解釋術語演算法

㈠ 名詞解釋 演算法

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。

㈡ 關於數據結構幾個專業術語的解釋

數據結構是計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率的演算法。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。 演算法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。演算法常常含有重復的步驟和一些比較或邏輯判斷。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）。時間復雜度用「O（數量級）」來表示，稱為「階」。常見的時間復雜度有： O（1）常數階；O（log2n）對數階；O（n）線性階；O（n2）平方階。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。線性表是最基本、最簡單、也是最常用的一種數據結構。線性表中數據元素之間的關系是一對一的關系，即除了第一個和最後一個數據元素之外，其它數據元素都是首尾相接的。線性表的邏輯結構簡單，便於實現和操作。因此，線性表這種數據結構在實際應用中是廣泛採用的一種數據結構。循環鏈表是最後一個結點的指針域的指針又指回第一個結點的鏈表和單鏈表的差別僅在於，判別鏈表中最後一個結點的條件不再是「後繼是否為空」，而是「後繼是否為頭結點」。棧（stack）在計算機科學中是限定僅在表尾進行插入或刪除操作的線形表。棧是一種數據結構，它按照先進後出的原則存儲數據，先進入的數據被壓入棧底，最後的數據在棧頂，需要讀數據的時候從棧頂開始彈出數據（最後一個數據被第一個讀出來）。棧是只能在某一端插入和刪除的特殊線性表。用桶堆積物品，先堆進來的壓在底下，隨後一件一件往堆。取走時，只能從上面一件一件取。堆和取都在頂部進行，底部一般是不動的。隊列是一種特殊的線性表，它只允許在表的前端（front）進行刪除操作，而在表的後端（rear）進行插入操作。進行插入操作的端稱為隊尾，進行刪除操作的端稱為隊頭。隊列中沒有元素時，稱為空隊列。串是零個或多個字元組成的有限序列。一般記S=『a1a2....an 』其中，S是串名，單引號括起的字元序列是串值；ai（1〈=i〈=n）可以是字母，數字或其它字元；串中所包含的字元個數為該串的長度。長度為零的串稱為空串，它不包含任何字元。 h樹 連通無迴路的無向圖. h樹的判別 圖 ,T是樹的充分必要條件是(六個等價定義) (定理14):(1) T是無迴路的連通圖； (2) 圖T無迴路且m＝n－1；(3) 圖T連通且m＝n－1 (4) 圖T無迴路，若增加一條邊，就得到一條且僅一條迴路；(5) 圖T連通，若刪去任一邊，G則不連通；(6) 圖T的每一對結點之間有一條且僅有一條通路. h生成樹 圖G的生成子圖是樹，該樹就是生成樹. h權與帶權圖 n個結點的連通圖G，每邊指定一正數，稱為權，每邊帶權的圖稱為帶權圖. G的生成樹T的所有邊的權之和是生成樹T的權，記作W(T). 哈夫曼樹又稱最優二叉樹，是一種帶權路徑長度最短的二叉樹。所謂樹的帶權路徑長度，就是樹中所有的葉結點的權值乘上其到根結點的路徑長度（若根結點為0層，葉結點到根結點的路徑長度為葉結點的層數）。樹的帶權路徑長度記為WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N個權值Wi(i=1,2,...n)構成一棵有N個葉結點的二叉樹，相應的葉結點的路徑長度為Li(i=1,2,...n)。可以證明哈夫曼樹的WPL是最小的圖(有向,無向): http://ke..com/view/143347.htm度(出,入):①計量長短：度量衡。

㈢ 保險業名詞現金價值。求解釋和演算法

"現金價值"主要用於保險業術語，保險業對它的解釋是：現金價值是指投保人退保或保險公司解除保險合同時，由保險公司向投保人退還的那部分金額。在通常情況下，保險公司根據保險事故發生概率來確定保險費率，事故發生概率高則保險費率高，反之則保險費率低。但在壽險當中，由於交費期一般比較長，隨著被保險人的年齡增加，其死亡的可能性將越來越高，保險費率也必然逐漸上升直到接近100%，這樣的費率，不僅投保人難以承受，而且保險也已經失去意義了。為此，保險公司在實際操作中往往採用「均衡保費」的辦法，通過數學計算將投保人需要交納的人全部保費在整個交費期內均攤，使投保人每期交納的保費都相同，被保險人年輕時，死亡概率低，投保人交納的保費比實際需要的多，多交的保費將由保險公司逐年積累；被保險人年老時，死亡概率高，投保人當期交納的保費不足以支付當期賠款，不足的部分將正好由被保險人年輕時多交的保費予以彌補。這部分多交的保費連同其產生的利息，每年滾存累積起來，就是保單的現金價值，相當於投保人在保險公司的一種儲蓄。

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㈣ 演算法這個術語是指

在數學和計算機科學之中，演算法為一個計算的具體步驟，常用於計算、數據處理和自動推理。精確而言，演算法是一個表示為有限長列表的有效方法。演算法應包含清晰定義的指令用於計算函數。演算法分類可以根據演算法設計原理、演算法

㈤ 什麼是演算法，都什麼，舉個例子，謝謝

根據我個人的理解：
演算法就是解決問題的具體的方法和步驟，所以具有以下性質：

1、有窮性： 一個演算法必須保證執行有限步之後結束（如果步驟無限，問題就無法解決）
2、確切性：步驟必須明確，說清楚做什麼。
3、輸入：即解決問題前我們所掌握的條件。
4、輸出：輸出即我們需要得到的答案。
5、可行性：邏輯不能錯誤，步驟必須有限，必須得到結果。

