編程常用的演算法
0） 窮舉法
窮舉法簡單粗暴，沒有什麼問題是搞不定的，只要你肯花時間。同時對於小數據量，窮舉法就是最優秀的演算法。就像太祖長拳，簡單，人人都能會，能解決問題，但是與真正的高手過招，就頹了。
1） 貪婪演算法
貪婪演算法可以獲取到問題的局部最優解，不一定能獲取到全局最優解，同時獲取最優解的好壞要看貪婪策略的選擇。特點就是簡單，能獲取到局部最優解。就像打狗棍法，同一套棍法，洪七公和魯有腳的水平就差太多了，因此同樣是貪婪演算法，不同的貪婪策略會導致得到差異非常大的結果。
2） 動態規劃演算法
當最優化問題具有重復子問題和最優子結構的時候，就是動態規劃出場的時候了。動態規劃演算法的核心就是提供了一個memory來緩存重復子問題的結果，避免了遞歸的過程中的大量的重復計算。動態規劃演算法的難點在於怎麼將問題轉化為能夠利用動態規劃演算法來解決。當重復子問題的數目比較小時，動態規劃的效果也會很差。如果問題存在大量的重復子問題的話，那麼動態規劃對於效率的提高是非常恐怖的。就像斗轉星移武功，對手強它也會比較強，對手若，他也會比較弱。
3）分治演算法
分治演算法的邏輯更簡單了，就是一個詞，分而治之。分治演算法就是把一個大的問題分為若干個子問題，然後在子問題繼續向下分，一直到base cases，通過base cases的解決，一步步向上，最終解決最初的大問題。分治演算法是遞歸的典型應用。
4） 回溯演算法
回溯演算法是深度優先策略的典型應用，回溯演算法就是沿著一條路向下走，如果此路不同了，則回溯到上一個
分岔路，在選一條路走，一直這樣遞歸下去，直到遍歷萬所有的路徑。八皇後問題是回溯演算法的一個經典問題，還有一個經典的應用場景就是迷宮問題。
5） 分支限界演算法
回溯演算法是深度優先，那麼分支限界法就是廣度優先的一個經典的例子。回溯法一般來說是遍歷整個解空間，獲取問題的所有解，而分支限界法則是獲取一個解（一般來說要獲取最優解）。
❷ 計算機十大經典演算法有哪些
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,逆著這個行進方向,從終點向始點計算,在選定系統行進方向之後,常比線性規劃法更為有效,由每個階段都作出決策,從而使整個過程達到最優化。所謂多階段決策過程,特別是對於那些離散型問題。實際上,動態規劃法就是分多階段進行決策,其基本思路是，原問題的解即子問題的解的合並
不好意思啊,就是把研究問題分成若干個相互聯系的階段,逐次對每個階段尋找某種決策,用來解決多階段決策過程問題的一種最優化方法，就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：按時空特點將復雜問題劃分為相互聯系的若干個階段。字面上的解釋是「分而治之」動態規劃法[dynamic
programming
method
(dp)]是系統分析中一種常用的方法。在水資源規劃中,往往涉及到地表水庫調度、水資源量的合理分配、優化調度等問題,而這些問題又可概化為多階段決策過程問題。動態規劃法是解決此類問題的有效方法。動態規劃法是20世紀50年代由貝爾曼（r,使整個過程達到最優.
