五种算法思想

Ⅰ 算法的五大特性是什么

1. 输入：在算法中可以有零个或者多个输入。

2. 输出：在算法中至少有一个或者多个输出。

3. 有穷行：在执行有限的步骤之后，自动结束不会出现无限循环并且每一个步骤在可接受的时间内完成。

4. 确定性：算法的每一个步骤都具有确定的含义，不会出现二义性。

5. 可行性：算法的每一步都必须是可行的，也就是说，每一步都能够通过执行有限的次数完成。

Ⅱ 什么叫算法算法有哪几种表示方法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。计算机科学家往往将“算法”一词的含义限定为此类“符号算法”。“算法”概念的初步定义：一个算法是解决一个问题的进程。而并不需要每次都发明一个解决方案。

已知的算法有很多，例如“分治法”、“枚举测试法”、“贪心算法”、“随机算法”等。

(2)五种算法思想扩展阅读

算法中的“分治法”

“分治法”是把一个复杂的问题拆分成两个较为简单的子问题，进而两个子问题又可以分别拆分成另外两个更简单的子问题，以此类推。问题不断被层层拆解。然后，子问题的解被逐层整合，构成了原问题的解。

高德纳曾用过一个邮局分发信件的例子对“分治法”进行了解释：信件根据不同城市区域被分进不同的袋子里；每个邮递员负责投递一个区域的信件，对应每栋楼，将自己负责的信件分装进更小的袋子；每个大楼管理员再将小袋子里的信件分发给对应的公寓。

Ⅲ 什么是算法构造算法的基本思想是什么

1顺序结构
按从上到下的顺序进行
2选择结构
根据条件作判断,再决定执行哪一种操作的算法结构
必须包含判断框
3循环结构

Ⅳ 小学数学思想方法梳理

小学阶段的数学思想方法

抽象、推理和模型是数学的基本思想方法，是最高层面的思想方法，在实践中又派生出很多与具体内容结合的思想方法。

在小学阶段，数学思想方法主要有符号化思想方法、类比思想方法、化归思想方法、分类思想方法、方程思想方法、函数思想方法、集合思想方法、对应思想方法、数形结合思想方法、数学建模思想方法、代换思想方法、优化的思想方法、假设的思想方法、极限思想方法、统计思想方法。

（一）符号化思想方法

用符号化的语言（包括字母、数字、图形和各种特定的符号）来描述数学内容，这就是符号思想方法。在实际教学中，符号化的数学思想方法经常使用。如数学中各种数量关系（时间、速度和路程 ：S=vt ；反比例关系：xy=k ）；还有量的变化及量与量之间进行推导和演算，都是用小小的字母表示数，以符号的浓缩形式表达大量的信息。如定律（加法交换律： a + b =b + a ；乘法分配律 : a (b+c) = ab + ac ）、公式(平行四边形面积：S = ah ；圆柱的体积： V= sh )；以及用符号表示图形（如三角形ABC 有符号表示角：∠1、∠2、∠3；两线段平行：AB∥CD ） ；还有其他的符号化思想方法的具体应用。通过这样的教学，使学生感受到使用符号的简洁性，逐步形成符号思想方法。

（二）、类比思想方法

无论是学习新知识，还是利用已有知识解决新问题，如果能够把新知识和新问题与已有的相类似的知识进行类比，进而找到解决问题的方法，这样就实现了知识和方法的正迁移。因此，要引导学生在学习数学的过程中善于利用类比思想方法，提高解决问题的能力。例如在数与代数中，与整数的运算顺序和运算定律相类比，可以导出到小数、分数的运算顺序和运算定律；还有与分数的基本性质相类比，可以导出比也具有类似的性质，并且可以推出它和分数一样能够进行化简和运算。问题解决中数量关系相近的问题的类比（如修一座桥，已知工作总量和工作时间，求工作效率的问题。通过类比的方法，修一条公路、生产一批零件的问题等，用同样方法可以解决）；使用此方法最记忆犹新的就是在推导三角形的面积时，就类比了平行四边形面积的推导方法，从而使得面积的推导更加轻松易懂，也让学生体会到类比方法的好处，从而形成类比思想方法。而这两种图形面积的推导方法就是接下来我们要说的转化的数学思想方法。

