演算法設計常用程序
演算法（Algorithm）是解題的步驟，可以把演算法定義成解一確定類問題的任意一種特殊的方法。在計算機科學中，演算法要用計算機演算法語言描述，演算法代表用計算機解一類問題的精確、有效的方法。演算法+數據結構=程序，求解一個給定的可計算或可解的問題，不同的人可以編寫出不同的程序，來解決同一個問題，這里存在兩個問題：一是與計算方法密切相關的演算法問題；二是程序設計的技術問題。演算法和程序之間存在密切的關系。
演算法是一組有窮的規則，它們規定了解決某一特定類型問題的一系列運算，是對解題方案的准確與完整的描述。制定一個演算法，一般要經過設計、確認、分析、編碼、測試、調試、計時等階段。
對演算法的學習包括五個方面的內容：① 設計演算法。演算法設計工作是不可能完全自動化的，應學習了解已經被實踐證明是有用的一些基本的演算法設計方法，這些基本的設計方法不僅適用於計算機科學，而且適用於電氣工程、運籌學等領域；② 表示演算法。描述演算法的方法有多種形式，例如自然語言和演算法語言，各自有適用的環境和特點；③確認演算法。演算法確認的目的是使人們確信這一演算法能夠正確無誤地工作，即該演算法具有可計算性。正確的演算法用計算機演算法語言描述，構成計算機程序，計算機程序在計算機上運行，得到演算法運算的結果；④ 分析演算法。演算法分析是對一個演算法需要多少計算時間和存儲空間作定量的分析。分析演算法可以預測這一演算法適合在什麼樣的環境中有效地運行，對解決同一問題的不同演算法的有效性作出比較；⑤ 驗證演算法。用計算機語言描述的演算法是否可計算、有效合理，須對程序進行測試，測試程序的工作由調試和作時空分布圖組成。
常見的演算法有排序，樹，圖等相關演算法
Ⅱ 演算法程序的設計用的是哪個程序啊
演算法設計我知道，是大學的一門課，演算法設計是程序設計的一種方法。程序=演算法+數據結構，至於演算法程序的設計么，不知道。
Ⅲ 如何使用程序演算法設計程序
解決一個具體實際問題時，大致要經過下面的幾個步驟：
1.首先要從具體問題抽象出一適當的數學模型；
2.然後設計一個解此數學模型的演算法；
3.最後選擇編程語言編寫程序，進行測試；
我也在第2步迷著呢……
前輩說要多練，多實踐，這樣的能力就慢慢具備了。沒有什麼捷徑！當然要有個前提把基礎打好。否則一切都是空中樓閣……像你說的那樣應該就是缺少鍛煉了，把握機會多參加一些項目的設計開發，多向同事跟上級請教。相信這樣的能力就慢慢具備了吧
Ⅳ 程序設計常見的演算法
常用的演算法有：遞推法、貪心法、列舉法、遞歸法、分治法和模擬法。
建議你去看看《演算法導論》，上面很全的。
Ⅳ 目前常用的兩種程序設計方法是
A、結構化程序設計和面向對象程序設計。
結構化程序設計（structured programming）是進行以模塊功能和處理過程設計為主的詳細設計的基本原則。結構化程序設計是過程式程序設計的一個子集，它對寫入的程序使用邏輯結構，使得理解和修改更有效更容易。
而面向對象程序設計(Object Oriented Programming)作為一種新方法，其本質是以建立模型體現出來的抽象思維過程和面向對象的方法。
(5)演算法設計常用程序擴展閱讀：
結構化程序設計的原則：
結構化程序設計採用自頂向下、逐步求精的設計方法，各個模塊通過「順序、選擇、循環」的控制結構進行連接，並且只有一個入口、一個出口。
結構化程序設計的原則可表示為：程序=(演算法)+(數據結構)。
演算法是一個獨立的整體，數據結構(包含數據類型與數據)也是一個獨立的整體。兩者分開設計，以演算法(函數或過程)為主。
隨著計算機技術的發展，軟體工程師越來越注重於系統整體關系的表述，於是出現了數據模型技術(把數據結構與演算法看做一個獨立功能模塊)，這便是面向對象程序設計的雛形。
Ⅵ 演算法程序設計
var
i:integer;
begin
for i:=2000 to 2099 do
if i mod 4=0 then writeln(i);
end.
