Алгоритмизации: Что такое алгоритмизация

Содержание

это процесс построения алгоритма решения задачи. Алгоритм и алгоритмизация в информатике

Алгоритмизация – это сложный научный, технический, математический термин, рассматриваемый разными науками и имеющий много значений, не совпадающих друг с другом.

Классический подход

Наиболее общее понятие алгоритмизации – это процесс формирования алгоритмов, программ. Предполагается систематический подход к составлению последовательности, позволяющей решить некоторую прикладную задачу. Если необходимо создать программу для компьютера, решить при помощи такого продукта четко определенную задачу, необходимо предварительно составить алгоритм этого решения – этот шаг считается обязательным.

Алгоритмизация – это детерминированный подход к решению задачи, что исключительно значимо для алгоритмов, программ прикладного класса. Одновременно результат должен быть массовым, эффективно рассчитывающим ответ. Правильно сформированный алгоритм – залог верного решения заранее сформулированного вопроса.

Возможные определения

Слово можно расшифровать не только описанным выше способом. В частности, в соответствии со словарными определениями, алгоритмизация – это этап работы над задачей, во время которого формулируют алгоритм, позволяющий решить проблему. Альтернативная трактовка – область информатики, посвященная методикам, способам создания алгоритмов. Кроме того, алгоритмизация рассматривает свойства алгоритмов. Иногда эту науку называют алгоритмикой.

В соответствии с иными понятиями алгоритмизация – описательный процесс, дающий представление об очередности действий, исполняемых для решения задачи. Другие издания формулируют суть алгоритма как точное описание заданного процесса и формулирование инструкций, в соответствии с которыми можно его исполнить. Создание алгоритма трудоемко и сложно, а алгоритмизация – техника, позволяющая сформулировать действительно эффективный, оптимизированный комплекс последовательных операций, реализуемых при помощи ЭВМ.

Процессы и этапы

Алгоритмизация – такая описательная работа, которая дает представление о происходящих внутри задачи процессах. Описывают их при применении математических символов. Это позволяет получить алгоритм, в котором заключены все элементарные акты задачи, присутствующие между ними связи, последовательности, причины и следствия. Сформированные в ходе алгоритмизации алгоритмы в общем случае разрабатываются именно для электронно-вычислительной техники.

Алгоритм и алгоритмизация – два очень важных понятия для любого, кто вынужден работать с поиском путей решения различных сложных задач. Формирование эффективной последовательности действий, которая отражала бы происходящие в реальности процессы, в большинстве случаев предполагает последовательное нахождение ответов на два вопроса:

  • Какие системы информационной обработки будут эффективными в конкретном случае?
  • Каковы математические методики функционирования применительны к крупным системам?

Особенности вопроса

Рассматривая методы информобработки, следует сперва создать алгоритм, который бы детально описывал, как система работает. Затем формируется последовательность действий, позволяющая определить оптимальные решения, а также алгоритмизируется управленческий процесс. В некоторых случаях требуется создание последовательности для выявления значений, характеризующих управление.

Задачи по алгоритмизации, рассматривающие второй вопрос, предполагают наличие большой системы. В ней можно одновременно проводить не только качественные, но и количественные исследования. Это позволяет оценивать ключевые особенности системы – надежность, результативность.

Как это работает?

Этапы алгоритмизации предполагают последовательное выделение элементарных актов. Каждый из них должен быть такого уровня, чтобы удалось описать его математическими функциями, применяя подходы алгебры логики. Пользу при построении алгоритма принесут также теории конечных автоматов, случайных процессов, массового обслуживания. При этом выявляются соотношения, которые описывают взаимные связи между элементарными актами. На основании таких данных формулируется система, которая и становится полноценным алгоритмом, применимым для дальнейшей работы.

Процедуры, операции, включенные в описание процесса через алгоритм, наиболее удобно фиксировать, применяя специальные языки программирования. Особенно актуально это, если процесс построения алгоритма необходим для последующего воплощения кода на электронно-вычислительной машине. Созданный человеком код затем обрабатывается транслятором и переводится в операционный язык, понятный для заданной машины. Нередко один шаг алгоритма – это несколько реализуемых машиной операций.

Кому и как?

О том, что такое алгоритм в информатике, могут рассказать программисты. Но эта наука в целом и техники программирования в частности – совершенно особенный вопрос, требующий отдельного рассмотрения. Что касается алгоритмизации применительно к прочим областям, то решением связанных с формированием последовательностей действий должен заниматься узкоспециализированный персонал – алгоритмисты. Последовательность действий включает в себя:

  • анализ исходных данных;
  • выявление самых значимых аспектов;
  • формализацию ключевых моментов;
  • представление данных символами;
  • формирование цельной последовательности операций.

Фактически алгоритмизация – сложный процесс, сам по себе в некоторой степени описываемый алгоритмом. Важная особенность – четкость, математичность, логичность подхода и результата.

Зачем это нужно?

Где можно встретить примеры алгоритмизации на практике? Иным может показаться, что это «наука в себе», не слишком применимая для чего-либо. На самом деле алгоритмизация – это эффективный метод автоматизации широчайшего спектра задач, рабочих процессов, в которых участвуют люди. Формирование программ, алгоритмов в первую очередь используется для упрощения вычислительных задач, которые раньше можно было решить только вручную. Несколько реже алгоритмизация позволяет создать последовательность действий управления машинами.

Алгоритмизация позволяет эффективно переформулировать исходный (зачастую довольно хаотичный) объем информации в алгоритмический вид, четкий, упорядоченный и структурированный. При этом выделяют все объекты, которые участвуют в операциях, идентифицируют их, определяют исполнителей и задают алгоритм последовательных действий. Важное условие – обязательная однозначность толкования любого этапа. После А всегда следует В, а не «может, В, а может, С, вы уж решите сами, как лучше». Это правило – основа алгоритмизации.

Информация и алгоритмы

Представленные в алгоритмической форме сведения – данные, продуцируемые алгоритмизацией. Для них невозможны многозначные интерпретации. Что такое алгоритм в информатике, математике, логике? Это такая последовательность, которую исполнитель может понять, имея перед собой только этот документ и никаких сторонних источников, условий, объяснений операциям. В алгоритме всегда указывается порядок действий. Без этой информации система не может считаться полноценной и применимой на практике.

Алгоритмизация и языки программирования были разработаны людьми, но не только лишь для себя. Исполнять готовый результат может и машина, причем не только высокопродуктивный и сложноорганизованный компьютер, но и более простое автоматизированное устройство. Применяются следующий типы последовательности операций:

  • линейные;
  • циклические;
  • ветвления;
  • смешанные.

А если поподробнее?

Если внимательно изучить основы алгоритмизации, можно найти подробное описание всех типов последовательностей действий. Разберем их детальнее.

Линейная предполагает наличие четкой последовательности по шагам: есть первая операция, вторая и так далее. Отклонения от схемы не допускаются, вариантов корректировки не предусмотрено.

Ветвление – возможность несколько корректировать последовательность. Для этого формулируются условия, решаемые в ходе предыдущих операций (одной или нескольких). Ветвление – это не переход к уже прошедшей ранее операции, а лишь выбор одного из путей продолжения последовательности.

Продолжая тему

Цикл практически идентичен ветвлению, но позволяет возвращаться к операции, уже пройденной в ходе исполнения алгоритма.

Наконец, в основах информатики рассматривается смешанный вариант последовательности алгоритмизованных действий. В таком будут участки линейные, циклические, ветвления – все возможные формы. Если программа, алгоритм являются сложными, можно с уверенностью говорить, что они принадлежат именно к такой форме, ее просто невозможно избежать. Причем сложность – понятие очень и очень растяжимое. То, что для обычного человека кажется элементарной задачей, при формулировании ее в виде алгоритма может превратиться длительную последовательность действий разного плана и характера. Задача алгоритмиста – учитывать все возможные состояния всех включенных в систему объектов.

Инструкции и алгоритмы

Фактически с алгоритмизацией, как и с основами информатики, мы сталкиваемся в повседневной жизни, просто привыкли к этому и не замечаем, не обращаем внимание. К примеру, технологические инструкции – это классический образец алгоритма.

