考演算法目的

① 演算法分析的目的是什麼

回答如下：

目的是評價演算法的效率，通過評價可以選用更加好更加適合的演算法來完成。

② 關於考北京大學計算機系研究生的~~了解的幫幫忙啊

北京大學數學科學學院考研考試參考書和考試要求
考試科目編號：
01 數學分析 02 高等代數
03 解析幾何 04 實變函數
05 復變函數 06 泛函分析
07 常微分方程 08 偏微分方程
09 微分幾何 10 抽象代數
11 拓撲學 12 概率論
13 數理統計 14 數值分析
15 數值代數 16 信號處理
17 離散數學 18 數據結構與演算法
01 數學分析 （ 150 分）
考試參考書 ：
1. 方企勤等，數學分析（一、二、三冊） 高教出版社。
2. 陳紀修、於崇華、金路，數學分析 ( 上、下冊 ) ，高教出版社。
02 高等代數 （ 100 分）
考試參考書：
1. 丘維聲 , 高等代數 ( 第二版 ) 上冊、下冊，高等教育出版社， 2002 年 , 2003 年。
高等代數學習指導書（上冊）， 清華大學出版社， 2005 年。
2. 藍以中，高等代數簡明教程（上、下冊），北京大學出版社， 2003 年（第一版第二次印刷）。
03 解析幾何 （ 50 分）
考試參考書：
1. 丘維聲，解析幾何（第二版），北京大學出版社，（其中第七章不考）。
2. 吳光磊，田疇，解析幾何簡明教程，高等教育出版社， 2003 年。
04 實變函數 （ 50 分）
考試參考書：
1. 周民強，實變函數論， 北京大學出版社， 2001 年。
05 復變函數 （ 50 分）
考試參考書：
1. 方企勤，復變函數教程，北京大學出版社。
06 泛函分析 （ 50 分）
考試參考書：
1. 張恭慶、林源渠，泛函分析講義（上冊），北京大學出版社。
07 常微分方程 （ 50 分）
考試參考書：
1. 丁同仁、李承治，常微分方程教程，高等教育出版社。
2. 王高雄、周之銘、朱思銘、王壽松，常微分方程（第二版），高等教育出版社。
3. 葉彥謙，常微分方程講義（第二版）人民教育出版社。
08 偏微分方程 （ 50 分）
考試參考書：
1. 姜禮尚、陳亞浙，數學物理方程講義（第二版），高等教育出版。
2. 周蜀林，偏微分方程，北京大學出版社。
09 微分幾何 （ 50 分）
考試參考書：
1. 陳維桓，微分幾何初步， 北京大學出版社（考該書第 1-6 章）。
2. 王幼寧、劉繼志， 微分幾何講義，北京師范大學出版社。
10 抽象代數 （ 50 分）
考試參考書：
1. 丘維聲 , 抽象代數基礎，高等教育出版社， 2003 年。
2. 聶靈昭、丁石孫，代數學引論（第一、二、三、四、七章，第八章第 1 、 2 、 3 節），高等教育出版社， 2000 年第二版。
11 拓撲學 （ 50 分）
考試參考書：
1. 尤承業，基礎拓撲學講義，北京大學出版社， 1997 年（考該書第1 - 3章）。
12 概率論 （ 50 分）
考試參考書：
1. 何書元， 概率論 北京大學出版社 , 2006 年。
2. 汪仁官， 概率論引論 北京大學出版社 , 1994 年。
13 數理統計 （ 50 分）
考試參考書：
1. 陳家鼎、孫山澤、李東風、劉力平編，數理統計學講義（第二版），高等教育出版社， 2006 年。
14 數值分析 （ 50 分）
考試參考書：
1. 關治、陳景良，數值計算方法，清華大學出版社。
2. 蔣爾熊等，數值逼近，復旦大學出版社。
3. 王仁宏，數值逼近，高教出版社。
4. 周鐵、徐樹方、張平文、李鐵軍 計算方法，清華大學出版社出版。
15 數值代數 （ 50 分）
考試參考書：
1. 徐樹方、高立、張平文，數值線性代數，北京大學出版社， 2000 年。
2. G. W. Stewart, Introction to Matrix Computation, Academic Press, New York , 1973. （有中譯本）
16 信號處理 （ 50 分）
考試參考書：
1. 程乾生，數字信號處理，北京大學出版社 ,2003 年。
2. 奧米海姆 R.W. 謝費，數字信號處理，科學出版社， 1980 年。
17 離散數學 （ 50 分）
考試參考書：
1. 屈婉鈴等，離散數學教程，北京大學出版社， 2002 年。
18 數據結構與演算法 （ 50 分）
考試參考書：
1 ．張乃孝主編，演算法與數據結構—— C 語言描述，高等教育出版社 2002 年。
2. 張乃孝、裘宗燕，數據結構— C++ 與面向對象程序設計，高教出版社 1998 年。
3. 嚴蔚敏、吳偉民，數據結構（ C 語言版），清華大學出版社 1996 年。
4. 裘宗燕，從問題到程序，機械工業出版社， 2005 年。
5. B. Stroustrup ， C++ 程序設計語言 , 中譯本：機械工業出版社， 2002 年。
說明
演算法與數據結構是信息科學和計算機理論的核心內容，是一門理論和實際緊密結合的課程。通過考試主要目的是檢查學生是否較全面地理解演算法和數據結構的概念、掌 握各種數據結構與演算法的實現方式，能夠分析和比較不同數據結構和演算法的特點。同時檢查學生使用學習的知識解決問題的能力和程序設計的能力。
主要考試形式：
考概念——是非題、選擇題、填空題、簡答題形式
考存儲表示——定義類型和變數、畫存儲示意圖、 根據要求選擇並構造存儲表示
考演算法思想——問答題、畫演算法執行示意圖
考演算法設計——演算法理解、填充、改錯；編程序
考演算法分析——計算題或證明題
這上面說不完全，最好能去問問專業的教育機構，比如盛世清北啥的，他們口碑還不錯。

③ 吉林高考數學考演算法嗎

要考。
根據所在地區有所不同，演算法是新課標高老的必考內容，高考對於演算法初步的考查常在於法步驟和程序框圖及三種基本邏輯結構、基本演算法語句、演算法案例中，一一般出現在選擇題或填空題中。

