Шта је алгоритам?
То је низ правила / упутстава која су изложена пре него што се приступи решавању било којег конкретног проблема, гаранције за решавање проблема. На пример, узмите пример тачке железничких капија.
Алгоритам треба да:
- Будите добро дефинисани и добро уређени- Упутства дата у алгоритму требају бити разумљива и добро дефинисана.
- Имати недвосмислене операције, тј. Сваки корак корака алгоритма требао би бити довољно једноставан да можда неће требати даља поједностављења
- Имајте ефикасно израчунав рад.
Извор слике: д262илб51хлтк0.цлоудфронт.нет/
Разумевање алгоритма
Извор слике : гоо.гл/имагес/у76бФе
Постоји сензор који осети долазак воза, чији би излаз могао бити 2 резултата
- Влак стиже
- Воз не стиже
Резултат првог исхода преноси се на акцију где саветује да се затворе капије, док се резултат другог исхода поново стави на тест слањем на почетну изјаву. Поред тога, резултат акције који је био резултат првог услова ставља се на тест да се провери да ли је воз потпуно напустио. Ако је одговор да, врата се отварају, а ако је негативан, капије остају затворене. О томе ћемо више расправљати и радити са следећим темама (Подгрупе / Грађевински блокови и рад алгоритма)
Како алгоритам олакшава рад?
Као што знамо, ово је план за решавање проблема. Па, ако немамо план, наш приступ решавању сложеног проблема вероватно би пропао у првом покушају, па чак и ако он реши проблем, велике су шансе да ће он бити оптимално решење за тај проблем.
Иако с друге стране, ако креирамо алгоритам пре решавања било ког проблема, рецимо да створимо неколико алгоритама и сортирамо их на основу оптималног решења које они пружају, то би гарантовало решавање заданог проблема. То је разлог зашто се свугде, пре решавања било ког проблема, прво створи алгоритам.
Топ компаније за развој алгоритма
Изградња сјајног производа захтева заиста добар дизајн иако не можемо да упоредимо алгоритам за два различита проблема, оно што можемо да урадимо је да набројимо имена компанија које су испоручиле одличне производе у овај свет током 21. века:
- ДеепМинд
- Баиду
- Нвидиа
- ЦлоудВалк
- СенсеТиме
- Гоогле
- Фејсбук
- Дарктраце
- Цамбриан
- ИБМ
- ОпенАИ
- БитеДанце
- ЦровдСтрике
- Зебра Медицал Висион
- Бабилон
- Интел
- Флатирон Хеалтх
- Потврдите
- Упстарт
- Елемент АИ
- ЦлоудМиндс
- ДатаРобот
- Анки
- Зимерген
- УБТЕЦХ
Извор: алгоритамклаб.цом/
Подскупови / грађевински блокови и рад алгоритма
Све ове године је доказано да се алгоритам може конструисати из само три грађевинска блока:
- Низ
- Избор
- Итерација
Извор слике : хттпс://гоо.гл/
Низ је низ упутстава која се морају поштовати да би се решио проблем и упутства би требало да се извршавају по редоследу.
Примери
1. Додавање два броја
1. корак: Почните
Корак 2: Набавите два броја као унос и похраните у променљиву као а и б
Корак 3: Додајте број а & б и похраните у променљиву ц
4. корак: штампање ц
Корак 5: Стани.
Избор је програм који нам омогућава да одаберемо резултате из различитих акција. Као што смо раније видели у примеру железничке капије, имали смо условну кутију у којој се проверавало да ли воз стиже.
2. Пронађите највећи међу 2 броја
1. корак: Почните
Корак 2: Набавите два броја као унос и похраните у променљиву као а и б
Корак 3: Ако је а већи од б, тада
Корак 4: Штампање а је велико
Корак 5: остало
Корак 6: Штампање б је велико
С теп 7: Стани
Понављање или итерација или петља су мањи програми који се изводе неколико пута док се услов не испуни.
3. Ако желимо да израчунамо фактороријум броја
1. корак : Почните
Корак 2 : Прогласите променљиве н, факторије и и
Корак 3 : Иницијализирајте променљиве тј. Факторије1 и и1
Корак 4: Прочитајте вредности н
Корак 5: Понављајте кораке до н итерације
фактографски <- фактографски * и
и <- и + 1
Корак 6: Прикажите фактор
Корак 7: Зауставите се
Шта можете урадити са алгоритмом?
То је функција или низ функција који решавају проблем. Можемо користити алгоритам да решимо најједноставнији проблем као и неке од најтежих проблема на свету. Одлучили смо да је оптимална уз помоћ „временске сложености“. Једноставно речено, временска сложеност је начин описивања времена извођења било ког алгоритма. Постоји минимално време извођења (које се назива мало „О“), просечно време извођења и најгоре време О (Н) (такође познато као велико „О“). Компјутерски научници и софтверски инжењери воле да размишљају о алгоритмима, јер су заинтересовани да процењују и граде колекције најбољих пракси тако да не морају да почињу испочетка на свакој инстанци сличне класе проблема. Испод је пример различитих временских сложености које бисте могли добити током решавања одређеног проблема. То такође значи да може постојати више решења за један проблем, али морамо одабрати најоптималније решење израчунавањем временске сложености алгоритама. У разговорима ће се од вас тражити да решите проблем и осим тога, од вас ће се тражити да га оптимизирате, односно да смањите време рада алгоритма. На пример, можда сте написали код са 2 „за“ петље (итерација), али могуће је да се посао може постићи само једним „за“ петљом (итерација), али нисте били са тим решењем а ипак требате сазнати више!
Извор слике: хттпс : //гоо.гл/
Предности алгоритма
- То је детаљно представљање решења било ког проблема, што олакшава разумевање.
