算法

 有基本運算和規定的運算順序所構成的完整的解題步驟，稱之爲算法。

 它是一系列的解決問題的清晰指令。代表着就係統的方法解決問題的策略機制。對於  一個規範的輸入，在有限的時間內得到相應的輸出。算法的好壞可以用時間複雜度和  空間複雜度來衡量。

一般算法有7個重要特徵，它可以用自然語言，僞代碼，流程圖來表示。

ps：僞代碼是介於自然語言和機器語言之間的文字和符號。

example：

輸入 A B C

if A>B 則 A ->max;

否則   B->max;

1 有窮性

算法的用窮性是指算法必須要在有限個步驟裏完成

2 確切性

確切性是值算法的每一步都必須有確切的定義

3 輸入項

任何算法必須要有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的基本情況，所謂0個輸入是指算法本身給出了初始條件

4 輸出項

一個算法必須有一個或多個輸出，以反映對輸入數據的加工結果。沒有輸出的算法是沒有任何意義的

5 可行性

算法中執行的任何計算步驟都是可以分解爲基本的可執行的操作步，每個計算步驟都可以在有效時限內完成

6 高效性

執行速度快，佔用資源少

7 健壯性

對數據響應正確

 

下面簡單說下 時間複雜度和空間複雜度

時間複雜度指 執行算法所需要的時間。一般來說，時間算法是問題規模n的函數f（n），算法的時間複雜度也因此記作T（N）=O（f（n））；

空間複雜度指 算法需要消耗的內存空間。

其基本算法有

1.遞推法

 

　　遞推算法是一種用若干步可重複的簡運算（規律）來描述複雜問題的方法.

 

　　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。其思想是把一個複雜的龐大的計算過程轉化爲簡單過程的多次重複，該算法利用了計算機速度快和不知疲倦的機器特點。

 

　　2.遞歸法

 

　　程序調用自身的編程技巧稱爲遞歸（ recursion）。　一個過程或函數在其定義或說明中有直接或間接調用自身的一種方法，它通常把一個大型複雜的問題層層轉化爲一個與原問題相似的規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複計算，大大地減少了程序的代碼量。遞歸的能力在於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裏調用自身;　(2) 在使用遞歸策略時，必須有一個明確的遞歸結束條件，稱爲遞歸出口。

 

　　3.窮舉法

 

　　窮舉法，或稱爲暴力破解法，是一種針對於密碼的破譯方法，即將密碼進行逐個推算直到找出真正的密碼爲止。例如一個已知是四位並且全部由數字組成的密碼，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，問題只在於如何縮短試誤時間。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範圍。

 

　　4.貪婪算法

 

　　貪婪算法是一種對某些求最優解問題的更簡單、更迅速的設計技術。用貪婪法設計算法的特點是一步一步地進行，常以當前情況爲基礎根據某個優化測度作最優選擇，而不考慮各種可能的整體情況，它省去了爲找最優解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間，它採用自頂向下,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爲一個規模更小的子問題, 通過每一步貪心選擇,可得到問題的一個最優解，雖然每一步上都要保證能獲得局部最優解，但由此產生的全局解有時不一定是最優的，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。其核心是根據題意選取一種量度標準。然後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成在這種量度意義下的部分最佳解加在一起不能產生一個可行解，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解的分級處理方法稱爲貪婪算法。　對於一個給定的問題，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，用其中的大多數量度標準作貪婪處理所得到該量度意義下的最優解並不是問題的最優解，而是次優解。因此，選擇能產生問題最優解的最優量度標準是使用貪婪算法的核心。　一般情況下，要選出最優量度標準並不是一件容易的事，但對某問題能選擇出最優量度標準後，用貪婪算法求解則特別有效。最優解可以通過一系列局部最優的選擇即貪婪選擇來達到,根據當前狀態做出在當前看來是最好的選擇，即局部最優解選擇，然後再去解做出這個選擇後產生的相應的子問題。每做一次貪婪選擇就將所求問題簡化爲一個規模更小的子問題，最終可得到問題的一個整體最優解。

 

　　5.分治法

 

　　分治法是把一個複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……直到最後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併。

 

　　分治法所能解決的問題一般具有以下幾個特徵：

 

　　(1) 該問題的規模縮小到一定的程度就可以容易地解決(2) 該問題可以分解爲若干個規模較小的相同問題，即該問題具有最優子結構性質。(3) 利用該問題分解出的子問題的解可以合併爲該問題的解；(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。

 

　　6.動態規劃法

 

　　動態規劃是一種在數學和計算機科學中使用的，用於求解包含重疊子問題的最優化問題的方法。其基本思想是，將原問題分解爲相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。動態規劃的思想是多種算法的基礎，被廣泛應用於計算機科學和工程領域。

 

　　動態規劃程序設計是對解最優化問題的一種途徑、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值計算那樣，具有一個標準的數學表達式和明確清晰的解題方法。動態規劃程序設計往往是針對一種最優化問題，由於各種問題的性質不同，確定最優解的條件也互不相同，因而動態規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規劃算法，可以解決各類最優化問題。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，用創造性的技巧去求解。

 

　　7.迭代法

 

　　迭代法也稱輾轉法，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（或者稱爲一次解法），即一次性解決問題。迭代法又分爲精確迭代和近似迭代。“二分法”和“牛頓迭代法”屬於近似迭代法。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、適合做重複性操作的特點，讓計算機對一組指令（或一定步驟）進行重複執行，在每次執行這組指令（或這些步驟）時，都從變量的原值推出它的一個新值。

 

　　8.分枝界限法

 

　　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化問題的所有可行解（數目有限）空間進行搜索。該算法在具體執行時，把全部可行的解空間不斷分割爲越來越小的子集（稱爲分支），併爲每個子集內的解的值計算一個下界或上界（稱爲定界）。在每次分支後，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點）就可以不予考慮了，從而縮小了搜索範圍。這一過程一直進行到找出可行解爲止，該可行解的值不大於任何子集的界限。因此這種算法一般可以求得最優解。　與貪心算法一樣，這種方法也是用來爲組合優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複雜度比貪婪算法高，但它的優點是與窮舉法類似，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解的子空間進一步搜索（類似於人工智能中的剪枝），故它比窮舉法效率更高。