演算法具有普

❶ 什麼是演算法演算法有哪些特徵

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，而且還與各操作之間的執行順序有關。

❷ 演算法具有哪幾個特徵

演算法是一種解決特定問題的方法和步驟的描述。通常來說，演算法具有以下幾個特徵：

• 有窮性：演算法必須在有限的時間內終止，否則將無限循環下去。

• 確定性：演算法的每一步都必須是確定的，沒有任何決策點。

• 可行性：演算法必須是可行的，即它的每一步都必須是可以實現的。

• 有效性：演算法必須是有效的，即它必須能夠解決所規定的問題。

• 健壯性：演算法必須是健壯的，即它必須能夠適應輸入數據的各種變化。

• 可讀性：演算法必須是可讀的，即它必須能夠被人類理解。

• 可維護性：演算法必須是可維護的，即它必須能夠被修改和改進。

• 可擴展性：演算法必須是可擴展的，即它必須能夠應對輸入數據規模的增長。

• 可重復使用性：演算法必須是可重復使用的，即它必須能夠被用於解決多個不同的問題。

• 可復制性：演算法必須是可復制的，即它必須能夠被拷貝和重新使用。

希望這些信息對您有所幫助。

❸ 什麼叫普適演算法

普適計算又稱普存計算、普及計算（英文中叫做pervasive computing或者Ubiquitous computing）這一概念強調和環境融為一體的計算，而計算機本身則從人們的視線里消失。在普適計算的模式下，人們能夠在任何時間、任何地點、以任何方式進行信息的獲取與處理。

❹ 一個完整的演算法應該具有哪幾個基本性質

演算法的一般性質包括：

（1） 通用性 對於那些符合輸入類型的任意輸入數據,都能根據演算法進行問題求解,包保證計算結構的正確性.

（2） 有效性 組成演算法的每一條指令都必須是能夠被人或機器確切執行的.

（3） 確定性 演算法每執行一步之後,對於它的下一步,應該有明確的指示.即,保證每一步之後都有關於下一步動作的指令,不能缺乏下一步指令或僅僅含有模糊不清的指令.

（4） 有窮性 演算法的執行必須在有限步內結束.

❺ 演算法的特徵有哪些

計算機的演算法具有可行性，有窮性、輸入輸出、確定性。

計算機演算法特點

1.有窮性。一個演算法應包含有限的操作步驟，而不能是無限的。事實上「有窮性」往往指「在合理的范圍之內」。如果讓計算機執行一個歷時1000年才結束的演算法，這雖然是有窮的，但超過了合理的限度，人們不把他視為有效演算法。

2. 確定性。演算法中的每一個步驟都應當是確定的，而不應當是含糊的、模稜兩可的。演算法中的每一個步驟應當不致被解釋成不同的含義，而應是十分明確的。也就是說，演算法的含義應當是唯一的，而不應當產生「歧義性」。

3. 有零個或多個輸入、所謂輸入是指在執行演算法是需要從外界取得必要的信息。

4. 有一個或多個輸出。演算法的目的是為了求解，沒有輸出的演算法是沒有意義的。

5.有效性。 演算法中的每一個 步驟都應當能有效的執行。並得到確定的結果。

拓展資料：

重要演算法

A*搜尋演算法

俗稱A星演算法。這是一種在圖形平面上，有多個節點的路徑，求出最低通過成本的演算法。常用於游戲中的NPC的移動計算，或線上游戲的BOT的移動計算上。該演算法像Dijkstra演算法一樣，可以找到一條最短路徑；也像BFS一樣，進行啟發式的搜索。

Beam Search

束搜索(beam search)方法是解決優化問題的一種啟發式方法，它是在分枝定界方法基礎上發展起來的，它使用啟發式方法估計k個最好的路徑，僅從這k個路徑出發向下搜索，即每一層只有滿意的結點會被保留，其它的結點則被永久拋棄，從而比分枝定界法能大大節省運行時間。束搜索於20 世紀70年代中期首先被應用於人工智慧領域,1976 年Lowerre在其稱為HARPY的語音識別系統中第一次使用了束搜索方法。他的目標是並行地搜索幾個潛在的最優決策路徑以減少回溯，並快速地獲得一個解。

二分取中查找演算法

一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜索過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜索過程結束；如果某一特定元素大於或者小於中間元素，則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。這種搜索演算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。

Branch and bound

分支定界(branch and bound)演算法是一種在問題的解空間樹上搜索問題的解的方法。但與回溯演算法不同，分支定界演算法採用廣度優先或最小耗費優先的方法搜索解空間樹，並且，在分支定界演算法中，每一個活結點只有一次機會成為擴展結點。

