Для чего разрабатывают алгоритм программы

Каждый программист знает о важности использования алгоритмов . В этой статье мы поговорим о том, что такое алгоритм и какими характеристиками он обладает. А самое главное — составим список алгоритмов , которые широко применяются в программировании и, стало быть, будут полезны для программиста.

Алгоритм — что это?

Если говорить неофициально, то алгоритмом можно назвать любую корректно определённую вычислительную процедуру , когда на вход подаётся какая-нибудь величина либо набор величин, а результатом выполнения становится выходная величина либо набор значений. Можно сказать, что алгоритм — это некая последовательность вычислительных шагов , благодаря чему происходит преобразование входных данных в выходные.

Также нужно понимать, что алгоритм как последовательность шагов позволяет решать конкретную задачу и должен:

1. Работать за конечный объём времени. Если алгоритм не способен разобраться с проблемой за конечное количество времени, можно сказать, что этот алгоритм бесполезен.

Программирование. Как составить алгоритм для программы?

2. Иметь чётко определённые инструкции. Любой шаг алгоритма должен точно определяться . При этом его инструкции должны быть однозначны для любого случая.

3. Быть пригоден к использованию. Речь идёт о том, что алгоритм должен быть способен решить проблему , для устранения которой его создавали.

Сегодня алгоритмы используются как в информатике и программировании, так и в математике. Кстати, наиболее ранними математическими алгоритмами называют разложение на простые множители и извлечение квадратного корня — их использовали в древнем Вавилоне ещё в 1600 г. до н. э. Но мы не будем уходить далеко в прошлое, а рассмотрим, как и обещали, основные алгоритмы программирования на сегодняшний день.

Алгоритмы сортировки (пирамидальная, быстрая, слиянием)

Какой алгоритм сортировки считают лучшим? Здесь нет однозначного ответа, ведь всё зависит от ваших предпочтений и поставленных перед вами задач. Рассмотрим каждый из алгоритмов:

1. Сортировка слиянием . Важнейший на сегодня алгоритм. Базируется на принципе сравнения элементов и задействует подход «разделяй и властвуй», позволяя более эффективно решать проблемы, которые когда-то решались за время O (n^2). Сортировка слиянием была изобретена математиком Джоном фон Нейманом в далёком 1945 году.

2. Быстрая сортировка . Это уже другой подход к сортировке. Тут алгоритм базируется, как на in-place разделении, так и на принципе «разделяй и властвуй». Однако эта сортировка нестабильна, что и является её проблемой. Зато алгоритм эффективен при сортировке массивов в оперативной памяти.

3. Пирамидальная сортировка . Алгоритм in-place который использует приоритетную очередь (за счёт этой очереди сокращается время поиска данных).

Считается, что вышеописанные алгоритмы лучше, если сравнивать их с другими, например, сортировкой пузырьком . Можно сказать, что именно благодаря алгоритмам сортировки у нас сегодня есть искусственный интеллект, глубинный анализ данных и даже интернет .

АЛГОРИТМЫ в ПРОГРАММИРОВАНИИ для новичков | Левенштейн, Фибоначчи, Факториал и т.д.

Преобразование Фурье. Быстрое преобразование Фурье

Электронно-вычислительные устройства используют алгоритмы для функционирования, в том числе и алгоритм преобразования Фурье . И телефон, и смартфон, и компьютер, и маршрутизатор, и интернет — всё это не может работать без алгоритмов для функционирования, запомните это.

Алгоритм Дейкстры

Без этого алгоритма, опять же, не сможет эффективно работать тот же интернет. С его помощью решаются задачи, в которых проблема представляется в виде графа, обеспечивающего поиск наикратчайшего пути между 2-мя узлами. Даже сегодня, когда у нас есть решения и получше, программисты по-прежнему используют поиск кратчайшего пути , если речь идёт о системах, требующих повышенной стабильности.

Алгоритм RSA

Это алгоритм пришёл к нам из криптографии . Он сделал криптографию доступной всем, предопределив её будущее. Вообще, RSA-алгоритм сделан для решения простой задачи с неочевидным решением . Он позволяет делиться открытыми ключами между конечными пользователями и независимыми платформами таким образом, чтобы можно было применять шифрование.

