算法有正确性

‘壹’ 设计一个好的算法通常要考虑哪些要求

数据结构中评价一个好的算法，应该从四个方面来考虑，分别是：

一、算法的正确性。

二、算法的易读性。

三、是算法的健壮性。

四、是算法的时空效率（运行）。

算法的设计取决于数据（逻辑）结构，算法的实现取决于所采用的存储结构。数据的存储结构本质上是其逻辑结构在计算机存储器中的实现。为了全面反映一个数据的逻辑结构，它在内存中的影像包括两个方面，即数据元素之间的信息和数据元素之间的关系。

不同的数据结构有相应的操作。数据的操作是在数据的逻辑结构上定义的操作算法，如检索、插入、删除、更新和排序。

(1)算法有正确性扩展阅读

该算法的一般性质包括：

1．通用性对于任何符合输入类型的输入数据，都可以根据算法解决问题，并且包保证了计算结构的正确性。

2．算法的每一条指令都必须能够被人或机器执行。

3．确定性算法应该在每一步之后都有明确的下一步指示。也就是说，确保每个步骤都有下一步行动的指示，不缺少或只包含含糊的下一步行动指示。

4．有限算法的执行必须在有限步结束。

‘贰’ 算法的正确性如何检验

算法正确性证明包括两个方面：1.证明关于输入与喊大输出之关系的命题是正确的；2.证明算法中的公式及计算方法是正确的。

1、检验算法是否正确可以将所编写算法写成代码带入程序中进行运行测验，随机选择多个数值分别郑纯竖进行测试，如果结果符合，则此算法基本无误。

2、请教前辈比如老师或裤毕者师兄师姐，请他们帮忙检验。

‘叁’ 算法的正确性、健壮性、易读性、时空性怎么评价

评价算法的四个标准：

1.正确性

能正确地实现预定的功能，满足具体问题的需要。处理数据使用的算法是否得当，能不能得到预想的结果。

2.易读性

易于阅读、理解和交流，便于调试、修改和扩充。写出的算法，能不能让别人看明白，能不能让别人明白算法的逻辑？如果通俗易懂，在系统调试和修改或者功能扩充的时候，使系统维护更为便捷。

3.健壮性

输入非法数据，算法也能适当地做出反应后进行处理，不会产嫌或生预料不到的运行结果。数据的形式多种多样，算法可能面临着接受各种各样的数据，当算法接收到不适合算法处理的数据，算法本身该如何处理呢？如果算法能够处理异常数据，处理能力越强，健壮性越好。

4.时空性

算法的时空性是该算法的时间性能和空间性能。主要是说算法在执行过程中的时间长短和空间占用多少问题。

算法处理数据过程中，不同的算法耗费的时间和内存空间是不同的。

(3)算法有正确性扩展阅读：

算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。芹者伍此外，一个算法还具有下列5个重要的特性。

（1）、有穷性

一个算法必须总是（对任何合法的输入值）在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。

（2）、确定性嫌圆

算法中每一条指令必须有明确的含义，读者理解时不会产生二义性。即对于相同的输入只能得到相同的输出。

（3）、可行性

一个算法是可行的，即算法中描述的操作都是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。

（4）、输入

一个算法有零个或多个的输入，这些输入取自于某个特定的对象的集合。

（5）、输出

一个算法有一个或多个的输出，这些输出是同输入有着某种特定关系的量。

‘肆’ 计算机的算法具有哪些特性

计算机的算法具有可行性，有穷性、输入输出、确定性。

计算机算法特点

1.有穷性。一个算法应包含有限的操作步骤，而不能是无限的。事实上“有穷性”往往指“在合理的范围之内”。如果让计算机执行一个历时1000年才结束的算法，这虽然是有穷的，但超过了合理的限度，人们不把他视为有效算法。

2. 确定性。算法中的每一个步骤都应当是确定的，而不应当是含糊的、模棱两可的。算法中的每一个步骤应当不致被解释成不同的含义，而应是十分明确的。也就是说，算法的含义应当是唯一的，而不应当产生“歧义性”。

3. 有零个或多个输入、所谓输入是指在执行算法是需要从外界取得必要的信息。

4. 有一个或多个输出。算法的目的是为了求解，没有输出的算法是没有意义的。

5.有效性。 算法中的每一个 步骤都应当能有效的执行。并得到确定的结果。

拓展资料：

重要算法

A*搜寻算法

俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算，或线上游戏的BOT的移动计算上。该算法像Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。