（三）、化归思想方法

化归思想方法就是转化的思想方法。转化思想方法是由一种形式变换成另一种形式的思想方法。在实际教学中，如几何的等面积变换（例如：五年级上册学习有关平行四边形面积的推导过程时，我们把未知的知识转化为已知的知识来进行探讨，就是把平行四边形的面积转化为长方形的面积，在这个转化的过程中，面积不变，只是形状发生了变化，继而通过长方形面积推导出平行四边形的面积）；还有在解方程中（例如：解方程的过程，利用一些等式的性质、积与因数的关系等，实际就是不断把方程转化为未知数前边的系数是1的过程（x=a） ）；公式的变形中也常用到转化的思想方法（例如：小数乘法和小数除法就是转化为我们熟悉的整数乘法和整数除法来进行解答）。

（四）、分类思想方法

分类思想方法不是数学独有的方法，就是以一定标准对某一对象进行分类。对数学对象的正确、合理分类取决于分类标准的正确、合理性，数学知识的分类有助于学生对知识的梳理和建构。在教学中，此思想方法经常用。如自然数的分类，若按能否被2整除分为奇数和偶数；若按约数的个数分为质数和合数。又例如我在教学《锐角和钝角》时，就采用了此方法，让学生给一堆凌乱的角进行分类，通过分类让学生总结锐角和钝角的特征；还比如，在教学《认识图形》时，通过让学生对实际物品进行分类，从而抽象出各种图形。

（五）、方程思想方法

方程思想方法的核心是将问题中未知量用数字以外的数学符号（常用x、y等字母）表示，根据数量关系之间的相等关系构建方程模型。方程思想方法体现了已知与未知数的对立统一。小学数学在学习方程之前的问题,都通过算术方法解决,在引入方程之后,小学数学中比较复杂的有关数量关系的问题,都可以通过方程解决,方程思想方法是小学思想方法的重要思想方法。例如用一元一次方程解决整数、小数、分数,百分数和比例等各种问题，还有用方程解决鸡兔同笼问题等。

（六）、函数思想方法

设集合ab是两个非空数集，如果按照某种确定的对立关系f，如果对于集合a中的任意一个数x,在集合b中都有唯一确定的数y和它的对应，那么就称y是x的函数，记作y=f(x)。其中x叫做自变量，x的取值范围a叫做函数的定义域；y叫做函数或因变量，与x相对应的y的值叫做函数值，y的取值范围b叫做值域。这是函数定义的。函数思想方法体现了运动变化的、普遍性的观点。虽然在小学数学里没有学习函数的概念,但是有函数思想方法的渗透。与函数最为接近的就是有积的变化规律（一个因数不变,积随着另一个因数的变化而变化, 表示为Y=KX. 渗透正比例函数关系）、商的变化规律（除数不变,商随着被除数的变化而变化,可表示为Y=XK,渗透正比例函数思想方法； 被除数不变, 商随着除数的变化而变化, 可表示为K=YX, 渗透反比例函数思想方法）、还有六年级有关的正比例关系和反比例关系这块内容就是函数思想方法最好的体现。

（七）、集合思想方法

把指定的具有某种性质的事物看作一个整体，就是一个集合（简称集），其中每个事物叫做该集合的元素（简称元）。集合思想方法就是运用集合的概念、逻辑语言、运算、图形等来解决数学问题或非纯数学问题的思想方法。例如在讲约数和倍数是渗透集合的思想方法，而且讲述公约数和公倍数时采用了交集的思想方法。还有关于四边形、梯形、长方形、正方形、平行四边形的分类也应用了集合的思想方法。

