何謂演算法

❶ 深度優先搜索和廣度優先搜索、A星演算法三種演算法的區別和聯系

1、何謂啟發式搜索演算法
在說它之前先提提狀態空間搜索。狀態空間搜索，如果按專業點的說法就是將問題求解過程表現為從初始狀態到目標狀態尋找這個路徑的過程。通俗點說，就是 在解一個問題時，找到一條解題的過程可以從求解的開始到問題的結果（好象並不通俗哦）。由於求解問題的過程中分枝有很多，主要是求解過程中求解條件的不確 定性，不完備性造成的，使得求解的路徑很多這就構成了一個圖，我們說這個圖就是狀態空間。問題的求解實際上就是在這個圖中找到一條路徑可以從開始到結果。 這個尋找的過程就是狀態空間搜索。
常用的狀態空間搜索有深度優先和廣度優先。廣度優先是從初始狀態一層一層向下找，直到找到目標為止。深度優先是按照一定的順序前查找完一個分支，再查找另一個分支，以至找到目標為止。這兩種演算法在數據結構書中都有描述，可以參看這些書得到更詳細的解釋。
前面說的廣度和深度優先搜索有一個很大的缺陷就是他們都是在一個給定的狀態空間中窮舉。這在狀態空間不大的情況下是很合適的演算法，可是當狀態空間十分大，且不預測的情況下就不可取了。他的效率實在太低，甚至不可完成。在這里就要用到啟發式搜索了。
啟發式搜索就是在狀態空間中的搜索對每一個搜索的位置進行評估，得到最好的位置，再從這個位置進行搜索直到目標。這樣可以省略大量無畏的搜索路徑，提 到了效率。在啟發式搜索中，對位置的估價是十分重要的。採用了不同的估價可以有不同的效果。我們先看看估價是如何表示的。
啟發中的估價是用估價函數表示的，如：

f(n) = g(n) + h(n)

其中f(n) 是節點n的估價函數，g(n)實在狀態空間中從初始節點到n節點的實際代價，h(n)是從n到目標節點最佳路徑的估計代價。在這里主要是h(n)體現了搜 索的啟發信息，因為g(n)是已知的。如果說詳細點，g(n)代表了搜索的廣度的優先趨勢。但是當h(n) >> g(n)時，可以省略g(n)，而提高效率。這些就深了，不懂也不影響啦！我們繼續看看何謂A*演算法。

2、初識A*演算法
啟發式搜索其實有很多的演算法，比如：局部擇優搜索法、最好優先搜索法等等。當然A*也是。這些演算法都使用了啟發函數，但在具體的選取最佳搜索節點時的 策略不同。象局部擇優搜索法，就是在搜索的過程中選取「最佳節點」後舍棄其他的兄弟節點，父親節點，而一直得搜索下去。這種搜索的結果很明顯，由於舍棄了 其他的節點，可能也把最好的節點都舍棄了，因為求解的最佳節點只是在該階段的最佳並不一定是全局的最佳。最好優先就聰明多了，他在搜索時，便沒有舍棄節點 （除非該節點是死節點），在每一步的估價中都把當前的節點和以前的節點的估價值比較得到一個「最佳的節點」。這樣可以有效的防止「最佳節點」的丟失。那麼 A*演算法又是一種什麼樣的演算法呢？其實A*演算法也是一種最好優先的演算法。只不過要加上一些約束條件罷了。由於在一些問題求解時，我們希望能夠求解出狀態空 間搜索的最短路徑，也就是用最快的方法求解問題，A*就是干這種事情的！我們先下個定義，如果一個估價函數可以找出最短的路徑，我們稱之為可採納性。A* 演算法是一個可採納的最好優先演算法。A*演算法的估價函數可表示為：

f'(n) = g'(n) + h'(n)

這里，f'(n)是估價函數，g'(n)是起點到終點的最短路徑值，h'(n)是n到目標的最斷路經的啟發值。由於這個f'(n)其實是無法預先知道 的，所以我們用前面的估價函數f(n)做近似。g(n)代替g'(n)，但 g(n)>=g'(n)才可（大多數情況下都是滿足的，可以不用考慮），h(n)代替h'(n)，但h(n)<=h'(n)才可（這一點特別 的重要）。可以證明應用這樣的估價函數是可以找到最短路徑的，也就是可採納的。我們說應用這種估價函數的最好優先演算法就是A*演算法。哈。你懂了嗎？肯定沒 懂。接著看。
舉一個例子，其實廣度優先演算法就是A*演算法的特例。其中g(n)是節點所在的層數，h(n)=0，這種h(n)肯定小於h'(n)，所以由前述可知廣度優先演算法是一種可採納的。實際也是。當然它是一種最臭的A*演算法。
再說一個問題，就是有關h(n)啟發函數的信息性。h(n)的信息性通俗點說其實就是在估計一個節點的值時的約束條件，如果信息越多或約束條件越多則排除 的節點就越多，估價函數越好或說這個演算法越好。這就是為什麼廣度優先演算法的那麼臭的原因了，誰叫它的h(n)=0，一點啟發信息都沒有。但在游戲開發中由 於實時性的問題，h(n)的信息越多，它的計算量就越大，耗費的時間就越多。就應該適當的減小h(n)的信息，即減小約束條件。但演算法的准確性就差了，這 里就有一個平衡的問題。可難了，這就看你的了！
好了我的話也說得差不多了，我想你肯定是一頭的霧水了，其實這是寫給懂A*演算法的同志看的。哈哈。你還是找一本人工智慧的書仔細看看吧！我這幾百字是不足以將A*演算法講清楚的。只是起到拋磚引玉的作用希望大家熱情參與嗎。