Beam Search

束搜索(beam search)方法是解决优化问题的一种启发式方法，它是在分枝定界方法基础上发展起来的，它使用启发式方法估计k个最好的路径，仅从这k个路径出发向下搜索，即每一层只有满意的结点会被保留，其它的结点则被永久抛弃，从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70年代中期首先被应用于人工智能领域,1976 年Lowerre在其称为HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法。他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯，并快速地获得一个解。

二分取中查找算法

一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

Branch and bound

分支定界(branch and bound)算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。

数据压缩

数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度，达到增大数据密度，最终使数据的存储空间减少的技术。数据压缩在文件存储和分布式系统领域有着十分广泛的应用。数据压缩也代表着尺寸媒介容量的增大和网络带宽的扩展。

Diffie–Hellman密钥协商

Diffie–Hellman key exchange，简称“D–H”，是一种安全协议。它可以让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥。这个密钥可以在后续的通讯中作为对称密钥来加密通讯内容。

Dijkstra’s 算法

迪科斯彻算法（Dijkstra）是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻（Edsger Wybe Dijkstra）发明的。算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示着城市间开车行经的距离，迪科斯彻算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。

动态规划

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。比较着名的应用实例有：求解最短路径问题，背包问题，项目管理，网络流优化等。这里也有一篇文章说得比较详细。

欧几里得算法

在数学中，辗转相除法，又称欧几里得算法，是求最大公约数的算法。辗转相除法首次出现于欧几里得的《几何原本》（第VII卷，命题i和ii）中，而在中国则可以追溯至东汉出现的《九章算术》。

最大期望（EM）算法

在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中，这个过程不断交替进行。

快速傅里叶变换(FFT)

快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT），是离散傅里叶变换的快速算法，也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换。快速傅里叶变换有广泛的应用，如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。

哈希函数

HashFunction是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。该函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值的指纹。散列值通常用来代表一个短的随机字母和数字组成的字符串。好的散列函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。

堆排序

Heapsort是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积树是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积属性：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父结点。

归并排序

Merge sort是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

RANSAC 算法

RANSAC 是”RANdom SAmpleConsensus”的缩写。该算法是用于从一组观测数据中估计数学模型参数的迭代方法，由Fischler and Bolles在1981提出，它是一种非确定性算法，因为它只能以一定的概率得到合理的结果，随着迭代次数的增加，这种概率是增加的。该算法的基本假设是观测数据集中存在”inliers”（那些对模型参数估计起到支持作用的点）和”outliers”（不符合模型的点），并且这组观测数据受到噪声影响。RANSAC 假设给定一组”inliers”数据就能够得到最优的符合这组点的模型。

RSA加密算法

这是一个公钥加密算法，也是世界上第一个适合用来做签名的算法。今天的RSA已经专利失效，其被广泛地用于电子商务加密，大家都相信，只要密钥足够长，这个算法就会是安全的。

并查集Union-find

并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。

Viterbi algorithm

寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states)。

参考资料：计算机算法

‘伍’ 算法的正确性证明方法一: 循环不变量

在之前的一篇文章里写到 算法的正确性 的概念以及它的作用，下面就来写写循环不变量在算法的正确性证明中的用法。

在使用循环的算法里，可以通过循环不变量证明其正确性。
所谓循环不变量是指一种在整个循环过程中保持不变的性质，它必须在以下3种情况下均保持不变，且该性质源困在循环终止后能证明算法的正确性。

接下来就 归并排序（Merge sort） 中的 merge 函数来说明一下循环不变量

先解释一下这个函数的作用，sld 和 srd 为已排序数组，大小分别为 lc 和 rc，循环 tc (lc + rc) 次把它们的元素进行比较并复制到新分配的数组 md 中，那要怎么证明这个算法的正确性呢。

让我们先设定循环不变量，然后看8-18行的循环能否在以上3种情况都满足这个循环不变量。

结束时循环不变量给了我们一个有用信息，此迟氏时 md 已经把 sld 和 srd 中全部元素合并排序了， 从雹旦念而证明了算法的正确性。

‘陆’ 在算法实现中，算法的正确性如何保证

算法本身的正确性用逻辑推理来证明，和数学定理类似

实现算法的程序的正确性则是两码事
简单的程序也用逻辑推理来证明，稍复杂的可以用某些专门验证程序正确性的程序来验证，再复杂的就没什么好办法了，事实上很多复杂的程序在比较极端的输入下或多或少都会有点问题

‘柒’ 设计算法的原则

设计算法的原则：

1、正确性：算法的正确性是指算法至少应该具有输入、输出和加工处理无歧义性、能正确反映问题的需要、能够得到问题的正确答案。

2、可读性：设计算法的目的，一方面是为了让计算机执行，但还有一个重要的目的就是为了便于他人的阅读，让人理解和交流，自己将来也可阅读。如果可读性不好，时间长了自己都不知道写了什么，可读性是评判算法（也包括实现它的程序代码）好坏很重要的标志。

