計算機演算法分類
① 計算機演算法的三種基本結構
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計算機程序的三種基本結構是啥？
yezi1950
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計算機程序的三種基本結構是：順序結構、分支結構、循環結構
1、順序結構：
順序結構是一個程序從第一行一直運行到最後一行，也就是程序從頭到尾運行。
2、分支結構：
分支結構的執行是依據一定的條件選擇執行路徑，而不是嚴格按照語句出現的物理順序。分支結構的程序設計方法的關鍵在於構造合適的分支條件和分析程序流程，根據不同的程序流程選擇適當的分支語句。分支結構適合於帶有邏輯或關系比較等條件判斷的計算，設計這類程序時往往都要先繪制其程序流程圖，然後根據程序流程寫出源程序，這樣做把程序設計分析與語言分開，使得問題簡單化，易於理解。
3、循環結構：
一般用於重復某段需要不斷重復執行的代碼。
共同特點：
① 三種結構都是只有一個入口，一個出口。
② 三種結構內都不存在死循環。
② 什麼是演算法演算法可以分為幾種類型
一、演算法應該具有的五個特徵：
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肢悄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）。
分類
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。
二、演算法可以宏泛的分為三類：
1.有限的，確定性演算法
這類演算法在有限的一段時敏鎮間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。
2.有限的，非確定演算法
這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。
3.無限的演算法
是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。
拓展資料：
演算法的要素：
一，數據對象的運算和操作：
計算機可以執行的基本操作是以指令的形式描述的。一個計算機系統能執行的所有指令的集合，成為該計算機系統的指令系統。一個計算機的基本運算和操作有如下四類：
1，算術運算：加減乘除等運算
2，邏輯運算：或、且、非等運算
3，關系運算：大於、小於、等於、不等於等運算
4，數據傳輸：輸入、輸出、賦值等運算[1]
二，演算法的控制結構：
一個演算法的功能結構不僅取決於所選用的操作，而且還與各操橋飢粗作之間的執行順序有關。
③ 計算機常用演算法有哪些
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
④ 計算機演算法的三種基本結構
演算法有順序結構、條件分支結構、循環結構三種基本邏輯結構。
1、順序結構
序貫結構是最簡單的演算法結構，在語句之間、框之間自上而下進行。它由依次執行的幾個處理步驟組成。
它是任何演算法都不能缺少的基本演算法結構。方框圖中的順序結構是將程序框從上到下與流水線連接，按順序執行演算法步驟。
2、條件分支結構
條件結構是指通過判斷演算法中的條件，根據條件是否為真來選擇不同流向的演算法結構。
如果條件P為真，則選擇執行框A或框B。無論P條件是否為真，只能執行A盒或B盒中的一個。不可能同時執行盒子A和B，盒子A和B不執行也是不可能的。一個判斷結構可以有多個判斷框。
3、循環結構
在某些演算法中，經常會出現某一處理步驟按照某一條件從某一地點重復執行的情況。這就是循環結構。重復執行的處理步驟是循環體，顯然，循環結構必須包含條件結構。循環結構又稱重復結構，可分為兩類：
一種是當循環結構，功能是P時形成時給定的條件下，執行一個盒子，一個盒子在執行後，確定條件P，如果仍然設置和執行一個盒子，等等來執行一個盒子，直到一個條件P並不不再執行一個盒子，這個時候離開循環結構。
另一種類型是直到型循環結構，作用是先執行，然後判斷給定條件P是否為真。如果P仍然不為真，將繼續執行盒子A，直到給定條件P為真一段時間。
(4)計算機演算法分類擴展閱讀：
共同特徵
1、只有一個入口和出口
2、結構的每個部分都有執行的機會，即對於每個盒子，應該有一個從入口到出口的路徑。如圖A所示，從入口到出口沒有經過它的路徑，這是不符合要求的演算法結構。
3、結構中不存在死循環，即沒有結束循環。
⑤ 計算機演算法有哪些
計算機演算法指的是編程的時候，我們有各種不同的程序，不同的應用，有不同的演算法，這個演算法有很多很多
⑥ 什麼是演算法演算法有哪些分類
分類演算法是在數學和計算機科學之中，演算法為一個計算的具體步驟，常用於計算、數據處理和自動推理。
精確而言，演算法是一個表示為有限長列表的有效方法。演算法應包含清晰定義的指令用於計算函數，演算法分類可以根據演算法設計原理、演算法的具體應用和其他一些特性進行分類。
具體意義：
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。
⑦ 計算機程序語言包括哪幾個基本演算法
冒泡排序、選擇排序、、插入排序、希爾排序、歸並排序、堆排序
Java版代碼：
package com.kevin;
/**
* 七種排序演算法Java版
*
* @author Administrator
*
*/