- Користи одређени поступак.
- Независно је од било којег језика програмирања, па је лако разумјети свакога чак и без знања програмирања.
- Сваки корак има свој логички редослед, па је лако уклањање грешака.
- Употребом алгоритма проблем се разбија на мање комаде или кораке, па је програмеру лакше да га претвори у стварни програм
Потребне вештине
Да би се дизајнирао робустан и најбољи алгоритам сложености времена, мора бити добро логичко размишљање, а математика би требала бити добра и знати бар један објектно оријентисани програмски језик. Потребно је и знање о структури података.
- Рачунари - Сазнајте о низовима, повезаним листама, бинарним дрвећима, табелама хасх-а, графиконима, хрпама, редовима реда, хрпама и другим основним структурама података.
- Математика - Научите о теорији скупа, машинама са коначним стањем, регуларним изразима, матричном множењу, битним операцијама, решавању линеарних једначина и другим важним појмовима, као што су пермутације, комбинације, принцип голубова.
- Биг-О & Рунтиме - Сазнајте шта је Биг-О и како анализирати време рада алгоритама.
Зашто бисмо користили и зашто нам треба алгоритам?
Треба користити алгоритам јер нам олакшава посао и пружа нам најоптималније решење. Ако не применимо алгоритам пре решавања било ког сложеног проблема, велике су шансе да ћемо ићи неусмерно у смислу решења. Помоћу алгоритма штедимо своје време у решавању проблема и обезбеђујемо да је оптималност алгоритма решења, као што је раније речено, независна од било којег програмског језика, тако да свако може дизајнирати алгоритам, али да би дизајнирао заиста добар алгоритам треба да буди добар у логици и математици. Служи као прототип решења.
На пример, замислите да пред собом имамо две Рубикове коцке. Један од њих вам је дозвољено да користите алгоритме (као што је колико пута или у ком правцу да бисте окренули лице), а други морате да пронађете свој пут. Који ће пут бити бржи? Свакако, биће то први.
Узмимо један занимљив пример:
Рецимо да имамо низ елемената и желели бисмо их сортирати узлазним редоследом. Сада постоји другачији алгоритамски приступ томе. Фокусираћемо се на временску сложеност њих 2: сортирање уметања и спајање
Уметање врста: Уметање врста је једноставно сортирање.
(Временска сложеност је О (Н 2).)
Спајање сортирања: У начину спајања сортирамо елементе методом Дивиде анд цонкуер.
Временска сложеност је О (Н лог Н).
То би могло бити утицај на који ћете наићи ако не пратите и не извршите анализу на њему.
Обим алгоритма
Учењем и савладавањем алгоритма упознали бисте уметност „Решавања проблема“. Са добром праксом и непрекидним учењем требали бисте бити у могућности да ријешите сложене проблеме. Основа је дизајнирања неког дела софтвера или кода, јер је време рада кода један од најважнијих фактора у одређивању извршења одређеног задатка. Светски технолошки великани попут Гоогле-а и Фацебоок-а процењују ваше вештине решавања проблема, а у интервјуима се већина питања односи на дизајн алгоритама и решавање проблема. Од вас ће се тражити да дизајнирате алгоритам и оптимизујете га до најбољег времена сложености.
Неколико бодова:
- То ће побољшати ваше вештине решавања проблема које ће вас довести до боље такмичења на интервјуима или онлине испитима
- Смањићете време за решавање било којег проблема.
- Готово сви технолошки дивови запошљавају кандидате на основу њихових вештина решавања проблема
- Из програмског језика се може највише искористити ако се научи конструирати и дизајнирати алгоритам
Ко је права публика за учење технологија алгоритма?
Из перспективе Цомпутер Сциенце, свако ко ради мало или више програмирања треба да учи алгоритме. Ако напишете код који не решава ваш проблем, или ако он решава проблем, али користи ресурсе неефикасно (на пример, потребно је дуго времена да се покрене или користи превише рачунарске меморије), тада ваш код није оптимални . Али компаније би желеле да њихов софтвер или производи одговоре или изврше у најкраћем могућем року.
Свако ко нешто развија треба да научи како да анализира алгоритам како би се осигурало оптимално функционисање крајњег производа.
Како ће вам алгоритам помоћи у расту каријере?
Дизајн и анализа алгоритма није улога (специфична), али долази као део вашег посла и овај део игра виталну улогу у развоју кода. Ако дизајнирате добар алгоритам, написаћете добре кодове са оптималним решењем и на крају крајеви вашег производа који се испоручују купцима изврсно успевају. Дакле, ако дизајнирате и / или развијате софтвер, тада су знање и искуство са структурама података и алгоритми од пресудног значаја. Рецимо да радите на производу за развој софтвера, одговор на њега треба темељно испитати (наравно да желите да проверите време рада пре него што код предате тиму за тестирање софтвера) и то није нешто што бисте могли претходно претпоставите готово тачно, али за израчунавање временске сложености морате користити анализу алгоритма.
Закључак
Као што смо видели уводни опис алгоритама и његових различитих аспеката, и видели смо да може постојати различит приступ решавању одређеног проблема, а сложеност Биг-О и Тиме су параметри који нам помажу да изаберемо најоптималније решење. Истражујући добар број алгоритама у основи ћете постати јаки у анализи алгоритма и требали бисте моћи лако и лако да дизајнирате и покренете анализу алгоритма.
Препоручени чланци
Ово је водич за Шта су алгоритми. Овде смо дискутовали о раду алгоритама са примерима и њеним различитим аспектима. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Шта је Таблеау Сервер?
- Водич за анализу великих података
- Шта је СКЛ Девелопер?
- Шта је Информатица