计算几何算法

❶ 计算几何的全部算法

1. 矢量减法

设二维矢量 P = （x1,y1） ，Q = (x2,y2)
则矢量减法定义为： P - Q = ( x1 - x2 , y1 - y2 )
显然有性质 P - Q = - ( Q - P )
如不加说明，下面所有的点都看作矢量，两点的减法就是矢量相减；

2.矢量叉积

设矢量P = （x1,y1） ，Q = (x2,y2)
则矢量叉积定义为： P × Q = x1*y2 - x2*y1 得到的是一个标量
显然有性质 P × Q = - ( Q × P ) P × ( - Q ) = - ( P × Q )
如不加说明，下面所有的点都看作矢量，点的乘法看作矢量叉积；

叉乘的重要性质：

> 若 P × Q > 0 , 则P 在Q的顺时针方向
> 若 P × Q < 0 , 则P 在Q的逆时针方向
> 若 P × Q = 0 , 则P 与Q共线，但可能同向也可能反向

3.判断点在线段上

设点为Q，线段为P1P2 ，判断点Q在该线段上的依据是：

( Q - P1 ) × ( P2 - P1 ) = 0 且 Q 在以 P1，P2为对角顶点的矩形内

4.判断两线段是否相交

我们分两步确定两条线段是否相交：

(1)． 快速排斥试验

设以线段 P1P2 为对角线的矩形为R， 设以线段 Q1Q2 为对角线的矩形为T，如果
R和T不相交，显然两线段不会相交；

(2)． 跨立试验

如果两线段相交，则两线段必然相互跨立对方，如图1所示。在图1中，P1P2跨立
Q1Q2 ，则矢量 ( P1 - Q1 ) 和( P2 - Q1 )位于矢量( Q2 - Q1 ) 的两侧，即
( P1 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) * ( P2 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) < 0
上式可改写成
( P1 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) * ( Q2 - Q1 ) × ( P2 - Q1 ) > 0
当( P1 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) = 0 时，说明( P1 - Q1 ) 和 ( Q2 - Q1 )共线，
但是因为已经通过快速排斥试验，所以 P1 一定在线段 Q1Q2上；同理，
( Q2 - Q1 ) ×( P2 - Q1 ) = 0 说明 P2 一定在线段 Q1Q2上。

所以判断P1P2跨立Q1Q2的依据是：

( P1 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) * ( Q2 - Q1 ) × ( P2 - Q1 ) ≥ 0

同理判断Q1Q2跨立P1P2的依据是：

( Q1 - P1 ) × ( P2 - P1 ) * ( P2 - P1 ) × ( Q2 - P1 ) ≥ 0

至此已经完全解决判断线段是否相交的问题。

5.判断线段和直线是否相交

如果线段 P1P2和直线Q1Q2相交，则P1P2跨立Q1Q2，即：

( P1 - Q1 ) × ( Q2 - Q1 ) * ( Q2 - Q1 ) × ( P2 - Q1 ) ≥ 0

6.判断矩形是否包含点

只要判断该点的横坐标和纵坐标是否夹在矩形的左右边和上下边之间。

6.判断线段、折线、多边形是否在矩形中

因为矩形是个凸集，所以只要判断所有端点是否都在矩形中就可以了。

7.判断矩形是否在矩形中

只要比较左右边界和上下边界就可以了。

8.判断圆是否在矩形中

圆在矩形中的充要条件是：圆心在矩形中且圆的半径小于等于圆心到矩形四边的距
离的最小值。

9.判断点是否在多边形中

以点P为端点，向左方作射线L，由于多边形是有界的，所以射线L的左端一定在多
边形外，考虑沿着L从无穷远处开始自左向右移动，遇到和多边形的第一个交点的
时候，进入到了多边形的内部，遇到第二个交点的时候，离开了多边形，……所
以很容易看出当L和多边形的交点数目C是奇数的时候，P在多边形内，是偶数的话
P在多边形外。