數據壓縮

數據壓縮是通過減少計算機中所存儲數據或者通信傳播中數據的冗餘度，達到增大數據密度，最終使數據的存儲空間減少的技術。數據壓縮在文件存儲和分布式系統領域有著十分廣泛的應用。數據壓縮也代表著尺寸媒介容量的增大和網路帶寬的擴展。

Diffie–Hellman密鑰協商

Diffie–Hellman key exchange，簡稱「D–H」，是一種安全協議。它可以讓雙方在完全沒有對方任何預先信息的條件下通過不安全信道建立起一個密鑰。這個密鑰可以在後續的通訊中作為對稱密鑰來加密通訊內容。

Dijkstra』s 演算法

迪科斯徹演算法（Dijkstra）是由荷蘭計算機科學家艾茲格·迪科斯徹（Edsger Wybe Dijkstra）發明的。演算法解決的是有向圖中單個源點到其他頂點的最短路徑問題。舉例來說，如果圖中的頂點表示城市，而邊上的權重表示著城市間開車行經的距離，迪科斯徹演算法可以用來找到兩個城市之間的最短路徑。

動態規劃

動態規劃是一種在數學和計算機科學中使用的，用於求解包含重疊子問題的最優化問題的方法。其基本思想是，將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。動態規劃的思想是多種演算法的基礎，被廣泛應用於計算機科學和工程領域。比較著名的應用實例有：求解最短路徑問題，背包問題，項目管理，網路流優化等。這里也有一篇文章說得比較詳細。

歐幾里得演算法

在數學中，輾轉相除法，又稱歐幾里得演算法，是求最大公約數的演算法。輾轉相除法首次出現於歐幾里得的《幾何原本》（第VII卷，命題i和ii）中，而在中國則可以追溯至東漢出現的《九章算術》。

最大期望（EM）演算法

在統計計算中，最大期望（EM）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variable）。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據聚類（Data Clustering）領域。最大期望演算法經過兩個步驟交替進行計算，第一步是計算期望（E），利用對隱藏變數的現有估計值，計算其最大似然估計值；第二步是最大化（M），最大化在 E 步上求得的最大似然值來計算參數的值。M 步上找到的參數估計值被用於下一個 E 步計算中，這個過程不斷交替進行。

快速傅里葉變換(FFT)

快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，FFT），是離散傅里葉變換的快速演算法，也可用於計算離散傅里葉變換的逆變換。快速傅里葉變換有廣泛的應用，如數字信號處理、計算大整數乘法、求解偏微分方程等等。

哈希函數

HashFunction是一種從任何一種數據中創建小的數字「指紋」的方法。該函數將數據打亂混合，重新創建一個叫做散列值的指紋。散列值通常用來代表一個短的隨機字母和數字組成的字元串。好的散列函數在輸入域中很少出現散列沖突。在散列表和數據處理中，不抑制沖突來區別數據，會使得資料庫記錄更難找到。

堆排序

Heapsort是指利用堆積樹（堆）這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積樹是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積屬性：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父結點。

歸並排序

Merge sort是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。

RANSAC 演算法

RANSAC 是」RANdom SAmpleConsensus」的縮寫。該演算法是用於從一組觀測數據中估計數學模型參數的迭代方法，由Fischler and Bolles在1981提出，它是一種非確定性演算法，因為它只能以一定的概率得到合理的結果，隨著迭代次數的增加，這種概率是增加的。該演算法的基本假設是觀測數據集中存在」inliers」（那些對模型參數估計起到支持作用的點）和」outliers」（不符合模型的點），並且這組觀測數據受到雜訊影響。RANSAC 假設給定一組」inliers」數據就能夠得到最優的符合這組點的模型。

RSA加密演演算法

這是一個公鑰加密演算法，也是世界上第一個適合用來做簽名的演算法。今天的RSA已經專利失效，其被廣泛地用於電子商務加密，大家都相信，只要密鑰足夠長，這個演算法就會是安全的。

並查集Union-find

並查集是一種樹型的數據結構，用於處理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合並及查詢問題。常常在使用中以森林來表示。

Viterbi algorithm

尋找最可能的隱藏狀態序列(Finding most probable sequence of hidden states)。

參考資料：計算機演算法

❻ 演算法有五個方面的重要特徵，包括輸入，確定性，輸出，能行性還有

演算法有五個方面的重要特徵包括有窮性、確切性、輸入項、輸出項、可行性。

1、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；

2、確切性（Definiteness）

演算法的每一步驟必須有確切的定義；

3、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；

4、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；

5、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驟，即每個計算步驟都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）。