❷ 一起讀經典《賭經》開篇

賭者，守靜也。何謂守靜，曰：其性如水之沉寂，其心如山之巋然也。靜者，賭之根本也；守靜者不敗，雖未必然，然賭有演算法存焉，足以道智，容有是也。故善賭者臨事而專心、絕慮；無物、無我；袖領群倫，泰山崩而心不驚也。賭者，用忍也。何謂用忍也，曰：節欲也。欲不可縱，嗜欲所牽，逐物舍己焉。忍者有三，曰堅忍曰隱忍曰弗忍。莫大之利，源於須臾之忍，莫大之禍，起於須臾之弗忍焉，故善賭者必忍忍於心，唾沫自干也。

這里不專門進行符合「信、達、雅」的翻譯，而對其核心進行一定的解析。

「賭」這個字，我不認同通俗的翻譯，譯本認為「賭」的意思是「賭博」，不甚恰當。從整本書的內容和精神實質看，「賭博」一詞就不恰當了，也會引起誤會。而將「賭」看作拼搏，爭取，等一種向上的動作，卻能夠比較貼切書中的精神。

我們能夠看到總綱裡面有兩個要點，一個是「靜」，一個是「忍」。

「靜」包含了三個方面：一是「演算法存焉」，這個指的是冷靜，理性化的處理事務；二是「臨事專心絕慮，無物無我」，這是說專心致志，達到物我兩忘的程度，專注於自己從事的事情；三是「泰山崩而心不驚也」，指的是處變不驚，人為了減少或者防止失敗，往往會事先制定若干計劃，然而，無論是什麼計劃，事實上都不是確保無誤的，甚至有些看起來嚴絲合縫的計劃，會因為大環境的改變，迎來全盤的失敗，處變不驚，才能恢復理性。

「忍」也包含了三個方面：一是「堅忍」，堅持一件事情，或者計劃的忍耐力，也就是對痛苦的忍耐力，通常稱為毅力，意志力，恆心等；二是「隱忍」，也就是對於屈辱、侮辱和長期處於卑微的位置受氣的忍耐力，人需要拼搏是因為卑微，而卑微的時候人微言輕，說了正確的話也看起來像是錯誤的，做了正確的事情好像是錯誤的，就要一定程度屈從於大家的意見，從而在大家的「正確」中，取得信任，獲取表達正確的機會；三是「弗忍」，就是前面兩者的否定了，簡單的說，就是不能長久的堅持事情，不能忍受屈辱，不能以大局為重。

做到了「堅忍」和「隱忍」，一段時間後，自己會獲利良多；做到了「弗忍」，一段時間後，自己會受到較大的損害，或者是災禍，這個災禍可能是事情和計劃的失敗，也可能是被所在的團體群排擠出去，開除之類。因而，善於拼搏和奮斗的人，一定事做到了前兩者的，並且做的很好。

❸ 何謂數據的邏輯結構何謂數據的存儲結構兩者有何聯系

邏輯結構指反映數據元素之間的邏輯關系的數據結構，其中的邏輯關系是指數據元素之間的前後件關系，而與他們在計算機中的存儲位置無關。邏輯結構包括：

1、集合結構：數據結構中的元素之間除了「同屬一個集合」 的相互關系外，別無其他關系。

2、線性結構：數據結構中的元素存在一對一的相互關系。

3、樹形結構：數據結構中的元素存在一對多的相互關系。

4、圖形結構：數據結構中的元素存在多對多的相互關系。

存儲結構指數據元素連同其邏輯關系在存儲器上的存放形式，主要的有四類：順序、鏈接、索引、散列。一種數據結構可表示成一種或多種存儲結構。

兩者的關系在於：邏輯結構用於設計演算法，存儲結構用於演算法編碼實現。具體而言某種存儲結構與某種邏輯結構沒有必然的聯系，演算法的實現效率越高、解決問題越方便。

(3)何謂演算法擴展閱讀

數據結構是指同一數據元素類中各數據元素之間存在的關系。數據結構分別為邏輯結構、存儲結構（物理結構）和數據的運算。

數據的邏輯結構是從具體問題抽象出來的數學模型，是描述數據元素及其關系的數學特性的，有時就把邏輯結構簡稱為數據結構。邏輯結構是在計算機存儲中的映像，形式地定義為（K，R）（或（D，S）），其中，K是數據元素的有限集，R是K上的關系的有限集。