Исполнительные инструкции обычно составляются применительно к разнообразным объектам – клапанам, агрегатам, вытяжкам, двигателям. В инструкции описываются физические операции – взять, поднять, закрыть. Когда речь идет о вычислительной машине, объекты в алгоритме будут математические, действия, соответственно, такие же. Алгоритм может быть посвящен формулам, таблицам, в которые скомпонованы значения, а действия бывают самыми разными – от простейших вычислений до довольно сложных для человека матричных табличных операций. Инструкция обычно содержит условие, соответствующее правилам логики. Если удалось достигнуть необходимого показателя – можно продолжать движение по алгоритму или завершить его, в противном случае придется пройти еще один цикл. Также алгоритмы в норме имеют «запасной выход» на случай внештатной ситуации. Применительно к человеческой повседневности можно найти аналог в виде «Сообщить руководству о неполадке».

Алгоритмизация: подход расширенный и специализированный

Некоторые считают, что алгоритмизация – это в первую очередь процесс переформатирования данных в более упорядоченный вид. Сперва исследуется исходная ситуация, анализируется сопровождающая ее информация, документация, особенности, пожелания. Одновременно с этим алгоритмизация – это вполне четкая и ограниченная по масштабу задача создания инструкций. Она имеет свои сложности и особенности.

Объект алгоритмизации

Принято говорить о таких объектах, которые могут совершать действия, а также тех, над которыми таковые производятся. Для каждого объекта характерно некоторое определенное состояние и возможность перехода между ними. Знание полного набора атрибутики позволяет создать корректный и точный алгоритм, который будет работать, не требуя дополнительных действий, за исключением уже вписанных в программу.

Ключевое условие, первое, которое проверяется применительно к объекту – присутствие его именно в таком состоянии, которое допускает исполнение предусмотренных алгоритмом функций. В случае если объект не прошел предварительную подготовку, он неисправен, не подходит (словом, любое препятствие), состояние становится неработоспособным, следовательно, действия, предписанные алгоритмом, не могут выполняться.

Алгоритмизация применительно к реальности

В повседневности алгоритмы применимы к самым разным реальным объектам – персоналу, оборудованию. Состояние его должно быть таким, чтобы возложенные в соответствии с программой операций функции исполнялись бы успешно, качественно, без сбоев. Учитывать это важно при формулировании инструкций. Так, если речь идет о каком-либо оборудовании, его нужно предварительно собрать, почистить, протестировать, только после этого ознакомить персонал с правилами использования и начать применять инструкцию в деле.

Применительно к машинному алгоритму ситуация сходная, разве что в качестве объекта будут выступать устройства, а сами шаги обычно должны быть более детальными, дабы аппарат смог правильно их интерпретировать и исполнить. При этом последовательность должна быть предельно четкой, иначе агрегат просто не сможет догадаться – ведь это не человек, обладающий волей, интуицией, способностью рассуждать на примере уже полученного опыта.

А что с обучением?

Важное понятие – алгоритмизация обучения. Оно предполагает составление такой последовательности действий, которая поможет научить целевой объект (машину или человека) исполнять заданные операции. В качестве начального этапа рассматривается состояние полного отсутствия знаний и представлений о целевом объекте. Алгоритм обучения должен содержать такую последовательность операций, которая позволит получить объекту представление о процессе, полезную информацию, применяемую дальше на практике. Формулирование сложных и эффективных алгоритмов обучения в последнее время стало особенной областью внимания передовых умов нашего мира в силу повышения интереса к искусственному интеллекту и обучаемости машин.

Алгоритм обучения начинается с рассмотрения простейших задач. Если предстоит работа с людьми, то даются поручения, которые позволяют освоить базовые понятия и процессы системы. Постепенно задачи усложняются, и в какой-то момент объекты алгоритма обучения могут не просто с легкостью решать поставленные перед ними задачи, но и учить других – особенно актуально это, конечно, применительно к людям.

Информатика. Основы алгоритмизации и программирования

Чтобы писать приложения разного уровня сложности, сначала необходимо получить знания по том, как это делается. И начинать желательно с самой основы алгоритмизации и программирования. Вот о них мы и поговорим в рамках статьи.

Так называется комплексная техническая наука, задача которой – систематизация приёмов создания, обработки, передачи, сохранения и воспроизведения данных с использованием вычислительной техники. Также к ней относят принципы функционирования и методы управления, которые помогают достичь цели. Сам термин «информатика» имеет французское происхождения и является гибридом слова «информация» и «автоматика». Возник он благодаря разработке и распространению новых технологий сбора, обработки и передачи данных, которые были связаны с их фиксацией на машинных носителях. Вот какое происхождение имеет информатика. Основы алгоритмизации и программирования являются одним из самых важных направлений данной науки.

Чем она занимается?

Перед информатикой стоят такие задачи:

  1. Аппаратная и программная поддержка вычислительной техники.
  2. Средства обеспечения взаимодействия человека и компьютерных составляющих между собой.

Для обозначения технической части часто применяется термин «интерфейс». Вот перед нами произвольная программа. Основы алгоритмизации и программирования всегда используются при создании продуктов массового распространения, которые «должны» завоевать широкую аудиторию. Ведь для популярности разрабатываемое приложение должно оптимально работать и выглядеть.

Представление алгоритмов

Они могут быть записаны значительным количеством способов. Наиболее популярными являются следующие:

  1. Словесно-формульное описание. Подразумевается размещение текста и конкретных формул, которые будут объяснять особенности взаимодействия во всех отдельных случаях.
  2. Блок-схема. Подразумевается наличие графических символов, которые дают возможность понять особенности взаимодействия программы внутри себя и с другими приложениями или аппаратной составляющей компьютера. Каждый из них может отвечать за отдельную функцию, процедуру или формулу.
  3. Алгоритмические языки. Подразумевается создание отдельных способов описания под конкретные случаи, которые показывают особенности и очередность выполнения задач.
  4. Операторные схемы. Подразумевается создание прототипа - в нем будет показано взаимодействие на основании путей, которые пройдут отдельные операнды.

Псевдокод. Набросок костяка программы.

Запись алгоритма

Как начать создавать свой прообраз программы, функции или процедуры? Для этого достаточно пользоваться такими общими рекомендациями:

  1. У каждого алгоритма должно быть своё имя, которое объясняет его смысл.
  2. Обязательно следует позаботиться о присутствии начала и конца.
  3. Должны описываться входные и выходные данные.
  4. Следует указать команды, с помощью которых будут выполняться определённые действия над конкретной информацией.

Способы записи

Представлений алгоритма может быть целых пять. Но вот способов записи всего лишь два:

  1. Формально-словесный. Он характеризуется тем, что описание производится главным образом с использованием формул и слов. Содержание, а также последовательность выполнения этапов алгоритма в этом случае записывается на естественном профессиональном языке в произвольной форме.
  2. Графический. Наиболее распространен. Для него используются блочные символы или схемы алгоритмов. Связь между ними показывается с помощью специальных линий.

Разрабатываем программную структуру

Можно выделить три основных вида:

  1. Линейный. При этой структуре все действия выполняют последовательно в порядке очереди и всего один раз. Схема выглядит как последовательность блоков, расположенных сверху вниз, в зависимости от порядка их выполнения. Получаемые первичные и промежуточные данные не могут повлиять на направление вычислительного процесса.
  2. Ветвящийся. Нашел широкое применение на практике, при решении сложных задач. Так, если необходимо принимать во внимание первоначальные условия или промежуточные результаты, то необходимые вычисления выполняются в соответствии с ними и направление вычислительного процесса может меняться в зависимости от получаемого результата.

Циклический. Чтобы облегчить себе работу со многими задачами, некоторые участки программного кода имеет смысл многократно повторять. Чтобы не прописывать сколько раз и что нужно сделать, используют циклическую структуру. Она предусматривает наличие последовательности команд, которая будет повторяться до выполнения заданного условия. Использование циклов позволяет многократно снизить трудоемкость написания программы.

Программирование

Важным является выбор языка программирования, на котором будут создаваться программы. Следует учесть, что многие из них «заточены» под конкретные условия работы (например, в браузере). В целом языки программирования делят на две группы:

  1. Функциональные.
  2. Операторные:

- не процедурные;

- процедурные.

Можете предположить, какие из них чаще всего применяются? Операторно-процедурные – вот ответ. Они могут быть ориентированы на машины или независимыми. К первым относят ассемблеры, автокоды, символическое кодирование. Независимые делят, основываясь на их ориентации:

  • процедурные;
  • проблемные;
  • объектные.

Каждый из них имеет свою сферу применения. Но для написания программ (полезных приложений или игр) чаще всего используются объектно-ориентрованные языки. Конечно, можно воспользоваться и другими, но дело в том, что они являются наиболее проработанными для создания конечных продуктов потребления для широких масс. Да, и если пока у вас нет точного видения, с чего начать, предлагаю обратить внимание на основы алгоритмизации и объектно-ориентированного программирования. Сейчас это очень популярное направление, по которому можно найти уйму учебного материала. Вообще основы алгоритмизации и языки программирования сейчас нужны ввиду того, что существует недостаток квалифицированных разработчиков, и их важность в будущем будет только расти.