（八）、对应思想方法

对应是人们对两个集合因素之间的联系的一种思想方法，小学数学一般是一一对应的直观图表，并以此产生函数思想方法。如直线上的点<数轴>与表示具体的数量是一一对应的；还有在一年级上《比多少》的教学中就已经使用了一一对应的数学思想方法，将物品一一对应起来，进而更容易比出多少。通过此方法的应用，学生逐步感受到，将比较的东西一一对应起来会便于比较，解决问题比较方便。

（九）、数形结合思想方法

数和形是数学研究的两个主要对象，数不离形，形不离数，一方面抽象的数学概念，复杂的数量关系，借助图形使之直观化、形象化、简单化。另一方面复杂的形体可以用简单的数量关系表示。如教学《植树问题》时，就采用了数形结合的数学思想方法，通过“图”与“式”的结合继而找出他们之间的数量关系；除此之外，在解应用题中常常借助线段图的直观帮助分析数量关系（如六年级上册探究“一个数除以分数”的算理时，可以借助线段图的方法找出他们之间的联系，也是数形结合思想方法的应用）。

（十）、数学建模思想方法

数学中的各种概念、公式和理论都是由现实世界的原型抽象出来的,从这个意义上讲,所有的数学知识都是刻画现实世界的模型。数学建模就是建立数学模型来解决问题的思想方法。例如：小学数学五年级的出租车计费的问题。出租车起步价是8元，2千米以后按照每千米1.8元计算。小明去的地方离这里有6千米，需要多少出租车费？对待这个问题，学生难免会出现两种情况：一是直接用1.8乘6，忽略起步价；二是知道起步价之内公里数先减掉，最后忘记加上起步价。在教育教学中，教师最好用清晰的线段图示进行分析，让学生慢慢建立一个有关这类问题的一个模型，用起步价加上计价路程的费用，就是等于一共要付的出租车费用。当学生建立好这样的一个模型，对待类似有关问题，可以借助这类模型用同样的方法发散思维。如五年级上册小数乘法的一个课后题就是关于上网收费的问题就可以按照这个数学模型来解决。再说另外一个数学建模的例子，就是在六年级上册学习分数除法的有关知识时，通过学习分数除以整数的知识类比迁移到一个数除以分数的算理，然后再结合整数除法，进行一个有关除法运算的一个知识建构，建立一个针对这几个类型都能使用的数学模型就是: A ÷ B = A × 1/B (B ≠ 0 ),也就是建立有关这类除法运算的万能公式模型。

（十一）、代换思想方法

代换思想方法是方程解法的重要原理，解题时可将某个条件用别的条件进行代换。例如小明买了一套衣服，上衣和裤子总共504元，上衣价格是裤子价格的3倍，上衣和裤子的单价各是多少元？在解决问题中，用代换的思想方法，把上衣的价格用裤子的价格进行代换，这样把求两个未知量的问题转化成求一个未知量的问题，这样就简单化了，问题迎刃而解了。

（十二）、优化思想方法

“优化思想方法”是数学思想方法的重要组成部分，也是构成一个人数学综合素养的要素之一。优化思想方法就是在有限种或无限种可行方案(决策)中挑选最优的方案(决策)的思想方法，是一个很重要的数学思想方法。“优化思想方法”在小学数学教材中处处可见渗透痕迹，如计算教学中的“算法优化”。例：教学中出现如下计算题：27+31=？，让学生用自己喜欢的算法进行计算，学生学到的方法有：