④ 面試筆試中讓設計一種演算法，是不是必須要寫出代碼來啊

一般面試考演算法會考察你幾個方面
1. 如果考官覺得你基礎知識不錯，考演算法一般就是看你對一些常見知道的熟練程度，是否會靈活運用。就是看你有沒有解決一個新問題的能力。一般偽代碼說想法就行，一般會較難的問題。
2. 若覺得你的基礎知識不行，可能目的就是探查你有沒有基礎的代碼能力了。因為有很多人能說，但是不能寫，哈哈。
3. 有些公司一定要求是要寫代碼的。或者有一些考官是這種風格的。但是寫的話多半都是簡單的，所以有機會多熟悉一下，基本的像排序，冒泡，快排什麼的啦。

⑤ 高二數學 演算法的概念 在線等！！！！！！！！！！！！！

演算法 參考出處：http://blog.csdn.net/ctu_85/archive/2008/05/11/2432736.aspx
一、什麼是演算法
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。
[font class="Apple-style-span" style="font-weight: bold;" id="bks_etfhxykd"]演算法 Algorithm [/font]
演算法是在有限步驟內求解某一問題所使用的一組定義明確的規則。通俗點說，就是計算機解題的過程。在這個過程中，無論是形成解題思路還是編寫程序，都是在實施某種演算法。前者是推理實現的演算法，後者是操作實現的演算法。
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。
演算法的設計要求
1）正確性（Correctness）
有4個層次：
A．程序不含語法錯誤；
B．程序對幾組輸入數據能夠得出滿足規格要求的結果；
C．程序對精心選擇的、典型的、苛刻的、帶有刁難性的幾組輸入數據能夠得出滿足規格要求的結果；
D．程序對一切合法的輸入數據都能產生滿足規格要求的結果。
2）可讀性（Readability）
演算法的第一目的是為了閱讀和交流；
可讀性有助於對演算法的理解；
可讀性有助於對演算法的調試和修改。
3）高效率與低存儲量
處理速度快；存儲容量小
時間和空間是矛盾的、實際問題的求解往往是求得時間和空間的統一、折中。
演算法的描述 演算法的描述方式（常用的）
演算法描述 自然語言
流程圖 特定的表示演算法的圖形符號
偽語言 包括程序設計語言的三大基本結構及自然語言的一種語言
類語言 類似高級語言的語言，例如，類PASCAL、類C語言。
演算法的評價 演算法評價的標准：時間復雜度和空間復雜度。
1）時間復雜度 指在計算機上運行該演算法所花費的時間。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（logn）對數階；O（n）線性階；O（n＾2）平方階
2）空間復雜度 指演算法在計算機上運行所佔用的存儲空間。度量同時間復雜度。
時間復雜度舉例
（a） X：=X+1 ； O（1）
（b） FOR I：=1 TO n DO
X：= X+1； O（n）
（c） FOR I：= 1 TO n DO
FOR J：= 1 TO n DO
X：= X+1； O（n＾2）
「演算法」一詞最早來自公元 9世紀 波斯數學家比阿勒·霍瓦里松的一本影響深遠的著作《代數對話錄》。20世紀的 英國 數學家 圖靈 提出了著名的圖靈論點，並抽象出了一台機器，這台機器被我們稱之為 圖靈機 。圖靈的思想對演算法的發展起到了重要的作用。
演算法是 計算機 處理信息的本質，因為 計算機程序 本質上是一個演算法，告訴計算機確切的步驟來執行一個指定的任務，如計算職工的薪水或列印學生的成績單。 一般地，當演算法在處理信息時，數據會從輸入設備讀取，寫入輸出設備，可能保存起來以供以後使用。
這是演算法的一個簡單的例子。
我們有一串隨機數列。我們的目的是找到這個數列中最大的數。如果將數列中的每一個數字看成是一顆豆子的大小 可以將下面的演算法形象地稱為「撿豆子」：
首先將第一顆豆子（數列中的第一個數字）放入口袋中。
從第二顆豆子開始檢查，直到最後一顆豆子。如果正在檢查的豆子比口袋中的還大，則將它撿起放入口袋中，同時丟掉原先的豆子。 最後口袋中的豆子就是所有的豆子中最大的一顆。
下面是一個形式演算法，用近似於 編程語言 的 偽代碼 表示
給定：一個數列「list"，以及數列的長度"length(list)" largest = list[1] for counter = 2 to length(list): if list[counter] > largest: largest = list[counter] print largest
符號說明:
= 用於表示賦值。即：右邊的值被賦予給左邊的變數。
List[counter] 用於表示數列中的第 counter 項。例如：如果 counter 的值是5，那麼 List[counter] 表示數列中的第5項。
<= 用於表示「小於或等於」。
二、演算法設計的方法
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。設要求問題規模為N的解，當N=1時，解或為已知，或能非常方便地得到解。能採用遞推法構造演算法的問題有重要的遞推性質，即當得到問題規模為i-1的解後，由問題的遞推性質，能從已求得的規模為1，2，…，i-1的一系列解，構造出問題規模為I的解。這樣，程序可從i=0或i=1出發，重復地，由已知至i-1規模的解，通過遞推，獲得規模為i的解，直至得到規模為N的解。
【問題】 階乘計算
問題描述：編寫程序，對給定的n（n≤100），計算並輸出k的階乘k！（k=1，2，…，n）的全部有效數字。
由於要求的整數可能大大超出一般整數的位數，程序用一維數組存儲長整數，存儲長整數數組的每個元素只存儲長整數的一位數字。如有m位成整數N用數組a[ ]存儲：
N=a[m]×10m-1+a[m-1]×10m-2+ … +a[2]×101+a[1]×100
並用a[0]存儲長整數N的位數m，即a[0]=m。按上述約定，數組的每個元素存儲k的階乘k！的一位數字，並從低位到高位依次存於數組的第二個元素、第三個元素……。例如，5！=120，在數組中的存儲形式為：
3 0 2 1 ……
首元素3表示長整數是一個3位數，接著是低位到高位依次是0、2、1，表示成整數120。
計算階乘k！可採用對已求得的階乘(k-1)！連續累加k-1次後求得。例如，已知4！=24，計算5！，可對原來的24累加4次24後得到120。細節見以下程序。