簡單枚舉，並且2000--2099也沒有特殊情況，比如 整百的要除400 ps：2000年比較特殊~~所以這個也就可以了~~
Ⅶ 演算法設計的過程一般是什麼樣子
和你做數學題目的過程一樣，已知條件是什麼？已知量是什麼？要求什麼？需要輸出一個什麼結果？
演算法設計就是把問題解決步驟用計算機編程語言來表示出來
Ⅷ 誰有一些介紹經典程序演算法設計方法的文章啊
國內的
<計算機算發設計與分析>王曉東 編著 電子工業出版社
《C 常用演算法程序集》 清華大學出版社
《計算機演算法基礎》，華中理工出版社
國外的
<<the art of computer program>>
《演算法引論》 電子工業出版社
《演算法導論(第2版)》（英文）
Ⅸ 幾種常用的演算法簡介
1、窮舉法窮舉法是最基本的演算法設計策略，其思想是列舉出問題所有的可能解，逐一進行判別，找出滿足條件的解。
窮舉法的運用關鍵在於解決兩個問題：
在運用窮舉法時，容易出現的問題是可能解過多，導致演算法效率很低，這就需要對列舉可能解的方法進行優化。
以題1041--純素數問題為例，從1000到9999都可以看作是可能解，可以通過對所有這些可能解逐一進行判別，找出其中的純素數，但只要稍作分析，就會發現其實可以大幅度地降低可能解的范圍。根據題意易知，個位只可能是3、5、7，再根據題意可知，可以在3、5、7的基礎上，先找出所有的二位純素數，再在二位純素數基礎上找出三位純素數，最後在三位純素數的基礎上找出所有的四位純素數。
2、分治法分治法也是應用非常廣泛的一種演算法設計策略，其思想是將問題分解為若乾子問題，從而可以遞歸地求解各子問題，再綜合出問題的解。
分治法的運用關鍵在於解決三個問題：
我們熟知的如漢諾塔問題、折半查找演算法、快速排序演算法等都是分治法運用的典型案例。
以題1045--Square
Coins為例，先對題意進行分析，可設一個函數f(m,
n)等於用面值不超過n2的貨幣構成總值為m的方案數，則容易推導出：
f(m,
n)
=
f(m-0*n*n,
n-1)+f(m-1*n*n,
n-1)+f(m-2*n*n,
n-1)+...+f(m-k*n*n,
n-1)
這里的k是幣值為n2的貨幣最多可以用多少枚，即k=m/(n*n)。
也很容易分析出，f(m,
1)
=
f(1,
n)
=
1
對於這樣的題目，一旦分析出了遞推公式，程序就非常好寫了。所以在動手開始寫程序之前，分析工作做得越徹底，邏輯描述越准確、簡潔，寫起程序來就會越容易。
3、動態規劃法
動態規劃法多用來計算最優問題，動態規劃法與分治法的基本思想是一致的，但處理的手法不同。動態規劃法在運用時，要先對問題的分治規律進行分析，找出終結子問題，以及子問題向父問題歸納的規則，而演算法則直接從終結子問題開始求解，逐層向上歸納，直到歸納出原問題的解。
動態規劃法多用於在分治過程中，子問題可能重復出現的情況，在這種情況下，如果按照常規的分治法，自上向下分治求解，則重復出現的子問題就會被重復地求解，從而增大了冗餘計算量，降低了求解效率。而採用動態規劃法，自底向上求解，每個子問題只計算一次，就可以避免這種重復的求解了。
動態規劃法還有另外一種實現形式，即備忘錄法。備忘錄的基本思想是設立一個稱為備忘錄的容器，記錄已經求得解的子問題及其解。仍然採用與分治法相同的自上向下分治求解的策略，只是對每一個分解出的子問題，先在備忘錄中查找該子問題，如果備忘錄中已經存在該子問題，則不須再求解，可以從備忘錄中直接得到解，否則，對子問題遞歸求解，且每求得一個子問題的解，都將子問題及解存入備忘錄中。
例如，在題1045--Square
Coins中，可以採用分治法求解，也可以採用動態規劃法求解，即從f(m,
1)和f(1,
n)出發，逐層向上計算，直到求得f(m,
n)。
在競賽中，動態規劃和備忘錄的思想還可以有另一種用法。有些題目中的可能問題數是有限的，而在一次運行中可能需要計算多個測試用例，可以採用備忘錄的方法，預先將所有的問題的解記錄下來，然後輸入一個測試用例，就查備忘錄，直接找到答案輸出。這在各問題之間存在父子關系的情況下，會更有效。例如，在題1045--Square
Coins中，題目中已經指出了最大的目標幣值不超過300，也就是說問題數只有300個，而且各問題的計算中存在重疊的子問題，可以採用動態規劃法，將所有問題的解先全部計算出來，再依次輸入測試用例數據，並直接輸出答案。
4、回溯法回溯法是基於問題狀態樹搜索的求解法，其可適用范圍很廣。從某種角度上說，可以把回溯法看作是優化了的窮舉法。回溯法的基本思想是逐步構造問題的可能解，一邊構造，一邊用約束條件進行判別，一旦發現已經不可能構造出滿足條件的解了，則退回上一步構造過程，重新進行構造。這個退回的過程，就稱之為回溯。
回溯法在運用時，要解決的關鍵問題在於：
回溯法的經典案例也很多，例如全排列問題、N後問題等。
5、貪心法貪心法也是求解最優問題的常用演算法策略，利用貪心法策略所設計的演算法，通常效率較高，演算法簡單。貪心法的基本思想是對問題做出目前看來最好的選擇，即貪心選擇，並使問題轉化為規模更小的子問題。如此迭代，直到子問題可以直接求解。
基於貪心法的經典演算法例如：哈夫曼演算法、最小生成樹演算法、最短路徑演算法等。
Ⅹ 設計一個演算法程序
試題答案：（1）演算法步驟：
第一步：使i=1；
第二步：使S=0；
第三步：使S=S+2i；
第四步：使i+1；
第五步：如果i＞10，則輸出S，結束演算法；否則，返回第三步，繼續執行演算法．
（2）演算法的程序框圖：