編程演算法模式

❶ WIMP編程模式是什麼

一、Singleton，單例模式：保證一個類只有一個實例，並提供一個訪問它的全局訪問點
二、Abstract Factory，抽象工廠：提供一個創建一系列相關或相互依賴對象的介面，而無須指定它們的具體類。
三、Factory Method，工廠方法：定義一個用於創建對象的介面，讓子類決定實例化哪一個類，Factory Method使一個類的實例化延遲到了子類。
四、Builder，建造模式：將一個復雜對象的構建與他的表示相分離，使得同樣的構建過程可以創建不同的表示。
五、Prototype，原型模式：用原型實例指定創建對象的種類，並且通過拷貝這些原型來創建新的對象。
行為型有：
六、Iterator，迭代器模式：提供一個方法順序訪問一個聚合對象的各個元素，而又不需要暴露該對象的內部表示。
七、Observer，觀察者模式：定義對象間一對多的依賴關系，當一個對象的狀態發生改變時，所有依賴於它的對象都得到通知自動更新。
八、Template Method，模板方法：定義一個操作中的演算法的骨架，而將一些步驟延遲到子類中，TemplateMethod使得子類可以不改變一個演算法的結構即可以重定義該演算法得某些特定步驟。
九、Command，命令模式：將一個請求封裝為一個對象，從而使你可以用不同的請求對客戶進行參數化，對請求排隊和記錄請求日誌，以及支持可撤銷的操作。
十、State，狀態模式：允許對象在其內部狀態改變時改變他的行為。對象看起來似乎改變了他的類。
十一、Strategy，策略模式：定義一系列的演算法，把他們一個個封裝起來，並使他們可以互相替換，本模式使得演算法可以獨立於使用它們的客戶。
十二、China of Responsibility，職責鏈模式：使多個對象都有機會處理請求，從而避免請求的送發者和接收者之間的耦合關系
十三、Mediator，中介者模式：用一個中介對象封裝一些列的對象交互。
十四、Visitor，訪問者模式：表示一個作用於某對象結構中的各元素的操作，它使你可以在不改變各元素類的前提下定義作用於這個元素的新操作。
十五、Interpreter，解釋器模式：給定一個語言，定義他的文法的一個表示，並定義一個解釋器，這個解釋器使用該表示來解釋語言中的句子。
十六、Memento，備忘錄模式：在不破壞對象的前提下，捕獲一個對象的內部狀態，並在該對象之外保存這個狀態。
結構型有：
十七、Composite，組合模式：將對象組合成樹形結構以表示部分整體的關系，Composite使得用戶對單個對象和組合對象的使用具有一致性。
十八、Facade，外觀模式：為子系統中的一組介面提供一致的界面，fa?ade提供了一高層介面，這個介面使得子系統更容易使用。
十九、Proxy，代理模式：為其他對象提供一種代理以控制對這個對象的訪問
二十、Adapter,適配器模式：將一類的介面轉換成客戶希望的另外一個介面，Adapter模式使得原本由於介面不兼容而不能一起工作那些類可以一起工作。
二十一、Decrator，裝飾模式：動態地給一個對象增加一些額外的職責，就增加的功能來說，Decorator模式相比生成子類更加靈活。
二十二、Bridge，橋模式：將抽象部分與它的實現部分相分離，使他們可以獨立的變化。
二十三、Flyweight，享元模式

❷ 計算機編程常用演算法有哪些

貪心演算法，蟻群演算法，遺傳演算法，進化演算法，基於文化的遺傳演算法，禁忌演算法，蒙特卡洛演算法，混沌隨機演算法，序貫數論演算法，粒子群演算法，模擬退火演算法。

模擬退火+遺傳演算法混合編程例子：
http://..com/question/43266691.html
自適應序貫數論演算法例子：
http://..com/question/60173220.html

❸ 編程的基礎演算法有哪些

1、二叉樹的每個結點至多隻有二棵子樹（不存在度大於2的結點），二叉樹的子樹有左右之分，次序不能顛倒。二叉樹的第i層至多有2^（i 1）個結點。

深度為k的二叉樹至多有2^k 1個結點；對任何一棵二叉樹T，如果其終端結點數為n0，度為2的結點數為n2，則n0 = n2 + 1。二叉樹演算法常被用於實現二叉查找樹和二叉堆。

