解析演算法和枚舉演算法

⑴ 這是解析演算法還是枚舉演算法

是解析演算法吧：
解析法（analysis algorithm）：用解析的方法，即找出表示問題的前提條件與結果之間關系的數學表達式，並通過表達式的計算來實現問題求解的方法。
枚舉的定義：根據所需解決問題的條件，把該問題所有可能的解，一一列舉出來，並逐個檢驗出問題真正解的方法。枚舉法也稱為窮舉法。

⑵ 程序員都應該精通的六種演算法，你會了嗎

對於一名優秀的程序員來說，面對一個項目的需求的時候，一定會在腦海里浮現出最適合解決這個問題的方法是什麼，選對了演算法，就會起到事半功倍的效果，反之，則可能會使程序運行效率低下，還容易出bug。因此，熟悉掌握常用的演算法，是對於一個優秀程序員最基本的要求。

那麼，常用的演算法都有哪些呢？一般來講，在我們日常工作中涉及到的演算法，通常分為以下幾個類型：分治、貪心、迭代、枚舉、回溯、動態規劃。下面我們來一一介紹這幾種演算法。

一、分治演算法

分治演算法，顧名思義，是將一個難以直接解決的大問題，分割成一些規模較小的相同問題，以便各個擊破，分而治之。

分治演算法一般分為三個部分：分解問題、解決問題、合並解。

分治演算法適用於那些問題的規模縮小到一定程度就可以解決、並且各子問題之間相互獨立，求出來的解可以合並為該問題的解的情況。

典型例子比如求解一個無序數組中的最大值，即可以採用分治演算法，示例如下：

def pidAndConquer(arr,leftIndex,rightIndex):

if(rightIndex==leftIndex+1 || rightIndex==leftIndex){

return Math.max(arr[leftIndex],arr[rightIndex]);

}

int mid=(leftIndex+rightIndex)/2;

int leftMax=pidAndConquer(arr,leftIndex,mid);

int rightMax=pidAndConquer(arr,mid,rightIndex);

return Math.max(leftMax,rightMax);

二、貪心演算法

貪心演算法是指在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優上加以考慮，他所做出的僅是在某種意義上的局部最優解。

貪心演算法的基本思路是把問題分成若干個子問題，然後對每個子問題求解，得到子問題的局部最優解，最後再把子問題的最優解合並成原問題的一個解。這里要注意一點就是貪心演算法得到的不一定是全局最優解。這一缺陷導致了貪心演算法的適用范圍較少，更大的用途在於平衡演算法效率和最終結果應用，類似於：反正就走這么多步，肯定給你一個值，至於是不是最優的，那我就管不了了。就好像去菜市場買幾樣菜，可以經過反復比價之後再買，或者是看到有賣的不管三七二十一先買了，總之最終結果是菜能買回來，但搞不好多花了幾塊錢。

典型例子比如部分背包問題：有n個物體，第i個物體的重量為Wi，價值為Vi，在總重量不超過C的情況下讓總價值盡量高。每一個物體可以只取走一部分，價值和重量按比例計算。

貪心策略就是，每次都先拿性價比高的，判斷不超過C。

三、迭代演算法

迭代法也稱輾轉法，是一種不斷用變數的舊值遞推新值的過程。迭代演算法是用計算機解決問題的一種基本方法，它利用計算機運算速度快、適合做重復性操作的特點，讓計算機對一組指令(或一定步驟)進行重復執行，在每次執行這組指令(或這些步驟)時，都從變數的原值推出它的一個新值。最終得到問題的結果。

迭代演算法適用於那些每步輸入參數變數一定，前值可以作為下一步輸入參數的問題。

典型例子比如說，用迭代演算法計算斐波那契數列。

四、枚舉演算法

枚舉演算法是我們在日常中使用到的最多的一個演算法，它的核心思想就是:枚舉所有的可能。枚舉法的本質就是從所有候選答案中去搜索正確地解。

枚舉演算法適用於候選答案數量一定的情況。

典型例子包括雞錢問題，有公雞5，母雞3，三小雞1，求m錢n雞的所有可能解。可以採用一個三重循環將所有情況枚舉出來。代碼如下：

五、回溯演算法

回溯演算法是一個類似枚舉的搜索嘗試過程，主要是在搜索嘗試過程中尋找問題的解，當發現已不滿足求解條件時，就「回溯」返回，嘗試別的路徑。

許多復雜的，規模較大的問題都可以使用回溯法，有「通用解題方法」的美稱。

典型例子是8皇後演算法。在8 8格的國際象棋上擺放八個皇後，使其不能互相攻擊，即任意兩個皇後都不能處於同一行、同一列或同一斜線上，問一共有多少種擺法。

回溯法是求解皇後問題最經典的方法。演算法的思想在於如果一個皇後選定了位置，那麼下一個皇後的位置便被限制住了，下一個皇後需要一直找直到找到安全位置，如果沒有找到，那麼便要回溯到上一個皇後，那麼上一個皇後的位置就要改變，這樣一直遞歸直到所有的情況都被舉出。