Алгоритм безопасного хэширования

Ну, это не совсем алгоритм. Скорее, его можно назвать семейством криптографических хэш-функций (SHA-1, SHA-2 и т.д.), которые разработаны в США и имеют важнейшее значение для всего мира. Антивирусы, электронная почта, магазины приложений, браузеры и т. п. — во всём этом используются алгоритмы безопасного хэширования (на деле хэш является результатом их работы). Алгоритм нужен для определения, удалось ли вам загрузить то, что хотели, а также не подверглись ли вы фишингу или атаке «человек посередине».

Анализ связей

Идея алгоритма анализа связей проста. Например, вы легко сможете представить график в виде матрицы, что сведёт задачу к проблеме уровня собственной значимости каждого узла. Данный подход к структуре графа позволит оценить относительную важность каждого объекта, который включён в систему.

Алгоритм был создан в далёком 1976 году и используется сегодня при ранжировании страниц в процессе поиска в Google, при генерации ленты новостей, при составлении списка возможных друзей на Facebook, при работе с контактами в LinkedIn и во многих других случаях. Любой из перечисленных сервисов работает с различными объектами и параметрами и объектами, однако сама математика по сути не меняется.

Пропорционально-интегрально-дифференцирующий алгоритм

Пользовались ли вы автомобилем, самолётом, сотовой связью? Видели ли вы робота в работе? Во всех этих случаях вы можете сказать, что видели данный алгоритм в действии.

Пропорционально-интегрально-дифференцирующий алгоритм обычно применяет замкнутый механизм обратной связи для контура управления. Это необходимо для минимизации ошибки между реальным выходным сигналом и желаемым выходным сигналом. Алгоритм задействуется там, где необходимо создать систему для обработки сигнала либо для управления гидравлическими, механическими и тепловыми механизмами автоматизированного типа.

Алгоритмы сжатия данных

Сложно сказать, какой алгоритм для сжатия наиболее важен, ведь в зависимости от поставленных задач он может меняться от zip до mp3 либо от JPEG до MPEG-2. Но эти алгоритмы важны почти для всех сфер деятельности.

Алгоритм сжатия — это не только очередной заархивированный документ. Он позволяет выполнять сжатие данных на веб-странице при их загрузке на компьютер. Или задействуется в базах данных, видео, музыке, облачных вычислениях. По сути алгоритмы сжатия данных делают системы дешевле и эффективнее.

Алгоритм генерации случайных чисел

На самом деле не существует «настоящего» генератора случайных чисел, и мы уже об этом говорили . Зато у нас существуют генераторы псевдослучайных чисел , которые прекрасно с этим справляются. Они имеют расширенную вариативность использования: программные приложения в программировании, криптография, алгоритмы хэширования, видеоигры, искусственный интеллект, тесты при разработке программ и т. д.

Источник: dzen.ru

1.1.4 Разработка алгоритма

Этот этап заключается в разложении вычислительного процесса на возможные составные части, установлении порядка их следования, описании содержания каждой такой части в той или иной форме. Далее осуществляется проверка, которая показывает, обеспечивается ли реализация данного метода.

В большинстве случаев не удается сразу получить нужный результат, поэтому составляющие части алгоритма анализируются на предмет того, как они (каждая в отдельности и все вместе) выполняют возложенную на них роль. Как правило, в процессе разработки алгоритм проходит несколько этапов детализации.

Наиболее правильное решение – метод «сверху вниз», когда за основу берется вся задача, разбиваемая на подзадачи более низкого уровня. На этой стадии получается более уточненный алгоритм. Процесс детализации можно продолжать далее. На каждой стадии детализации происходит многократная проверка алгоритма и исправление его.

Опираясь на крупноблочную структуру алгоритма, можно быстрее и проще разработать программы, произвести их анализ, оценку и выбрать наилучший вариант. Эффект поэтапной детализации зависит от того, как осуществляется его структуризация, т.е. расчленение на составные части.

Она должна осуществляться не по произволу программиста, а должна определяться логикой рассматриваемой задачи. Каждый элемент такой схемы должен быть максимально самостоятельным и логически завершенным, чтобы дальнейшую его детализацию можно было выполнять отдельно от детализации остальных элементов. Существуют различные способы описания алгоритма.