Заключение

При работе с алгоритмами (а в последующем и с программами) следует стремиться продумать все детали до самой мелкой. В последующем выявление каждого непроработанного участка кода приведёт только к дополнительным работам, увеличению затрат на разработку и сроков выполнения задачи. Тщательное планирование и проработка всех нюансов позволит значительно сэкономить время, усилия и деньги. Что ж, сейчас могут сказать, что после прочтения данной статьи у вас есть понятие про основы алгоритмизации и программирования. Осталось только применить эти знания. Если есть желание изучить тему более детально, могу посоветовать книгу «Основы алгоритмизации и программирования» (Семакин, Шестаков) 2012 года.

Конспект урока по теме «Основы алгоритмизации» | План-конспект урока по информатике и икт (8 класс) на тему:

Голубева Ирина Николаевна

Конспект урока по теме «Основы алгоритмизации»

Тема урока: «Алгоритм и его свойства».

Тип урока: урок изучения нового материала.

Вид урока: смешанный

Количество часов, отводимое на урок: 1

Класс: 8

Цели урока: 

Образовательная: познакомить учащихся с понятием алгоритма, исполнителями алгоритмов, примерами алгоритмов в жизни, алгоритмическим способом решения задач;

 Развивающая: развивать у учащихся логическое мышление, память, смекалку, навыки самоконтроля, интерес к предмету; 
Воспитательная: воспитывать  творческий интерес к изучению нового материала, аккуратность и точность.

Методы обучения и контроля: беседа, фронтальный опрос

Оборудование и программное обеспечение: компьютерный класс, классная доска.

План урока:

  1. Организационный момент (1 мин)
  2. Мотивация изучения нового материала (5 мин)
  3. Изучение  нового материала (31 мин)
  4. Первичное закрепление изученного материала (5 мин)
  5. Постановка домашнего задания (1 мин)
  6. Подведение итогов урока (2 мин)

Ход урока

  1. Организационный момент

Проверка готовности к уроку. Перекличка.

  1. Мотивация изучения нового материала

Давайте представим ситуацию, вы решили зайти к другу, а у него в подъезде установлен домофон. Вы выполняете действия, следуя инструкции, вывешенной на входной двери:

  1. Наберите номер квартиры.
  2. Нажмите кнопку «Вызов».
  3. Услышав прерывистый сигнал, ждите ответа.
  4. Услышав ответ, говорите.
  5. Услышав звуковой сигнал – входите.

Или еще пример. На уроке физкультуры учитель просит вас выполнять упражнения в определенной последовательности.

В первом примере вы сами в соответствии с инструкцией управляете техническим устройством (домофоном), с помощью которого осуществляется голосовая связь и дистанционное открытие двери. Во втором случае вашими действиями управляет учитель физкультуры. В обоих случаях вы совершаете заданную последовательность действий для достижения определенной цели.

А если вместо вас будет кто-то другой, сможет ли он выполнить то, что делали вы? (Возможный ответ: Конечно сможет, ведь эти инструкции адресованы любому человеку)

Какой вывод можно сделать из всего вышесказанного? (Возможный ответ: Строго следуя плану, любой человек, не знакомый ранее с описанной в плане последовательностью действий, получит ожидаемый результат)

А кто может сказать, как называется подробное описание действий, необходимых для получения ожидаемого результата? (Возможный ответ: Подробное описание действий, необходимых для получения ожидаемого результата, получило название алгоритма)

Кто может назвать тему нашего урока? (Возможный ответ: Тема нашего урока сегодня «Алгоритмы»)

Да, сегодня на уроке мы дадим понятие алгоритма и рассмотрим его свойства. И так, давайте запишем в тетрадях тему нашего урока «Алгоритм и его свойства». (Учащиеся в тетрадях, а учитель на доске пишут тему урока)

  1. Изучение нового материала

С самого детства вы сталкиваетесь с алгоритмами, не осознавая этого. Алгоритмы появляются в ситуациях, которые можно описать в виде последовательности действий. С ними вы сталкиваетесь постоянно.

  • В кулинарных книгах собраны рецепты приготовления разных блюд.
  • Любой прибор, купленный в магазине, снабжается подробной инструкции.
  • В журналах мод есть выкройки и описания, руководствуясь которыми можно сшить одежду.
  • В популярных изданиях приводятся алгоритмы развития памяти, улучшения зрения.
  • В школьных учебниках приводятся алгоритмы решения типовых задач.

Появление алгоритмов связывают с зарождением математики. Более 1000 лет назад (825 г.) ученый из города Хорезма Абдулла (или Абу Джафар) Мухаммед бен Муса аль-Хорезми создал книгу по математике, в которой описал способы выполнения арифметических действий над многозначными числами. Эти способы и сейчас изучают  в школе. Само слово «алгоритм» возникло в Европе после перевода на латынь книги этого среднеазиатского математика, в которой его имя писалось как «Алгоритми».

Научное определение понятие алгоритма дал А. Черч в 1930 году. Позже и другие математики вносили свои уточнения в это определение. В школьном курсе информатики вы будете пользоваться следующими определениями.

Алгоритм – описание последовательности действий (план), исполнение которых приводит к решению поставленной задачи за конечное число шагов.

Алгоритмизация – процесс разработки алгоритма (плана действий) для решения задачи.

Давайте запишем эти определения в тетрадь. (Под диктовку учителя учащиеся записывают определения алгоритма и алгоритмизации в своих тетрадях)

Теория алгоритмов находит применение в различных сферах деятельности человека. Появление компьютеров внесло свою лепту в эту теорию. Алгоритмы, реализованные на компьютере, позволили решать сложные задача в различных областях, например:

  • в медицине – автоматическая диагностика и обработка данных компьютерной томографии;
  • в производстве – управление техническими устройствами, заменяющими человека в сложных или опасных для жизни условиях;
  • в кинематографии – обработка изображений, моделирование пейзажей и движений, сжатие видео- и аудио-информации;
  • в Интернете – увеличение скорости поиска и обработки данных поисковыми системами;
  • в аэрокосмонавтике – управление космическими кораблями и спутниками;
  • в сфере безопасности – распознавание «свой-чужой» и т.д.

Мир алгоритмов очень разнообразен. Мы часто не замечаем, что используем алгоритмы, выполняя привычные действия механически, не задумываясь. Можно выделить общие свойства, которыми должен обладать любой алгоритм независимо от того, к какой сфере деятельности или области знаний он относится, и кто его выполняет.

Давайте познакомимся с основными свойствами алгоритмов.

Скажите, кто из вас может без труда разжечь костер в лесу? Что надо для этого сделать? (Учащиеся рассказывают алгоритм разжигания костра в хорошую погоду)

Итак, чтобы разжечь костер в хорошую погоду необходимо: (на магнитной доске плакат с алгоритмом)

  1. Выбрать место для костра в отдалении от деревьев и кустов.
  2. Собрать сухие ветки.
  3. Сложить их недалеко от выбранного для костра места.
  4. На месте костра сложить «шалашиком» тонкие сухие ветки.
  5. Положить под ветки бумагу для растопки.
  6. Поджечь бумагу.
  7. По мере разгорания, подкладывать более толстые сухие ветки, соблюдая расстояние между ними для вентиляции.

Давайте поменяем в приведенном алгоритме местами пункты1 и 2. Что произойдет?  (Возможный ответ: Ничего страшного не произойдет, но с хворостом в руках искать место для костра или перекладывать хворост с одного места на другое неудобно)

 Какой вывод мы можем сделать? (Возможный ответ: В любом алгоритме нужно выполнять шаги последовательно, друг за другом. Следующий шаг выполняется только по завершении предыдущего)

Совершенно верно. Давайте запишем в тетради первое свойство алгоритмов. Пишем:

Свойства алгоритмов

  1. Дискретность – это свойство предполагает, что любой алгоритм должен состоять из последовательности шагов, следующих друг за другом. Следующий шаг выполняется только по завершении предыдущего.

