Quelle est la meilleure façon de comprendre les algorithmes?


Meilleure réponse

La meilleure façon à mon avis de comprendre les algorithmes consiste à disséquer un algorithme à la fois.

Le but ici est de résoudre un problème plus important en le divisant en problèmes plus petits et plus faciles à gérer. Plus vous comprendrez dalgorithmes en les disséquant, mieux vous deviendrez.

Voici la définition approximative dun algorithme :

Un algorithme est un ensemble de instructions conçues pour effectuer une tâche spécifique.

Il existe littéralement des milliers dalgorithmes dans de nombreux domaines tels que les mathématiques computationnelles englobant à la fois les matières mathématiques et informatique, lastronomie, la bioinformatique, les géosciences, la linguistique, la médecine, la physique, les statistiques et bien dautres !!

Voici quelques algorithmes extrêmement utiles à ce jour:

  1. Algorithme de tri par insertion
  2. Algorithme de tri par sélection
  3. Algorithme de tri par bulles
  4. Algorithme de tri par fusion
  5. Quicksort algorithme
  6. Algorithme de recherche binaire
  7. Algorithme BFS (Breadth First Search)
  8. Depth First Search (DFS) alg orithme
  9. La plus longue sous-séquence croissante
  10. Algorithme de Bellman-Ford
  11. Algorithmes de traversée darbre de commande, de précommande et de post-ordre
  12. Algorithme de tri de tas
  13. Algorithme de Kruskal pour trouver larbre couvrant minimum
  14. Algorithme de Dijkstra
  15. Algorithme de Prim
  16. Algorithme Floyd-Warshall
  17. Algorithme de Johnson
  18. Algorithme de Hopcroft – Karp
  19. Algorithme dEdmonds – Karp
  20. Algorithme de Ford – Fulkerson
  21. Algorithme de Karger
  22. Algorithme euclidien du chemin le plus court
  23. Algorithme de suppression inverse
  24. Algorithme de recherche A *
  25. Algorithme de retour en arrière
  26. Recherche par faisceau algorithme
  27. Algorithme D *
  28. Algorithme de recherche par force brute
  29. Algorithme SSS *
  30. Algorithme F *
  31. Approfondissement itératif Algorithme de recherche en profondeur dabord
  32. Algorithme de Bron – Kerbosch
  33. Algorithme de clique maximale MaxCliqueDyn
  34. Algorithme de composants fortement connectés de Tarjan
  35. Kosaraju « Algorithme de s
  36. Hamming algorithme de calcul de distance
  37. Algorithme de calcul de mémoire distribuée clairsemée qui a été une percée pour résoudre le problème KNN ou Post-Office qui était un problème doptimisation de recherche de voisin le plus proche.

Je peux aller sur mais, vous obtenez le point. Tout cela peut sembler un peu intimidant, mais si vous en choisissez un au début et que vous choisissez de consacrer du temps à le comprendre. en divisant un algorithme de votre choix en sections plus petites pour la compréhension, il vous donne alors une motivation avec un pouvoir que vous aussi pouvez résoudre un problème que lalgorithme résout. Votre esprit se remplit de joie dintelligence. Et vous vous demandez quel problème réel vous pouvez résoudre en appliquant ce que vous avez appris. Je suppose que je mécarte.

Eh bien, pour mieux comprendre certains dentre eux, vous devez vous préparer à penser comme si vous étiez celui qui accomplissait les tâches.

Si lavenir du domaine de linformatique est un morceau de tissu tissé à linfini, ayant de nombreuses couleurs et dautres caractéristiques comme des décorations et des perles et autres, alors les algorithmes sont les fils qui lient tout ensemble.

Voici une citation de Donald Knuth,

Quelque chose de magiquement beau se produit lorsquune séquence de commandes et de décisions est capable de rassembler une collection de données en modèles ou pour découvrir une structure cachée.

Avez-vous déjà essayé de suivre une recette? Si vous avez compris les algorithmes, il est maintenant temps de les faire comprendre à l’ordinateur!

La plupart des problèmes informatiques sont des problèmes mathématiques. Donc, vous devez comprendre la résolution de problèmes mathématiques, si vous voulez innover dans le monde de linformatique.

Il y a quelques propriétés de chaque algorithme auquel vous serez confronté, elles sont les suivantes:

  1. Finiteness: un algorithme PEUT être illimité mais les étapes doivent se terminer, cest-à-dire que le nombre détapes dun algorithme est toujours fini.
  2. Definiteness: Definiteness signifie, «Chaque étape doit être correctement et exactement définis ».
  3. Entrée ou entrées: Celui-ci est assez explicite. Même si un algorithme ne prend aucune entrée, nous pouvons dire 0 entrée.
  4. Sortie ou sorties: Tout comme le nombre dentrées, sauf quun algorithme doit avoir au moins une sortie.
  5. Efficacité: Les opérations impliquées dans un algorithme doivent être mesurables afin de comparer lefficacité ou lefficience des algorithmes comparés. En général, la quantité de temps et d’espace qu’occupe un algorithme est une bonne mesure de l’efficacité de cet algorithme.

Si vous avez une autre question, laissez un message!

À la prochaine fois! Restez en sécurité, prenez garde!

✍Ezaz Akhtar!

Réponse

apprenez dabord un langage de programmation

Je préférerais Python comme bon démarreur. Il est facile à coder et de nombreuses méthodes intégrées sont incluses. utilisez python et commencez à résoudre des énigmes telles que des énigmes sur le site Hckerrank.

Lutilisation de lalgorithme est le moyen le plus simple de les comprendre.

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