bellman）等人提出。許多實際問題利用動態規劃法處理,故又稱為逆序決策過程。
回溯法是一種選優搜索法，按選優條件向前搜索，以達到目標。但當探索到某一步時，發現原先選擇並不優或達不到目標，就退回一步重新選擇，這種走不通就退回再走的技術為回溯法，而滿足回溯條件的某個狀態的點稱為「回溯點」。
在計算機科學中，分治法是一種很重要的演算法
❸ 計算機編程常用演算法有哪些
貪心演算法，蟻群演算法，遺傳演算法，進化演算法，基於文化的遺傳演算法，禁忌演算法，蒙特卡洛演算法，混沌隨機演算法，序貫數論演算法，粒子群演算法，模擬退火演算法。
模擬退火+遺傳演算法混合編程例子：
http://..com/question/43266691.html
自適應序貫數論演算法例子：
http://..com/question/60173220.html
❹ 網路與編程中常用的演算法與數據結構有哪些
演算法就是計算機處理解決問題的計算機能理解的方法。
比如算一個階乘 , 計算機的演算法就是寫一個循環,從高到底, 一直乘下去,直到 1 為止。
復雜的演算法比如一個強連通帶權網路,求兩點間的最短路徑,這個很有用啊....比如採用廣度優先演算法,或深度優先演算法
數據結構指數據在計算機中存儲存在的方式。
比如文件在硬碟中,有二進制,文本等形式存放, 程序中的一組數字可能放在數組裡面,也可能在棧裡面,也肯能在鏈表裡面
❺ 軟體編程經常用到的演算法都有哪些
常用的演算法很多，但是對不同的編程語言來說，編程思路都是差不多的 給螞陪你幾鉛物兆個例子【ps：編程語言C#】 //非不拉器數列 int[] a = new int [20]; for(int i=0;i<20;i++) { if((i==0)||(i==1)) a[i]=1; else a[i]=a[i-1]+a[i-2]; } foreach(int j in a) Console.Write(j+" "); Console.ReadLine(); //素數 int i,j,n; for(i=1;i<=100;i++) { n= Convert.ToInt32(Math.Sqrt(i)) ; for(j=2;j<=n;j++) if(i%j==0) break; if(j>n) Console.Write(i+" "); } //楊輝三角 int i; int j; int[ ,] arry=new int [10,10]; arry[0, 0] = 1; arry[1, 0] = 1; arry[1, 1] = 1; for ( i = 2; i < 10; i++) { for ( j = 1; j < i ; j++) { arry[i, j] = arry[i - 1, j - 1] + arry[i - 1, j]; } arry[i, 0] = 1; arry[i, i] = 1; } for ( i = 0; i < 10;i++ ) { for (j = 0; j <= i; j++) { Console.Write(arry[i, j] + " "); } Console.WriteLine(); }
希槐租望採納
❻ 編程語言都有哪些演算法
（一）基本演算法 : 1.枚舉 2.搜索: 深度優先搜索 廣度優先搜索 啟發式搜索 遺傳演算法 （二）數據結構的演算法 （三）數論與代數演算法 （四）計算幾何的演算法：求凸包 （五）圖論 演算法： 1.哈夫曼編碼 2.樹的遍歷 3.最短路徑 演算法 4.最小生成樹 演算法 5.最小樹形圖 6.網路流 演算法 7.匹配演算法 （六）動態規劃 （七）其他： 1.數值分析 2.加密演算法 3.排序 演算法 4.檢索演算法 5.隨機化演算法
希望採納
❼ 軟體編程經常用的演算法都有哪些
排序演算法 所謂排序，就是使一串記錄，按照其中的某個或某些關鍵字的大小，遞增或遞減的排列起來的操作。
分類
在計算機科學所使用的排序演算法通常被分類為：
計算的復雜度（最差、平均、和最好表現），依據串列（list）的大小（n）。一般而言，好的表現是O。(n log n)，且壞的行為是Ω(n2)。對於一個排序理想的表現是O(n)。僅使用一個抽象關鍵比較運算的排序演算法總平均上總是至少需要Ω(n log n)。