（1）笔算法：7+1=8，20+30=50，8+50=58；

（2）凑整法：27+3+28=（27+3）+28=30+28=58；

（3）分解法：27+1+30=（27+1）+30=28+30=58；

（4）口算法一：20+30=50，7+1=8，50+8=58；

（5) 口算法二：27+30=57，57+1=58或31+20=51，51+7=58。

这些算法，只要引导学生通过比较，很容易得到最优化的方法或基本的算法，但许多教师在教学两位数加减两位数（口算）时，由于片面理解新课程理念倡导的“鼓励算法多样化”理念，认为只要学生喜欢的算法就应提倡，因而就忽视了算法最优化的过程。本题教学中，最优化的算法应该是口算法二，有些学生已经想到，但教师没有引导学生通过比较，得出这是最基本、最优化的算法。实际上，在这五种算法中，口算法二的算法，他的解题过程思考的步骤最少，只有两步，口算教学的基本原则是尽量减少口算过程暗记次数，学生通过比较是很容易得出这一最优化的算法的，同时，这一最优化的算法对于接着学习“两位数加两位数进位加法（口算）”有着重要的铺垫作用。因而数学计算教学鼓励学生算法多样化，必须以算法优化为基础，必须通过引导学生比较算法，从而优化算法，使学生形成基本算法，为今后学习和提高计算技能打下良好的基础。

还有解决问题教学中的“策略优化”。例如：解决“鸡兔同笼”的策略有很多，学生通过多种方法的探索，积累了解决问题的经验，掌握了解决问题的不同方法。但各种方法之间也要突出重点，不能每种方法都泛泛而谈。在众多方法中，列表法、画图法都具有各自的局限性，基于这部分内容安排在五年级，因此在教学中应突出体现一般方法——假设法和代数法的教学。由于代数法是四年级已接触学习过的方法，因此教学中教师以假设法为重中之重来体现，用列表法和图示法帮助学生理解假设法的算理。这样无形之中，体现了解决问题策略多样化、多样化中有优化的特点。

（十三）、假设思想方法

假设是先对题目中的已知条件或问题作出某种假设，然后按照题中的已知条件进行推算，根据数量出现的矛盾，加以适当调整，最后找到正确答案的一种思想方法。假设思想方法最典型的应用就是《鸡兔同笼》问题了。学生学习完鸡兔同笼，无不对假设的数学思想方法使用的相当熟练。

例如有3个头，8只脚。

假设全是鸡

就有3*2=6只脚

但是还剩2支脚

兔比鸡多2只脚 就是有1个两只脚

所以有1只兔子2只鸡。

假设全是兔

就有3*4=12支脚

剩下4只

鸡比兔多2只脚 就是有2个两支脚

所以有2只鸡 一只兔子

（十四）、极限思想方法

极限是用以描述变量在一定的变化过程中的终极状态的概念。极限的思想方法为建立微积分学提供了严格的理论基础，极限的思想方法为数学的发展提供了有力的思想方法武器。极限思想方法是一种非常重要的思想方法，是形象思维向抽象思维转化的纽带。在小学阶段渗透极限思想方法，不仅可以提高学生的抽象思维能力，而且有利于掌握数学的思想方法和方法。在小学教学中的在公式推倒过程中渗透极限思想方法。例如在教学“圆面积公式的推导”一课时，教师是这样设计的。

师：我们过了一些图形的面积计算公式，今天我们来研究圆的面积公式。你们有什么办法吗？

生：可以把圆转化为我们学过的图形。

师：怎么转化？

生：分一分。

演示把圆平均分成了2分，把两个半圆地拚起来，结果还是一个圆。

生：多分几份试一试。

演示把一个圆分割为完全相同的小扇形，并试图拚成正方形。从平均分成4个、8个、到16个……

师：你们有什么发现？

生：分的份数越多，拼成的图形就越接近长方形。

课件继续演示把圆平均分成32个、64个……完全相同的小扇形。教师适时说“如果一直这样分下去，拼出的结果会怎样？

生：拼成的图形就真的变成了长方形，因为边越来越直了。

这个过程中从“分的份数越来越多”到“这样一直分下去”的过程就是“无限”的过程，“图形就真的变成了长方形”就是收敛的结果。学生经历了从无限到极限的过程，感悟了极限思想方法的具大价值。学生有了这个基础，到将来学习圆柱体积公式的推导时就会很自然地联想到这种办法，从而再一次加以利用解决问题，在不断的应用中学生的极限思想方法会潜移默化地形成。

