有幾種演算法

A. 常見的搜索演算法有哪幾種

• 廣度優先搜索（BFS）

• 深度優先搜索（DFS）

• 爬山法（Hill Climbing）

• 最佳優先演算法（Best-first search strategy）

• 回溯法 （Backtracking）

• 分支限界演算法（Branch-and-bound Search Algorithm）

B. 數學簡便計算,有哪幾種方法

簡便計算主要有三大方法，分別是加減湊整、分組湊整、提公因數法。

它採用數學計算中的拆分湊整思想，通過四則運算規律，從而簡化計算。

就像68+77=？

大多數人不一定立刻能算出結果，

如果換成70+75=？

相信每一個人都可以一口算出和是145。

這里其實就是把77拆分成2+75，

68+77

=68+2+75

=70+75

=145

遇見復雜的計算式時，

先觀察有沒有可能湊整，

湊成整十整百之後再進行計算，

不僅簡便，而且避免計算出錯。

①加減湊整

【例題1】999+99+29+9+4=？

題中999,99,29,9這四個數字與整數1000,100,30,10都是相差1，4就可以拆分成1+1+1+1，把這4個1補到999,99,29,9上，原式就可以簡化成：

999+99+29+9+4

=999+99+29+9+1+1+1+1

=999+1+99+1+29+1+9+1

=1000+100+30+10

=1140

【例題2】5999+499+299+19=？

看完例1，再來看看例2，還是末位都是9，自然要用我們的湊整法了，不過稍有不同，因為例2中沒有4來拆分成1+1+1+1。

沒有槍沒有炮，自己去創造！

先把它加上1+1+1+1，然後再減去4，不就相當於式子加了一個0嗎？

5999+499+299+19

=5999+1+499+1+299+1+19+1-4

=6000+500+300+20-4

=6816

②分組湊整

在只有加減法的計算題中，將算式中的各項重新分下組湊整，也可以使計算非常方便。

【例題3】100-95+92-89+86-83+80-77=？

題目中的兩位數加減混合運算，硬算是非常費勁的，但是似乎又不能拆分湊整，再觀察題目可以發現從第2個數95起，後面的數都比前一個小3。

根據加法減法運算性質，我們給相鄰的項加上括弧。

100-95+92-89+86-83+80-77

=(100-95)+(92-89)+(86-83)+(80-77)

=5+3+3+3

=14

湊整法不僅可以用在加減計算中，乘除加減混合運算也常常會考到。

③提取公因數法

這就需要用到乘法分配律提取公因數，

又稱為提取公因數法。

如果沒有公因數，我們可以採取乘法結合律變化出公因數。

a×b=(a×10)×(b÷10)，

a×b÷c=a÷c×b，

a×b×c=a×(b×c)。

【例題4】47.9x6.6+529x0.34=？

很明顯題目中的6.6+3.4=10，我們想辦法湊出一個3.4，這就用到了a×b=(a×10)×(b÷10)。但是即使10湊出來，仍然不能提取公因數來簡便計算，這就得用到乘法分配律，52.9x3.4=(47.9+5)x3.4，創造出一個47.9，方便我們提取公因數。

47.9x6.6+529x0.34

=47.9x6.6+529÷10x10x0.34

=47.9x6.6+(47.9+5)x3.4

=47.9x(6.6+3.4)+17

=496

簡便計算的考察重點在於四則運算規律的靈活運用，方法掌握的基礎上，對於四則運算規律必須牢記在心，才能更好地理解運用。

C. java中的演算法，一共有多少種，哪幾種，怎麼分類。

就好比問，漢語中常用寫作方法有多少種，怎麼分類。

演算法按用途分,體現設計目的、有什麼特點
演算法按實現方式分，有遞歸、迭代、平行、序列、過程、確定、不確定等等
演算法按設計范型分，有分治、動態、貪心、線性、圖論、簡化等等

作為圖靈完備的語言，理論上」Java語言「可以實現所有演算法。
「Java的標准庫'中用了一些常用數據結構和相關演算法.

