递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为x,偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。

    4. 用x来分割数组,设小于等于x的个数为k,大于x的个数即为n-k。

    5. 若i==k,返回x;若ik,在大于x的元素中递归查找第i-k小的元素。

    终止条件:n=1时,返回的即是i小元素。

    六、DFS(深度优先搜索)

    深度优先搜索算法(Depth-First-Search),是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。DFS属于盲目搜索。

    深度优先搜索是图论中的经典算法,利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表,利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题,如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。

    深度优先遍历图算法步骤:

    1. 访问顶点v;

    2. 依次从v的未被访问的邻接点出发,对图进行深度优先遍历;直至图中和v有路径相通的顶点都被访问;

    3. 若此时图中尚有顶点未被访问,则从一个未被访问的顶点出发,重新进行深度优先遍历,直到图中所有顶点均被访问过为止。

    上述描述可能比较抽象,举个实例:

    DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后,由 v 出发,访问它的任一邻接顶点 w1;再从 w1 出发,访问与 w1邻 接但还没有访问过的顶点 w2;然后再从 w2 出发,进行类似的访问,… 如此进行下去,直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。

    接着,退回一步,退到前一次刚访问过的顶点,看是否还有其它没有被访问的邻接顶点。如果有,则访问此顶点,之后再从此顶点出发,进行与前述类似的访问;如果没有,就再退回一步进行搜索。重复上述过程,直到连通图中所有顶点都被访问过为止。

    七、BFS(广度优先搜索)

    广度优先搜索算法(Breadth-First-Search),是一种图形搜索算法。简单的说,BFS是从根节点开始,沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问,则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。

    算法步骤:

    1. 首先将根节点放入队列中。

    2. 从队列中取出第一个节点,并检验它是否为目标。

    如果找到目标,则结束搜寻并回传结果。

    否则将它所有尚未检验过的直接子节点加入队列中。

    3. 若队列为空,表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。

    4. 重复步骤2。

    八、Dijkstra算法

    戴克斯特拉算法(Dijkstra’s algorithm)是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。

    该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G,以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边,都是两个顶点所形成的有序元素对。(u, v) 表示从顶点 u 到 v 有路径相连。我们以 E 表示G中所有边的集合,而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞] 定义。因此,w(u, v) 就是从顶点 u 到顶点 v 的非负权重(weight)。边的权重可以想像成两个顶点之间的距离。任两点间路径的权重,就是该路径上所有边的权重总和。已知有 V 中有顶点 s 及 t,Dijkstra 算法可以找到 s 到 t的最低权重路径(例如,最短路径)。这个算法也可以在一个图中,找到从一个顶点 s 到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图,Dijkstra算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。

    算法步骤:

    1. 初始时令 S={V0},T={其余顶点},T中顶点对应的距离值

    若存在,d(V0,Vi)为弧上的权值

    若不存在,d(V0,Vi)为∞

    2. 从T中选取一个其距离值为最小的顶点W且不在S中,加入S

    3. 对其余T中顶点的距离值进行修改:若加进W作中间顶点,从V0到Vi的距离值缩短,则修改此距离值

    重复上述步骤2、3,直到S中包含所有顶点,即W=Vi为止

    九、动态规划算法

    动态规划(Dynamic programming)是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的,通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。 动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题,动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。

    动态规划背后的基本思想非常简单。大致上,若要解一个给定问题,我们需要解其不同部分(即子问题),再合并子问题的解以得出原问题的解。 通常许多子问题非常相似,为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次,从而减少计算量: 一旦某个给定子问题的解已经算出,则将其记忆化存储,以便下次需要同一个子问题解之时直接查表。 这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。

    关于动态规划最经典的问题当属背包问题。

    算法步骤:

    1. 最优子结构性质。如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的,我们就称该问题具有最优子结构性质(即满足最优化原理)。最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。

    2. 子问题重叠性质。子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质,对每一个子问题只计算一次,然后将其计算结果保存在一个表格中,当再次需要计算已经计算过的子问题时,只是在表格中简单地查看一下结果,从而获得较高的效率。

    十、朴素贝叶斯分类算法

    朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理,就是在各种条件的存在不确定,仅知其出现概率的情况下,如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的,即假设样本每个特征与其他特征都不相关。

    朴素贝叶斯分类器依靠精确的自然概率模型,在有监督学的样本集中能获取得非常好的分类效果。在许多实际应用中,朴素贝叶斯模型参数估计使用最大似然估计方法,换言之朴素贝叶斯模型能工作并没有用到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型。

    尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设,但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。

    以上十大经典计算机算法,是常用的计算机算法指令,掌握这些对今后的算法学习有一定的帮助,学会算法,掌握计算机要领,是从事计算机行业必备的技能。

    本文链接:http://www.cnitedu.cn/it/share/20197973.html

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  • 几种常见的调度算法

    千次阅读 多人点赞 2021-08-18 20:55:21
    先来先服务算法(FCFS,First Come First Service)2.短作业优先算法(SJF,Short Job First)3.高响应比优先算法4.时间片轮转算法5.优先级调度算法6.多级反馈队列算法 1.先来先服务算法(FCFS,First Come First ...