以上计算公式的推导过程，采用了“变曲为直”、“化圆为方”极限分割思路。在通过有限想象无限，根据图形分割拼合的变化趋势，想象它们的最终结果。既使学生掌握了计算公式，又萌发了无限逼近的极限思想方法。

（十五）、统计思想方法

小学数学中的统计图表是一些基本的统计方法，例如：求平均数应用题是体现出数据处理的思想方法。（统计一个班的学生的身高、体重、年龄等这些参数，算出这些参数的平均数就是用统计的思想方法处理的。）

Ⅳ 数据结构有哪些基本算法

数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。

可以理解为：程序设计 = 数据结构 + 算法

数据结构算法具有五个基本特征：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。

1、输入：一个算法具有零个或者多个输出。以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件。后面一句话翻译过来就是，如果一个算法本身给出了初始条件，那么可以没有输出。比如，打印一句话：NSLog(@"你最牛逼！");

2、输出：算法至少有一个输出。也就是说，算法一定要有输出。输出的形式可以是打印，也可以使返回一个值或者多个值等。也可以是显示某些提示。

3、有穷性：算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。

4、确定性：算法的每个步骤都有确定的含义，不会出现二义性。

5、可行性：算法是可用的，也就是能够解决当前问题。

数据结果的基本算法有：

1、图搜索（广度优先、深度优先）深度优先特别重要

2、排序

3、动态规划

4、匹配算法和网络流算法

5、正则表达式和字符串匹配

6、三路划分-快速排序

7、合并排序（更具扩展性，复杂度类似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用场景）

9、Prim / Kruskal （最小生成树）

10、Dijkstra （最短路径算法）

11、选择算法

Ⅵ 配电网的五大算法是什么

(1)关联表矩阵表示法，联表矩阵，设备编号来分析设备的连接关系，得到网络的拓扑。其中建立了两个表矩阵，N行13列的结点描述矩阵和M行16列的支路描述矩阵。
(2)网基矩阵表示法：该方法是基于图论的表示方法。其基本思想是：配电网络是一个变结构的网络，网络由结点和弧构成。
(3)结点消去法：该方法即通过消去中间节点，降低邻接矩阵的阶数，减少计算量和计算冗余度，提高计算速度。并且祥泰电气提示这种算法的基本思想是忽略掉中间结点，只分析对拓扑结构具有重要影响作用的结点之间的连通状态。
(4)树搜索法：在树搜索中，将母线看作图的顶点，将支路看作是图的边。通常对配电网来说，开关变位造成网络结构发生重大变化的情况是很少发生的。
(5)离散处理法：电力系统既含连续动态，也含离散动态。开关状态变化引起电力系统网络结构变化，是一种典型的离散事件动态过程。

Ⅶ 什么是算法，都什么，举个例子，谢谢

根据我个人的理解：
算法就是解决问题的具体的方法和步骤，所以具有以下性质：

1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束（如果步骤无限，问题就无法解决）
2、确切性：步骤必须明确，说清楚做什么。
3、输入：即解决问题前我们所掌握的条件。
4、输出：输出即我们需要得到的答案。
5、可行性：逻辑不能错误，步骤必须有限，必须得到结果。

算法通俗的讲：就是解决问题的方法和步骤。在计算机发明之前便已经存在。只不过在计算机发明后，其应用变得更为广泛。通过简单的算法，利用电脑的计算速度，可以让问题变得简单。

譬如：计算 1×2×3×4。。。。×999999999×1000000000
如果人为计算，可想而知，即使你用N卡车的纸张都很难计算出来，即使算出来了，也很难保证其准确性。
如果用VB算法：
dim a as integer
a=1
For i =1 to 1000000000
a=a*i
next i
input a
就这样，简单的算法，通过计算机强大的计算能力，问题就解决了。
关于这段算法的解释：i每乘一次，其数值都会增大1，一直乘到1000000000，这样，就将从1到1000000000的每个数都乘了。而且每乘一次，就将结束赋给a,这样，a就代表了前面的相乘的所有结果，一直乘到1000000000。最后得到的a，就是我们想要的。