像apache common這樣的java庫中又提供了一些通用的演算法

D. 80—20—30有幾種演算法

一共有三種演算法，分別是：
第一種演算法：80—20—30=60—30=30，第二種演算法：80—20—30=80—（20+30）=80—50=30
第三種演算法：80—20—30=80—30—20=50—20=30

E. 什麼叫演算法演算法有哪幾種表示方法

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。計算機科學家往往將「演算法」一詞的含義限定為此類「符號演算法」。「演算法」概念的初步定義：一個演算法是解決一個問題的進程。而並不需要每次都發明一個解決方案。

已知的演算法有很多，例如「分治法」、「枚舉測試法」、「貪心演算法」、「隨機演算法」等。

(5)有幾種演算法擴展閱讀

演算法中的「分治法」

「分治法」是把一個復雜的問題拆分成兩個較為簡單的子問題，進而兩個子問題又可以分別拆分成另外兩個更簡單的子問題，以此類推。問題不斷被層層拆解。然後，子問題的解被逐層整合，構成了原問題的解。

高德納曾用過一個郵局分發信件的例子對「分治法」進行了解釋：信件根據不同城市區域被分進不同的袋子里；每個郵遞員負責投遞一個區域的信件，對應每棟樓，將自己負責的信件分裝進更小的袋子；每個大樓管理員再將小袋子里的信件分發給對應的公寓。

F. 一年級數學演算法有幾種

一年級的數學演算法應該有4種，也就是加、減、乘和除這4種！

G. 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。

H. 演算法有哪些分類

演算法分類編輯演算法可大致分為：

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。

I. 機器學習有幾種演算法

1. 線性回歸

工作原理：該演算法可以按其權重可視化。但問題是，當你無法真正衡量它時，必須通過觀察其高度和寬度來做一些猜測。通過這種可視化的分析，可以獲取一個結果。

2. 邏輯回歸

根據一組獨立變數，估計離散值。它通過將數據匹配到logit函數來幫助預測事件。

3. 決策樹

利用監督學習演算法對問題進行分類。決策樹是一種支持工具，它使用樹狀圖來決定決策或可能的後果、機會事件結果、資源成本和實用程序。根據獨立變數，將其劃分為兩個或多個同構集。

4. 支持向量機(SVM)

基本原理(以二維數據為例)：如果訓練數據是分布在二維平面上的點，它們按照其分類聚集在不同的區域。基於分類邊界的分類演算法的目標是，通過訓練，找到這些分類之間的邊界(直線的――稱為線性劃分，曲線的――稱為非線性劃分)。對於多維數據(如N維)，可以將它們視為N維空間中的點，而分類邊界就是N維空間中的面，稱為超面(超面比N維空間少一維)。線性分類器使用超平面類型的邊界，非線性分類器使用超曲面。

5. 樸素貝葉斯

樸素貝葉斯認為每個特徵都是獨立於另一個特徵的。即使在計算結果的概率時，它也會考慮每一個單獨的關系。

它不僅易於使用，而且能有效地使用大量的數據集，甚至超過了高度復雜的分類系統。

6. KNN(K -最近鄰)

該演算法適用於分類和回歸問題。在數據科學行業中，它更常用來解決分類問題。

這個簡單的演算法能夠存儲所有可用的案例，並通過對其k近鄰的多數投票來對任何新事件進行分類。然後將事件分配給與之匹配最多的類。一個距離函數執行這個測量過程。

7. k – 均值

這種無監督演算法用於解決聚類問題。數據集以這樣一種方式列在一個特定數量的集群中：所有數據點都是同質的，並且與其他集群中的數據是異構的。

8. 隨機森林

利用多棵決策樹對樣本進行訓練並預測的一種分類器被稱為隨機森林。為了根據其特性來分類一個新對象，每棵決策樹都被排序和分類，然後決策樹投票給一個特定的類，那些擁有最多選票的被森林所選擇。

9. 降維演算法

在存儲和分析大量數據時，識別多個模式和變數是具有挑戰性的。維數簡化演算法，如決策樹、因子分析、缺失值比、隨機森林等，有助於尋找相關數據。

10. 梯度提高和演演算法

這些演算法是在處理大量數據，以作出准確和快速的預測時使用的boosting演算法。boosting是一種組合學習演算法，它結合了幾種基本估計量的預測能力，以提高效力和功率。

綜上所述，它將所有弱或平均預測因子組合成一個強預測器。

J. 13-9有幾種演算法

三種演算法:
第一種「平十法」
9分成3和6。
13-3＝10
10-6＝4
第二種「破十法」
10-9＝1
1+3＝4
第三種「想加算減法」
9+(4)＝13
13-9＝4