Эти способы отличаются друг от друга компактностью записи, степенью формализации, на какого исполнителя они рассчитаны, каким образом они высвечивают логику алгоритма. Прежде всего, известен словесный способ описания алгоритма, который мы можем встретить в любой предметной области. Можно записывать алгоритм в виде схем. Существуют и формальные алгоритмические языки для записи алгоритмов  псевдокоды и так называемые структурограммы (диаграммы Насси-Шнайдермана).

1.1.5 Программирование

На этом этапе алгоритм представляется в форме, понятной ЭВМ, и работа программиста определяется тем, что ему доступно на данной ЭВМ. Выбирается подходящая система программирования, и алгоритм преобразовывается в программу на соответствующем алгоритмическом языке. Данное учебное пособие ориентировано на систему Visual Studio 2010.

1.1.6 Отладка

• синтаксические, появление которых связано с нарушением правил записи языковых конструкций;
• семантические (смысловые), вызывающие ошибки при выполнении.

22.05.2015 24.11 Mб 20 Прогулка по улице Кирова.rtf
Ограничение

Для продолжения скачивания необходимо пройти капчу:

Источник: studfile.net

Для чего разрабатывают алгоритм программы

Знание алгоритмов и тесно связанной с ними организации структуры данных необходимо для серьезной работы в любой отрасли информатики:

1. Протоколы маршрутизации в коммуникационных сетях используют классические алгоритмы поиска кратчайшего пути.
2. Шифрование с открытым ключом опирается на эффективные теоретико-числовые алгоритмы.
3. Компьютерная графика задействует вычислительные примитивы, которые предоставляют геометрические алгоритмы.
4. Индексация в базах данных опирается на структуры данных сбалансированных деревьев поиска.
5. Вычислительная биология использует алгоритмы динамического программирования для измерения сходства геномов.

И так можно продолжать бесконечно.

Что дает знание алгоритмов рядовому разработчику

Освоение алгоритмов требует времени и усилий, но при этом дает несколько серьезных преимуществ:

• Повышение эффективности. Существуют максимально быстрые алгоритмы для обработки данных и эффективные структуры для их организации. Такие паттерны избавляют от необходимости изобретать велосипед при решении типовых задач, позволяют прогнозировать производительность ПО и служат основой для разработки новых нетривиальных решений.
• Развитие аналитических способностей и алгоритмического мышления. Изучение и реализация алгоритмов улучшают не только навыки программирования: привычка разбивать сложные задачи на логически связанные шаги, необходимые для их эффективного решения, пригодится везде – от планирования отпуска до разработки инвестиционной стратегии.
• Успехи в спортивном программировании. Знание алгоритмов необходимо для успешного решения задач в контестах: как правило, из любого олимпиадного задания торчат уши какого-нибудь алгоритма. Вот всего лишь один пример: известная задача «Поле чудес» (Periodic Strings в англоязычном варианте) элементарно решается с помощью алгоритма Кнута-Морриса-Пратта . Стоит заметить, что олимпиадные задачи часто предлагают кандидатам на техническом собеседовании.
• Успешное прохождение собеседований. Чем сложнее задачи, которые предстоит решать разработчикам компании, тем выше вероятность, что значительная часть вопросов будет посвящена алгоритмам и структурам данных. Работодатели отдают предпочтение кандидатам, которые способны найти самое эффективное и эргономичное решение проблемы.
• Знакомство с величайшими достижениями информатики. Изучение алгоритмов и структуры данных похоже на просмотр дайджеста, состоящего из суперхитов информатики за последние 70 лет. В следующий раз, когда коллега пришлет мем про Дейкстру и его путь к подруге, будешь знать, в каком месте надо смеяться.

Если хочешь подтянуть свои знания по алгоритмам, загляни на наш курс «Алгоритмы и структуры данных», на котором ты:

• углубишься в теорию структур данных;
• научишься решать сложные алгоритмические задачи;
• научишься применять алгоритмы и структуры данных при разработке программ.