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
......
2.遞歸
遞歸是設計和描述演算法的一種有力的工具，由於它在復雜演算法的描述中被經常採用，為此在進一步介紹其他演算法設計方法之前先討論它。
能採用遞歸描述的演算法通常有這樣的特徵：為求解規模為N的問題，設法將它分解成規模較小的問題，然後從這些小問題的解方便地構造出大問題的解，並且這些規模較小的問題也能採用同樣的分解和綜合方法，分解成規模更小的問題，並從這些更小問題的解構造出規模較大問題的解。特別地，當規模N=1時，能直接得解。
【問題】 編寫計算斐波那契（Fibonacci）數列的第n項函數fib（n）。
斐波那契數列為：0、1、1、2、3、……，即：
fib(0)=0;
fib(1)=1;
fib(n)=fib(n-1)+fib(n-2) （當n>1時）。
寫成遞歸函數有：
int fib(int n)
{ if (n==0) return 0;
if (n==1) return 1;
if (n>1) return fib(n-1)+fib(n-2);
}
遞歸演算法的執行過程分遞推和回歸兩個階段。在遞推階段，把較復雜的問題（規模為n）的求解推到比原問題簡單一些的問題（規模小於n）的求解。例如上例中，求解fib(n)，把它推到求解fib(n-1)和fib(n-2)。也就是說，為計算fib(n)，必須先計算fib(n-1)和fib(n-2)，而計算fib(n-1)和fib(n-2)，又必須先計算fib(n-3)和fib(n-4)。依次類推，直至計算fib(1)和fib(0)，分別能立即得到結果1和0。在遞推階段，必須要有終止遞歸的情況。例如在函數fib中，當n為1和0的情況。
在回歸階段，當獲得最簡單情況的解後，逐級返回，依次得到稍復雜問題的解，例如得到fib(1)和fib(0)後，返回得到fib(2)的結果，……，在得到了fib(n-1)和fib(n-2)的結果後，返回得到fib(n)的結果。
在編寫遞歸函數時要注意，函數中的局部變數和參數知識局限於當前調用層，當遞推進入「簡單問題」層時，原來層次上的參數和局部變數便被隱蔽起來。在一系列「簡單問題」層，它們各有自己的參數和局部變數。
由於遞歸引起一系列的函數調用，並且可能會有一系列的重復計算，遞歸演算法的執行效率相對較低。當某個遞歸演算法能較方便地轉換成遞推演算法時，通常按遞推演算法編寫程序。例如上例計算斐波那契數列的第n項的函數fib(n)應採用遞推演算法，即從斐波那契數列的前兩項出發，逐次由前兩項計算出下一項，直至計算出要求的第n項。
【問題】 組合問題
問題描述：找出從自然數1、2、……、n中任取r個數的所有組合。例如n=5，r=3的所有組合為： （1）5、4、3 （2）5、4、2 （3）5、4、1
（4）5、3、2 （5）5、3、1 （6）5、2、1
（7）4、3、2 （8）4、3、1 （9）4、2、1
（10）3、2、1
分析所列的10個組合，可以採用這樣的遞歸思想來考慮求組合函數的演算法。設函數為void comb(int m,int k)為找出從自然數1、2、……、m中任取k個數的所有組合。當組合的第一個數字選定時，其後的數字是從餘下的m-1個數中取k-1數的組合。這就將求m個數中取k個數的組合問題轉化成求m-1個數中取k-1個數的組合問題。設函數引入工作數組a[ ]存放求出的組合的數字，約定函數將確定的k個數字組合的第一個數字放在a[k]中，當一個組合求出後，才將a[ ]中的一個組合輸出。第一個數可以是m、m-1、……、k，函數將確定組合的第一個數字放入數組後，有兩種可能的選擇，因還未去頂組合的其餘元素，繼續遞歸去確定；或因已確定了組合的全部元素，輸出這個組合。細節見以下程序中的函數comb。
【程序】
# include <stdio.h>
# define MAXN 100
int a[MAXN];
void comb(int m,int k)
{ int i,j;
for (i=m;i>=k;i--)
{ a[k]=i;
if (k>1)
comb(i-1,k-1);
else
{ for (j=a[0];j>0;j--)
printf(「%4d」,a[j]);
printf(「\n」);
}
}
}
void main()
{ a[0]=3;
comb(5,3);
}
3.回溯法
回溯法也稱為試探法，該方法首先暫時放棄關於問題規模大小的限制，並將問題的候選解按某種順序逐一枚舉和檢驗。當發現當前候選解不可能是解時，就選擇下一個候選解；倘若當前候選解除了還不滿足問題規模要求外，滿足所有其他要求時，繼續擴大當前候選解的規模，並繼續試探。如果當前候選解滿足包括問題規模在內的所有要求時，該候選解就是問題的一個解。在回溯法中，放棄當前候選解，尋找下一個候選解的過程稱為回溯。擴大當前候選解的規模，以繼續試探的過程稱為向前試探。
【問題】 組合問題
問題描述：找出從自然數1，2，…，n中任取r個數的所有組合。
採用回溯法找問題的解，將找到的組合以從小到大順序存於a[0]，a[1]，…，a[r-1]中，組合的元素滿足以下性質：
（1） a[i+1]>a，後一個數字比前一個大；
（2） a-i<=n-r+1。
按回溯法的思想，找解過程可以敘述如下：
首先放棄組合數個數為r的條件，候選組合從只有一個數字1開始。因該候選解滿足除問題規模之外的全部條件，擴大其規模，並使其滿足上述條件（1），候選組合改為1，2。繼續這一過程，得到候選組合1，2，3。該候選解滿足包括問題規模在內的全部條件，因而是一個解。在該解的基礎上，選下一個候選解，因a[2]上的3調整為4，以及以後調整為5都滿足問題的全部要求，得到解1，2，4和1，2，5。由於對5不能再作調整，就要從a[2]回溯到a[1]，這時，a[1]=2，可以調整為3，並向前試探，得到解1，3，4。重復上述向前試探和向後回溯，直至要從a[0]再回溯時，說明已經找完問題的全部解。按上述思想寫成程序如下：
【程序】
# define MAXN 100
int a[MAXN];
void comb(int m,int r)
{ int i,j;
i=0;
a=1;
do {
if (a-i<=m-r+1
{ if (i==r-1)
{ for (j=0;j<r;j++)
printf(「%4d」,a[j]);
printf(「\n」);
}
a++;
continue;
