一個演算法具有5個特性

1. 演算法的五個特徵是

1、有窮性： 一個演算法必須保證執行有限步之後結束；
2、確切性： 演算法的每一步驟必須有確切的定義；
3、輸入：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定除了初始條件；
4、輸出：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；
5、可行性： 演算法原則上能夠精確地運行，而且人們用筆和紙做有限次運算後即可完成

2. 演算法的五個特徵有什麼

1，有窮性（Finiteness）：演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；
2，確切性(Definiteness)：演算法的每一步驟必須有確切的定義；
3，輸入項(Input)：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件；
4，輸出項(Output)：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；
5，可行性(Effectiveness)：演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）。

3. 計算機演算法必須具備哪5個特性

1、有窮性。一個演算法應包含有限的操作步驟，而不能是無限的。事實上「有窮性」往往指「在合理的范圍之內」。如果讓計算機執行一個歷時1000年才結束的演算法，這雖然是有窮的，但超過了合理的限度，人們不把他視為有效演算法。

2、確定性。演算法中的每一個步驟都應當是確定的，而不應當是含糊的、模稜兩可的。演算法中的每一個步驟應當不致被解釋成不同的含義，而應是十分明確的。也就是說，演算法的含義應當是唯一的，而不應當產生「歧義性」。

3、有零個或多個輸入性。所謂輸入是指在執行演算法是需要從外界取得必要的信息。

4、有一個或多個輸出。演算法的目的是為了求解，沒有輸出的演算法是沒有意義的。

5、有效性。 演算法中的每一個 步驟都應當能有效的執行。並得到確定的結果。

(3)一個演算法具有5個特性擴展閱讀

計算機演算法的產生背景：

歐幾里得演算法被人們認為是史上第一個演算法。 第一次編寫程序是Ada Byron於1842年為巴貝奇分析機編寫求解伯努利方程的程序，因此Ada Byron被大多數人認為是世界上第一位程序員。

因為查爾斯·巴貝奇未能完成他的巴貝奇分析機，這個演算法未能在巴貝奇分析機上執行。 因為"well-defined procere"缺少數學上精確的定義，19世紀和20世紀早期的數學家、邏輯學家在定義演算法上出現了困難。

4. 演算法的基本特性是什麼

演算法應該具有以下五個重要的特徵：

1，有窮性：演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；

2，確切性：演算法的每一步驟必須有確切的定義；

3，輸入項：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件；

4，輸出項：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；

5，可行性：演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）。

(4)一個演算法具有5個特性擴展閱讀：

對於一個給定的問題，往往可能有好幾種量度標准。初看起來，這些量度標准似乎都是可取的，但實際上，用其中的大多數量度標准作貪婪處理所得到該量度意義下的最優解並不是問題的最優解，而是次優解。因此，選擇能產生問題最優解的最優量度標準是使用貪婪演算法的核心。

一般情況下，要選出最優量度標准並不是一件容易的事，但對某問題能選擇出最優量度標准後，用貪婪演算法求解則特別有效。

若用回溯法求問題的所有解時，要回溯到根，且根結點的所有可行的子樹都要已被搜索遍才結束。 而若使用回溯法求任一個解時，只要搜索到問題的一個解就可以結束。

5. 什麼是演算法，它的五大特性是什麼，演算法和程序的關系是什麼

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。
一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：
有窮性（Finiteness）
演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；
確切性(Definiteness)
演算法的每一步驟必須有確切的定義；
輸入項(Input)
一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件；
輸出項(Output)
一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；
可行性(Effectiveness)
演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）。
演算法和程序的關系是：
演算法就是程序的靈魂，一個需要實現特定功能的程序，實現它的演算法可以有很多種，所以演算法的優劣決定著程序的好壞。
程序就是遵循一定規則的、為完成指定工作而編寫的代碼。有一個經典的等式闡明了什麼叫程序：程序
=
演算法
+
數據結構
+
程序設計方法
+
語言工具和環境
。