遞歸演算法能夠解決的問題

數據的定義是按遞歸定義的。如Fibonacci函數。

問題解法按遞歸演算法實現。如Hanoi問題。

數據的結構形式是按遞歸定義的。如二叉樹、廣義表等。

❹ 編程語言都有哪些演算法

（一）基本演算法 : 1.枚舉 2.搜索: 深度優先搜索 廣度優先搜索 啟發式搜索 遺傳演算法 （二）數據結構的演算法 （三）數論與代數演算法 （四）計算幾何的演算法：求凸包 （五）圖論 演算法： 1.哈夫曼編碼 2.樹的遍歷 3.最短路徑 演算法 4.最小生成樹 演算法 5.最小樹形圖 6.網路流 演算法 7.匹配演算法 （六）動態規劃 （七）其他： 1.數值分析 2.加密演算法 3.排序 演算法 4.檢索演算法 5.隨機化演算法

希望採納

❺ 編程模式指的是什麼

各種網站上面最常見的就是23種設計模式
我就說幾個好了，簡單工廠模式，工廠模式，裝飾者模式，責任鏈模式等等
我把別人的貼過來算了。。。

設計模式主要分三個類型:創建型、結構型和行為型。
其中創建型有：
一、Singleton，單例模式：保證一個類只有一個實例，並提供一個訪問它的全局訪問點
二、Abstract Factory，抽象工廠：提供一個創建一系列相關或相互依賴對象的介面，而無須指定它們的具體類。
三、Factory Method，工廠方法：定義一個用於創建對象的介面，讓子類決定實例化哪一個類，Factory Method使一個類的實例化延遲到了子類。
四、Builder，建造模式：將一個復雜對象的構建與他的表示相分離，使得同樣的構建過程可以創建不同的表示。
五、Prototype，原型模式：用原型實例指定創建對象的種類，並且通過拷貝這些原型來創建新的對象。
行為型有：
六、Iterator，迭代器模式：提供一個方法順序訪問一個聚合對象的各個元素，而又不需要暴露該對象的內部表示。
七、Observer，觀察者模式：定義對象間一對多的依賴關系，當一個對象的狀態發生改變時，所有依賴於它的對象都得到通知自動更新。
八、Template Method，模板方法：定義一個操作中的演算法的骨架，而將一些步驟延遲到子類中，TemplateMethod使得子類可以不改變一個演算法的結構即可以重定義該演算法得某些特定步驟。
九、Command，命令模式：將一個請求封裝為一個對象，從而使你可以用不同的請求對客戶進行參數化，對請求排隊和記錄請求日誌，以及支持可撤銷的操作。
十、State，狀態模式：允許對象在其內部狀態改變時改變他的行為。對象看起來似乎改變了他的類。
十一、Strategy，策略模式：定義一系列的演算法，把他們一個個封裝起來，並使他們可以互相替換，本模式使得演算法可以獨立於使用它們的客戶。
十二、China of Responsibility，職責鏈模式：使多個對象都有機會處理請求，從而避免請求的送發者和接收者之間的耦合關系
十三、Mediator，中介者模式：用一個中介對象封裝一些列的對象交互。
十四、Visitor，訪問者模式：表示一個作用於某對象結構中的各元素的操作，它使你可以在不改變各元素類的前提下定義作用於這個元素的新操作。
十五、Interpreter，解釋器模式：給定一個語言，定義他的文法的一個表示，並定義一個解釋器，這個解釋器使用該表示來解釋語言中的句子。
十六、Memento，備忘錄模式：在不破壞對象的前提下，捕獲一個對象的內部狀態，並在該對象之外保存這個狀態。
結構型有：
十七、Composite，組合模式：將對象組合成樹形結構以表示部分整體的關系，Composite使得用戶對單個對象和組合對象的使用具有一致性。
十八、Facade，外觀模式：為子系統中的一組介面提供一致的界面，fa?ade提供了一高層介面，這個介面使得子系統更容易使用。
十九、Proxy，代理模式：為其他對象提供一種代理以控制對這個對象的訪問
二十、Adapter,適配器模式：將一類的介面轉換成客戶希望的另外一個介面，Adapter模式使得原本由於介面不兼容而不能一起工作那些類可以一起工作。
二十一、Decrator，裝飾模式：動態地給一個對象增加一些額外的職責，就增加的功能來說，Decorator模式相比生成子類更加靈活。
二十二、Bridge，橋模式：將抽象部分與它的實現部分相分離，使他們可以獨立的變化。
二十三、Flyweight，享元模式