public class Sort {
/**
* 列印數組
*
* @param data
*/
public static void displayData(int[] data) {
for (int d : data) {
System.out.print(d + " ");
}
System.out.println();
}
/**
* 冒泡排序演算法，時間復雜度O(n2)，演算法具有穩定性，堆排序和快速排序演算法不具有穩定性，即排序後相同元素的順序會發生變化
*
* @param src
*/
public static void bubbleSort(int[] src) {
if (src.length > 0) {
int length = src.length;
for (int i = 1; i < length; i++) {
for (int j = 0; j < length - i; j++) {
if (src[j] > src[j + 1]) {
int temp = src[j];
src[j] = src[j + 1];
src[j + 1] = temp;
}
}
}
}
}
/**
* 快速排序，時間復雜度O(nlogn)，最壞時間復雜度O(n2)，平均時間復雜度O(nlogn)，演算法不具穩定性
*
* @param src
* @param begin
* @param end
*/
public static void quickSort(int[] src, int begin, int end) {
if (begin < end) {
int key = src[begin];
int i = begin;
int j = end;
while (i < j) {
while (i < j && src[j] > key) {
j--;
}
if (i < j) {
src[i] = src[j];
i++;
}
while (i < j && src[i] < key) {
i++;
}
if (i < j) {
src[j] = src[i];
j--;
}
}
src[i] = key;
quickSort(src, begin, i - 1);
quickSort(src, i + 1, end);
}
}
/**
* 選擇排序，分為簡單選擇排序、樹形選擇排序(錦標賽排序)、堆排序 此演算法為簡單選擇排序
*
* @param a
*/
public static void selectSort(int[] a) {
int length = a.length;
for (int i = 0; i < length; i++) {
int minIndex = i;
for (int j = i + 1; j < a.length; j++) {
if (a[j] < a[minIndex]) {
minIndex = j;
}
}
if (minIndex != i) {
int temp = a[minIndex];
a[minIndex] = a[i];
a[i] = temp;
}
}
}
/**
* 插入排序，適用於少量數據的排序，時間復雜度O(n2)，是穩定的排序演算法，原地排序
*
* @param a
*/
public static void insertSort(int[] a) {
int length = a.length;
for (int i = 1; i < length; i++) {
int temp = a[i];
int j = i;
for (; j > 0 && a[j - 1] > temp; j--) {
a[j] = a[j - 1];
}
a[j] = temp;
}
}
/**
* 歸並排序演算法，穩定排序，非原地排序，空間復雜度O(n)，時間復雜度O(nlogn)
*
* @param a
* @param low
* @param high
*/
public static void mergeSort(int a[], int low, int high) {
if (low < high) {
mergeSort(a, low, (low + high) / 2);
mergeSort(a, (low + high) / 2 + 1, high);
merge(a, low, (high + low) / 2, high);
}
}
/**
* 歸並排序輔助方法，合並
*
* @param a
* @param low
* @param mid
* @param high
*/
private static void merge(int[] a, int low, int mid, int high) {
int[] b = new int[high - low + 1];
int s = low;
int t = mid + 1;
int k = 0;
while (s <= mid && t <= high) {
if (a[s] <= a[t])
b[k++] = a[s++];
else
b[k++] = a[t++];
}
while (s <= mid)
b[k++] = a[s++];
while (t <= high)
b[k++] = a[t++];
for (int i = 0; i < b.length; i++) {
a[low + i] = b[i];
