q演算法
㈠ 演算法是什麼意思 謝謝
演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。
(1)q演算法擴展閱讀：
演算法分類：
1、有限的，確定性演算法 這類演算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。
2、有限的，非確定演算法 這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。
3、無限的演算法 是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。
㈡ 什麼叫演算法
演算法是指有基本運算及規定的運算順序所構成的完整的解題步驟。也可看成是按照要求設計好的有限、確切的計算序列，並且這樣的步驟和序列可以解決一類問題。
一個演算法應該具有以下七個重要的特徵：
①有窮性（Finiteness）：演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；
②確切性(Definiteness)：演算法的每一步驟必須有確切的定義；
③輸入項(Input)：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸 入是指演算法本身定出了初始條件；
④輸出項(Output)：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒 有輸出的演算法是毫無意義的；
⑤可行性(Effectiveness)：演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行 的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）；
⑥高效性(High efficiency)：執行速度快，佔用資源少；
⑦健壯性(Robustness)：對數據響應正確。
㈢ 什麼叫演算法
演算法，對應的英文單詞是algorithm，這是一個很古老的概念，最早來自數學領域，是用於解決某一類問題的公式和思想。
計算機科學領域的演算法，本質是一系列程序指令，用於解答特定的運算和邏輯問題。一般運用時間復雜度和空間復雜度來衡量演算法好壞。
演算法的應用領域多種多樣：
運算，例如計算兩個數的最大公約數。
查找，例如使用谷歌、網路搜索某一關鍵詞得出數據和信息。
排序：例如瀏覽電商網站時，商品按價格從低到高進行排序。
最優決策：例如游戲中讓AI角色找到迷宮的最佳路線。
參考資料：魏夢舒（@程序員小灰）,《漫畫演算法：小灰的演算法之旅》:電子工業出版社，2019-05
㈣ 演算法是什麼
在數學和計算機科學中，演算法是如何解決一類問題的明確規范。
演算法可以執行計算、數據處理、自動推理和其他任務。
作為一種有效的方法，演算法可以在有限的空間和時間內用定義明確的形式語言[1] 來表示，以計算函數[2] [3] 。從初始狀態和初始輸入(可能為空)開始，[4] 指令描述了一種計算，當執行該計算時，該計算通過有限的[5] 數量的明確定義的連續狀態，最終產生的「輸出」[6] 並終止於最終結束狀態。從一種狀態到下一種狀態的轉變不一定是 明確的；一些被稱為隨機演算法的演算法包含隨機輸入。[7]
㈤ 演算法有哪些分類
演算法分類編輯演算法可大致分為：
基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。
㈥ 演算法是什麼
演算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。
一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：
1、有窮性：
一個演算法必須保證執行有限步之後結束；
2、確切性：
演算法的每一步驟必須有確切的定義；
3、輸入：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定除了初始條件；
4、輸出：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；
5、可行性：
演算法原則上能夠精確地運行，而且人們用筆和紙做有限次運算後即可完成。
一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
時間復雜度
演算法的時間復雜度是指演算法需要消耗的時間資源。一般來說，計算機演算法是問題規模n
的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做
T(n)=Ο(f(n))
因此，問題的規模n
越大，演算法執行的時間的增長率與f(n)
的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度（Asymptotic
Time
Complexity）。
空間復雜度
演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的空間資源。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。
㈦ 快排演算法是什麼意思
快速排序，外文名Quicksort，計算機科學，適用領域Pascal，c++等語言，是對冒泡排序演算法的一種改進。
原理：
設要排序的數組是A[0]……A[N-1]，首先任意選取一個數據（通常選用數組的第一個數）作為關鍵數據，然後將所有比它小的數都放到它左邊，所有比它大的數都放到它右邊，這個過程稱為一趟快速排序。
性能分析：
快速排序的一次劃分演算法從兩頭交替搜索，直到low和hight重合，因此其時間復雜度是O(n)；而整個快速排序演算法的時間復雜度與劃分的趟數有關。
理想的情況是，每次劃分所選擇的中間數恰好將當前序列幾乎等分，經過log2n趟劃分，便可得到長度為1的子表。這樣，整個演算法的時間復雜度為O(nlog2n)。
以上內容參考：網路——快排演算法