記憶體使用量（以及其他電腦資源的使用）
穩定度：穩定排序演算法會依照相等的關鍵（換言之就是值）維持紀錄的相對次序。也就是一個排序演算法是穩定的，就是當有兩個有相等關鍵的紀錄R和S，且在原本的串列中R出現在S之前，在排序過的串列中R也將會是在S之前。
一般的方法：插入、交換、選擇、合並等等。交換排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort）。選擇排序包含shaker排序和堆排序（heapsort）。
當相等的元素是無法分辨的，比如像是整數，穩定度並不是一個問題。然而，假設以下的數對將要以他們的第一個數字來排序。
(4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6)
在這個狀況下，有可能產生兩種不同的結果，一個是依照相等的鍵值維持相對的次序，而另外一個則沒有：
(3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (維持次序)
(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改變)
不穩定排序演算法可能會在相等的鍵值中改變紀錄的相對次序，但是穩定排序演算法從來不會如此。不穩定排序演算法可以被特別地時作為穩定。作這件事情的一個方式是人工擴充鍵值的比較，如此在其他方面相同鍵值的兩個物件間之比較，就會被決定使用在原先資料次序中的條目，當作一個同分決賽。然而，要記住這種次序通常牽涉到額外的空間負擔。
排列演算法列表
在這個表格中，n是要被排序的紀錄數量以及k是不同鍵值的數量。
穩定的
冒泡排序（bubble sort） — O(n2)
雞尾酒排序 (Cocktail sort, 雙向的冒泡排序) — O(n2)
插入排序 （insertion sort）— O(n2)
桶排序 （bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 額外 記憶體
計數排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 額外 記憶體
歸並排序 （merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 額外記憶體
原地歸並排序 — O(n2)
二叉樹排序 （Binary tree sort） — O(n log n); 需要 O(n) 額外記憶體
鴿巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 額外記憶體
基數排序 （radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 額外記憶體
Gnome sort — O(n2)
Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 額外記憶體
不穩定
選擇排序 （selection sort）— O(n2)
希爾排序 （shell sort）— O(n log n) 如果使用最佳的現在版本
Comb sort — O(n log n)
堆排序 （heapsort）— O(n log n)
Smoothsort — O(n log n)
快速排序 （quicksort）— O(n log n) 期望時間, O(n2) 最壞情況; 對於大的、亂數串列一般相信是最快的已知排序
Introsort — O(n log n)
Patience sorting — O(n log n + k) 最外情況時間, 需要 額外的 O(n + k) 空間, 也需要找到最長的遞增子序列（longest increasing subsequence）
不實用的排序演算法
Bogo排序 — O(n × n!) 期望時間, 無窮的最壞情況。
Stupid sort — O(n3); 遞回版本需要 O(n2) 額外記憶體
Bead sort — O(n) or O(√n), 但需要特別的硬體
Pancake sorting — O(n), 但需要特別的硬體