但是有些特殊情况要加以考虑。如果L和多边形的顶点相交，有些情况下交点只能
计算一个，有些情况下交点不应被计算（自己画个图就明白了）；如果L和多边形
的一条边重合，这条边应该被忽略不计。为了统一起见，我们在计算射线L和多边
形的交点的时候，1。对于多边形的水平边不作考虑；2。对于多边形的顶点和L相
交的情况，如果该顶点是其所属的边上纵坐标较大的顶点，则计数，否则忽略；
3。对于P在多边形边上的情形，直接可判断P属于多边行。由此得出算法的伪代码
如下：

1. count ← 0;
2. 以P为端点，作从右向左的射线L;
3. for 多边形的每条边s
4. do if P在边s上
5. then return true;
6. if s不是水平的
7. then if s的一个端点在L上且该端点是s两端点中纵坐标较大的端点
9. then count ← count+1
10. else if s和L相交
11. then count ← count+1;
12. if count mod 2 = 1
13. then return true
14. else return false;

其中做射线L的方法是：设P'的纵坐标和P相同，横坐标为正无穷大（很大的一个正
数），则P和P'就确定了射线L。这个算法的复杂度为O(n)。

10.判断线段是否在多边形内

线段在多边形内的一个必要条件是线段的两个端点都在多边形内；

如果线段和多边形的某条边内交（两线段内交是指两线段相交且交点不在两线段的
端点），因为多边形的边的左右两侧分属多边形内外不同部分，所以线段一定会有
一部分在多边形外。于是我们得到线段在多边形内的第二个必要条件：线段和多边
形的所有边都不内交；

线段和多边形交于线段的两端点并不会影响线段是否在多边形内；但是如果多边形
的某个顶点和线段相交，还必须判断两相邻交点之间的线段是否包含与多边形内部。
因此我们可以先求出所有和线段相交的多边形的顶点，然后按照X-Y坐标排序，这样
相邻的两个点就是在线段上相邻的两交点，如果任意相邻两点的中点也在多边形内，
则该线段一定在多边形内。证明如下：

命题1：

如果线段和多边形的两相邻交点P1 ，P2的中点P' 也在多边形内，则P1, P2之间的
所有点都在多边形内。

证明：

假设P1,P2之间含有不在多边形内的点，不妨设该点为Q，在P1, P'之间，因为多边
形是闭合曲线，所以其内外部之间有界，而P1属于多边行内部，Q属于多边性外部，
P'属于多边性内部，P1-Q-P'完全连续，所以P1Q和QP'一定跨越多边形的边界，因此
在P1,P'之间至少还有两个该线段和多边形的交点，这和P1P2是相邻两交点矛盾，故
命题成立。证毕

由命题1直接可得出推论：

推论2：

设多边形和线段PQ的交点依次为P1,P2,……Pn，其中Pi和Pi+1是相邻两交点，线段
PQ在多边形内的充要条件是：P，Q在多边形内且对于i =1, 2,……, n-1，Pi ,Pi+1
的中点也在多边形内。

在实际编程中，没有必要计算所有的交点，首先应判断线段和多边形的边是否内交
，倘若线段和多边形的某条边内交则线段一定在多边形外；如果线段和多边形的每
一条边都不内交，则线段和多边形的交点一定是线段的端点或者多边形的顶点，只
要判断点是否在线段上就可以了。

至此我们得出算法如下：

1. if 线端PQ的端点不都在多边形内
2. then return false;
3. 点集pointSet初始化为空;
4. for 多边形的每条边s
5. do if 线段的某个端点在s上
6. then 将该端点加入pointSet;
7. else if s的某个端点在线段PQ上
8. then 将该端点加入pointSet;
9. else if s和线段PQ相交 // 这时候可以肯定是内交
10. then return false;
11. 将pointSet中的点按照X-Y坐标排序，X坐标小的排在前面，
对于X坐标相同的点，Y坐标小的排在前面；
12. for pointSet中每两个相邻点 pointSet[i] , pointSet[ i+1]
13. do if pointSet[i] , pointSet[ i+1] 的中点不在多边形中
14. then return false;
15. return true;