}
else
{ if (i==0)
return;
a[--i]++;
}
} while (1)
}
main()
{ comb(5,3);
}
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。
例如平時購物找錢時，為使找回的零錢的硬幣數最少，不考慮找零錢的所有各種發表方案，而是從最大面值的幣種開始，按遞減的順序考慮各幣種，先盡量用大面值的幣種，當不足大面值幣種的金額時才去考慮下一種較小面值的幣種。這就是在使用貪婪法。這種方法在這里總是最優，是因為銀行對其發行的硬幣種類和硬幣面值的巧妙安排。如只有面值分別為1、5和11單位的硬幣，而希望找回總額為15單位的硬幣。按貪婪演算法，應找1個11單位面值的硬幣和4個1單位面值的硬幣，共找回5個硬幣。但最優的解應是3個5單位面值的硬幣。
【問題】 裝箱問題
問題描述：裝箱問題可簡述如下：設有編號為0、1、…、n-1的n種物品，體積分別為v0、v1、…、vn-1。將這n種物品裝到容量都為V的若干箱子里。約定這n種物品的體積均不超過V，即對於0≤i＜n，有0＜vi≤V。不同的裝箱方案所需要的箱子數目可能不同。裝箱問題要求使裝盡這n種物品的箱子數要少。
若考察將n種物品的集合分劃成n個或小於n個物品的所有子集，最優解就可以找到。但所有可能劃分的總數太大。對適當大的n，找出所有可能的劃分要花費的時間是無法承受的。為此，對裝箱問題採用非常簡單的近似演算法，即貪婪法。該演算法依次將物品放到它第一個能放進去的箱子中，該演算法雖不能保證找到最優解，但還是能找到非常好的解。不失一般性，設n件物品的體積是按從大到小排好序的，即有v0≥v1≥…≥vn-1。如不滿足上述要求，只要先對這n件物品按它們的體積從大到小排序，然後按排序結果對物品重新編號即可。裝箱演算法簡單描述如下：
{ 輸入箱子的容積；
輸入物品種數n；
按體積從大到小順序，輸入各物品的體積；
預置已用箱子鏈為空；
預置已用箱子計數器box_count為0；
for (i=0;i<n;i++)
{ 從已用的第一隻箱子開始順序尋找能放入物品i 的箱子j；
if （已用箱子都不能再放物品i）
{ 另用一個箱子，並將物品i放入該箱子；
box_count++；
}
else
將物品i放入箱子j；
}
}
上述演算法能求出需要的箱子數box_count，並能求出各箱子所裝物品。下面的例子說明該演算法不一定能找到最優解，設有6種物品，它們的體積分別為：60、45、35、20、20和20單位體積，箱子的容積為100個單位體積。按上述演算法計算，需三隻箱子，各箱子所裝物品分別為：第一隻箱子裝物品1、3；第二隻箱子裝物品2、4、5；第三隻箱子裝物品6。而最優解為兩只箱子，分別裝物品1、4、5和2、3、6。
若每隻箱子所裝物品用鏈表來表示，鏈表首結點指針存於一個結構中，結構記錄尚剩餘的空間量和該箱子所裝物品鏈表的首指針。另將全部箱子的信息也構成鏈表。以下是按以上演算法編寫的程序。
}
5.分治法
任何一個可以用計算機求解的問題所需的計算時間都與其規模N有關。問題的規模越小，越容易直接求解，解題所需的計算時間也越少。例如，對於n個元素的排序問題，當n=1時，不需任何計算；n=2時，只要作一次比較即可排好序；n=3時只要作3次比較即可，…。而當n較大時，問題就不那麼容易處理了。要想直接解決一個規模較大的問題，有時是相當困難的。
分治法的設計思想是，將一個難以直接解決的大問題，分割成一些規模較小的相同問題，以便各個擊破，分而治之。
如果原問題可分割成k個子問題（1<k≤n），且這些子問題都可解，並可利用這些子問題的解求出原問題的解，那麼這種分治法就是可行的。由分治法產生的子問題往往是原問題的較小模式，這就為使用遞歸技術提供了方便。在這種情況下，反復應用分治手段，可以使子問題與原問題類型一致而其規模卻不斷縮小，最終使子問題縮小到很容易直接求出其解。這自然導致遞歸過程的產生。分治與遞歸像一對孿生兄弟，經常同時應用在演算法設計之中，並由此產生許多高效演算法。
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）該問題可以分解為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並為該問題的解；
（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。
上述的第一條特徵是絕大多數問題都可以滿足的，因為問題的計算復雜性一般是隨著問題規模的增加而增加；第二條特徵是應用分治法的前提，它也是大多數問題可以滿足的，此特徵反映了遞歸思想的應用；第三條特徵是關鍵，能否利用分治法完全取決於問題是否具有第三條特徵，如果具備了第一條和第二條特徵，而不具備第三條特徵，則可以考慮貪心法或動態規劃法。第四條特徵涉及到分治法的效率，如果各子問題是不獨立的，則分治法要做許多不必要的工作，重復地解公共的子問題，此時雖然可用分治法，但一般用動態規劃法較好。
分治法在每一層遞歸上都有三個步驟：
（1）分解：將原問題分解為若干個規模較小，相互獨立，與原問題形式相同的子問題；
（2）解決：若子問題規模較小而容易被解決則直接解，否則遞歸地解各個子問題；
（3）合並：將各個子問題的解合並為原問題的解。
6.動態規劃法
經常會遇到復雜問題不能簡單地分解成幾個子問題，而會分解出一系列的子問題。簡單地採用把大問題分解成子問題，並綜合子問題的解導出大問題的解的方法，問題求解耗時會按問題規模呈冪級數增加。
為了節約重復求相同子問題的時間，引入一個數組，不管它們是否對最終解有用，把所有子問題的解存於該數組中，這就是動態規劃法所採用的基本方法。以下先用實例說明動態規劃方法的使用。
【問題】 求兩字元序列的最長公共字元子序列
問題描述：字元序列的子序列是指從給定字元序列中隨意地（不一定連續）去掉若干個字元（可能一個也不去掉）後所形成的字元序列。令給定的字元序列X=「x0，x1，…，xm-1」，序列Y=「y0，y1，…，yk-1」是X的子序列，存在X的一個嚴格遞增下標序列<i0，i1，…，ik-1>，使得對所有的j=0，1，…，k-1，有xij=yj。例如，X=「ABCBDAB」，Y=「BCDB」是X的一個子序列。
考慮最長公共子序列問題如何分解成子問題，設A=「a0，a1，…，am-1」，B=「b0，b1，…，bm-1」，並Z=「z0，z1，…，zk-1」為它們的最長公共子序列。不難證明有以下性質：
（