Представьте, что вам нужно сварить кашу на костре в котелке. У вас заранее приготовлено приспособление для того, чтобы повесить котелок над костром. Сначала надо разжечь костер, а затем приступить к варке каши. Кто знает, как сварить гречневую кашу на костре? (Учащиеся отвечают, учитель по мере необходимости корректирует ответ)

Алгоритм «Приготовление гречневой каши»

  1. Обратиться к алгоритму «Разжигание костра при хорошей погоде».
  2. Промыть крупу холодной водой и слить воду.
  3. Налить в котелок воды в два раза больше, чем объем крупы.
  4. Установить котелок с водой над костром.
  5. Довести воду до кипения.
  6. В кипящую воду засыпать крупу.
  7. Добавить соли по вкусу.
  8. Дождаться, когда жидкость на поверхности крупы исчезнет.
  9. Накрыть котелок крышкой.
  10. Довести кашу до готовности на медленном огне (10 минут).

По форме представления этот алгоритм ничем не отличается от предыдущего. Он обладает свойством дискретности, но каша получится не у всех. Кто скажет почему? (Учащиеся отвечают: В пункте 7 этого алгоритма соль добавляется по вкусу. У неопытного повара этот пункт вызовет сложности. Необходимо указать, что расход соли производится из расчета на одну порцию.

В пункте 10 не каждый знает, как убавить огонь в костре. Кто-то решит, что нужно снять котелок и подождать, пока дрова прогорят и огонь станет меньше. Кто-то предложит залит огонь водой. Кто-то предложит поднять приспособление для котелка выше  над костром. Нужно просто добавить уточнение «сдвинув котелок от центра костра к краю»)

Таким алгоритмом может воспользоваться любой человек. Поскольку сформулировать следующее свойство сложно, то сразу запишем в тетради определение, а потом разберем его суть. Пишем:

  1. Детерминированность – это свойство указывает, что любое действие в алгоритме должно быть строго и недвусмысленно определено и описано для каждого случая.

Как вы понимаете это свойство? (Возможные ответы: Это значит, что при выполнении алгоритма не должно возникать вопросов как выполнить тот или иной его шаг. Все шаги должны быть четко описаны)

Скажите, а алгоритм разжигания костра при хорошей погоде обладает свойством детерминированности? Ответ обоснуйте.

(Учащиеся отвечают: Алгоритм разжигания костра при хорошей погоде обладает свойством детерминированности, так как все действия однозначно определены и отсутствует неопределенность в их выполнении)

Предположим, что вы находитесь в походе и вам понадобилось узнать расстояние до ближайшего населенного пункта. Для решения этой задачи необходима информация о примерной высоте различных объектов (окна, столба, человека и пр.), а также усредненное значение длины руки взрослого и ребенка. Тогда можно будет воспользоваться следующим алгоритмом определения расстояния до предмета.

Алгоритм «Определение расстояния»

  1. Возьмите линейку.
  2. Вытяните руку с линейкой.
  3. Направьте руку на хорошо просматриваемый предмет (колокольню, трубу котельной или что-то подобное).
  4. Установите линейку вертикально.
  5. Запомните количество делений линейки, соответствующих изображению предмета.
  6. Умножьте длину руки на примерную высоту предмета.
  7. Разделите получившееся число на измеренное в пункте 5 количество делений. Это и есть примерное расстояние до предмета.

Этот алгоритм основан на свойствах подобных треугольников, и при желании вы можете это проверить.

Данный алгоритм обладает свойством дискретности и свойством детерминированности, так как все действия представляются в виде последовательности, однозначно определены и отсутствует неопределенность в их выполнении.

А как быть, если нет линейки? Вместо линейки в качестве подручного средства может быть использована спичка, карандаш, прямая палка или любой другой предмет, на который предварительно нанесены деления. Учитывая это, в алгоритме вместо слова «линейка» следует поставить обобщающее слово, например «палка с делениями» или «дальномер».

Уточненный алгоритм позволяет решить множество похожих задач — по нему можно измерить расстояние до любого видимого предмета при помощи любой палки с делениями.

Про такой алгоритм говорят, что он обладает свойством массовости. Это свойство подразумевает, что один и тот же алгоритм может применяться для решения целого класса задач, отличающихся исходными данными. Исходные данные должны выбираться из множества допустимых значений для данного алгоритма. Элементами этого множества могут быть числа, слова, геометрические фигуры, химические вещества, технические приборы, продукты питания и т. д.

Давайте запишем в тетради следующее свойство алгоритмов:

  1. Массовость – это свойство подразумевает, что один и тот же алгоритм может применяться для решения целого класса задач, отличающихся исходными данными.

Свойство массовости подразумевает использование переменных в качестве исходных данных алгоритма.

Скажите, алгоритм «Разжигание костра при хорошей погоде» обладает свойством массовости? Ответ обоснуйте.

Ответ учащихся: Алгоритм «Разжигание костра при хорошей погоде» обладает свойством массовости, так как в качестве исходных данных здесь используются сухие ветки (любых деревьев) и любой источник огня (спички, зажигалка, лупа и пр.)

А рецепт приготовления гречневой каши обладает свойством массовости?

Ответ учащихся: Рецепт приготовления гречневой каши не может быть использован для приготовления каши из другой крупы. Но по нему может быть приготовлено разное количество порций, этот алгоритм обладает свойством массовости.

Представьте, что двое заядлых рыбаков, которые принесли неплохой улов. Необходимо написать алгоритм определения победителя с учетом свойства массовости. Для этого следует представить алгоритм в общем виде и ввести переменные:

  • В1 — вес рыбы, пойманный первым рыбаком;
  • В2 — вес рыбы, пойманный вторым рыбаком.

Алгоритм «Кто победил» (Составляют учащиеся, по мере необходимости учитель корректирует составление алгоритма)

1. Определить В1.

2. Определить В2.

3. Если число В1 больше числа В2, то сообщить, что первый рыбак — победитель.

4. Если число В1 меньше числа В2, то сообщить, что второй рыбак — победитель.

Скажите, по этому алгоритму можно определить победителя только в рыбалке?

Ответ учащихся: По этому алгоритму можно определить победителя не только в рыбалке, но и в собирании грибов, ягод и пр.

При всей простоте и очевидности алгоритма не каждый сразу поймет его ошибочность. В этом алгоритме не рассмотрена ситуация равенства чисел В1 и В2, которую следует учесть, добавив в алгоритм еще один пункт:

5. Если число В1 равно числу В2, то сообщить: «победила дружба».

В уточненном алгоритме рассмотрены все возможные ситуации и для каждой из них получен результат. В таких случаях говорят, что алгоритм обладает свойством результативности.

Давайте запишем в тетради следующее свойство:

  1. Результативность требует, чтобы в алгоритме не было ошибок, т.е. при точном исполнении всех команд результат получен для каждой ситуации. Процесс решения задачи должен прекратиться за конечное число шагов и при этом должен быть получен определенный постановкой задачи результат (ответ).

Конечной целью любого алгоритма является получение результата, поэтому свойство результативности очень важное. Если результат по каким-либо причинам отсутствует, об этом следует сообщить.

Скажите, алгоритм «Разжигание костра при хорошей погоде» обладает свойством результативности? Ответ обоснуйте.

Ответ учащихся: Алгоритм «Разжигание костра при хорошей погоде» обладает свойством результативности, так как изначально он был разработан только для хороших погодных условий, при которых костер всегда будет разожжен.

А алгоритм «Приготовление гречневой каши» обладает свойством результативности? Ответы учащихся.

Ответ учащихся: Алгоритм «Приготовление гречневой каши» обладает свойством результативности, так как ориентирован только на приготовление определенного сорта каши.

Алгоритм «Определение расстояния» обладает свойством результативности? Ответы учащихся.

Ответ учащихся: Алгоритм «Определение расстояния» обладает свойством результативности, так как мы всегда можем измерить расстояние.

Как вы думаете, какое свойство следует из свойства результативности?

Ответ учащихся: Из свойства результативности следует свойство конечности.

Совершенно верно. Давайте запишем последнее из основных свойств алгоритма.

  1. Конечность – это свойство алгоритма, которое определяет завершение каждого действия в отдельности и алгоритма в целом за конечное число шагов.

Для иллюстрации этого свойства вспомним рассмотренную ранее инструкцию пользования домофоном. Предположим, вы пришли к другу, а дома никого нет. Действуя строго по инструкции, вы так и будете стоять у дверей, дожидаясь ответа.

Этот алгоритм не обладает свойством конечности и его следует доработать. Сделайте это самостоятельно.

Ответ учащихся: Нужно добавить 6 пункт: Если никто не ответил, прийти позже..

  1. Первичное закрепление изученного материала

Обобщим выводы всех рассмотренных примеров. Алгоритм характеризуется следующими свойствами. (Ответы учащихся: Свойства алгоритмов:

- дискретностью;

- детерминированностью;

- массовостью;

- результативностью;

- конечностью)

Дайте определение алгоритма.