这个算法的复杂度也是O(n)。其中的排序因为交点数目肯定远小于多边形的顶点数
目n，所以最多是常数级的复杂度，几乎可以忽略不计。

11.判断折线在多边形内

只要判断折线的每条线段是否都在多边形内即可。设折线有m条线段，多边形有n个
顶点，则复杂度为O(m*n)。

12.判断多边形是否在多边形内

只要判断多边形的每条边是否都在多边形内即可。判断一个有m个顶点的多边形是
否在一个有n个顶点的多边形内复杂度为O(m*n)。

13.判断矩形是否在多边形内

将矩形转化为多边形，然后再判断是否在多边形内。

14.判断圆是否在多边形内

只要计算圆心到多边形的每条边的最短距离，如果该距离大于等于圆半径则该圆在
多边形内。计算圆心到多边形每条边最短距离的算法在后文阐述。

15.判断点是否在圆内

计算圆心到该点的距离，如果小于等于半径则该点在圆内。

16.判断线段、折线、矩形、多边形是否在圆内

因为圆是凸集，所以只要判断是否每个顶点都在圆内即可。

17.判断圆是否在圆内

设两圆为O1,O2，半径分别为r1, r2，要判断O2是否在O1内。先比较r1，r2的大小
，如果r1<r2则O2不可能在O1内；否则如果两圆心的距离大于r1 - r2 ，则O2不在
O1内；否则O2在O1内。

18.计算点到线段的最近点

如果该线段平行于X轴（Y轴），则过点point作该线段所在直线的垂线，垂足很容
易求得，然后计算出垂足，如果垂足在线段上则返回垂足，否则返回离垂足近的端
点；

如果该线段不平行于X轴也不平行于Y轴，则斜率存在且不为0。设线段的两端点为
pt1和pt2，斜率为：
k = ( pt2.y - pt1. y ) / (pt2.x - pt1.x );
该直线方程为：
y = k* ( x - pt1.x) + pt1.y
其垂线的斜率为 - 1 / k，
垂线方程为：
y = (-1/k) * (x - point.x) + point.y
联立两直线方程解得：
x = ( k^2 * pt1.x + k * (point.y - pt1.y ) + point.x ) / ( k^2 + 1)
y = k * ( x - pt1.x) + pt1.y;

然后再判断垂足是否在线段上，如果在线段上则返回垂足；如果不在则计算两端点
到垂足的距离，选择距离垂足较近的端点返回。

19.计算点到折线、矩形、多边形的最近点

只要分别计算点到每条线段的最近点，记录最近距离，取其中最近距离最小的点即
可。

20.计算点到圆的最近距离

如果该点在圆心，则返回UNDEFINED
连接点P和圆心O，如果PO平行于X轴，则根据P在O的左边还是右边计算出最近点的
横坐标为centerPoint.x - radius 或 centerPoint.x + radius， 如图4 (a)所示；
如果PO平行于Y轴，则根据P在O的上边还是下边计算出最近点的纵坐标为
centerPoint.y + radius 或 centerPoint.y - radius， 如图4 (b)所示。

如果PO不平行于X轴和Y轴，则PO的斜率存在且不为0，如图4(c)所示。这时直线PO
斜率为
k = （ P.y - O.y ）/ ( P.x - O.x )
直线PO的方程为：
y = k * ( x - P.x) + P.y
设圆方程为:
(x - O.x ) ^2 + ( y - O.y ) ^2 = r ^2，
联立两方程组可以解出直线PO和圆的交点，取其中离P点较近的交点即可。

21.计算两条共线的线段的交点

对于两条共线的线段，它们之间的位置关系有图5所示的几种情况。
图5(a)中两条线段没有交点；图5 (b) 和 (d) 中两条线段有无穷焦点；图5 (c)
中两条线段有一个交点。设line1是两条线段中较长的一条，line2是较短的一条，
如果line1包含了line2的两个端点，则是图5(d)的情况，两线段有无穷交点；如
果line1只包含line2的一个端点，那么如果line1的某个端点等于被line1包含的
line2的那个端点，则是图5(c)的情况，这时两线段只有一个交点，否则就是
图5(c)的情况，两线段也是有无穷的交点；如果line1不包含line2的任何端点，
则是图5(a)的情况，这时两线段没有交点。