(6)演算法具有普擴展閱讀

1、迪傑斯特拉演算法（又譯戴克斯特拉演算法）

這種圖搜索演算法具有多種應用方式，能夠將需要解決的問題建模為圖，並在其中找到兩個節點間的最短路徑。

2、RSA 演算法

該演算法由 RSA 公司的創始人們開發而成，使得密碼學成果得以供世界上的每個人隨意使用，甚至最終塑造了當今密碼學技術的實現方式。

3、安全哈希演算法

這實際上並不是真正的演算法，而是由 NIST（美國國家標准技術研究所）所開發的一系列加密散列函數。然而，該演算法家族對於世界秩序的維持起到了至關重要的作用。

4、比例微積分演算法

該演算法旨在利用控制迴路反饋機制以最大程度控制期望輸出信號與實際輸出信號間的誤差。其適用於一切存在信號處理需求的場景，包括以自動化方式通過電子技術控制的機械、液壓或者熱力系統。

5、數據壓縮演算法

很難確定哪種壓縮演算法的重要性最高，因為根據實際應用需求，大家使用的演算法可能包括 zip、mp3 乃至 JPEG 以及 MPEG-2 等等。

❼ 演算法的重要特性有哪些呢

演算法的五個重要的特徵：確定性、可行性、輸入、輸出、有窮性/有限性。
演算法是解決「做什麼」和「怎麼做」的問題。解決一個問題可能有多種不同的演算法，從效率上考慮，其中最為核心的還是演算法的速度。因此，解決問題的步驟需要在有限的時間內完成，並且操作步驟中不可以有歧義性語句，以免後繼步驟無法繼續進行下去。通過對演算法概念的分析，可以總結出一個演算法必須滿足如下 5個特性。
（1）有窮性。一個演算法在執行有限步驟後，在有限時間內能夠實現的，就稱該演算法具有有窮性。
有的演算法在理論上滿足有窮性，在有限的步驟後能夠完成，但是計算機可能實際上會執行一天、一年、十年等等。演算法的核心就是速度，那麼這個演算法也就沒有意義了。總而言之，有窮性沒有特定的限度，取決於人們的需要。
（2）確定性。演算法中每一個步驟的表述都應該是確定的、沒有歧義的語句。在人們的日常生活中，遇到歧義性語句，可以根據常識、語境等理解，然而還有可能理解錯誤。計算機不比人腦，不會根據演算法的意義來揣測每一個步驟的意思，所以演算法的每一步都要有確定的含義。
（3）有零個或多個輸入。程序中的演算法和數據是相互聯系的。演算法中，需要輸入的是數據的量值。輸入可以是多個也可以是零個。其實，零個輸入並不是這個演算法沒有輸入，而是這個輸入沒有直觀地顯現出來，隱藏在演算法本身當中。
（4）有一個輸出或多個輸出。輸出就是演算法實現所得到的結果，是演算法經過數據加工處理後得到的結果。有的演算法輸出的是數值，有的是圖形，有的輸出並不是那麼顯而易見。沒有輸出的演算法是沒有意義的。
（5）可行性。演算法的可行性就是指每一個步驟都能夠有效地執行，並得到確定的結果，而且能夠用來方便地解決一類問題。

❽ 什麼是演算法

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。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。
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。
形式化演算法的概念部分源自嘗試解決希爾伯特提出的判定問題，並在其後嘗試定義有效計算性或者有效方法中成形。這些嘗試包括庫爾特·哥德爾、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科爾·克萊尼分別於1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數，阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前，依然常有直覺想法難以定義為形式化演算法的情況。

❾ 演算法具有哪些特點

演算法應該具有以下五個重要的特徵：

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）。

(9)演算法具有普擴展閱讀：

對於一個給定的問題，往往可能有好幾種量度標准。初看起來，這些量度標准似乎都是可取的，但實際上，用其中的大多數量度標准作貪婪處理所得到該量度意義下的最優解並不是問題的最優解，而是次優解。因此，選擇能產生問題最優解的最優量度標準是使用貪婪演算法的核心。

一般情況下，要選出最優量度標准並不是一件容易的事，但對某問題能選擇出最優量度標准後，用貪婪演算法求解則特別有效。

若用回溯法求問題的所有解時，要回溯到根，且根結點的所有可行的子樹都要已被搜索遍才結束。 而若使用回溯法求任一個解時，只要搜索到問題的一個解就可以結束。