Что такое алгоритмизация?

Сформулируйте свойство дискретности.

Сформулируйте свойство детерминированности.

Сформулируйте свойство массовости.

Сформулируйте свойство результативности.

Сформулируйте свойство конечности.

  1. Постановка домашнего задания

с. 157 – 166, вопросы 1 – 6, с. 194 (3 вопрос письменно)

  1. Подведение итогов урока

Что нового вы узнали сегодня на уроке?

Спасибо за урок. Всем удачи.

Simple English Wikipedia, бесплатная энциклопедия

Алгоритм - это пошаговая процедура для решения логических и математических задач.

Рецепт - хороший пример алгоритма, потому что он шаг за шагом говорит, что нужно делать. Он принимает входы (ингредиенты) и производит выход (готовое блюдо).

Слова «алгоритм» и «алгоритм» произошли от имени персидского математика по имени Аль-Хваризм (персидский: خوارزمی, ок. 780–850).

Неформально алгоритм можно назвать «списком шагов». Алгоритмы могут быть написаны обычным языком, и это может быть все, что нужно человеку.

В вычислениях алгоритм - это точный список операций, которые могут быть выполнены машиной Тьюринга. Для целей вычислений алгоритмы записываются в псевдокоде, блок-схемах или языках программирования.

Обычно существует несколько способов решения проблемы. Может быть много разных рецептов, чтобы приготовить определенное блюдо, которое выглядит по-разному, но в конечном итоге на вкус остается одинаковым, когда все сказано и сделано.То же самое и с алгоритмами. Однако некоторые из этих способов будут лучше других. Если рецепт требует большого количества сложных ингредиентов, которых у вас нет, он не так хорош, как простой рецепт. Когда мы смотрим на алгоритмы как на способ решения проблем, часто мы хотим знать, сколько времени потребуется компьютеру, чтобы решить проблему с использованием определенного алгоритма. Когда мы пишем алгоритмы, мы хотим, чтобы наш алгоритм занимал минимум времени, чтобы мы могли решить нашу проблему как можно быстрее.

В кулинарии одни рецепты приготовить сложнее, чем другие, потому что они требуют больше времени на завершение или требуют большего количества вещей, которые нужно отслеживать. То же самое и с алгоритмами, и алгоритмы лучше, когда их легче выполнять компьютеру. То, что измеряет сложность алгоритма, называется сложностью . Когда мы спрашиваем, насколько сложен алгоритм, часто мы хотим знать, сколько времени потребуется компьютеру, чтобы решить проблему, которую мы хотим решить.

Это пример алгоритма сортировки карточек с цветами на стопках одного цвета:

  1. Возьмите все карты.
  2. Возьмите карту из руки и посмотрите на цвет карты.
  3. Если уже есть стопка карт этого цвета, положите эту карту в эту стопку.
  4. Если нет стопки карт этого цвета, сделайте новую стопку именно этого цвета.
  5. Если у вас в руке еще есть карта, вернитесь ко второму шагу.
  6. Если в руке еще нет карты, то карты сортируются. Вы сделали.

Это примеры алгоритмов сортировки стопки карточек с множеством разных номеров, чтобы числа были в порядке.

Игроки начинают со стопкой карт, которые не были отсортированы.

Первый алгоритм [изменение | изменить источник]

Этот алгоритм просматривает стопку карт, по одной карте за раз. Эта карта сравнивается со следующей картой в стопке. Обратите внимание, что это положение изменяется только на шаге 6. Этот алгоритм называется пузырьковой сортировкой. Это медленно.

  1. Если стопка карт пуста или содержит только одну карту, она сортируется; вы сделали.
  2. Возьмите стопку карт.Посмотрите на первую карту (верхнюю) стопки.
  3. Карта, на которую вы смотрите, - это карта A. Позиция, где карта A в настоящее время находится в стопке P.
  4. Если после карты А в стопке больше нет карт, перейдите к шагу 8.
  5. Следующая карта в стопке - карта B.
  6. Если карта B имеет меньший номер, чем карта A, поменяйте местами карты A и B. Помните, что вы это сделали. При обмене карт не меняйте положение P.
  7. Если после позиции P в стопке есть еще одна карта, посмотрите на нее; вернитесь к шагу 3.
  8. Если вы не поменяли местами карты в последнем прогоне, все готово; стопка карт отсортирована.
  9. В противном случае вернитесь к шагу 2.
Пошаговый пример [изменить | изменить источник]
Анимация, показывающая, как работает пузырьковая сортировка

Возьмем стопку карточек с числами «5 1 4 2 8» и отсортируем ее от наименьшего числа к наибольшему с помощью этого алгоритма. На каждом шаге алгоритм сравнивает элементы, выделенные полужирным шрифтом .Верх стопки карт находится с левой стороны.

Первый проход:
( 5 1 4 2 8) → {\ displaystyle \ to} ( 1 5 4 2 8) Здесь алгоритм сравнивает первые два элемента и меняет их местами .
(1 5 4 2 8) → {\ displaystyle \ to} (1 4 5 2 8)
(1 4 5 2 8) → {\ displaystyle \ to} ( 1 4 2 5 8)
(1 4 2 5 8 ) → {\ displaystyle \ to} (1 4 2 5 8 ) Эти элементы уже в порядке, поэтому алгоритм не меняет их местами.
Второй проход:
( 1 4 2 5 8) → {\ displaystyle \ to} ( 1 4 2 5 8)
(1 4 2 5 8) → { \ displaystyle \ to} (1 2 4 5 8)
(1 2 4 5 8) → {\ displaystyle \ to} (1 2 4 5 8)
(1 2 4 5 8 ) → {\ displaystyle \ to} (1 2 4 5 8 )
Теперь стопка карточек уже отсортирована, но наш алгоритм этого не знает.Алгоритму требуется один проход целых без любого свопа , чтобы знать, что он отсортирован.
Третий проход:
( 1 2 4 5 8) → {\ displaystyle \ to} ( 1 2 4 5 8)
(1 2 4 5 8) → { \ displaystyle \ to} (1 2 4 5 8)
(1 2 4 5 8) → {\ displaystyle \ to} (1 2 4 5 8)
(1 2 4 5 8 ) → {\ displaystyle \ to} (1 2 4 5 8 )
Наконец, массив отсортирован, и алгоритм может остановиться.

История [изменение | изменить источник]

Это простой для понимания алгоритм сортировки. Ученые-компьютерщики назвали его Сортировка пузырьков , потому что более мелкие элементы будут подниматься наверх, меняя свое положение при каждом запуске. К сожалению, алгоритм не очень хорош, потому что для его сортировки требуется много времени (много проходит через стопку карточек).

Второй алгоритм [изменение | изменить источник]

Сортировка 7 чисел с использованием второго алгоритма Сортировка по числам (Сортировка слиянием)

В этом алгоритме используется другая идея.Иногда решить проблему сложно, но проблему можно изменить, чтобы она состояла из более простых задач, которые легче решить. Это называется рекурсией. Его сложнее понять, чем первый пример, но он даст лучший алгоритм.

Основная идея [изменение | изменить источник]
  1. Если в стопке нет карт или только одна карта, она сортируется, и все готово.
  2. Разделите стопку карточек на две половины примерно одинакового размера. Если количество карт нечетное, в одной из двух стопок на одну карту будет больше, чем в другой.
  3. Отсортируйте каждую из двух стопок, используя этот алгоритм (для каждой стопки начните с пункта 1 этого списка).
  4. Объедините две отсортированные стопки вместе, как описано ниже.
  5. В результате получилась отсортированная стопка карточек. Вы сделали.
Объединение двух стеков вместе [изменить | изменить источник]

Работает с двумя стопками карт. Один из них называется A, другой - B. Существует третий пустой стек в начале, который называется C. В конце он будет содержать результат.

  1. Если стопка A или стопка B пуста, положите все карты стопки, которая не пуста, поверх стопки C; все готово, стек C - результат слияния. (Примечание: возьмите всю стопку и поместите ее в стопку C; выполнение этой карты по карте изменит порядок и не будет работать должным образом.)
  2. Посмотрите на верхние карты стопки A и стопки B. Положите карту с меньшим номером на вершину стопки C. Если в стопке C не было карт, то теперь в ней будет одна карта.
  3. Если в стопке A или в стопке B остались карты, вернитесь к шагу 1, чтобы отсортировать их.
История [изменить | изменить источник]

Джон фон Нейман разработал этот алгоритм в 1945 году. Он не называл его Сортировка по числам , он назвал его Mergesort . Это очень хороший алгоритм сортировки по сравнению с другими.