    1.先来先服务算法(FCFS,First Come First Service)

    算法规则:按照作业/进程先后顺序进行服务。顾名思义,就是先来的先为你服务,类似于生活中的银行叫号排队,和排队买奶茶。
    算法思想:从公平的角度考虑
    举个栗子:
    10个人去买奶茶,第一个排队的人买100杯奶茶,后边的9个人都买1杯奶茶,但是因为第一个人是先到的,所以要先为第一个人打奶茶,这样的话,对后边的9个人很不友好,后边的9个人等待时间会很长。

    在这里插入图片描述

    优点:公平
    缺点:不利于短作业进程
    于是就引出了短作业优先算法

    2.短作业优先算法(SJF,Short Job First)

    算法规则:要求服务时间短的进程优先得到服务。
    算法思想:追求最少的平均等待时间,平均周转时间和平均带权周转时间。
    1.非抢占式的短作业优先算法:有服务时间更短的进程到达就绪队列时,要等待运行中的进程执行完,才调度这个服务时间更短的进程。
    在这里插入图片描述

    2.抢占式的短作业优先算法:又叫做,最短剩余时间优先算法,即就绪队列中,哪个进程剩余运行时间更短,哪个进程先被调度。
    在这里插入图片描述

    优点:平均等待时间,平均周转时间更短。
    缺点:对短作业有利,对长作业不利,如果有与源源不断的短进程加入到就绪队列时,长进程会长时间得不到服务,会产生饥饿现象,如果一直得不到服务则服务被“饿死”。

    先来先服务算法没有考虑作业的运行时间,如果先到的是一个服务时间很长的进程的话,对短进程很不利。
    短作业优先算法没有考虑等待时间,如果有很多的短进程到达就绪队列时,长作业会等好久,对长作业很不利。

    于是出现了一个同时考虑运行时间和等待时间的算法。

    3.高响应比优先算法

    算法规则:在每次准备调度时,计算各个进程的响应比(响应比:等待时间+服务时间 /服务时间)
    算法思想:总和考虑进程的等待时间和服务时间。
    在这里插入图片描述

    优缺点:总和考虑了等待时间和服务时间的问题。
    等待时间相同时,服务时间短的优先(短作业优先的优点),
    服务时间相同时,等待时间长的优先(先来先服务的优点),对于长作业来说随着等待时间越来长,响应比也回越来越大,避免了长作业饥饿的问题。


    总结:这三种算法只根据公平,平均等待时间,平均周转时间等来评价系统的整体性能指标,不关心响应时间和任务的紧急陈程度,对于用户来说,交互性很差,所以这三种算法只适用于早期的批处理系统。

    4.时间片轮转算法

    算法规则:按照各进程到达就绪队列的顺序,轮流让每个进程执行一个时间片,如果进程在一个时间片内没有执行完,则剥夺处理器,将进程重新放到就绪队列的尾部。
    算法思想:公平地,轮流地为某个进程服务,让每一个进程在一定时间内都能得到响应。
    在这里插入图片描述

    5.优先级调度算法

    算法规则:调度时选择优先级最高的进程或者作业。
    算法思想:要根据任务的紧急程度来决定处理顺序。
    在这里插入图片描述

    6.多级反馈队列算法

    算法规则:
    1.设置多级就绪队列,各级队列优先级从高到低,时间片从小到大。
    2.新进程到达时,放入第一级队列,按照先来先服务原则排队等待被分配时间片,若时间片用完进程还未执行完,则放到下一级就绪队列尾部,如果已经实在最低级队列,则重新放到队列尾。
    3.只有第k级队列为空时,才会为k+1对头的进程分配时间片。

    算法思想:对其他算法的这种权衡。
    在这里插入图片描述

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  • 五大常用算法总结

    万次阅读 多人点赞 2016-06-10 23:26:41
    据说人归纳了计算机的五大常用算法,它们是贪婪算法,动态规划算法,分治算法,回溯算法以及分支限界算法。虽然不知道为何要将这五个算法归为最常用的算法,但是毫无疑问,这五个算法是很多应用场景的,最优化...