22.计算线段或直线与线段的交点

设一条线段为L0 = P1P2，另一条线段或直线为L1 = Q1Q2 ，要计算的就是L0和L1
的交点。

1.首先判断L0和L1是否相交（方法已在前文讨论过），如果不相交则没有交点，
否则说明L0和L1一定有交点，下面就将L0和L1都看作直线来考虑。

2.如果P1和P2横坐标相同，即L0平行于Y轴
a)若L1也平行于Y轴，
i.若P1的纵坐标和Q1的纵坐标相同，说明L0和L1共线，假如L1是直线的话他们有
无穷的交点，假如L1是线段的话可用"计算两条共线线段的交点"的算法求他们
的交点（该方法在前文已讨论过）；
ii.否则说明L0和L1平行，他们没有交点；
b)若L1不平行于Y轴，则交点横坐标为P1的横坐标，代入到L1的直线方程中可以计
算出交点纵坐标；
3.如果P1和P2横坐标不同，但是Q1和Q2横坐标相同，即L1平行于Y轴，则交点横
坐标为Q1的横坐标，代入到L0的直线方程中可以计算出交点纵坐标；
4.如果P1和P2纵坐标相同，即L0平行于X轴
a)若L1也平行于X轴，
i.若P1的横坐标和Q1的横坐标相同，说明L0和L1共线，假如L1是直线的话他们
有无穷的交点，假如L1是线段的话可用"计算两条共线线段的交点"的算法求
他们的交点（该方法在前文已讨论过）；
ii.否则说明L0和L1平行，他们没有交点；

b)若L1不平行于X轴，则交点纵坐标为P1的纵坐标，代入到L1的直线方程中可以计
算出交点横坐标；
5.如果P1和P2纵坐标不同，但是Q1和Q2纵坐标相同，即L1平行于X轴，则交点纵坐标
为Q1的纵坐标，代入到L0的直线方程中可以计算出交点横坐标；
6.剩下的情况就是L1和L0的斜率均存在且不为0的情况
a)计算出L0的斜率K0，L1的斜率K1 ；
b)如果K1 = K2
i.如果Q1在L0上，则说明L0和L1共线，假如L1是直线的话有无穷交点，假如L1
是线段的话可用"计算两条共线线段的交点"的算法求他们的交点（该方法在
前文已讨论过）；
ii.如果Q1不在L0上，则说明L0和L1平行，他们没有交点。
c)联立两直线的方程组可以解出交点来

说明：这个算法并不复杂，但是要分情况讨论清楚，尤其是当两条线段共线的情况
需要单独考虑，所以在前文将求两条共线线段的算法单独写出来。另外，一开始就
先利用矢量叉乘判断线段与线段（或直线）是否相交，如果结果是相交，那么在后
面就可以将线段全部看作直线来考虑。

23.求线段或直线与折线、矩形、多边形的交点

分别求与每条边的交点即可。

24.求线段或直线与圆的交点

设圆心为O，圆半径为r，直线（或线段）L上的两点为P1,P2。
1.如果L是线段且P1，P2都包含在圆O内，则没有交点；否则进行下一步
2.如果L平行于Y轴，
a)计算圆心到L的距离dis
b)如果dis > r 则L和圆没有交点；
c)利用勾股定理，可以求出两交点坐标，如图6(a)所示；但要注意考虑L和圆的相
切情况
3.如果L平行于X轴，做法与L平行于Y轴的情况类似；
4.如果L既不平行X轴也不平行Y轴，可以求出L的斜率K，然后列出L的点斜式方程
，和圆方程联立即可求解出L和圆的两个交点；
5.如果L是线段，对于2，3，4中求出的交点还要分别判断是否属于该线段的范围内。