❻ 雲計算通常採用什麼編程模式

1）MapRece

MapRece是Google公司的Jeff Dean等人提出的編程模型，用於大規模數據的處理和生成。從概念上講，MapRece處理一組輸入的key/value對(鍵值對)，產生另一組輸出的鍵值對。當前的軟體實現是指定一個Map(映射)函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定並發的Rece(化簡)函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。程序員只需要根據業務邏輯設計Map和Rece函數，具體的分布式、高並發機制由MapRece編程系統實現。

相信大家對MapRece相關機制已經比較熟悉，這里不做更深入的闡述。

MapRece在Google得到了廣泛應用，包括反向索引構建、分布式排序、Web訪問日誌分析、機器學習、基於統計的機器翻譯、文檔聚類等。

Hadoop——作為MapRece的開源實現——得到了Yahoo!、Facebook、IBM等大量公司的支持和應用。

2）Dryad

Dryad是Microsoft設計並實現的允許程序員使用集群或數據中心計算資源的數據並行處理編程系統。從概念上講，一個應用程序表示成一個有向無環圖(Directed Acyclic Graph，DAG)。頂點表示計算，應用開發人員針對頂點編寫串列程序，頂點之間的邊表示數據通道，用來傳輸數據，可採用文件、TCP管道和共享內存的FIFO等數據傳輸機制。Dryad類似Unix中的管道。如果把Unix中的管道看成一維，即數據流動是單向的，每一步計算都是單輸入單輸出，整個數據流是一個線性結構，那麼Dryad可以看成是二維的分布式管道，一個計算頂點可以有多個輸入數據流，處理完數據後，可以產生多個輸出數據流，一個Dryad作業是一個DAG。
3）Pregel

Pregel是Google提出的一個面向大規模圖計算的通用編程模型。許多實際應用中都涉及到大型的圖演算法，典型的如網頁鏈接關系、社交關系、地理位置圖、科研論文中的引用關系等，有的圖規模可達數十億的頂點和上萬億的邊。Pregel編程模型就是為了對這種大規模圖進行高效計算而設計。

❼ 編程演算法是什麼

程序演算法是對特定問題求解過程的描述，是指令的有限序列，每條指令完成一個或多個操作。通俗地講，就是為解決某一特定問題而採取的具體有限的操作步驟。

在有限的操作步驟內完成。有窮性是演算法的重要特性，任何一個問題的解決不論其採取什麼樣的演算法，其終歸是要把問題解決好。如果一種演算法的執行時間是無限的，或在期望的時間內沒有完成，那麼這種演算法就是無用和徒勞的，我們不能稱其為演算法。

相關信息：

演算法的時間復雜度是指演算法需要消耗的時間資源。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做T(n)=Ο(f(n))；因此，問題的規模n 越大，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度（Asymptotic Time Complexity）。

演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的空間資源。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。

❽ 編程演算法有哪些

具體演算法如下：

1、快速排序演算法快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序n個項目要Ο（nlogn)次比較。在最壞狀況下則需要Ο（n2)次比較，但這種狀況並不常見。

2、堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。

3、歸並排序（Mergesort，台灣譯作：合並排序）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（DivideandConquer）的一個非常典型的應用。

4、二分查找演算法是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜素過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜素過程結束。

5、BFPRT演算法解決的問題十分經典，即從某n個元素的序列中選出第k大（第k小）的元素，通過巧妙的分析，BFPRT可以保證在最壞情況下仍為線性時間復雜度。

6、深度優先搜索演算法，是搜索演算法的一種。它沿著樹的深度遍歷樹的節點，盡可能深的搜索樹的分支。當節點v的所有邊都己被探尋過，搜索將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。

❾ 編程中的演算法是指什麼

演算法可以理解為有基本運算及規定的運算順序所構成的完整的解題步驟。或者看成按照要求設計好的有限的確切的計算序列，並且這樣的步驟和序列可以解決一類問題。
</FIELDSET>比如你從b地到a地，有許多條路可以走，找出一條最短的路的方法就是一個演算法。
編程中解決一個問題同樣有很多不同方法，每個方法就是一個演算法。
演算法裡面總有一個最好的，效率最高的，能否做到用效率最高的方法來完成任務，就是一個程序員水平高低的表現之一。