6. 演算法的重要特性有哪些呢

演算法的五個重要的特徵：確定性、可行性、輸入、輸出、有窮性/有限性。
演算法是解決「做什麼」和「怎麼做」的問題。解決一個問題可能有多種不同的演算法，從效率上考慮，其中最為核心的還是演算法的速度。因此，解決問題的步驟需要在有限的時間內完成，並且操作步驟中不可以有歧義性語句，以免後繼步驟無法繼續進行下去。通過對演算法概念的分析，可以總結出一個演算法必須滿足如下 5個特性。
（1）有窮性。一個演算法在執行有限步驟後，在有限時間內能夠實現的，就稱該演算法具有有窮性。
有的演算法在理論上滿足有窮性，在有限的步驟後能夠完成，但是計算機可能實際上會執行一天、一年、十年等等。演算法的核心就是速度，那麼這個演算法也就沒有意義了。總而言之，有窮性沒有特定的限度，取決於人們的需要。
（2）確定性。演算法中每一個步驟的表述都應該是確定的、沒有歧義的語句。在人們的日常生活中，遇到歧義性語句，可以根據常識、語境等理解，然而還有可能理解錯誤。計算機不比人腦，不會根據演算法的意義來揣測每一個步驟的意思，所以演算法的每一步都要有確定的含義。
（3）有零個或多個輸入。程序中的演算法和數據是相互聯系的。演算法中，需要輸入的是數據的量值。輸入可以是多個也可以是零個。其實，零個輸入並不是這個演算法沒有輸入，而是這個輸入沒有直觀地顯現出來，隱藏在演算法本身當中。
（4）有一個輸出或多個輸出。輸出就是演算法實現所得到的結果，是演算法經過數據加工處理後得到的結果。有的演算法輸出的是數值，有的是圖形，有的輸出並不是那麼顯而易見。沒有輸出的演算法是沒有意義的。
（5）可行性。演算法的可行性就是指每一個步驟都能夠有效地執行，並得到確定的結果，而且能夠用來方便地解決一類問題。

7. c語言演算法中的五個特性是什麼

C語言中的演算法是指為解決某個特定問題而採取的確定且有限的步，主要的五個特性是：有窮性、確定性、可行性、有0個或多個輸入、有一個或多個輸出。

8. 演算法特性是什麼

計算機演算法的五個特性是：

1、有窮性，演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；

2、確切性，演算法的每一步驟必須有確切的定義；

3、輸入項，一個演算法有0個或多個輸入；

4、輸出項，一個演算法有一個或多個輸出；

5、可行性，每個計算步驟都可以在有限時間內完成。

相關介紹：

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。

如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。

演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。

9. 演算法的要素是什麼演算法的特徵是什麼

一、演算法的要素包括：

1、數據對象的操作和操作：計算機可以執行的基本操作以指令的形式描述。

2、演算法的控制結構：演算法的功能結構不僅取決於所選的操作，還取決於操作之間的執行順序。

二、演算法的特徵如下：

1、有窮性：演算法的有窮性意味著演算法在執行有限的步驟之後必須能夠終止。

2、確切性：演算法的每一步都必須確切定義。

3、輸入項：一個演算法有0個或多個輸入來描述操作對象的初始條件。所謂的零輸入是指由演算法本身決定的初始條件。

4、輸出項：一個演算法有一個或多個輸出來反映處理輸入數據的結果。沒有輸出的演算法毫無意義。

5、可行性：演算法中執行的任何計算步驟都可以分解為基本的可執行操作步驟，即每個計算步驟都可以在有限的時間內完成。

(9)一個演算法具有5個特性擴展閱讀：

演算法可大致分為基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。

描述演算法的方法有多種，常用的有自然語言、結構化流程圖、偽代碼和PAD圖等，其中最普遍的是流程圖。

隨著計算機的發展，演算法在計算機方面已有廣泛的發展及應用，如用隨機森林演算法，來進行頭部姿勢的估計，用遺傳演算法來解決彈葯裝載問題，信息加密演算法在網路傳輸中的應用，並行演算法在數據挖掘中的應用等。