⑥ 數據分析筆試為什麼考演算法

數據分析筆試考演算法是因為實際業務中復雜演算法場景例如商品推薦、內容推薦、匹配策略等，都需要數據分析師做大量的探索驗證工作。數據分析師需要學習統計學、編程能力、資料庫、數據分析方法、數據分析工具等內容，還要熟練使用Excel，至少熟悉並精通一種數據挖掘工具和語言，具備撰寫報告的能力，還要具備扎實的SQL基礎。

⑦ 計算機二級選擇題干貨（五）——數據結構和演算法

1、線性表、棧和隊列等數據結構所表達和處理的數據以線性結構為組織形式。棧是一種特殊的線性表，這種線性表只能在固定的一端進行插入和刪除操作，允許插入和刪除的一端稱為棧頂，另一端稱為棧底。一個新元素只能從棧頂一端進入，刪除時，只能刪除棧頂的元素，即剛剛被插入的元素。所以棧又稱後進先出表（Last In First Out）；隊列可看作是插入在一端進行，刪除在另一端進行的線性表，允許插入的一端稱為隊尾，允許刪除的一端稱為隊頭。在隊列中，只能刪除隊頭元素，隊列的最後一個元素一定是最新入隊的元素。因此隊列又稱先進先出表（First In First Out）。

2、棧和隊列都是一種特殊的操作受限的線性表，只允許在端點處進行插入和刪除。二者的區別是：棧只允許在表的一端進行插入或刪除操作，是一種"後進先出"的線性表；而隊列只允許在表的一端進行插入操作，在另一端進行刪除操作，是一種"先進先出"的線性表。

3、棧是一種特殊的線性表，這種線性表只能在固定的一端進行插入和刪除操作，允許插入和刪除的一端稱為棧頂，另一端稱為棧底。一個新元素只能從棧頂一端進入，刪除時，只能刪除棧頂的元素，即剛剛被插入的元素。所以棧又稱先進後出表（FILO-First In Last Out）。線性表可以順序存儲，也可以鏈式存儲，而棧是一種線性表，也可以採用鏈式存儲結構。

4、棧和隊列都是一種特殊的操作受限的線性表，只允許在端點處進行插入和刪除。二者的區別是：棧只允許在表的一端進行插入或刪除操作，是一種"後進先出"的線性表；而隊列只允許在表的一端進行插入操作，在另一端進行刪除操作，是一種"先進先出"的線性表。

5、在棧中，棧底指針不變，棧中元素隨棧頂指針的變化而動態變化

top=0表示棧空，top=50表示棧滿。入棧操作首先將top加1，然後將新元素插入到top指針指向的位置；退棧操作首先將top指針指向的元素賦給一個指定的變數，然後將top減1。棧頂指針top動態反映了棧中元素的變化情況。

6、棧是一種先進後出的線性表，棧實際上也是線性表，只不過是一種特殊的線性表。隊列是指允許在一端進行插入、而在另一端進行刪除的線性表，隊列是一種"先進先出"或"後進後出"的線性表

隊列是指允許在一端進行插入、而在另一端進行刪除的線性表。它又稱為"先進先出"或"後進後出"的線性表，體現了"先來先服務"的原則。

7、帶鏈的隊列也是線性鏈表，在線性鏈表中指向線性表中的第一個結點的指針稱為頭指針，頭指針為NULL或0時稱為空表，指向隊尾元素的指針稱為尾指針。隊列在隊尾插入元素，稱為入隊運算；在隊頭刪除元素，稱為退隊運算。帶鏈隊列在開辟存儲空間時，可以按照存儲空間地址增大的方向開辟，也可以按照存儲空間地址減少的方向開辟。

8、所謂循環隊列，就是將隊列存儲空間的最後一個位置繞到第1個位置，形成邏輯上的環狀空間，供隊列循環使用。所以循環隊列還是屬於線性結構。循環隊列的頭指針front指向隊列的第一個元素的前一位置，隊尾指針rear指向隊列的最後一個元素，循環隊列的動態變化需要頭尾指針共同反映循環隊列的長度是：(sq.rear-sq.front+maxsize)%maxsize，所以循環隊列的長度是由隊頭和隊尾指針共同決定的

 在循環隊列中，用隊尾指針rear指向隊列中的隊尾元素，用排頭指針front指向排頭元素的前一個位置。

 循環隊列主要有兩種基本運算：入隊運算與退隊運算。每進行一次入隊運算，隊尾指針就進一。每進行一次退隊運算，排頭指針就進一。當rear或front的值等於隊列的長度+1時，就將rear或front的值置為1。一般情況下，rear大於front，因為入隊的元素肯定比出隊的元素多。特殊的情況是rear到達數組的上限之後又從數組的低端開始，此時，rear是小於front的。

循環隊列就是將隊列存儲空間的最後一個位置繞到第一個位置，形成邏輯上的環狀空間，供隊列循環使用。在實際應用中，隊列的順序存儲結構一般採用循環隊列的形式。因此，循環隊列不是隊列的一種鏈式存儲結構。循環隊列是一種存儲結構，因此循環隊列是一種物理結構，而不是邏輯結構。循環隊列是隊列的順序存儲結構，因此循環隊列是線性結構。

9、循環隊列不同於循環鏈表，循環隊列是順序存儲結構，循環鏈表是鏈式存儲結構。雙向鏈表是鏈式存儲結構，其中每個結點都有左指針和右指針，不同於二叉樹結點的左子樹指針和右子樹指針。非線性結構和線性結構是數據的邏輯結構，順序和鏈式是數據的存儲結構，例如二叉樹是非線性結構，也可以按照層序進行順序存儲。