❿ 求編程領域上一些經典演算法同時也是程序員必須掌握的演算法

這是我在一個論壇里看到的，你也參考參考吧。C++的虛函數
======================
C++使用虛函數實現了其對象的多態，C++對象的開始四個位元組是指向虛函數表的指針，其初始化順序是先基類後派生類，所以該虛函數表永遠指向最後一個派生類，從而實現了相同函數在不同對象中的不同行為，使得對象既有共性，又有其個性。

內存池分配、回收之夥伴演算法
=======================
夥伴演算法是空閑鏈表法的一個增強演算法，依次建立2^0\2^1\2^2\2^3...2^n大小的 內存塊空閑鏈表，利用相鄰內存塊的夥伴性質，很容易將互為夥伴的內存塊進行合並移到相應的空閑鏈表或將一塊內存拆分成兩塊夥伴內存，一塊分配出去，另一塊掛入相應空閑鏈表，使得內存的分配和回收變得高效。

AVL樹
=======================
AVL樹是一個平衡二叉樹，其中序遍歷是從小到大排序的，該結構插入節點和檢索非常高效，被廣泛應用

快速排序
=======================
通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小，然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列。效率非常高

密碼學之非對稱加密協議（公鑰、私鑰加密協議）
======================
非對稱加密演算法需要兩個密鑰，用其中一個加密產生的密文，只能通過另外一個密鑰解密，密鑰持有者A可以將其中一個公開，稱為公用密鑰，另外一個秘密保存稱為私鑰，這樣當某人B想給A傳一封秘信時，只要將密信使用A的公鑰加密後，就可以放心使用各種信道將迷信傳給A了，因為該密信只有A可以解密，第三者截取因為無法解密而毫無意義。
該演算法很好地解決了密鑰的安全傳遞的問題，因為公鑰和加密演算法都是公開的，私鑰不需要傳輸。

密碼學之數字簽名協議（身份鑒別、防抵賴）
======================
數字簽名也是建立在非對稱加密基礎之上的，如果A君用它的私鑰將文件加密後在發布，A君就無法抵賴該文件是其發布的，因為其他人能通過A君的公鑰將文件解密就說明，如果演算法可靠，該文件一定是A君用其私鑰加密的。
由於非對稱加密演算法的加密和解密很慢，現在的數字簽名並非是將其要發布的信息用其私鑰加密，而是先用一個單項散列演算法如（MD5）產生一個該信息的比較短的指紋（hash值），對其指紋用其私鑰加密後和信息一並發布，同樣達到了防抵賴的作用。

無回溯字元串模式匹配-kmp演算法
======================
他是根據子串的特徵，當匹配失敗時，不需要回溯，而是直接將字串向後滑動若干個位元組，繼續匹配，極大提高了匹配速度。該演算法被廣泛使用。詳細請參考數據結構教程。

最小路徑選路-迪傑斯特拉演算法、弗洛伊德演算法
======================
學習數據結構的時候，印象最深的就要算kmp演算法和最小路徑演算法了，因為理解他們比較費腦子，我是不可能發明這些演算法了，發明他們的都是天才，呵呵。
使用最短路徑的演算法曾經幫人寫過一個小東西，還是很有效的，記得是使用的弗洛伊德演算法的一個變種，要詳細了解的朋友可以查找相關資料，想將他們使用在你的項目中，代碼直接從教科書上抄就可以了，不需要理解。

tcp協議之-nagle演算法
======================
tcp、ip中令人叫絕的想法很多，印象最深的要算nagle演算法了。
tcp出於效率和流量控制的考慮，發送端的數據不是產生多少就馬上發送多少，一般是等到數據集聚到發送緩沖區長度的一半或者數據達到最大tcp數據包數據部分長度（好像是65515）才啟動發送，而且還要看接受端可用緩沖區的大小，如果接受端產生一個回應報文通知發送端沒有接受空間了，發送端哪怕緩沖區已經滿了，也不會啟動發送，直到接受端通告發送端其已經有了接受數據的空間了。
這樣就有一個問題，假如發送端就是要發送一個小報文（比如10個位元組），然後等待對方的回應。按照上面的方案，tcp會一直等數據收集到一定量才發送，於是矛盾就產生了。應用層不再發數據，tcp等不到足夠的數據不會將10個字的數據發送到網卡，接收端應用層收不到數據就不會回應發送端。
你也可能說，可以讓修改發送端發送條件，不一定要等到足夠的數據再發送，為了效率考慮，可以考慮延時一定的時間，比如說1秒，如果上層還沒有數據到來，就將發送緩沖中的數據發出去。當然這樣也是可行的，盡管應用端白白等了1秒鍾啥也沒干，呵呵。
其實nagle演算法很好解決了該問題，它的做發是鏈接建立後的第一次發送不用等待，直接將數據組裝成tcp報文發送出去，以後要麼等到數據量足夠多、要麼是等到接受方的確認報文，演算法及其簡單，而且很好解決了上面的矛盾。