演算法通俗的講：就是解決問題的方法和步驟。在計算機發明之前便已經存在。只不過在計算機發明後，其應用變得更為廣泛。通過簡單的演算法，利用電腦的計算速度，可以讓問題變得簡單。

譬如：計算 1×2×3×4。。。。×999999999×1000000000
如果人為計算，可想而知，即使你用N卡車的紙張都很難計算出來，即使算出來了，也很難保證其准確性。
如果用VB演算法：
dim a as integer
a=1
For i =1 to 1000000000
a=a*i
next i
input a
就這樣，簡單的演算法，通過計算機強大的計算能力，問題就解決了。
關於這段演算法的解釋：i每乘一次，其數值都會增大1，一直乘到1000000000，這樣，就將從1到1000000000的每個數都乘了。而且每乘一次，就將結束賦給a,這樣，a就代表了前面的相乘的所有結果，一直乘到1000000000。最後得到的a，就是我們想要的。

〓以下是網路復制過來的，如果你有足夠耐心，可以參考一下。

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。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。
演算法可以理解為有基本運算及規定的運算順序所構成的完整的解題步驟。或者看成按照要求設計好的有限的確切的計算序列，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。
計算機科學家尼克勞斯-沃思曾著過一本著名的書《數據結構十演算法= 程序》，可見演算法在計算機科學界與計算機應用界的地位。
[編輯本段]演算法的復雜度
同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。
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。
詳見網路詞條"演算法復雜度"
[編輯本段]演算法設計與分析的基本方法
1.遞推法
遞推法是利用問題本身所具有的一種遞推關系求問題解的一種方法。它把問題分成若干步，找出相鄰幾步的關系，從而達到目的，此方法稱為遞推法。
2.遞歸
遞歸指的是一個過程：函數不斷引用自身，直到引用的對象已知
3.窮舉搜索法
窮舉搜索法是對可能是解的眾多候選解按某種順序進行逐一枚舉和檢驗，並從眾找出那些符合要求的候選解作為問題的解。
4.貪婪法
貪婪法是一種不追求最優解，只希望得到較為滿意解的方法。貪婪法一般可以快速得到滿意的解，因為它省去了為找最優解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間。貪婪法常以當前情況為基礎作最優選擇，而不考慮各種可能的整體情況，所以貪婪法不要回溯。
5.分治法
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並。
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。動態規劃的思想是多種演算法的基礎，被廣泛應用於計算機科學和工程領域。
7.迭代法
迭代是數值分析中通過從一個初始估計出發尋找一系列近似解來解決問題（一般是解方程或者方程組）的過程，為實現這一過程所使用的方法統稱為迭代法。
[編輯本段]演算法分類
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。
[編輯本段]舉例
經典的演算法有很多，如："歐幾里德演算法"。
[編輯本段]演算法經典專著
目前市面上有許多論述演算法的書籍，其中最著名的便是《計算機程序設計藝術》（The Art Of Computer Programming) 以及《演算法導論》（Introction To Algorithms）。
[編輯本段]演算法的歷史
「演算法」即演演算法的大陸中文名稱出自《周髀算經》；而英文名稱Algorithm 來自於9世紀波斯數學家al-Khwarizmi，因為al-Khwarizmi在數學上提出了演算法這個概念。「演算法」原為"algorism"，意思是阿拉伯數字的運演算法則，在18世紀演變為"algorithm"。歐幾里得演算法被人們認為是史上第一個演算法。 第一次編寫程序是Ada Byron於1842年為巴貝奇分析機編寫求解解伯努利方程的程序，因此Ada Byron被大多數人認為是世界上第一位程序員。因為查爾斯·巴貝奇(Charles Babbage)未能完成他的巴貝奇分析機，這個演算法未能在巴貝奇分析機上執行。 因為"well-defined procere"缺少數學上精確的定義，19世紀和20世紀早期的數學家、邏輯學家在定義演算法上出現了困難。20世紀的英國數學家圖靈提出了著名的圖靈論題，並提出一種假想的計算機的抽象模型，這個模型被稱為圖靈機。圖靈機的出現解決了演算法定義的難題，圖靈的思想對演算法的發展起到了重要作用的。

㈥ 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

㈦ kmeans演算法名詞解釋

Kmeans是聚類演算法的一種，在工業界應用廣泛，簡單效果好，ps：企業擁有大數據量可以彌補Kmeans演算法過於簡單的性能劣勢。

㈧ 演算法的基本概念是什麼，演算法復雜度的概念和意義

計算機系統中的任何軟體,都是由大大小小的各種軟體組成部分構成,各自按照特定的演算法來實現,演算法的好壞直接決定所實現軟體性能的優劣.用什麼方法來設計演算法,所設計演算法需要什麼樣的資源,需要多少運行時間,多少存儲空間,如何判定一個演算法的好壞,在實現一個軟體時,都是必須予以解決的.計算機系統中的操作系統,語言編譯系統,資料庫管理系統以及各種各樣的計算機應用系統中的軟體,都必須用一個個具體的演算法來實現.因此,演算法設計與分析是計算機科學與技術的一個核心問題.
歐幾里德曾在他的著作中描述過求兩個數的最大公因子的過程.20世紀50年代,歐幾里德所描述的這個過程,被稱為歐幾里德演算法,演算法這個術語在學術上便具有了現在的含義.下面是這個演算法的例子及它的一種描述.

歐幾里德曾在他的著作中描述過求兩個數的最大公因子的過程.20世紀50年代,歐幾里德所描述的這個過程,被稱為歐幾里德演算法,演算法這個術語在學術上便具有了現在的含義.下面是這個演算法的例子及它的一種描述.

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