10、非線性結構的邏輯特徵是一個結點元素可能對應多個直接前驅和多個後驅。常見的非線性結構有：樹（二叉樹等），圖（網等）。

11、由於二叉樹的存儲結構中每一個存儲結點有兩個指針域，因此，二叉樹的鏈式存儲結構也稱為二叉鏈表，二叉鏈表屬於非線性結構。

12、遍歷是指不重復的訪問所有結點。線性單鏈表每個結點只有一個指針域，由這個指針只能找到後件結點，但不能找到前件結點。雙向鏈表中的每個結點設置兩個指針，左指針指向其前件結點，右指針指向其後件結點。循環鏈表中增加了一個表頭結點，循環鏈表中的所有結點的指針構成了一個環狀鏈。二叉鏈表即二叉樹的鏈式存儲結構，每個存儲結點有兩個指針域，左指針域指向該結點的左子結點的存儲地址，右指針域指向該結點的右子結點的存儲地址。

13、線性表的順序存儲結構具有兩個基本特點：（1）線性表中所有元素所佔的存儲空間是連續的;（2）線性表中各元素在存儲空間中是按邏輯順序依次存放的。

14、循環鏈表具有以下兩個特點：(1)在循環鏈表中增加了一個表頭結點，其數據域為任意或者根據需要來設置，指針域指向線性表的第一個元素的結點。循環鏈表的頭指針指向表頭結點。(2)循環鏈表中最後一個結點的指針域不是空，而是指向表頭結點。即在循環鏈表中，所有結點的指針構成了一個環狀鏈。

15、在循環鏈表中，只要指出表中任何一個結點的位置，就可以從它出發訪問到表中其他所有的結點，而線性單鏈表做不到這一點。

16、根據二叉樹的性質：二叉樹第i（i≥1）層上至多有2i-1個結點。

17、所謂滿二叉樹是指這樣的一種二叉樹：除最後一層外，每層上的所有結點都有兩個子結點。這就是說，在滿二叉樹中，每一層上的結點數都達到最大值，即在滿二叉樹的第K層上有2K-1個結點，且深度為m的滿二叉樹有2m個結點。

18、在任意一顆樹中，結點總數=總分支數目+1

19、二叉樹的性質：在任意一棵二叉樹中，度為0的結點（即葉子結點）總是比度為2的結點多一個。本題中度為2的結點數為n，故葉子結點數為n+1個。

二叉樹的性質：在任意一棵二叉樹中，度為0的結點（即葉子結點）總是比度為2的結點多一個。

20、在用完全二叉樹表示堆，樹中所有非葉子結點值均不小於其左右子樹的根結點值，因此，堆頂元素必為序列的n個元素中的最大項。

21、作為一個演算法，一般應具有以下幾個基本特徵。

 可行性

 確定性

 有窮性

擁有足夠的情報

22、計算機演算法是指解題方案的准確而完整的描述

演算法的有窮性，是指演算法必須在有限的時間內做完，即演算法必須能在執行有限個步驟之後終止。

23、希爾排序法的基本思想是：將整個無序序列分割成若干小的子序列分別進行插入排序。所以希爾排序法屬於插入類排序，但它對簡單插入排序做了很大的改進。

24、快速排序的基本思想是，通過一趟排序將待排序記錄分割成獨立的兩部分，其中一部分記錄的關鍵字均比另一部分記錄的關鍵字小，再分別對這兩部分記錄繼續進行排序，以達到整個序列有序；插入排序的基本操作是指將無序序列中的各元素依次插入到已經有序的線性表中，從而得到一個新的序列；選擇排序的基本思想是：掃描整個線性表，從中選出最小的元素，將它交換到表的最前面（這是它應有的位置），然後對剩下的子表採用同樣的方法，直到表空為止；歸並排序是將兩個或兩個以上的有序表組合成一個新的有序表。

25、在單鏈表中，增加頭結點的目的是______。

頭結點不僅標識了表中首結點的位置，而且根據單鏈表（包含頭結點）的結構，只要掌握了表頭，就能夠訪問整個鏈表，因此增加頭結點目的是為了便於運算的實現。

26、演算法分析是指對一個演算法的運行時間和佔用空間做定量的分析，一般計算出相應的數量級，常用時間復雜度和空間復雜度表示。分析演算法的目的就是要降低演算法的時間復雜度和空間復雜度，提高演算法的執行效率。

27、演算法是指解題方案的准確而完整的描述。但演算法不等於程序，也不等於計算方法。當然，程序也可以作為演算法的一種描述，但程序通常還需要考慮很多與方法和分析無關的細節問題，這是因為在編寫程序時要受到計算機系統運行環境的限制。通常，程序的編制不可能優於演算法的設計。作為一個演算法，一般應具有可行性、確定性、有窮性、擁有足夠情報四個基本特徵。因此設計演算法時不僅僅要考慮結果的可靠性，即不僅考慮演算法結果的可行性，還要考慮步驟的確定性，時間和步驟的有窮性等。因此，演算法是一組嚴謹地定義運算順序的規則，並且每一個規則都是有效的，且是明確的，此順序將在有限的次數下終止。

28、一個演算法通常由兩種基本要素組成：一是對數據對象的運算和操作，二是演算法的控制結構。因此設計演算法時不僅需要考慮數據結構的設計，還要考慮數據的操作和運算及各操作之間的執行順序。

29、在有向圖中，若任意兩個頂點都連通，則稱該圖是強連通圖，這樣的有向圖的形狀是環狀，因而至少應有n條邊。

30、當數據表A中每個元素距其最終位置不遠，說明數據表A按關鍵字值基本有序，在待排序序列基本有序的情況下，採用插入排序所用時間最少。

31、數據的邏輯結構在計算機存儲空間中的存放形式稱為數據的存儲結構（也稱數據的物理結構）。

32、假設線性表的長度為n，則在最壞情況下，冒泡排序需要經過n/2遍的從前往後掃描和n/2遍的從後往前掃描，需要比較次數為n(n-1)/2。快速排序法的最壞情況比較次數也是n(n-1)/2

（1）冒泡排序法：是一種最簡單的交換類排序法，它是通過相鄰數據元素的交換逐步將線性表變成有序。假設線性表的長度為n，則在最壞情況下，冒泡排序需要經過n/2遍的從前往後的掃描和n/2遍的從後往前的掃描，需要比較的次數為n(n-1)/2次。

