關系演算法

㈠ 如何處理人與演算法的關系

正確看待人與演算法的關系。演算法社會中的人，被全程、全息數據化，演算法也推動了人的標簽化、評分制，這些都對人們的思維、行為產生影響。 演算法作為一種中介，構建了一種數據化界面，重塑了人們對世界的認知方式，同時演算法也以匹配、調節與控制等方式建構了各種對象間的關系，演算法的權力也因此不斷增加。

㈡ 模型與演算法之間是什麼關系

模型是一類問題的解題步驟，亦即一類問題的演算法。如果問題的演算法不具有一般性，就沒有必要為演算法建立模型，因為此時個體和整體的對立不明顯，模型的抽象性質也體現不出來。

數學模型還沒有一個統一的准確的定義，因為站在不同的角度可以有不同的定義。不過我們可以給出如下定義。"數學模型是關於部分現實世界和為一種特殊目的而作的一個抽象的、簡化的結構。"具體來說，數學模型就是為了某種目的，用字母、數字及其它數學符號建立起來的等式或不等式以及圖表、圖象、框圖等描述客觀事物的特徵及其內在聯系的數學結構表達式。

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。

㈢ 算理和演算法的關系

這里是計算的原理，演算法是計算的方法，不一樣的。

㈣ 演算法和數據結構的關系

記得網上曾經有一個帖子，大概的列出了學習ACM來說需要的知識背景。如果不是牛人，或者天生受虐傾向，普通人看到了都會暈倒，多達100多個科目（全部需要數學背景）。樓主覺得你能學的過來嗎？
但是，所有的演算法，乃至數學在實際運用中都是要根據不同的數據來選擇不同的方法，所以一般學習過演算法和數據結構的人都會越發的認識到，數據才是程序的中心，只有找到了一個組織數據的最佳方式，演算法的運用才會事半功倍。比如我印象最深刻的是在大二時做的一道題目：判斷一個輸入的數是否符合科學計演算法。如e*103，-30.90*103就不是。 這樣一道題，如果用普通的數組線性存儲，然後逐一判斷，效率的演算法的復雜度都是不合格的。 有限狀態機則清晰明了的解決了這個問題。即把所有可能的狀態和狀態的轉換畫成一個矩陣，然後每讀取一個輸入的字元就在這些狀態中跳轉，直到最後一個字元為止，判斷最終狀態是有效還是無效狀態。
總而言之：數據結構是問題的核心，是演算法的基礎。

建議樓主先磨好數據結構這把劍，對演算法也不用著急，畢竟很多的數據結構的書中都有一些基礎演算法的介紹的。

㈤ 實現二元關系連接運算的演算法有哪些

用一個長數組存一個大數字，每個數組要素存大數字的若干位，，比如num[1000],每個num[i]存一位，這個數字=1E i × num【i】的求和， 大數乘除就是多項式乘除法，然後要注意num【i】里的數字大於10的時候要進位，一個數字存一位比較好理解但是費內存，一般一個num【i】裡面在四則運算不溢出的情況下可以盡量多存幾位，比如存20位數字

㈥ 如何處理好"算理"與"演算法"的關系

算理是客觀存在的規律，主要回答「為什麼這樣算」的問題；演算法是人為規定的操作方法，主要解決「怎樣計算」的問題。算理是計算的依據，是演算法的基礎，而演算法則是依據算理提煉出來的計算方法和規則，它是算理的具體體現。

算理為計算提供了正確的思維方式，保證了計算的合理性和可行性；演算法為計算提供了便捷的操作程序和方法，保證了計算的正確性和快速性。算理和演算法是計算教學中相輔相成、缺一不可的兩個方面。

應用算理，進行創造

算理是計算的思維本質，如果都這樣思考著算理進行計算，不但思維強度太大，而且計算的速度很慢算。為了提高計算的速度，使計算更方便、快捷，就必須尋找到計算的普遍規律，抽象、概括出計演算法則。計演算法則是算理的外在表達形式，是避開了復雜思維過程的程式化的操作步驟，它使計算變得簡便易行，它不但提高了計算的速度，還大大提高計算的正確率。

以上內容參考：網路-算理

㈦ 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
。

㈧ 數據結構和演算法有什麼關系數據結構就是演算法嗎

首先你要弄清楚數據結構是什麼？數據結構呢其實就是一種存儲數據之間的邏輯結構：比如我們學過的線性結構：順序表啦，鏈表啦；層次結構：樹啦。合適的數據結構可以帶來更高的運行效率和存儲效率，與相應解決實際問題演算法的適應性也就越高，這也就是為什麼一些演算法指定了數據存儲必須以某種特定的數據結才行。一般都是根據合適的數據結構來設計演算法，而不是根據演算法來設計數據結構。

演算法和數據結構往往是互不分開的。離開了演算法，數據結構就顯得毫無意義，而沒有了數據結構演算法就沒有實現的條件。良好的數據結構思想就是一種高效的演算法，但是數據結構不等於演算法。只有當數據結構用於處理某個特定問題類型的時候，數據結構才會體現為演算法。要想細致的了解，就要多看書，因為這東西畢竟發展了那麼多年，一兩句話是說不清楚的。想知道更多的數據結構與演算法知識嗎？可以去了解一下小碼哥李明傑。

㈨ 求顏色的關系演算法

三原色的組合啊，在美術范疇里三原色指；紅，黃，藍。這是任何顏色都調配不出來的。

紅+藍=紫

紅+黃=橙

藍+黃=綠

橙、綠、紫又稱為間色。

紅+橙=橘紅

黃+橙=橘黃

藍+綠=深綠

藍＋紫＝藍紫

黃＋綠＝淺綠

紅＋紫＝紫紅

著6種顏色稱為復色．理論上，等量三原色調和是黑色．

品紅：比大紅淺的紅色，常用作染色劑。

青：藍和綠中間的過渡色、或藍和綠摻和調成的顏色：赤橙黃綠~藍紫；類孔雀藍（綠）、松石藍（綠）、湖藍（綠）等。深綠色或淺藍色：～綠。～碧。～草。～苔。～苗。～菜。～蔥。～山綠水。雨過天~。

綠：藍和黃混合成的顏色，一般草和樹葉呈現這種顏色：～色。～葉。～燈。～化。～洲。～茶。～地。～茸茸。～水青山。

- -！ 其實顏色嘛，本質區別就在於看起來就不同，用文字表達怎麼會比直觀感覺更貼切呢？比如紅就是紅，形容一下紅黃有啥區別這個就難了……