Третий алгоритм [изменение | изменить источник]

Третий алгоритм сортировки карточек. Элемент с красной полосой выбран как точка поворота . Вначале это элемент справа. Этот алгоритм называется Quicksort .

Первый алгоритм сортирует карты намного дольше, чем второй, но его можно улучшить (сделать лучше). Глядя на пузырьковую сортировку, можно заметить, что карты с большими числами перемещаются из вершины стопки довольно быстро, но карты с маленькими номерами внизу стопки занимают много времени, чтобы поднялись на (переместились наверх). Идея улучшения первого алгоритма заключается в следующем:

Вместо того, чтобы сравнивать две карты, которые находятся рядом друг с другом, вначале выбирается «особая» карта.Затем все остальные карты сравниваются с этой картой.
  1. Мы начинаем со стопки A. Будут еще две стопки B и C, которые будут созданы позже.
  2. Если в стопке A нет карт или только одна карта, сортировка завершена.
  3. Карта выбирается из стопки A, если возможно, случайным образом. Это называется точкой поворота .
  4. Все оставшиеся карты стопки A сравниваются с этой точкой опоры. Карты с меньшим номером идут в стопку B, карты с таким же или большим номером - в стопку C.
  5. Если есть какие-либо карты в стопках B или C, эти стопки необходимо отсортировать по одному и тому же алгоритму (начните с позиции 1 этого списка по очереди как для стопки B, так и для стопки C).
  6. Готово. В отсортированной стопке карт сначала находится отсортированная стопка B, затем pivot , а затем отсортированная стопка C.
History [изменение | изменить источник]

Этот алгоритм был разработан К. А. Р. Хоаром в 1960 году. Это один из наиболее широко используемых алгоритмов сортировки сегодня. Он называется Quicksort .

Если у игроков есть карты с цветами и числами, они могут отсортировать их по цвету и номеру, если они применяют алгоритм «сортировки по цветам», затем выполняют алгоритм «сортировки по номерам» для каждой цветной стопки, а затем складывают стопки вместе .

Алгоритмы сортировки по числам труднее реализовать, чем алгоритм сортировки по цветам, потому что им, возможно, придется повторять эти шаги много раз. Можно сказать, что сортировка по номерам - это более комплекс .

Викискладе есть медиафайлы, связанные с алгоритмами .

алгоритмов Джеффа Эриксона

алгоритмов Джеффа Эриксона 🔥 1-е издание, июнь 2019 г. 🔥
(ссылки Amazon: США, ВЕЛИКОБРИТАНИЯ, DE, ES, FR, ЭТО, JP)

Эта веб-страница содержит бесплатную электронную версию моего самоизданного учебника Алгоритмы , а также другие конспекты лекций, которые я написал для различных теоретических занятий по информатике в Университете Иллинойса, Урбана-Шампейн с 1998 года.


Дополнительная информация

Публикация. Черно-белое издание учебника в мягкой обложке можно приобрести на Amazon за 27,50 долларов. Полноцветная электронная версия будет оставаться здесь в свободном доступе на неопределенный срок. (При наличии достаточного спроса я могу опубликовать полноцветную печатную версию в следующем выпуске . Цветная печать значительно дороже; полноцветная печатная версия текущей книги будет стоить около 75 долларов.)

Сообщения об ошибках. После многих лет попыток и безуспешных попыток управлять отчетами об ошибках по электронной почте я теперь поддерживаю страницу отслеживания проблем на GitHub.Если вы обнаружите ошибку в учебнике, в конспектах лекций или в любых других материалах, отправьте отчет об ошибке. Любые другие отзывы также приветствуются.

Разрешения. Любой желающий может загрузить, распечатать, использовать, скопировать и / или распространить что-либо на этой странице в электронном или бумажном виде. Вам не нужно спрашивать моего разрешения, хотя я был бы признателен вам, если вы найдете этот материал полезным. Если вы распространяете какой-либо из этих материалов, пожалуйста, включите обратную ссылку на эту веб-страницу, либо напрямую, либо через мнемонический ярлык http: // алгоритмы.веселье В частности:

Пожалуйста, не спрашивайте меня о решениях упражнений. См. Пояснения на странице материалов курса.

Контекст. Этот материал является основным справочником для двух регулярно предлагаемых курсов теоретической информатики в Иллинойсе: CS 374 и CS 473. Последний раз я преподавал эти курсы весной 2018 года. и весна 2017 г. соответственно. Я храню полный архив моих прошлых домашних заданий, экзаменов и лабораторных материалов на отдельной странице.

Предварительные требования. Учебник предполагает знание дискретной математики (особенно индукции) и основных структур данных и алгоритмов (особенно рекурсии) в соответствии с обязательными курсами CS 173 и CS 225 в Иллинойсе. (Подробнее см. В.) Для подробного обзора необходимого материала я настоятельно рекомендую следующие ресурсы:


Получить книгу


Дополнительные конспекты лекций по алгоритмам

И тематическое освещение (кроме потоков), и уровень сложности учебного материала (в основном) отражают алгоритмическое содержание CS 374.Остальная часть этих примечаний охватывает либо более сложные аспекты тем из книги, либо другие темы, которые появляются только в нашем более продвинутом классе алгоритмов CS 473. Не дайте себя обмануть модным набором текста; эти заметки на значительно менее отполированы, чем учебник.

Модели вычислений

Эти заметки охватывают (надмножество) материалы по автоматам и формальным языкам в CS 374. Некоторые из этих заметок намного более отточены, чем другие.
Если бы не были немного безумны и вообще глупые
Я должен дать вам свой совет по этому поводу, волей-неволей;
Я должен показать вам через мгновение, как бороться с вопросом,
И вы действительно были бы поражены силой моего предложения.
По этому поводу я напишу вам ценнейшее письмо,
Полный отличных предложений, когда я чувствую себя немного лучше,
Но сейчас, боюсь, я зол, как любой шляпник,
Так что я оставлю их при себе, мое мнение не имеет значения!
Пора нам покончить со словом «опубликовать или погибнуть» и заменить его на «опубликовать и погибнуть».
Нет ничего более кощунственного, чем написание учебника, который каждый может пойти и купить.

Изучите структуры данных и алгоритмы


Зачем изучать DSA?

  • Написать оптимизированный и масштабируемый код - Получив знания о различных структурах данных и алгоритмах, вы можете определить, какую структуру данных и алгоритм выбрать в различных условиях.
  • Эффективное использование времени и памяти - Знание структур данных и алгоритмов поможет вам писать коды, которые работают быстрее и требуют меньше памяти.
  • Лучшие возможности трудоустройства - Вопросы о структурах данных и алгоритмах часто задают на собеседованиях в различных организациях, включая Google, Facebook и т. Д.

Как узнать структуру данных и алгоритмы?

Изучите DSA из Programiz

Programiz предлагает полную серию простых в использовании руководств по DSA вместе с подходящими примерами. Эти учебные пособия предназначены для абсолютных новичков, которые хотят погрузиться в сферу компьютерного программирования.

Узнайте DSA по книгам

Учиться по книгам - всегда полезно. В книге вы получите полную картину концепций программирования, которую вы не найдете где-либо еще.

Вот несколько книг, которые мы рекомендуем.

  • Введение в алгоритмы, Томас Х. Кормен - это одна из лучших книг по алгоритмам, в которой подробно рассматривается широкий спектр алгоритмов
  • Алгоритмы, Роберт Седжвик - это ведущий учебник по алгоритмам, широко используемый в колледжах и университетах
  • Искусство программирования, Дональд Э.Knuth - эта книга считается лучшей, если вы знаете предмет и ищете более глубокое понимание

Изучите DSA через визуализацию

Если у вас есть некоторое представление о структуре данных и алгоритмах, в Data Structure Visualizations появится отличный ресурс, который позволит вам учиться с помощью анимации.

Главная страница

- Алгоритмы соревновательного программирования Главная страница

- Алгоритмы соревновательного программирования

Цель этого проекта - перевод замечательного ресурса http: // e-maxx.ru / algo, который предоставляет описания многих алгоритмов и структуры данных, особенно популярные в области конкурентного программирования. Кроме того, мы хотим улучшить полученные знания, расширив статьи и добавление новых статей в сборник.

Для аналогичного проекта, который переводит сборник статей на португальский язык, посетите https://cp-algorithms-brasil.com.