}
}
/**
* 希爾排序的一種實現方法
*
* @param a
*/
public static void shellSort(int[] a) {
int temp;
for (int k = a.length / 2; k > 0; k /= 2) {
for (int i = k; i < a.length; i++) {
for (int j = i; j >= k; j -= k) {
if (a[j - k] > a[j]) {
temp = a[j - k];
a[j - k] = a[j];
a[j] = temp;
}
}
}
}
}
/**
* 堆排序，最壞時間復雜度O(nlog2n)，平均性能接近於最壞性能。由於建初始堆所需的比較次數多，故堆不適合記錄較少的比較 堆排序為原地不穩定排序
*
* @param array
*/
public static void heapSort(int[] array) {
for (int i = 1; i < array.length; i++) {
makeHeap(array, i);
}
for (int i = array.length - 1; i > 0; i--) {
int temp = array[i];
array[i] = array[0];
array[0] = temp;
rebuildHeap(array, i);
}
}
/**
* 堆排序輔助方法---創建堆
*
* @param array
* @param k
*/
private static void makeHeap(int[] array, int k) {
int current = k;
while (current > 0 && array[current] > array[(current - 1) / 2]) {
int temp = array[current];
array[current] = array[(current - 1) / 2];
array[(current - 1) / 2] = temp;
current = (current - 1) / 2;
}
}
/**
* 堆排序輔助方法---堆的根元素已刪除，末尾元素已移到根位置，開始重建
*
* @param array
* @param size
*/
private static void rebuildHeap(int[] array, int size) {
int currentIndex = 0;
int right = currentIndex * 2 + 2;
int left = currentIndex * 2 + 1;
int maxIndex = currentIndex;
boolean isHeap = false;
while (!isHeap) {
if (left < size && array[currentIndex] < array[left]) {
maxIndex = left;
}
if (right < size && array[maxIndex] < array[right]) {
maxIndex = right;
}
if (currentIndex == maxIndex) {
isHeap = true;
} else {
int temp = array[currentIndex];
array[currentIndex] = array[maxIndex];
array[maxIndex] = temp;
currentIndex = maxIndex;
right = currentIndex * 2 + 2;
left = currentIndex * 2 + 1;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int data[] = { 2, -1, 5, 4, 6, 8, 7, -3 };
Sort.displayData(data);
Sort.bubbleSort(data);
Sort.displayData(data);
}
}
⑧ 計算機演算法有哪些
一個演算法必須具備以下性質： （1）演算法首先必須是正確的，即對於任意的一組輸入，包括合理的輸入與不合理的輸入，總能得到預期的輸出。如果一個演算法只是對合理的輸入才能得到預期的輸出，而在異常情況下卻無法預料輸出的結果，那麼它就不是正確的。 （2）演算法必須是由一系列具體步驟組成的，並且每一步都能夠被計算機所理解和執行，而不是抽象和模糊的概念。 （3）每個步驟都有確定的執行順序，即上一步在哪裡，下一步是什麼，都必須明確，無二義性。 （4）無論演算法有多麼復雜，都必須在有限步之後結束並終止運行，即演算法的步驟必須是有限的。在任何情況下，演算法都不能陷入無限循環中。 一個問題的解決方案可以有多種表達方式，但只有滿足以上4個條件的解才能稱之為演算法。
綜上所述，我選A、B、E，個人感覺C也選，但我不確定，希望不要誤導你。
最好根據上面的解釋或是演算法書自己看一下。
⑨ 計算機演算法分為哪兒兩大類
按計算機的功能分類，一般可分為專用計算與通用計算機。專用計算機功能單一，可靠性高，結構簡單，適應性差。但在特定用途下最有效、最經濟、最快速，是其他計算機無法替代的。如軍事系統、銀行系統屬專用計算機。 通用計算機功能齊全，適應性強，目前人們所使用的大都是通用計算機。