排序的演算法
排序的演算法有很多，對空間的要求及其時間效率也不盡相同。下面列出了一些常見的排序演算法。這裡面插入排序和冒泡排序又被稱作簡單排序，他們對空間的要求不高，但是時間效率卻不穩定；而後面三種排序相對於簡單排序對空間的要求稍高一點，但時間效率卻能穩定在很高的水平。基數排序是針對關鍵字在一個較小范圍內的排序演算法。
插入排序
冒泡排序
選擇排序
快速排序
堆排序
歸並排序
基數排序
希爾排序
插入排序
插入排序是這樣實現的：
首先新建一個空列表，用於保存已排序的有序數列（我們稱之為"有序列表"）。
從原數列中取出一個數，將其插入"有序列表"中，使其仍舊保持有序狀態。
重復2號步驟，直至原數列為空。
插入排序的平均時間復雜度為平方級的，效率不高，但是容易實現。它藉助了"逐步擴大成果"的思想，使有序列表的長度逐漸增加，直至其長度等於原列表的長度。
冒泡排序
冒泡排序是這樣實現的：
首先將所有待排序的數字放入工作列表中。
從列表的第一個數字到倒數第二個數字，逐個檢查：若某一位上的數字大於他的下一位，則將它與它的下一位交換。
重復2號步驟，直至再也不能交換。
冒泡排序的平均時間復雜度與插入排序相同，也是平方級的，但也是非常容易實現的演算法。
選擇排序
選擇排序是這樣實現的：
設數組內存放了n個待排數字，數組下標從1開始，到n結束。
i=1
從數組的第i個元素開始到第n個元素，尋找最小的元素。
將上一步找到的最小元素和第i位元素交換。
如果i=n－1演算法結束，否則回到第3步
選擇排序的平均時間復雜度也是O(n²)的。
快速排序
現在開始，我們要接觸高效排序演算法了。實踐證明，快速排序是所有排序演算法中最高效的一種。它採用了分治的思想：先保證列表的前半部分都小於後半部分，然後分別對前半部分和後半部分排序，這樣整個列表就有序了。這是一種先進的思想，也是它高效的原因。因為在排序演算法中，演算法的高效與否與列表中數字間的比較次數有直接的關系，而"保證列表的前半部分都小於後半部分"就使得前半部分的任何一個數從此以後都不再跟後半部分的數進行比較了，大大減少了數字間不必要的比較。但查找數據得另當別論了。
堆排序
堆排序與前面的演算法都不同，它是這樣的：
首先新建一個空列表，作用與插入排序中的"有序列表"相同。
找到數列中最大的數字，將其加在"有序列表"的末尾，並將其從原數列中刪除。
重復2號步驟，直至原數列為空。
堆排序的平均時間復雜度為nlogn,效率高（因為有堆這種數據結構以及它奇妙的特徵，使得"找到數列中最大的數字"這樣的操作只需要O(1)的時間復雜度，維護需要logn的時間復雜度），但是實現相對復雜（可以說是這里7種演算法中比較難實現的）。
看起來似乎堆排序與插入排序有些相像，但他們其實是本質不同的演算法。至少，他們的時間復雜度差了一個數量級，一個是平方級的，一個是對數級的。
平均時間復雜度
插入排序 O(n2)
冒泡排序 O(n2)
選擇排序 O(n2)
快速排序 O(n log n)
堆排序 O(n log n)
歸並排序 O(n log n)
基數排序 O(n)
希爾排序 O(n1.25)
冒泡排序
654
比如說這個，我想讓它從小到大排序，怎麼做呢？
第一步：6跟5比，發現比它大，則交換。564
第二步：5跟4比，發現比它大，則交換。465
第三步：6跟5比，發現比它大，則交換。456
❽ 編程：演算法的定義是常用演算法有
演算法（Algorithm）是解題的步驟，可以把演算法定義成解一確定類問題的任意一種特殊的方法。在計算機科學中，演算法要用計算機演算法語言描述，演算法代表用計算機解一類問題的精確、有效的方法。演算法+數據結構=程序，求解一個給定的可計算或可解的問題，不同的人可以編寫出不同的程序，來解決同一個問題，這里存在兩個問題：一是與計算方法密切相關的演算法問題；二是程序設計的技術問題。演算法和程序之間存在密切的關系。
演算法是一組有窮的規則，它們規定了解決某一特定類型問題的一系列運算，是對解題方案的准確與完整的描述。制定一個演算法，一般要經過設計、確認、分析、編碼、測試、調試、計時等階段。