Статьи

Алгебра

  • Основы
  • Простые числа
  • Теоретико-числовые функции
  • Модульная арифметика
  • Системы счисления
  • Разное

Структуры данных

  • Основы
  • Деревья
  • Продвинутый

Динамическое программирование

Обработка строк

  • Основы
  • Продвинутый
  • Задачи

Линейная алгебра

Комбинаторика

  • Основы
  • Методы
  • Задачи

Численные методы

Геометрия

  • Элементарные операции
  • Полигоны
  • Корпус выпуклый
  • Подметальная линия
  • Разное

Графики

  • Обход графика
  • Соединительные детали, мосты, точки сочленения
  • Кратчайшие пути с одним источником
  • Кратчайшие пути всех пар
  • Остовные деревья
  • Циклы

Алгоритмы - DEAP 1.3.1 документация

Модуль алгоритмов предназначен для включения некоторых конкретных алгоритмов для выполнения очень распространенных эволюционных алгоритмов. Используемый здесь метод больше для удобства, чем ссылки, поскольку реализация каждого эволюционный алгоритм может изменяться бесконечно. Большинство алгоритмов в этом модуль использовать операторов, зарегистрированных в панели инструментов. Обычно используются ключевые слова mate () для кроссовера, mutate () для мутации, select () для выбора и оценить () для оценки.

Вам предлагается написать свои собственные алгоритмы, чтобы заставить их делать то, что вы действительно хотите, чтобы они это сделали.

Полные алгоритмы

Это полные упакованные алгоритмы, которые в некоторой степени ограничены основные концепции эволюционных вычислений. Все алгоритмы принимают, в дополнение к их аргументы, инициализированный объект Statistics для поддерживать статистику эволюции, инициализированный HallOfFame , где будут отмечены лучшие персонажи, в которых появятся население и логическое значение verbose , чтобы указать, следует ли записывать, что происходит в процессе эволюции или нет.

деап. Алгоритмов. eaSimple ( население , набор инструментов , cxpb , mutpb , ngen [, статистика , halloffame , verbose ])

Этот алгоритм воспроизводит простейший эволюционный алгоритм как представлены в главе 7 [Back2000].

Параметры:
  • население - Список лиц.
  • toolbox - Toolbox , содержащий эволюцию операторы.
  • cxpb - Вероятность вязки двух особей.
  • mutpb - Вероятность мутации особи.
  • ngen - Номер поколения.
  • stats - Обновляемый объект статистики Statistics на месте, необязательно.
  • halloffame - объект HallOfFame , который будет содержать лучших людей, необязательно.
  • подробный - Регистрировать статистику или нет.
Возвраты:

Конечная популяция

Возвращает:

Класс A: ~ deap.tools.Logbook со статистикой эволюция

Алгоритм берет популяцию и развивает ее на месте, используя varAnd () метод. Он возвращает оптимизированную популяцию и Бортжурнал со статистикой эволюции.В Журнал будет содержать номер поколения, количество оценок для каждое поколение и статистика, если Статистика в качестве аргумента. Аргументы cxpb и mutpb передаются в varAnd () функция. Псевдокод выглядит следующим образом

 оценка (население)
для g в диапазоне (ngen):
    популяция = выберите (совокупность, len (совокупность))
    offspring = varAnd (совокупность, набор инструментов, cxpb, mutpb)
    оценивать (потомок)
    население = потомство
 

Как указано в псевдокоде выше, алгоритм работает следующим образом.Во-первых, это оценивает людей с недействительной физической подготовкой. Во-вторых, он попадает в цикл поколений, в котором процедура выбора применяется полностью заменить родительскую популяцию. Коэффициент замещения 1: 1 этого алгоритм требует , чтобы процедура выбора была стохастической и выберите несколько раз одного и того же человека, например, selTourna

Алгоритмы классификации | Типы алгоритмов классификации

Идея алгоритмов классификации довольно проста . Вы предсказываете целевой класс, анализируя обучающий набор данных. Это одна из самых, если не , самых важных концепций, которые вы изучаете, когда изучаете Data Science .

В этом блоге обсуждаются следующие концепции:

Что такое классификация?

Мы используем обучающий набор данных, чтобы получить лучшие граничные условия, которые можно было бы использовать для определения каждого целевого класса. После определения граничных условий следующая задача - предсказать целевой класс.Весь процесс известен как классификация.

Примеры целевого класса:

  • Анализ данных клиента, чтобы предсказать, купит ли он компьютерные аксессуары (Целевой класс: Да или Нет)
  • Классификация фруктов по таким характеристикам, как цвет, вкус, размер, вес ( Целевые классы: яблоко, апельсин, вишня, банан)
  • Гендерная классификация по длине волос (целевые классы: мужской или женский)

Давайте разберемся с концепцией алгоритмов классификации с гендерной классификацией с использованием длины волос (ни в коем случае Я пытаюсь стереотипировать по полу, это только пример).Чтобы классифицировать пол (целевой класс) с использованием длины волос в качестве параметра характеристики, мы могли бы обучить модель, используя любые алгоритмы классификации, чтобы придумать некоторый набор граничных условий, которые можно использовать для различения мужского и женского пола, используя длину волос в качестве тренировки. характерная черта. В случае гендерной классификации граничным условием может быть правильное значение длины волос. Предположим, что значение длины волос с дифференцированной границей составляет 15,0 см, тогда мы можем сказать, что если длина волос на меньше 15.0 см , тогда пол может быть мужской или женский.

Алгоритмы классификации и алгоритмы кластеризации

В кластеризации идея состоит не в том, чтобы предсказать целевой класс, как при классификации, она все больше пытается сгруппировать похожие вещи, рассматривая наиболее удовлетворяющее условие, все элементы в одна и та же группа должна быть похожей, и никакие два разных элемента группы не должны быть похожими.

Элементы группы Примеры:

  • При группировании документов с одинаковым языком (Документы на одном языке составляют одну группу.)
  • При классификации новостных статей (статьи той же новостной категории (спорт) составляют одну группу)

Давайте разберемся с концепцией кластеризации гендерных групп на примере длины волос. Чтобы определить пол, можно использовать разные меры сходства для разделения мужского и женского пола. Это можно сделать, обнаружив сходство между двумя длинами волос и удерживая их в одной группе, если сходство меньше (Разница в длине волос меньше) .Тот же процесс может продолжаться до тех пор, пока вся длина волос не будет правильно сгруппирована в две категории.

Основная терминология в алгоритмах классификации

  • Классификатор: Алгоритм, который сопоставляет входные данные с определенной категорией.
  • Модель классификации: Модель классификации пытается сделать некоторый вывод из входных значений, данных для обучения. Он будет предсказывать метки / категории классов для новых данных.
  • Характеристика: Характеристика - это индивидуальное измеримое свойство наблюдаемого явления.
  • Бинарная классификация: Задача классификации с двумя возможными результатами. Например: Половая классификация (мужской / женский)
  • Многоклассовая классификация: Классификация с более чем двумя классами. При мультиклассовой классификации каждому образцу присваивается одна и только одна целевая метка. Например: животное может быть кошкой или собакой, но не обоими одновременно.
  • Классификация с несколькими метками: Задача классификации, при которой каждый образец сопоставляется с набором целевых меток (более одного класса). Например: новостная статья может быть о спорте, человеке и месте одновременно.

Применение алгоритмов классификации

  • Классификация спама в электронной почте
  • Прогнозирование готовности платежа по ссуде клиентов банка.
  • Идентификация раковых опухолевых клеток.
  • Анализ настроений
  • Классификация наркотиков
  • Обнаружение ключевых точек лица
  • Обнаружение пешеходов при вождении легкового автомобиля.

Типы алгоритмов классификации

Алгоритмы классификации можно в общих чертах классифицировать следующим образом:

  • Линейные классификаторы
    • Логистическая регрессия
    • Наивный байесовский классификатор
    • Линейный дискриминант Фишера 9025 9039 Опорные векторные машины
      • Наименьшие квадраты опорных векторных машин
    • Квадратичные классификаторы
    • Оценка ядра
    • Деревья решений
    • Нейронные сети Обучающее векторное квантование

    Ниже приведены примеры нескольких популярных алгоритмов классификации.

    Логистическая регрессия

    Каким бы запутанным ни было название, можете не сомневаться. Логистическая регрессия - это классификация, а не алгоритм регрессии. Он оценивает дискретные значения (двоичные значения, такие как 0/1, да / нет, истина / ложь) на основе заданного набора независимых переменных. Проще говоря, он в основном предсказывает вероятность возникновения события, подгоняя данные к логит-функции . Следовательно, она также известна как логит-регрессия .Полученные значения всегда лежат в пределах от 0 до 1, так как он предсказывает вероятность.

    Давайте попробуем разобраться в этом на другом примере.