根據數據元素間關系的不同特性，通常有下列四類基本的結構：集合結構、線性結構、樹型結構、圖形結構。

線性結構的特點是數據元素之間是一種線性關系，數據元素「一個接一個的排列」。在一個線性表中數據元素的類型是相同的，或者說線性表是由同一類型的數據元素構成的線性結構。

線性表是最簡單、最基本、也是最常用的一種線性結構。 它有兩種存儲方法：順序存儲和鏈式存儲，它的主要基本操作是插入、刪除和檢索等。

數據結構在計算機中的表示（映像）稱為數據的物理（存儲）結構。它包括數據元素的表示和關系的表示。數據元素之間的關系有兩種不同的表示方法：順序映象和非順序映象，並由此得到兩種不同的存儲結構：順序存儲結構和鏈式存儲結構。

1、順序存儲方法：它是把邏輯上相鄰的結點存儲在物理位置相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接關系來體現，由此得到的存儲表示稱為順序存儲結構。順序存儲結構是一種最基本的存儲表示方法，通常藉助於程序設計語言中的數組來實現。

2、鏈接存儲方法：它不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上亦相鄰，結點間的邏輯關系是由附加的指針欄位表示的。由此得到的存儲表示稱為鏈式存儲結構，鏈式存儲結構通常藉助於程序設計語言中的指針類型來實現

3、索引存儲方法：除建立存儲結點信息外，還建立附加的索引表來標識結點的地址。

4、散列存儲方法：就是根據結點的關鍵字直接計算出該結點的存儲地址。

數據結構中，邏輯上（邏輯結構：數據元素之間的邏輯關系）可以把數據結構分成線性結構和非線性結構。

線性結構的順序存儲結構是一種順序存取的存儲結構，線性表的鏈式存儲結構是一種隨機存取的存儲結構。線性表若採用鏈式存儲表示時所有結點之間的存儲單元地址可連續可不連續。邏輯結構與數據元素本身的形式、內容、相對位置、所含結點個數都無關。

❹ 舉例說明何謂演算法,特點是什麼評價一個演算法的優劣,主要從哪些因素分析

評價演算法優劣的四個分析因素：

1.正確性

能正確地實現預定的功能，滿足具體問題的需要。處理數據使用的演算法是否得當，能不能得到預想的結果。

2.易讀性

易於閱讀、理解和交流，便於調試、修改和擴充。寫出的演算法，能不能讓別人看明白，能不能讓別人明白演算法的邏輯？如果通俗易懂，在系統調試和修改或者功能擴充的時候，使系統維護更為便捷。

3.健壯性

輸入非法數據，演算法也能適當地做出反應後進行處理，不會產生預料不到的運行結果。數據的形式多種多樣，演算法可能面臨著接受各種各樣的數據，當演算法接收到不適合演算法處理的數據，演算法本身該如何處理呢？如果演算法能夠處理異常數據，處理能力越強，健壯性越好。

4.時空性

演算法的時空性是該演算法的時間性能和空間性能。主要是說演算法在執行過程中的時間長短和空間佔用多少問題。

演算法處理數據過程中，不同的演算法耗費的時間和內存空間是不同的。

(4)何謂演算法擴展閱讀：

演算法是對特定問題求解步驟的一種描述，它是指令的有限序列，其中每一條指令表示一個或多個操作。此外，一個演算法還具有下列5個重要的特性。

（1）、有窮性

一個演算法必須總是（對任何合法的輸入值）在執行有窮步之後結束，且每一步都可在有窮時間內完成。

（2）、確定性

演算法中每一條指令必須有明確的含義，讀者理解時不會產生二義性。即對於相同的輸入只能得到相同的輸出。

（3）、可行性

一個演算法是可行的，即演算法中描述的操作都是可以通過已經實現的基本運算執行有限次來實現的。

（4）、輸入

一個演算法有零個或多個的輸入，這些輸入取自於某個特定的對象的集合。

（5）、輸出

一個演算法有一個或多個的輸出，這些輸出是同輸入有著某種特定關系的量。

❺ 何謂演算法它與程序有何區別

人能理解的運算方法叫演算法；機器能理解的運算方法叫程序。