    引言

    据说有人归纳了计算机的五大常用算法,它们是贪婪算法,动态规划算法,分治算法,回溯算法以及分支限界算法。虽然不知道为何要将这五个算法归为最常用的算法,但是毫无疑问,这五个算法是有很多应用场景的,最优化问题大多可以利用这些算法解决。算法的本质就是解决问题。当数据量比较小时,其实根本就不需要什么算法,写一些for循环完全就可以很快速的搞定了,但是当数据量比较大,场景比较复杂的时候,编写for循环就是一个很不明智的方式了。一是耗时,二是写出的代码绝对是天书。当然还有第三点,这点也是最重要的,写代码是一种艺术,而不是搬砖。前面的文章里对这五种算法都已经做了详细的讲解和归纳,本文主要是一个总结,将这五种算法整理到一起来对比,分析一下。

    0) 穷举法

    穷举法简单粗暴,没有什么问题是搞不定的,只要你肯花时间。同时对于小数据量,穷举法就是最优秀的算法。就像太祖长拳,简单,人人都能会,能解决问题,但是与真正的高手过招,就颓了。

    1) 贪婪算法

    贪婪算法可以获取到问题的局部最优解,不一定能获取到全局最优解,同时获取最优解的好坏要看贪婪策略的选择。特点就是简单,能获取到局部最优解。就像打狗棍法,同一套棍法,洪七公和鲁有脚的水平就差太多了,因此同样是贪婪算法,不同的贪婪策略会导致得到差异非常大的结果。
    具体的详细解析请参见下面的文章:
    http://blog.csdn.net/changyuanchn/article/details/51417211

    2) 动态规划算法

    当最优化问题具有重复子问题和最优子结构的时候,就是动态规划出场的时候了。动态规划算法的核心就是提供了一个memory来缓存重复子问题的结果,避免了递归的过程中的大量的重复计算。动态规划算法的难点在于怎么将问题转化为能够利用动态规划算法来解决。当重复子问题的数目比较小时,动态规划的效果也会很差。如果问题存在大量的重复子问题的话,那么动态规划对于效率的提高是非常恐怖的。就像斗转星移武功,对手强它也会比较强,对手若,他也会比较弱。
    具体的详细解析请参见下面的文章:
    http://blog.csdn.net/changyuanchn/article/details/51420028
    http://blog.csdn.net/changyuanchn/article/details/51429979

    3)分治算法

    分治算法的逻辑更简单了,就是一个词,分而治之。分治算法就是把一个大的问题分为若干个子问题,然后在子问题继续向下分,一直到base cases,通过base cases的解决,一步步向上,最终解决最初的大问题。分治算法是递归的典型应用。
    具体的详细解析请参见下面的文章:
    http://blog.csdn.net/changyuanchn/article/details/17150109
    http://blog.csdn.net/changyuanchn/article/details/51465175

    4) 回溯算法

    回溯算法是深度优先策略的典型应用,回溯算法就是沿着一条路向下走,如果此路不同了,则回溯到上一个
    分岔路,在选一条路走,一直这样递归下去,直到遍历万所有的路径。八皇后问题是回溯算法的一个经典问题,还有一个经典的应用场景就是迷宫问题。
    具体的详细解析请参见下面的文章:
    http://blog.csdn.net/changyuanchn/article/details/17354461

    5) 分支限界算法

    回溯算法是深度优先,那么分支限界法就是广度优先的一个经典的例子。回溯法一般来说是遍历整个解空间,获取问题的所有解,而分支限界法则是获取一个解(一般来说要获取最优解)。
    具体的详细解析请参见下面的文章:
    http://blog.csdn.net/changyuanchn/article/details/17102037

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    C语言排序方法, 一是冒泡排序法 通过双循环不断的比较,交换位置,将需要排序的元素一点一点向两侧移动,逐渐达到排序的目的 代码如下: for (j = 0; j < n; j++) { for (i = 0; i < n- j; i++) if ...
  • 几种经典常用的滤波算法

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    几种经典的滤波算法 1、限幅滤波法(又称程序判断滤波法) A、方法: 根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值(设为A) 每次检测到新值时判断: 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与...
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    千次阅读 2021-08-12 00:08:22
    导读:推荐系统大量使用了机器学习技术,本文简单介绍一下推荐系统常用的策略与算法。作者:刘强来源:大数据DT(ID:hzdashuju)01 基于内容的推荐推荐系统是通过技术手段将标的物与人...
  • 几种常见的聚类算法

    千次阅读 2018-09-06 10:22:13
     3) 聚类结果没有偏倚,相对的,K-Means之类的聚类算法初始值对聚类结果很大影响。 DBSCAN的主要缺点:  1)如果样本集的密度不均匀、聚类间距差相差很大时,聚类质量较差,这时用DBSCAN聚类一般不适合...
  • 对称加密算法总结

    千次阅读 2021-09-08 13:49:26
    常用的对称加密算法 密钥建立时间短、灵敏性好、内存需求低(不管怎样,反正就是好) 实际使用中,使用工作模式为CTR(最好用BC去实现),此工作模式需要引入IV参数(16位的字节数组) 密钥长度128/
  • 几种常用加密算法比较

    万次阅读 多人点赞 2013-06-20 11:02:13
    由于计算机软件的非法复制,通信的泄密、数据安全...现在我们就几种常用的加密算法给大家比较一下。 DES加密算法 DES加密算法是一种分组密码,以64位为分组对数据加密,它的密钥长度是56位,加密解密用同一算法
  • python常用8大算法

    千次阅读 2020-12-16 15:31:20
    第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才插入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待插入元素)。在第一部分排序完成后,再将这个最后元素插入到已排好序的第一部分中...

空空如也

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