❷ 都说程序执行的效率跟算法有关，究竟什么是计算机的算法呢怎么理解的怎么使用

算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，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。 算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成拍空的完整的解题步骤。或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列，并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。 一个算法应该具有以下五个重要的特征： 1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束； 2、确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义； 3、输入：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除了初始条件； 4、输出：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。没有输出的算法态贺庆是毫无意义的； 5、可行性： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。 计算机科学家尼克劳斯-沃思曾着过一本着名的书《数据结构十算法= 程序》，可见算法在计算机科学界与计算机应用界的地位。 [编辑本段]算法的复杂度 同一问题可用不同算法解决帆握，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。 时间复杂度 算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做 T(n)=Ο(f(n)) 因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。 空间复杂度 算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。 详见网络词条"算法复杂度" [编辑本段]算法设计与分析的基本方法 1.递推法 递推法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。它把问题分成若干步，找出相邻几步的关系，从而达到目的，此方法称为递推法。 2.递归 递归指的是一个过程：函数不断引用自身，直到引用的对象已知 3.穷举搜索法 穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验，并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。 4.贪婪法 贪婪法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪法不要回溯。 5.分治法 把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。 6.动态规划法 动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。 7.迭代法 迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法。 [编辑本段]算法分类 算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法。 算法可以宏泛的分为三类： 有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。 有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。 无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。

❸ 求 计算几何 算法与应用 第三版（清华大学出版社） 的习题答案

你到网上搜《算法设计与实验题解》找个电子版下就行了。同一个作者所着，包含你要的主教材习题解答。

❹ 数学的各种算法

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。
算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。
形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。
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）。
一、数据对象的运算和操作：计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，成为该计算机系统的指令系统。一个计算机的基本运算和操作有如下四类：[1]
1.算术运算：加减乘除等运算
2.逻辑运算：或、且、非等运算
3.关系运算：大于、小于、等于、不等于等运算
4.数据传输：输入、输出、赋值等运算[1]
二、算法的控制结构：一个算法的功能结构不仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。
算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。
算法可以宏泛地分为三类：
一、有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。
二、有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。
三、无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。
希望我能帮助你解疑释惑。

❺ 编程语言都有哪些算法

（一）基本算法 : 1.枚举 2.搜索: 深度优先搜索 广度优先搜索 启发式搜索 遗传算法 （二）数据结构的算法 （三）数论与代数算法 （四）计算几何的算法：求凸包 （五）图论 算法： 1.哈夫曼编码 2.树的遍历 3.最短路径 算法 4.最小生成树 算法 5.最小树形图 6.网络流 算法 7.匹配算法 （六）动态规划 （七）其他： 1.数值分析 2.加密算法 3.排序 算法 4.检索算法 5.随机化算法

希望采纳

❻ 设计计算几何算法的编程语言是什么，也是c、c++之类吗

你问的这个很片面啊，如果是C语言中的 sqrt()函数，就是开方，当然是用C语言编的，C++也有很多同样的啊，像VB JAVA都有算法啊，windows就是用多种语言实现不同的功能的。。每种语言都有他自己的算法，也有自己的区别 ，就像C是面向过程，而C++是面向对象，C++有继承和多态等性质什么的，

❼ 五种常用算法

五种常用算法主要有以下几种：

1.回归算法。回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，是统计机器学习的利器。

2.基于实例的算法。基于实例的算法常常用来对决策问题建立模型，这样的模型常常先选取一批样本数据，然后根据某些近似性把新数据与样本数据进行比较。用户通过这种方式来寻找最佳的匹配，因此，基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。

3.正则化方法。正则化方法是其他算法（通常是回归算法）的延伸，根据算法的复杂度对算法进行调整，通常对简单模型予以奖励，而对复杂算法予以惩罚。

算法分类编辑算法可大致分为：基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

❽ 算法是什么急!!!!

分类: 电脑/网络 >> 程序设计 >> 其他编程语言
解析:

算法 Algorithm

算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。通俗点说，就是计算机解题的过程。在这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在实施某种算法。前者是推理实现的算法，后者是操作实现的算法。