〓以下是网络复制过来的，如果你有足够耐心，可以参考一下。

算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列，并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。
一个算法应该具有以下五个重要的特征：
1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束；
2、确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义；
3、输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件；
4、输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；
5、可行性： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。
计算机科学家尼克劳斯-沃思曾着过一本着名的书《数据结构十算法= 程序》，可见算法在计算机科学界与计算机应用界的地位。
[编辑本段]算法的复杂度
同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。
时间复杂度
算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做
T(n)=Ο(f(n))
因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。
空间复杂度
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。
详见网络词条"算法复杂度"
[编辑本段]算法设计与分析的基本方法
1.递推法
递推法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。它把问题分成若干步，找出相邻几步的关系，从而达到目的，此方法称为递推法。
2.递归
递归指的是一个过程：函数不断引用自身，直到引用的对象已知
3.穷举搜索法
穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验，并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。
4.贪婪法
贪婪法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪法不要回溯。
5.分治法
把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
6.动态规划法
动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。
7.迭代法
迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法。
[编辑本段]算法分类
算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法。
[编辑本段]举例
经典的算法有很多，如："欧几里德算法"。
[编辑本段]算法经典专着
目前市面上有许多论述算法的书籍，其中最着名的便是《计算机程序设计艺术》（The Art Of Computer Programming) 以及《算法导论》（Introction To Algorithms）。
[编辑本段]算法的历史
“算法”即算法的大陆中文名称出自《周髀算经》；而英文名称Algorithm 来自于9世纪波斯数学家al-Khwarizmi，因为al-Khwarizmi在数学上提出了算法这个概念。“算法”原为"algorism"，意思是阿拉伯数字的运算法则，在18世纪演变为"algorithm"。欧几里得算法被人们认为是史上第一个算法。 第一次编写程序是Ada Byron于1842年为巴贝奇分析机编写求解解伯努利方程的程序，因此Ada Byron被大多数人认为是世界上第一位程序员。因为查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)未能完成他的巴贝奇分析机，这个算法未能在巴贝奇分析机上执行。 因为"well-defined procere"缺少数学上精确的定义，19世纪和20世纪早期的数学家、逻辑学家在定义算法上出现了困难。20世纪的英国数学家图灵提出了着名的图灵论题，并提出一种假想的计算机的抽象模型，这个模型被称为图灵机。图灵机的出现解决了算法定义的难题，图灵的思想对算法的发展起到了重要作用的。

Ⅷ python算法有哪些

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

一个算法应该具有以下七个重要的特征：

①有穷性（Finiteness）：算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；

②确切性(Definiteness)：算法的每一步骤必须有确切的定义；

③输入项(Input)：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输 入是指算法本身定出了初始条件；

④输出项(Output)：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没 有输出的算法是毫无意义的；

⑤可行性(Effectiveness)：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行 的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）；

⑥高效性(High efficiency)：执行速度快，占用资源少；

⑦健壮性(Robustness)：对数据响应正确。

相关推荐：《Python基础教程》

五种常见的Python算法：

1、选择排序

2、快速排序

3、二分查找

4、广度优先搜索

5、贪婪算法

Ⅸ 计算机算法必须具备5个特性

计算机算法是对计算机上执行的计算过程的具体描述。计算机算法的五个特点：
1.有穷性。
2. 确定性。
3. 输入性。
4. 输出性。
5.有效性。

Ⅹ 算法有几种

但是可以分类。 以下是我查到的资料 算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法。 算法可以宏泛的分为三类： 有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。 有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。 无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。 算法设计与分析的基本方法 1.递推法 2.递归递归指的是一个过程：函数不断引用自身，直到引用的对象已知 3.穷举搜索法 穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验，并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。 4.贪婪法贪婪法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪法不要回溯。 5.分治法把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。 6.动态规划法 动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。 7.迭代法迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法。