Beste svaret
Den beste måten etter min mening å forstå algoritmer er å dissekere en algoritme om gangen.
Målet her er å løse et større problem ved å dele det opp i mindre, mer håndterbare problemer. Jo flere algoritmer du forstår ved å dissekere dem, jo bedre blir du.
Her er den grove definisjonen av en algoritme :
En algoritme er et sett av instruksjoner designet for å utføre en spesifikk oppgave.
Det er bokstavelig talt tusenvis av algoritmer i mange felt som beregningsmatematikk som omfatter både fagene matematikk og informatikk, astronomi, bioinformatikk, geovitenskap, lingvistikk, medisin, fysikk, statistikk og mange flere !!
Her er noen algoritmer som er ekstremt nyttige til dags dato:
- Sorteringsalgoritme
- Sorteringsalgoritme
- Sorteringsalgoritme
- Slå sammen Sorteringsalgoritme
- Snabbsort algoritme
- Algoritme for binær søk
- Algoritme for bredde første søk (BFS)
- Dybde første søk (DFS) alg oritme
- Lengste økende etterfølgende
- Bellman – Ford-algoritme
- Bestille, forhåndsbestille, etterordne treovergangsalgoritmer
- Heap Sorter algoritme
- Kruskals algoritme for å finne Minimum Spanning Tree
- Dijkstras algoritme
- Prims algoritme
- Floyd – Warshall Algoritme
- Johnsons algoritme
- Hopcroft – Karp algoritme
- Edmonds – Karp algoritme
- Ford – Fulkerson algoritme
- Kargers algoritme
- Euklidisk algoritme for korteste vei
- Omvendt slettingsalgoritme
- En * søkealgoritme
- Backtracking-algoritme
- Strålesøk algoritme
- D * algoritme
- Brute-force søkealgoritme
- SSS * algoritme
- F * algoritme
- Iterativ utdyping Dybde Første søkealgoritme
- Bron – Kerbosch-algoritme
- MaxCliqueDyn maksimal klikkalgoritme
- Tarjans sterk koblede komponentealgoritme
- Kosaraju «s algoritme
- Hamming avstandsberegningsalgoritme
- Spredt distribuert minneberegningsalgoritme som var et gjennombrudd for å løse KNN eller Post-Office-problem som var et nærmeste nabo-søkeoptimaliseringsproblem.
Jeg kan gå på, men du skjønner poenget. Alle disse kan virke litt skremmende, men hvis du velger en først og velger å bruke tid på å forstå den. dele en algoritme du ønsker i mindre seksjoner for å forstå, så gir den deg en motivasjon med en kraft som også du kan løse et problem som algoritmen løser. Du tankene fylles med intelligensglede. Og du lurer på hvilket problem du kan løse i det virkelige liv ved å bruke det du lærte. Jeg antar at jeg avviker.
Vel, for å forstå noen av dem bedre, må du forberede deg på å tenke som om du er den som gjør oppgavene.
Hvis fremtiden for informatikkfeltet er et uendelig vevd tøystykke med mange farger og andre egenskaper som dekorasjoner og perler og hva annet, så algoritmer er trådene som binder alt sammen.
Her er et sitat fra Donald Knuth,
Noe magisk vakkert skjer når en sekvens med kommandoer og beslutninger er i stand til å samle en samling data i organisert mønstre eller å oppdage skjult struktur.
Har du noen gang prøvd å følge en oppskrift? Hvis du har det, har du forstått algoritmer, nå er det på tide å få datamaskinen til å forstå dem også!
De fleste av problemene med datalogi er matematiske problemer. Så du må forstå løsning av matematiske problemer, hvis du vil innovere i datavitenskapens verden.
Det er noen få egenskaper for alle algoritmer du møter, de er som følger:
- Endelighet: En algoritme KAN være ubegrenset, men trinnene må avsluttes, dvs. antall trinn i en algoritme er alltid endelig.
- Definitet: Definitet betyr: «Hvert trinn må være riktig og nøyaktig definert. ”
- Inngang eller innganger: Denne er ganske selvforklarende. Selv om en algoritme ikke tar noen innganger, kan vi si den 0 inngang.
- Utgang eller utgang: Akkurat som antall innganger, bortsett fra at en algoritme må ha minst en utgang.
- Effektivitet: Operasjonene som er involvert i en algoritme må være målbare for å sammenligne effektiviteten eller effektiviteten til de sammenlignede algoritmene. Vanligvis er tiden og plassen en algoritme tar et rimelig mål på algoritmens effektivitet.
Hvis du har andre spørsmål, kan du sende en melding!
Inntil neste gang! Vær trygg, vær forsiktig!
✍Ezaz Akhtar!
Svar
lær først et programmeringsspråk
Jeg foretrekker Python som en god startpakke. Det er enkelt å kode og mange innebygde metoder er inkludert. bruk python og begynn å løse gåter som gåter på Hckerrank-nettstedet.
Å bruke algoritme er den enkleste måten å forstå dem på.