С чего начать изучение алгоритмов

Существует множество алгоритмов и немало структур данных . Некоторые из них можно назвать универсальными или общими, другие – узкоспециальными, предназначенными для решения специфических задач: очевидно, что в вычислительной геометрии и в биоинформатике проблемы будут разными. Без какой-либо базы (в виде университетского курса или опыта участия в олимпиадах по программированию) разобраться во всем этом довольно сложно. В этом случае важно начать с азов и базовых концепций, к которым относятся:

1. Асимптотический анализ сложности алгоритмов. Лучший, средний и худший случаи. «O» большое и «o» малое. Очень часто на собеседованиях предлагают оценить сложность алгоритма или обосновать выбор в пользу определенного решения.
2. Линейные структуры данных – массивы, стеки, связанные списки, хэш-таблицы и очереди.
3. Нелинейные структуры данных – деревья, графы, множества.
4. Рекурсия. Значительная часть алгоритмов использует рекурсию; она неразрывно связана с рекурсивно определяемыми структурами данных – деревьями, – и восходящим / нисходящим динамическим программированием.
5. Концепция «разделяй и властвуй» и алгоритмы, основанные на ней – бинарный поиск, сортировка слиянием, быстрая сортировка, сортировка подсчетом, умножение Карацубы, субкубический алгоритм Штрассена, задача о паре ближайших точек. Такие алгоритмы разбивают исходную задачу на более мелкие подзадачи, рекурсивно решают их, а затем объединяют решения подзадач в решение исходной задачи.

После знакомства с азами пора переходить к темам, которые всплывают на большинстве собеседований: поиск и сортировка, жадные алгоритмы, графы (поиск в ширину и в глубину), динамическое программирование. Абсолютный минимум, который необходим для подготовки к техническому собеседованию, доступно и интересно изложен в книге Томаса Х. Кормена «Алгоритмы. Вводный курс». Исчерпывающий вариант – четырехтомник Тима Рафгардена «Совершенный алгоритм»:

• в первой книге рассматриваются азы и базовые концепции;
• во второй – графовые алгоритмы и структуры данных;
• в третьей – жадные алгоритмы и динамическое программирование;
• в четвертой – алгоритмы для NP трудных задач.

Материалы четырехтомника основаны на лекциях, которые Рафгарден читал в Стэнфордском университете и на онлайн-курсах, которые он ведет сейчас. Книги написаны вполне доступным языком и содержат множество практических заданий и тестов с решениями.

Алгоритмическая секция

Особенности технического собеседования варьируются в различных компаниях, но общие моменты выделить можно:

• Кандидатам предлагают решить 5-6 задач разной степени сложности. На задачу можно потратить 15-45 минут – это очень мало. Поэтому с первого дня изучения алгоритмов нужно привыкать решать задачи – не только правильно, но и максимально быстро.
• Часто решение приходится писать от руки – на листе бумаги или на доске. Так интервьюеру проще оценить, насколько последовательно и структурированно складывается решение в голове кандидата – чем меньше зачеркиваний и стираний, тем лучше.
• При решении задач в IDE действуют лимиты по времени и памяти, как и в контестах спортивного программирования. Чтобы уложиться в лимиты, нужно учитывать не только быстродействие выбранного алгоритма, но и мелочи вроде небрежного считывания всех данных из огромного файла целиком (вместо одной нужной строчки).

Мнения разработчиков по поводу алгоритмических секций расходятся: одни относятся к этому этапу с энтузиазмом, другие считают, что победителями здесь становятся не практики с солидным опытом, а вчерашние студенты-олимпиадники. Но факты остаются фактами: алгоритмическая секция является важной частью собеседования, а сами алгоритмы помогают решать реальные задачи эффективно, поэтому изучать их все-таки надо, и чем раньше – тем лучше.

Мне сложно разобраться самостоятельно, что делать?

Алгоритмы и структуры данных действительно непростая тема для самостоятельного изучения: не у кого спросить и что-то уточнить. Поэтому мы запустили курс «Алгоритмы и структуры данных», на котором в формате еженедельных вебинаров вы:

• изучите сленг, на котором говорят все разработчики независимо от языка программирования: язык алгоритмов и структур данных;
• научитесь применять алгоритмы и структуры данных при разработке программ;
• подготовитесь к техническому собеседованию и продвинутой разработке.

Курс подходит как junior, так и middle-разработчикам.

Источник: proglib.io