关系算法

㈠ 如何处理人与算法的关系

正确看待人与算法的关系。算法社会中的人，被全程、全息数据化，算法也推动了人的标签化、评分制，这些都对人们的思维、行为产生影响。 算法作为一种中介，构建了一种数据化界面，重塑了人们对世界的认知方式，同时算法也以匹配、调节与控制等方式建构了各种对象间的关系，算法的权力也因此不断增加。

㈡ 模型与算法之间是什么关系

模型是一类问题的解题步骤，亦即一类问题的算法。如果问题的算法不具有一般性，就没有必要为算法建立模型，因为此时个体和整体的对立不明显，模型的抽象性质也体现不出来。

数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义。"数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。"具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数字及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

㈢ 算理和算法的关系

这里是计算的原理，算法是计算的方法，不一样的。

㈣ 算法和数据结构的关系

记得网上曾经有一个帖子，大概的列出了学习ACM来说需要的知识背景。如果不是牛人，或者天生受虐倾向，普通人看到了都会晕倒，多达100多个科目（全部需要数学背景）。楼主觉得你能学的过来吗？
但是，所有的算法，乃至数学在实际运用中都是要根据不同的数据来选择不同的方法，所以一般学习过算法和数据结构的人都会越发的认识到，数据才是程序的中心，只有找到了一个组织数据的最佳方式，算法的运用才会事半功倍。比如我印象最深刻的是在大二时做的一道题目：判断一个输入的数是否符合科学计算法。如e*103，-30.90*103就不是。 这样一道题，如果用普通的数组线性存储，然后逐一判断，效率的算法的复杂度都是不合格的。 有限状态机则清晰明了的解决了这个问题。即把所有可能的状态和状态的转换画成一个矩阵，然后每读取一个输入的字符就在这些状态中跳转，直到最后一个字符为止，判断最终状态是有效还是无效状态。
总而言之：数据结构是问题的核心，是算法的基础。

建议楼主先磨好数据结构这把剑，对算法也不用着急，毕竟很多的数据结构的书中都有一些基础算法的介绍的。

㈤ 实现二元关系连接运算的算法有哪些

用一个长数组存一个大数字，每个数组要素存大数字的若干位，，比如num[1000],每个num[i]存一位，这个数字=1E i × num【i】的求和， 大数乘除就是多项式乘除法，然后要注意num【i】里的数字大于10的时候要进位，一个数字存一位比较好理解但是费内存，一般一个num【i】里面在四则运算不溢出的情况下可以尽量多存几位，比如存20位数字

㈥ 如何处理好"算理"与"算法"的关系

算理是客观存在的规律，主要回答“为什么这样算”的问题；算法是人为规定的操作方法，主要解决“怎样计算”的问题。算理是计算的依据，是算法的基础，而算法则是依据算理提炼出来的计算方法和规则，它是算理的具体体现。

算理为计算提供了正确的思维方式，保证了计算的合理性和可行性；算法为计算提供了便捷的操作程序和方法，保证了计算的正确性和快速性。算理和算法是计算教学中相辅相成、缺一不可的两个方面。

应用算理，进行创造

算理是计算的思维本质，如果都这样思考着算理进行计算，不但思维强度太大，而且计算的速度很慢算。为了提高计算的速度，使计算更方便、快捷，就必须寻找到计算的普遍规律，抽象、概括出计算法则。计算法则是算理的外在表达形式，是避开了复杂思维过程的程式化的操作步骤，它使计算变得简便易行，它不但提高了计算的速度，还大大提高计算的正确率。

以上内容参考：网络-算理

㈦ 什么是算法，它的五大特性是什么，算法和程序的关系是什么

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
一个算法应该具有以下五个重要的特征：
有穷性（Finiteness）
算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；
确切性(Definiteness)
算法的每一步骤必须有确切的定义；
输入项(Input)
一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；
输出项(Output)
一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；
可行性(Effectiveness)
算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。
算法和程序的关系是：
算法就是程序的灵魂，一个需要实现特定功能的程序，实现它的算法可以有很多种，所以算法的优劣决定着程序的好坏。
程序就是遵循一定规则的、为完成指定工作而编写的代码。有一个经典的等式阐明了什么叫程序：程序
=
算法
+
数据结构
+
程序设计方法
+
语言工具和环境
。

㈧ 数据结构和算法有什么关系数据结构就是算法吗

首先你要弄清楚数据结构是什么？数据结构呢其实就是一种存储数据之间的逻辑结构：比如我们学过的线性结构：顺序表啦，链表啦；层次结构：树啦。合适的数据结构可以带来更高的运行效率和存储效率，与相应解决实际问题算法的适应性也就越高，这也就是为什么一些算法指定了数据存储必须以某种特定的数据结才行。一般都是根据合适的数据结构来设计算法，而不是根据算法来设计数据结构。

算法和数据结构往往是互不分开的。离开了算法，数据结构就显得毫无意义，而没有了数据结构算法就没有实现的条件。良好的数据结构思想就是一种高效的算法，但是数据结构不等于算法。只有当数据结构用于处理某个特定问题类型的时候，数据结构才会体现为算法。要想细致的了解，就要多看书，因为这东西毕竟发展了那么多年，一两句话是说不清楚的。想知道更多的数据结构与算法知识吗？可以去了解一下小码哥李明杰。

㈨ 求颜色的关系算法

三原色的组合啊，在美术范畴里三原色指；红，黄，蓝。这是任何颜色都调配不出来的。

红+蓝=紫

红+黄=橙

蓝+黄=绿

橙、绿、紫又称为间色。

红+橙=橘红

黄+橙=橘黄

蓝+绿=深绿

蓝＋紫＝蓝紫

黄＋绿＝浅绿

红＋紫＝紫红

着6种颜色称为复色．理论上，等量三原色调和是黑色．

品红：比大红浅的红色，常用作染色剂。

青：蓝和绿中间的过渡色、或蓝和绿掺和调成的颜色：赤橙黄绿~蓝紫；类孔雀蓝（绿）、松石蓝（绿）、湖蓝（绿）等。深绿色或浅蓝色：～绿。～碧。～草。～苔。～苗。～菜。～葱。～山绿水。雨过天~。

绿：蓝和黄混合成的颜色，一般草和树叶呈现这种颜色：～色。～叶。～灯。～化。～洲。～茶。～地。～茸茸。～水青山。

- -！ 其实颜色嘛，本质区别就在于看起来就不同，用文字表达怎么会比直观感觉更贴切呢？比如红就是红，形容一下红黄有啥区别这个就难了……