 （2）簡單插入排序法：在簡單插入排序法中，每一次比較後最多移掉一個逆序，因此，這種排序方法的效率與冒泡排序法相同。在最壞情況下，簡單插入排序需要n(n-1)/2次比較。

 （3）簡單選擇排序法：對於長度為n的序列，選擇排序需要掃描n-1遍，每一遍掃描均從剩下的子表中選出最小的元素，然後將該最小的元素與子表中的第一個元素進行交換。簡單選擇排序法在最壞情況下需要比較n(n-1)/2次。

 （4）堆排序法：堆排序的方法為：①首先將一個無序序列建成堆。②然後將堆頂元素（序列中的最大項）與堆中最後一個元素交換（最大項應該在序列的最後）。在最壞情況下，堆排序需要比較的次數為。

 假設線性表的長度為16，那麼冒泡排序、直接插入排序、簡單選擇排序都需要比較120次，而堆排序需要比較64次。

33、對於長度為n的線性表，在最壞的情況下，快速排序所需要的比較次數為n(n-1)/2；冒泡排序所需要的比較次數為n(n-1)/2；直接插入排序所需要的比較次數為n(n-1)/2；堆排序所需要的比較次數為。

34、在進行順序查找過程中，如果線性表中的第一個元素就是被查找元素，則只需做一次比較就查找成功，查找效率最高；但如果被查找的元素是線性表中的最後一個元素，或者被查找的元素根本就不在線性表中，則為了查找這個元素需要與線性表中所有的元素進行比較，這是順序查找的最壞情況。所以對長度為n的線性表進行順序查找，在最壞情況下需要比較n次。

35、二分法查找只適用於順序存儲的有序表。在此所說的有序表是指線性表中的元素按值非遞減排列（即從小到大，但允許相鄰元素值相等）。

二分法檢索要求線性表結點按關鍵值排序且以順序方式存儲。在查找時，首先與表的中間位置上結點的關鍵值比較，若相等則檢索成功；否則根據比較結果確定下一步在表的前半部分或後半部分繼續進行。二分法檢索的效率比較高，設線性表有n個元素，則最多的檢索次數為大於log2n(2為底數)的最小整數，最少的檢索次數為1。

36、一般來說，一種數據的邏輯結構根據需要可以表示成多種存儲結構，常用的存儲結構有順序、鏈接、索引等存儲結構。而採用不同的存儲結構，其數據處理的效率是不同的。

37、順序存儲結構就是用一組地址連續的存儲單元依次存儲該線性表中的各個元素，鏈式存儲結構中各數據結點的存儲序號是不連續的，並且各結點在存儲空間中的位置關系與邏輯關系也不一致。兩者都可以存儲線性的、有序的邏輯結構，順序結構使用的是連續物理空間，鏈式結構可以使用零散的物理空間存儲，鏈式結構更靈活，不存在誰節約空間的說法

38、順序存儲結構中，數據元素存放在一組地址連續的存儲單元中，每個數據元素地址可通過公式LOC(ai)=LOC(a1)+(i-1)L計算得到，從而實現了隨機存取。對於鏈式存儲結構，要對某結點進行存取，都得從鏈的頭指針指向的結點開始，這是一種順序存取的存儲結構。

39、鏈式存儲結構克服了順序存儲結構的缺點：它的結點空間可以動態申請和釋放；它的數據元素的邏輯次序靠結點的指針來指示，不需要移動數據元素。故鏈式存儲結構下的線性表便於插入和刪除操作。

40、線性表的順序存儲結構的存儲空間只用於存放結點數據，而鏈式存儲結構的存儲空間不僅要存放結點數據，還要存放數據的指針，所以線性表的鏈式存儲結構所需要的存儲空間一般要多於順序存儲結構

41、在進行順序查找過程中，如果線性表中的第1個元素就是被查找元素，則只需做一次比較就查找成功，查找效率最高；但如果被查找的元素是線性表中的最後一個元素，或者被查找的元素根本就不在線性表中，則為了查找這個元素需要與線性表中所有的元素進行較，這是順序查找的最壞情況。所以對長度為n的線性表進行順序查找，在最壞情況下需要比較n次

42、對於長度為n的有序線性表，在最壞情況下，二分查找只需要比較 次，而順序查找需要比較n次。二分法查找只適用於順序存儲的有序表，如果採用鏈式存儲結構，也只能用順序查找,所以，對長度為n的有序鏈表進行查找，最壞情況下需要的比較次數為n

43、根據數據結構中各數據元素之間前後件關系的復雜程度，一般將數據結構分為兩大類型：線性結構與非線性結構。

44、如果一個非空的數據結構滿足下列兩個條件：（1）有且只有一個根結點；（2）每一個結點最多有一個前件，也最多有一個後件。則稱該數據結構為線性結構，又稱線性表。

45、有一個以上根結點的數據結構肯定是非線性結構，循環鏈表、雙向鏈表是線性結構；線性表、棧與隊列、線性鏈表都是線性結構，而二叉樹是非線性結構。

46、在鏈表中，如果有兩個結點的同一個指針域的值相等，則該鏈表一定是非線性結構

47、線性表的鏈式存儲結構稱為線性鏈表，為了適應線性表的鏈式存儲結構，計算機存儲空間被劃分為一個一個小塊，每一小塊占若干位元組，通常稱這些小塊為存儲結點。每一個存儲結點分為兩部分：一部分用於存儲數據元素的值，稱為數據域；另一部分用於存放下一個數據元素的存儲序號，即指向後件的結點，稱為指針域。在鏈式存儲結構中，存儲數據結構的存儲空間可以不連續，各數據結點的存儲順序與數據元素之間的邏輯關系可以不一致。為了要在線性鏈表中插入一個新元素，首先要給該元素分配一個新結點，以便用於存儲該元素的值，然後將存放新元素值的結點鏈接到線性表中指定的位置。在線性鏈表的插入過程中不發生數據無素移動的現象，只需改變有關結點的指針即可，從而提高了插入的效率。為了在線性鏈表中刪除包含指定元素的結點，首先要在線性鏈表中找到這個結點，然後將要刪除結點放回到可利用棧。在線性鏈表中刪除一個元素後，不需要移動表的數據元素，只需改變被刪元素所在結點的前一個結點的指針域即可。因此，進行插入與刪除時，不需要移動表中的元素。