    Допустим, на вашем тесте по математике есть сумма. У него может быть только 2 результата, верно? Либо вы решите ее, либо нет (и давайте не будем брать здесь баллы за метод). А теперь представьте, что вам дают широкий диапазон сумм в попытке понять, какие главы вы хорошо поняли. Результат этого исследования будет примерно таким: если вам предложат задачу, основанную на тригонометрии, вероятность ее решения составляет 70%.С другой стороны, если это арифметическая задача, вероятность получить ответ составляет всего 30%. Это то, что вам предоставляет логистическая регрессия.

    Если бы мне пришлось делать математику, я бы смоделировал логарифмические шансы результата как линейную комбинацию переменных-предикторов.

     шансы = p / (1-p) = вероятность наступления события / вероятность наступления события ln (odds) = ln (p / (1-p)) logit (p) = ln (p / (1-p) ) = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 .... + bkXk) 

    В приведенном выше уравнении p - это вероятность наличия интересующей характеристики.Он выбирает параметры, которые увеличивают вероятность наблюдения значений выборки, а не минимизируют сумму квадратов ошибок (как в обычной регрессии).

    Теперь многие из вас могут задаться вопросом, зачем нужно вести журнал? Для простоты скажем, что это один из лучших математических способов воспроизвести ступенчатую функцию. Я могу пойти на это более подробно, но это превзойдет цель этого блога.

    R-код:

     x <- cbind (x_train, y_train)
    # Обучите модель с помощью обучающих наборов и проверьте результат
    логистика <- glm (y_train ~., data = x, family = 'binomial')
    резюме (логистика)
    #Predict Output
    прогнозируемый = прогнозируемый (логистический, x_test) 

    Есть много различных шагов, которые можно попробовать, чтобы улучшить модель:

    • включить условия взаимодействия
    • удалить признаки
    • методы регуляризации
    • использовать нелинейную модель

    Деревья решений

    Итак, дерево решений , безусловно, один из моих любимых алгоритмов. Благодаря универсальным функциям, помогающим актуализировать как категориальные, так и непрерывные зависимые переменные, это тип алгоритма контролируемого обучения, который в основном используется для задач классификации.Что делает этот алгоритм, так это то, что он разбивает совокупность на два или более однородных набора на основе наиболее значимых атрибутов, делающих группы настолько разными, насколько это возможно.

    На изображении выше вы можете видеть, что население разделено на четыре разные группы на основе нескольких атрибутов, чтобы определить, «будут ли они играть или нет».

    R-Code:

     библиотека (rpart)
    x <- cbind (x_train, y_train)
    # выращивать дерево
    fit <- rpart (y_train ~., data = x, method = "class")
    резюме (подходит)
    #Predict Output
    прогнозируемый = прогнозируемый (соответствие, x_test) 

    Наивный байесовский классификатор

    Это метод классификации, основанный на предположении о независимости между предикторами или так называемой теореме Байеса .Проще говоря, Наивный байесовский классификатор предполагает, что наличие определенной функции в классе не связано с наличием какой-либо другой функции.

    Например, фрукт может считаться яблоком, если он красный, круглый и имеет диаметр около 3 дюймов. Даже если эти характеристики зависят друг от друга или от наличия других характеристик, наивный байесовский классификатор будет рассматривать все эти свойства как независимые факторы, влияющие на вероятность того, что этот фрукт является яблоком.

    Построить байесовскую модель просто и особенно функционально в случае огромных наборов данных. Известно, что наивный байесовский метод не только прост, но и превосходит сложные методы классификации.

    Теорема Байеса обеспечивает способ вычисления апостериорной вероятности P (c | x) из P (c) , P (x) и P (x | c) . Выражение для апостериорной вероятности следующее.

    Здесь

    • P ( c | x ) - апостериорная вероятность класса ( цель ) с учетом предиктора ( атрибут ).
    • P ( c ) - априорная вероятность класса .
    • P ( x | c ) - это вероятность, которая представляет собой вероятность предсказателя с учетом класса .
    • P ( x ) - априорная вероятность предсказателя .

    Пример: Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять это. Итак, у меня есть тренировочный набор данных о погоде, а именно солнечная, пасмурная и дождливая погода, и соответствующая двоичная переменная Play.Теперь нам нужно определить, будут ли игроки играть или нет, в зависимости от погодных условий. Чтобы выполнить это, выполните следующие действия.

    Шаг 1: Преобразование набора данных в таблицу частот

    Шаг 2: Создайте таблицу правдоподобия, найдя такие вероятности, как Вероятность пасмурности = 0,29 и вероятность игры равна 0,64 .

    Шаг 3: Теперь воспользуйтесь наивным байесовским уравнением, чтобы вычислить апостериорную вероятность для каждого класса.Класс с самой высокой апостериорной вероятностью является результатом предсказания.

    Задача: Игроки будут играть в солнечную погоду. Верно ли это утверждение?

    Мы можем решить эту проблему, используя описанный выше метод, поэтому P (Да | Солнечно) = P (Солнечно | Да) * P (Да) / P (Солнечно)

    Здесь мы имеем P (Солнечно | Да) = 3/9 = 0,33 , P (Солнечно) = 5/14 = 0,36 , P (Да) = 9/14 = 0,64

    Сейчас, P (Да | Солнечно) = 0.33 * 0,64 / 0,36 = 0,60 , что имеет большую вероятность.

    Наивный байесовский метод использует аналогичный метод для прогнозирования вероятности разных классов на основе различных атрибутов. Этот алгоритм в основном используется при классификации текста и при проблемах с несколькими классами.

    R-Code:

     библиотека (e1071)
    x <- cbind (x_train, y_train)
    # Модель примерки
    fit <-naiveBayes (y_train ~., data = x)
    резюме (подходит)
    #Predict Output
    предсказанный = предсказать (соответствие, x_test) 

    KNN (k- Ближайшие соседи)

    K ближайших соседей - это простой алгоритм, используемый как для задач классификации, так и для регрессии.Он в основном хранит все доступные случаи для классификации новых случаев большинством голосов своих k соседей. Случай, присвоенный классу, наиболее распространен среди его K ближайших соседей, измеренных функцией расстояния (евклидова, манхэттенская, Минковски и Хэмминга).

    В то время как три прежние функции расстояния используются для непрерывных переменных, функция расстояния Хэмминга используется для категориальных переменных. Если K = 1 , то случай просто присваивается классу его ближайшего соседа.Иногда выбор K оказывается проблемой при моделировании kNN.

    Вы можете легко понять KNN, взяв пример из нашей реальной жизни. Если вам в классе нравится девочка / мальчик, о которых у вас нет информации, вы можете поговорить с их друзьями и социальными кругами, чтобы получить доступ к их информации!

    R-Code:

     библиотека (knn)
    x <- cbind (x_train, y_train)
    # Модель примерки
    fit <-knn (y_train ~., data = x, k = 5)
    резюме (подходит)
    #Predict Output
    прогнозируемый = прогнозируемый (соответствует, x_test) 

    Что следует учитывать перед выбором KNN:

    • KNN требует больших вычислительных ресурсов
    • Переменные должны быть нормализованы, иначе переменные более высокого диапазона могут привести к смещению
    • Больше работает на этапе предварительной обработки перед тем, как начать для kNN, как выброс, удаление шума

    SVM (машина опорных векторов)

    В этом алгоритме мы строим каждый элемент данных как точку в n-мерном пространстве (где n - количество имеющихся у вас функций) с значение каждого объекта является значением конкретной координаты.

    Например, если бы у нас было только две характеристики, такие как высота и длина волос человека, мы сначала построили бы эти две переменные в двухмерном пространстве, где каждая точка имеет две координаты (эти координаты известны как опорные векторы )

    Теперь мы найдем строку , которая разделяет данные между двумя различными группами данных. Это будет такая линия, при которой расстояния от ближайшей точки в каждой из двух групп будут самыми дальними.

    В показанном выше примере линия, разделяющая данные на две по-разному классифицированные группы, - это синяя линия , поскольку две ближайшие точки являются наиболее удаленными от линии. Эта строка - наш классификатор . Затем, в зависимости от того, где по обе стороны от линии попадают данные тестирования, к какому классу мы можем отнести новые данные.

    R-Code:

     библиотека (e1071)
    x <- cbind (x_train, y_train)
    # Модель примерки
    fit <-svm (y_train ~.		
Оставить комментарий

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

© 2019 Штирлиц Сеть печатных салонов в Перми

Цифровая печать, цветное и черно-белое копирование документов, сканирование документов, ризография в Перми.