對演算法的學習包括五個方面的內容：① 設計演算法。演算法設計工作是不可能完全自動化的，應學習了解已經被實踐證明是有用的一些基本的演算法設計方法，這些基本的設計方法不僅適用於計算機科學，而且適用於電氣工程、運籌學等領域；② 表示演算法。描述演算法的方法有多種形式，例如自然語言和演算法語言，各自有適用的環境和特點；③確認演算法。演算法確認的目的是使人們確信這一演算法能夠正確無誤地工作，即該演算法具有可計算性。正確的演算法用計算機演算法語言描述，構成計算機程序，計算機程序在計算機上運行，得到演算法運算的結果；④ 分析演算法。演算法分析是對一個演算法需要多少計算時間和存儲空間作定量的分析。分析演算法可以預測這一演算法適合在什麼樣的環境中有效地運行，對解決同一問題的不同演算法的有效性作出比較；⑤ 驗證演算法。用計算機語言描述的演算法是否可計算、有效合理，須對程序進行測試，測試程序的工作由調試和作時空分布圖組成。
常見的演算法有排序，樹，圖等相關演算法
❾ 編程的基礎演算法有哪些
1、二叉樹的每個結點至多隻有二棵子樹（不存在度大於2的結點），二叉樹的子樹有左右之分，次序不能顛倒。二叉樹的第i層至多有2^（i 1）個結點。
深度為k的二叉樹至多有2^k 1個結點；對任何一棵二叉樹T，如果其終端結點數為n0，度為2的結點數為n2，則n0 = n2 + 1。二叉樹演算法常被用於實現二叉查找樹和二叉堆。
遞歸演算法能夠解決的問題
數據的定義是按遞歸定義的。如Fibonacci函數。
問題解法按遞歸演算法實現。如Hanoi問題。
數據的結構形式是按遞歸定義的。如二叉樹、廣義表等。
❿ 作為一個程序員，有哪些常用的演算法
常用的演算法有：遞推法、貪心法、列舉法、遞歸法、分治法和模擬法
原則：1. 扎實的基礎。數據結構、離散數學、編譯原理，這些是所有計算機科學的基礎，如果不掌握他們，很難寫出高水平的程序。據我的觀察，學計算機專業的人比學其他專業的人更能寫出高質量的軟體。程序人人都會寫，但當你發現寫到一定程度很難再提高的時候，就應該想想是不是要回過頭來學學這些最基本的理論。不要一開始就去學OOP，即使你再精通OOP，遇到一些基本演算法的時候可能也會束手無策。
2. 豐富的想像力。不要拘泥於固定的思維方式，遇到問題的時候要多想幾種解決問題的方案，試試別人從沒想過的方法。豐富的想像力是建立在豐富的知識的基礎上，除計算機以外，多涉獵其他的學科，比如天文、物理、數學等等。另外，多看科幻電影也是一個很好的途徑。
3. 最簡單的是最好的。這也許是所有科學都遵循的一條准則，如此復雜的質能互換原理在愛因斯坦眼裡不過是一個簡單得不能再簡單的公式：E=mc2。簡單的方法更容易被人理解，更容易實現，也更容易維護。遇到問題時要優先考慮最簡單的方案，只有簡單方案不能滿足要求時再考慮復雜的方案。
4. 不鑽牛角尖。當你遇到障礙的時候，不妨暫時遠離電腦，看看窗外的風景，聽聽輕音樂，和朋友聊聊天。當我遇到難題的時候會去玩游戲，而且是那種極暴力的打鬥類游戲，當負責游戲的那部分大腦細胞極度亢奮的時候，負責編程的那部分大腦細胞就得到了充分的休息。當重新開始工作的時候，我會發現那些難題現在竟然可以迎刃而解。
5. 對答案的渴求。人類自然科學的發展史就是一個渴求得到答案的過程，即使只能知道答案的一小部分也值得我們去付出。只要你堅定信念，一定要找到問題的答案，你才會付出精力去探索，即使最後沒有得到答案，在過程中你也會學到很多東西。
6. 多與別人交流。三人行必有我師，也許在一次和別人不經意的談話中，就可以迸出靈感的火花。多上上網，看看別人對同一問題的看法，會給你很大的啟發。
7. 良好的編程風格。注意養成良好的習慣，代碼的縮進編排，變數的命名規則要始終保持一致。大家都知道如何排除代碼中錯誤，卻往往忽視了對注釋的排錯。注釋是程序的一個重要組成部分，它可以使你的代碼更容易理解，而如果代碼已經清楚地表達了你的思想，就不必再加註釋了，如果注釋和代碼不一致，那就更加糟糕。
8. 韌性和毅力。這也許是"高手"和一般程序員最大的區別。A good programming is 99 weat and 1 ffee。高手們並不是天才，他們是在無數個日日夜夜中磨練出來的。成功能給我們帶來無比的喜悅，但過程卻是無比的枯燥乏味。你不妨做個測試，找個10000以內的素數表，把它們全都抄下來，然後再檢查三遍，如果能夠不間斷地完成這一工作，你就可以滿足這一條。
希望對你有幫助