48、在先左後右的原則下，根據訪問根結點的次序，二叉樹的遍歷可以分為3種：前序遍歷、中序遍歷和後序遍歷。

前序遍歷是指在訪問根結點、遍歷左子樹與遍歷右子樹這三者中，首先訪問根結點，然後遍歷左子樹，最後遍歷右子樹；並且遍歷左、右子樹時，仍然先訪問根結點，然後遍歷左子樹，最後遍歷右子樹。

後序遍歷指在訪問根結點、遍歷左子樹與遍歷右子樹這三者中，首先遍歷左子樹，然後遍歷右子樹，最後訪問根結點；並且遍歷左、右子樹時，仍然先遍歷左子樹，然後遍歷右子樹，最後訪問根結點。

二叉樹的中序遍歷指在訪問根結點、遍歷左子樹與遍歷右子樹這三者中，首先遍歷左子樹，然後訪問根結點，最後遍歷右子樹；並且遍歷左、右子樹時，仍然先遍歷左子樹，然後訪問根結點，最後遍歷右子樹。

49、鏈表有線性鏈表，也有非線性鏈表。線性鏈表和二叉樹鏈表的結點都有兩個指針域，前者是線性結構，後者是非線性結構。線性單鏈表中的結點只有一個指針，葉子結點一般是對樹結構而言，樹結構是非線性結構，不是線性表。

50、演算法的復雜度主要包括時間復雜度和空間復雜度：演算法在運行過程中需輔助存儲空間的大小稱為演算法的空間復雜度；演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量，即演算法執行過程中所需要的基本運算次數，為了能夠比較客觀地反映出一個演算法的效率，在度量一個演算法的工作量時，不僅應該與所使用的計算機、程序設計語言以及程序編制者無關，而且還應該與演算法實現過程中的許多細節無關。為此，可以用演算法在執行過程中所需基本運算的執行次數來度量演算法的工作量。二者沒有直接關系。

51、一個演算法的空間復雜度，一般是指執行這個演算法所需要的內存空間。一個演算法所佔用的存儲空間包括程序所佔的空間、輸入的初始數據所佔的存儲空間以及演算法執行過程中所需要的額外空間。其中額外空間包括演算法程序執行過程中的工作單元以及某種數據結構所需要的附加存儲空間。如果額外空間相對於問題規模來說是常數，則稱該演算法是原地(in place)工作的。

52、我們通常用時間復雜度和空間復雜度來衡量演算法效率，演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量；演算法所執行的基本運算次數與問題的規模有關，而一個演算法的空間復雜度，一般是指執行這個演算法所需要的內存空間；一般來說，一種數據的邏輯結構根據需要可以表示成多種存儲結構。

所謂演算法的時間復雜度，是指執行演算法所需要的計算工作量。為了能夠比較客觀地反映出一個演算法的效率，在度量一個演算法的工作量時，不僅應該與所使用的計算機、程序設計語言以及程序編制者無關，而且還應該與演算法實現過程中的許多細節無關。為此，可以用演算法在執行過程中所需基本運算的執行次數來度量演算法的工作量。

53、子程序調用是一種層次關系，子程序調用功能模塊，調用功能模塊的個數也不確定，可以是一個，也可以是多個。二叉樹是一種很有用的非線性結構，二叉樹不同於樹形結構。二叉樹具有以下兩個特點：①非空二叉樹只有一個根結點；②每一個結點最多有兩棵子樹，且分別稱為該結點的左子樹與右子樹。選項D規定每個結點只能有兩個後件。在子程序調用中，調用的功能模塊可以是多個，可以調用超過兩個功能模塊。

54、結構圖的深度表示控制的層數結構圖的深度表示控制的層數

55、數據結構是指反映數據元素之間關系的數據元素集合的表示。更通俗地說，數據結構是指帶有結構的數據元素的集合。所謂結構實際上就是指數據元素之間的前後件關系。線性結構與非線性結構都可以是空的數據結構。一個空的數據結構究竟是屬於線性結構還是屬於非線性結構，還要根據具體情況來確定。如果對該數據結構的運算是按線性結構的規則來處理的，則屬於線性結構；否則屬於非線性結構。

⑧ 在計算機中演算法有什麼作用

在計算機中演算法的作用：計算機中使用的其他技術離不開演算法的支撐，而且只有把演算法和其他技術有效的結合起來，才能使計算機解決問題的能力最大化，最後達到1+1＞2的效果。

計算機演算法是以一步接一步的方式來詳細描述計算機如何將輸入轉化為所要求的輸出的過程，或者說，演算法是對計算機上執行的計算過程的具體描述。

計算機不能做到無限快，存儲也不是免費的，為了提高解決問題的效率，必須研究演算法，同時，解決同一個問題的各種不同演算法的效率常常相差非常大，這種效率上的差距影響往往比硬體和軟體方面的差距還要大。

(8)考演算法目的擴展閱讀：

計算機中演算法特點：

1、有窮性。一個演算法應包含有限的操作步驟，而不能是無限的。事實上「有窮性」往往指「在合理的范圍之內」。如果讓計算機執行一個歷時1000年才結束的演算法，這雖然是有窮的，但超過了合理的限度，人們不把他視為有效演算法。

2、確定性。演算法中的每一個步驟都應當是確定的，而不應當是含糊的、模稜兩可的。演算法中的每一個步驟應當不致被解釋成不同的含義，而應是十分明確的。也就是說，演算法的含義應當是唯一的，而不應當產生「歧義性」。

3、有零個或多個輸入、所謂輸入是指在執行演算法是需要從外界取得必要的信息。

4、有一個或多個輸出。演算法的目的是為了求解，沒有輸出的演算法是沒有意義的。

5、有效性。 演算法中的每一個 步驟都應當能有效的執行。並得到確定的結果。

⑨ 演算法怎麼就這么難

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⑩ bat校招為什麼喜歡考演算法和數據結構知乎

因為演算法和數據結構是軟體最重要的基礎，好的軟體需要好的演算法和數據結構，不是用現成的控制項或框架一堆就可以的。