socket之io模型設計
======================
windows下socket有兩種工作方式：
1）同步方式
2）非同步方式

同步socket又有兩種工作模式：
1）阻塞模式
2）非阻塞模式

阻塞模式是最簡單的工作模式，以tcp的發送數據為例，如果發送緩沖區沒有空間，send調用就不會返回，一直要等到能夠發出一點數據為止，哪怕是一個位元組，但是send返回並不表示我要發送的數據已經全部提交給了tcp，所以send返回時要檢查這次發送的數量，調整發送緩沖指針，繼續發送，直到所有數據都提交給了系統。
由於其阻塞的特性，會阻塞發送線程，所以單線程的程序是不適合使用阻塞模式通信的，一般使用一個連接一個線程的方法，但是這種方式對於要維護多個連接的程序，是個不好的選擇，線程越多，開銷越大。

同步非阻塞模式的socket不會阻塞通信線程，如果發送緩沖區滿，send調用也是立刻返回，接受緩沖區空，recv也不會阻塞，所以通信線程要反復調用send或recv嘗試發送或接收數據，對cpu是很大的浪費。
針對非阻塞的尷尬，介面開發人員發明了三種io模型來解決該問題：
1）選擇模型（select）
2）非同步選擇模型（AsyncSelect）
3）事件選擇模型（EventSeselect）
其思想是根據io類型，預先查看1個或n個socket是否能讀、寫等。
其select本身來說，select是阻塞的，可以同時監視多個socket，只要所監視的其中一個socket可以讀、寫，secect調用才返回
非同步選擇模型其select是非同步的（非同步是不會阻塞的），是將監視任務委託給系統，系統在socket可讀、寫時通過消息通知應用程序。有一點需要說明，假如應用程序已經有很多數據需要發送，當收到可寫通知時，一定要盡量多地發送數據，直到發送失敗，lasterror提示「將要阻塞」，將來才可能有新的可寫通知到來，否則永遠也不會有。
事件選擇模型也是將監視socket狀態的工作委託給系統，系統在適當的時候通過事件通知應用程序socket可以的操作。

除了同步工作方式外，還有一種叫非同步工作方式
非同步工作方式是不會阻塞的，因為是將io操作本身委託給系統，系統在io操作完成後通過回調常式或事件或完成包通知應用程序
非同步工作方式有兩種io模型和其對應，其實這兩種模型是window是非同步io的實現：
1）重疊模型
2）完成埠

重疊模型通過事件或回調常式通知應用程序io已經完成
完成埠模型比較復雜，完成埠本身其實是一個io完成包隊列。
應用程序一般創建若干個線程用來監視完成埠，這些線程試圖從完成埠移除一個完成包，如果有，移除成功，應用程序處理該完成包，否則應用程序監視完成埠的線程被阻塞。

select模型是從UNIX上的Berkeley Software Distribution(BSD)版本的套接字就實現了的，其它四種io模型windows發明的，在windows中完成埠和非同步選擇模型是使用比較廣泛的，一般分別用於服務端和客戶端開發。
這五種io模型設計還是比較巧妙的：三種選擇模型很好解決了「同步非阻塞」模式編程的不足；重疊模型和完成埠是windows非同步io的經典實現，不局限於網路io，對文件io同樣適用。

說點題外話，socket的send完成僅僅是將數據（可能是部分）提交給系統，而不是已經發送到了網卡上，更不是已經發送到了接收端。所以要知道你的數據已經發送到了對方的應用層的唯一方法是，讓對方給你發送一個應對包。
發送數據要注意，對應tcp，要防止發送和接收的亂序，對於發送，一般應該為每一個鏈接建立一個發送隊列，採用類似nagle的演算法啟動數據發送。
一次發送可能是你提交數據的一部分，一定要當心，否則出問題沒處找去。