六、動態規劃演算法

動態規劃過程是：每次決策依賴於當前狀態，又隨即引起狀態的轉移。一個決策序列就是在變化的狀態中產生出來的，所以，這種多階段最優化決策解決問題的過程就稱為動態規劃。

動態規劃演算法適用於當某階段狀態給定以後，在這階段以後的過程的發展不受這段以前各段狀態的影響，即無後效性的問題。

典型例子比如說背包問題，給定背包容量及物品重量和價值，要求背包裝的物品價值最大。

⑶ 關於演算法的基礎知識 解析演算法和枚舉演算法有什麼區別

所謂解析法（analysis algorithm）是指用解析的方法找出表示問題的前提條件與結果之間關系的數學表達式,並通過表達式的計算來實現問題求解.
在實際問題中,有些變數的取值被限定在一個有限的范圍內.例如,一個星期內只有七天,一年只有十二個月,一個班每周有六門課程等等.如果把這些量說明為整型,字元型或其它類型顯然是不妥當的.為此,C語言提供了一種稱為「枚舉」的類型.在「枚舉」類型的定義中列舉出所有可能的取值,被說明為該「枚舉」類型的變數取值不能超過定義的范圍.應該說明的是,枚舉類型是一種基本數據類型,而不是一種構造類型,因為它不能再分解為任何基本類型.

⑷ VB中幾大演算法的概念

自己上網路 搜一下不就知道了。

排序演算法 所謂排序，就是使一串記錄，按照其中的某個或某些關鍵字的大小，遞增或遞減的排列起來的操作。

解析演算法 所謂解析法（analysis algorithm）是指用解析的方法找出表示問題的前提條件與結果之間關系的數學表達式，並通過表達式的計算來實現問題求解。

事先考慮到某一變數可能取的值，盡量用自然語言中含義清楚的單詞來表示它的每一個值，這種方法稱為枚舉方法

索引查找是在索引表和主表(即線性表的索引存儲結構)上進行的查找。索引查找的過程是：首先根據給定的索引值K1，在索引表上查找出索引值等於KI的索引項，以確定對應予表在主表中的開始位置和長度，然後再根據給定的關鍵字K2，茬對應的子表中查找出關鍵字等於K2的元素(結點)。對索引表或子表進行查找時，若表是順序存儲的有序表，則既可進行順序查找，也可進行二分查找，否則只能進行順序查找

全來自網路 怎麼會搜不到呢。。

⑸ 簡單的方法分辨枚舉演算法，排序演算法，遞歸演算法，解析演算法

枚舉就是一個一個數據試過去，看那個是對的
排序就是把數據按從大到小或從小到大排序
遞歸就是過程調用過程
指用的數學表達式，並通過表達式的計算來實現問題求解

⑹ 演算法思想可以簡單說一下嗎

業界公認的常用演算法思想有8種，分別是枚舉、遞推、遞歸、分治、貪心、試探法、動態迭代和模擬。當然8種只是一個大概的劃分，是一個「仁者見仁、智者見智」的問題。
枚舉演算法思想
枚舉演算法思想的最大特點是，在面對任何問題時它會去嘗試每一種解決方法。在進行歸納推理時，如果逐個考察了某類事件的所有可能情況，因而得出一般結論，那麼這個結論是可靠的，這種歸納方法叫作枚舉法。
枚舉演算法基礎
枚舉演算法的思想是：將問題的所有可能的答案一一列舉，然後根據條件判斷此答案是否合適，保留合適的，丟棄不合適的。在C語言中，枚舉演算法一般使用while循環實現。使用枚舉演算法解題的基本思路如下。
① 確定枚舉對象、枚舉范圍和判定條件。
② 逐一列舉可能的解，驗證每個解是否是問題的解。
枚舉演算法一般按照如下3個步驟進行。
① 題解的可能范圍，不能遺漏任何一個真正解，也要避免有重復。
② 判斷是否是真正解的方法。
③ 使可能解的范圍降至最小，以便提高解決問題的效率。