3、健壮性：当输入的数据非法时，算法应当恰当地做出反应或进行相应处理，而不是莫名其妙的输出结果。并且处理出错的方法不应是中断程序的执行，而应是返回一个表示错误或错误性质的值，以便于在更高的抽象层次上进行处理。

4、高效率与低存储量：通常，算法的效率指的是算法的执行时间；算法的存储量指的是算法执行过程中所需要的最大存储空间，两者的复杂度都与问题的规模有关。算法分析的任务是对设计的每一个具体的算法，利用数学工具，讨论其复杂度，探讨具体算法对问题的适应性。

(7)算法有正确性扩展阅读：

算法的“正确”通常在用法上有很大的差别，大体分为以下4个层次：

1、算法程序没有语法错误；

2、算法程序能够根据正确的输入的值得到满足要求的输出结果；

3、算法程序能够根据错误的输出的值满足规格说明的输出结果；

4、算法程序对于精心设计、极其刁难的测试数据都能满足要求的输出结果。

对于这4层含义，层次要求最低，因为仅仅没有语法错误实在谈不上是好的算法。而层次（4）是最困难的，人们几乎不可能逐一验证所有的输入都得到正确的结果。因此，算法的正确性在大部分情况下都不可能用程序来证明，而是用数学方法证明的。

‘捌’ 一个好的算法应该具备哪些特征

一个好的算法应该具亩悔备以下特征：

• 正确性：算法应该正确地解决问题，并且没有明显的错误。

• 易于理解：算法应该清晰明了，容易理解，易于实现和调试。

• 可证明性：算法应该有明确的证明，证明其正确性和最优性。

• 效率：算法应该具有较高的效率，能够在可接受的时间内完成计算。

• 稳定性：算法的结果应该稳定，不会随着数据的变化而变化。

• 适用性：算法应该适用于不同的数据类型和规模

• 可源耐源扩展性：算法应该具有可扩展性，能够适应不断增长的数据量。

雹态

‘玖’ 算法及其特性有哪些

1.算法的重要特性（1）有穷性：一个算法必须在执行有穷步骤之后正常结束，而不能形成无穷循环。

（2）确定性：算法中的每一条指令必须有确切的含义，不能产生多义性。

（2）可行性：算法中的每一条指令必须是切实可执行的，即原则上可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现。

（4）输入：一个算法应该有零个或多个输入。

（5）输出：一个算法应该有一个或多个输出，这些输出是同输入有特定关系的量。

2.算法描述的方法（1）框图描述：该方法使用流程图或N－S图来描述算法。

（2）自然语言描述：该方法采用自然语言，同时添加高级程序设计语言如while、for和if等基本控制语句来描述算法。这类描述方法自然、简洁，但缺乏严谨性和结构性。

（2）类语言描述：这是介于程序设计语言和自然语言之间算法描述形式，其特征是突出算法设计的主体部分而有意忽略某些过于严格的语法细节，如类C或C＋＋的伪语言。这种算法不能直接在计算机上运行，但专业设计人员经常使用它来描述算法，它具有容易编写、阅读和格式统一的特点。

（4）程序设计语言描述：采用某种高级程序设计语言（如C或C＋＋）来描述。这是可以在计算机上运行并获得结果的算法描述。

本课程将采用伪C语言进行算法描述。

2.算法与程序的关系算法的含义与程序十分相似，但二者是有区别的。算法和程序都是用来表达解决问题的逻辑步骤；算法是对解决问题方法的具体描述，程序是算法在计算机中的具体实现；一个程序不一定满足有穷性（死循环），而算法一定满足有穷性；程序中的指令必须是机器可执行的，而算法中的指令则无此限制；一个算法若用计算机语言来书写，则它就可以是一个程序。因此，程序是算法，但算法不一定是程序。4.算法设计要求在算法设计中，对同一个问题可以设计出不同的求解算法。如何评价这些算法的优劣，从而为算法设计和选择提供可靠的依据？通常可从以下四个方面评价算法的质量：

（1）正确性：算法应该能够正确地执行预先规定的功能，并达到所期望的性能要求。

（2）可读性：算法应该好读，以有利于读者对程序的理解，便于调试和修改。

（2）健壮性：算法应具有容错处理。当输入非法数据时，算法应对其作出反应，而不是产生莫名其妙的输出结果。

（4）效率与低存储量需求：效率指的是算法执行的时间。对于同一个问题，如果有多种算法可以求解，执行时间短的算法效率高。算法存储量指的是算法执行过程中所需要的最大存储空间。高效率和低存储量这两者与问题的规模有关。