Python - 算法设计

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算法是一个循序渐进的过程，它定义了一组要按特定顺序执行以获得所需输出的指令。算法通常是独立于底层语言创建的，即一个算法可以用多种编程语言实现。

从数据结构的角度来看，以下是一些重要的算法类别 -

• Search − 在数据结构中搜索项目的算法。
• Sort − 按特定顺序对项目进行排序的算法。
• Insert − 在数据结构中插入项目的算法。
• Update − 更新数据结构中现有项目的算法。
• Delete − 从数据结构中删除现有项目的算法。

算法特征

并非所有过程都可以称为算法。算法应具有以下特征 -

• 明确 − 算法应清晰明确。它的每个步骤（或阶段）及其输入/输出都应该清晰，并且必须只导致一种含义。
• 输入 − 算法应具有 0 个或多个定义明确的输入。
• 输出 − 算法应具有 1 个或多个明确定义的输出，并且应与所需的输出匹配。
• 有限性 - 算法必须在有限数量的步骤后终止。
• 可行性 - 在可用资源下应该是可行的。
• 独立 − 算法应具有分步指导，该指导应独立于任何编程代码。

如何编写算法？

编写算法没有明确定义的标准。相反，它依赖于问题和资源。编写算法永远不会支持特定的编程代码。

正如我们所知，所有编程语言都共享基本的代码结构，如循环 （do， for， while）、流控制 （if-else） 等。这些常见构造可用于编写算法。

我们以循序渐进的方式编写算法，但情况并非总是如此。算法编写是一个过程，在问题域明确定义后执行。也就是说，我们应该知道问题域，我们正在为此设计解决方案。

例

让我们尝试通过一个例子来学习算法编写。

问题 − 设计一个算法来添加两个数字并显示结果。

• 第 1 步 - 开始
• 第 2 步 - 声明三个整数a，b和c
• 第 3 步 - 定义 A 和 B 的值
• 第 4 步 - 添加 A 和 B 的值
• 第 5 步 - 将第 4 步的输出存储到 C 中
• 第 6 步 - 打印 C
• 第 7 步 - 停止

算法告诉程序员如何编写程序

或者，该算法可以写成 -

• 第 1 步 - 开始添加
• 第 2 步- 获取 A 和 B 的值
• 第 3 步 - C ← A + B
• 第 4 步 - 显示 C
• 第 5 步 - 停止

在算法的设计和分析中，通常使用第二种方法来描述算法。它使分析师可以轻松分析算法，而忽略所有不需要的定义。他可以观察正在使用的操作以及流程的流程如何。

编写 步骤编号 是可选的。

我们设计一种算法来获得给定问题的解决方案。一个问题可以通过多种方式解决。

因此，对于给定的问题，可以推导出许多求解算法。下一步是分析这些建议的解决方案算法并实施最合适的解决方案。