一个算法应该具有以下五个重要的特征：

1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束；

2、确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义；

3、输入：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除了初始条件；

4、输出：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；

5、可行性： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。

算法的设计要求

1）正确性（Correctness）

有4个层次：

A．程序不含语法错误；

B．程序对几组输入数据能够得出满足规格要求的结果；

C．程序对精心选择的、典型的、苛刻的、带有刁难性的几组输入数据能够得出满足规格要求的结果；

D．程序对一切合法的输入数据都能产生满足规格要求的结果。

2）可读性（Readability）

算法的第一目的是为了阅读和交流；

可读性有助于对算法的理解；

可读性有助于对算法的调试和修改。

3）高效率与低存储量

处理速度快；存储容量小

时间和空间是矛盾的、实际问题的求解往往是求得时间和空间的统一、折中。

算法的描述 算法的描述方式（常用的）

算法描述 自然语言

流程图 特定的表示算法的图形符号

伪语言 包括程序设计语言的三大基本结构及自然语言的一种语言

类语言 类似高级语言的语言，例如，类PASCAL、类C语言。

算法的评价 算法评价的标准：时间复杂度和空间复杂度。

1）时间复杂度 指在计算机上运行该算法所花费的时间。用“O（数量级）”来表示，称为“阶”。

常见的时间复杂度有： O（1）常数阶；O（logn）对数阶；O（n）线性阶；O（n＾2）平方阶

2）空间复杂度 指算法在计算机上运纯和行所占用的存储空间。度量同时间复杂度。

时间复杂度举例

（a） X：=X+1 ； O（1）

（b） FOR I：=1 TO n DO

X：= X+1； O（n）

（c） FOR I：= 1 TO n DO

FOR J：= 1 TO n DO

X：= X+1； O（n＾2）

“算法”一词最早来自公元 9世纪 波斯数学家比阿勒·霍瓦里松的一本影响深远的着作《代数对话录》。20世纪的 英国 数学家 图灵 提出了着名的图灵论点，并抽象出了一台机器，这台机器被我们称之为 图灵机 。图灵的思想对算法的发展起到了重要的作用。

算法是 计算机 处理信息的本质，因为 计算机程序 本质上是一个算法，告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务，如计算职工的薪水或打印学生的成绩单。 一般地，当算法在处理信息时，数据会从输入设备读取，写入输出设备，可能保存起来以供以后使用侍销。

这是算法的一个简单的例子。

我们有一串随机数列。我们的目的是找到这个数列中最大的数。如果将数列中的每一个数字看成是一颗豆子的大老裤游小 可以将下面的算法形象地称为“捡豆子”：

首先将第一颗豆子（数列中的第一个数字）放入口袋中。

从第二颗豆子开始检查，直到最后一颗豆子。如果正在检查的豆子比口袋中的还大，则将它捡起放入口袋中，同时丢掉原先的豆子。 最后口袋中的豆子就是所有的豆子中最大的一颗。

下面是一个形式算法，用近似于 编程语言 的 伪代码 表示

给定：一个数列“list"，以及数列的长度"length(list)" largest = list[1] for counter = 2 to length(list): if list[counter] > largest: largest = list[counter] print largest

符号说明:

= 用于表示赋值。即：右边的值被赋予给左边的变量。

List[counter] 用于表示数列中的第 counter 项。例如：如果 counter 的值是5，那么 List[counter] 表示数列中的第5项。

<= 用于表示“小于或等于”。

算法的分类

（一）基本算法 :

1.枚举

2.搜索:

深度优先搜索

广度优先搜索

启发式搜索

遗传算法

（二）数据结构的算法

（三）数论与代数算法

（四）计算几何的算法：求凸包

（五）图论 算法：

1.哈夫曼编码

2.树的遍历

3.最短路径 算法

4.最小生成树 算法

5.最小树形图

6.网络流 算法

7.匹配算法

（六）动态规划

（七）其他：

1.数值分析

2.加密算法

3.排序 算法

4.检索算法

5.随机化算法

❾ 算法可以分为哪两大类

算法可以分为多项式算法和指数型算法大类。

算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

三、无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由喊脊银输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。

经典的算法有很多，如欧几里德算法，割圆术，秦九韶算法。

随着计算机的发展，算法在计算机方面已有广泛的发展及应用，如用随机森林算法来进行头部姿势的估计，用遗传算法来解决弹药装载问题，使用信息加密算法进行网络传输，使用并行算法进行数据挖掘，以及协同过滤算法在个性化推荐中的应用等。