이 단락의 알고리즘 특성 편집 알고리즘에는 다음과 같은 특성이 있어야 합니다. (1) 알고리즘은 먼저 정확해야 합니다. 즉, 합리적인 입력과 불합리한 입력을 포함한 모든 입력 세트에 대해 항상 원하는 출력을 얻을 수 있습니다. 알고리즘이 합리적인 입력에 대해 원하는 출력만 얻을 수 있고 비정상적인 경우의 출력을 예측할 수 없다면 정확하지 않습니다. (2) 알고리즘은 일련의 구체적인 단계로 구성되어야 하며, 각 단계는 추상적인 모호한 개념이 아닌 컴퓨터에서 이해하고 실행할 수 있습니다. (3) 각 단계마다 명확한 실행 순서가 있습니다. 즉, 이전 단계가 어디에 있는지, 다음 단계가 무엇인지, 명확해야 합니다. (4) 알고리즘이 아무리 복잡하더라도 제한된 단계 수 후에 실행을 종료하고 중지해야 합니다. 즉, 알고리즘의 단계는 제한되어야 합니다. 어떤 상황에서도 알고리즘은 무한 루프에 빠질 수 없습니다. 한 문제에 대한 해법은 여러 가지 방법으로 표현할 수 있지만, 위의 네 가지 조건을 충족하는 해법만 알고리즘이라고 부를 수 있다. 이 중요한 알고리즘 A* 검색 알고리즘을 편집하십시오.
속칭 A 성 알고리즘. 그래픽 평면에서 여러 노드가 있는 경로를 찾는 최소 통과 비용 알고리즘입니다. 게임 내 NPC 또는 온라인 게임에서 BOT 의 모바일 컴퓨팅에 자주 사용됩니다. Dijkstra 알고리즘과 마찬가지로 이 알고리즘은 가장 짧은 경로를 찾을 수 있습니다. BFS 와 마찬가지로 휴리스틱 검색도 합니다.
빔 검색
빔 검색법은 최적화 문제를 해결하는 계발적 방법이다. 그것은 가지와 경계법을 기초로 발전했다. 휴리스틱 방법을 사용하여 K 개의 최적 경로를 추정하고, 이 K 개 경로에서만 아래로 검색합니다. 즉, 각 계층에서 만족스러운 노드만 유지되고, 다른 노드는 영구적으로 폐기되므로 분기별 방법에 비해 가동 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 빔 검색은 1970 년대 중반에 인공지능 분야에 처음으로 적용되었다. 1976 년 Lowerre 는 HARPY 라는 음성 인식 시스템에서 처음으로 빔 검색 방법을 사용했습니다. 그의 목표는 역추적을 줄이고 신속하게 솔루션을 얻을 수 있도록 몇 가지 잠재적 최적 의사 결정 경로를 동시에 검색하는 것입니다.
이진 검색 알고리즘
정렬된 배열에서 특정 요소를 찾는 검색 알고리즘입니다. 검색 프로세스는 배열의 중간 요소로 시작되며 중간 요소가 정확히 검색할 요소인 경우 검색 프로세스가 종료됩니다. 특정 요소가 중간 요소보다 크거나 작을 경우 배열에서 중간 요소보다 크거나 작은 절반을 검색하고 중간 요소부터 비교를 시작합니다. 이 검색 알고리즘은 비교할 때마다 검색 범위를 반으로 좁힙니다.
분계
분기 구분 알고리즘은 문제의 해결 공간 트리에서 문제를 검색하는 방법입니다. 그러나 역추적 알고리즘과는 달리 분기 경계 알고리즘은 폭 우선 또는 최소 비용 우선 순위 방법을 사용하여 솔루션 공간 트리를 검색합니다. 분기 경계 알고리즘에서는 각 활성 노드가 확장 노드가 될 수 있는 기회가 한 번밖에 없습니다.
데이터 압축
데이터 압축은 컴퓨터에 저장된 데이터나 통신에 저장된 데이터의 중복을 줄여 데이터 밀도를 높이고 결국 데이터 저장 공간을 줄이는 기술입니다. 데이터 압축은 파일 스토리지 및 분산 시스템에 널리 사용됩니다. 데이터 압축은 또한 미디어 용량의 증가와 네트워크 대역폭의 확대를 나타냅니다.
Diffie-Hellman 키 협약
Diffie-Hellman 키 교환 (D-H) 은 보안 프로토콜입니다. 이를 통해 양 당사자는 상대방의 선험적 정보 없이 안전하지 않은 채널을 통해 키를 설정할 수 있습니다. 이 키는 후속 통신에서 통신 내용을 암호화하는 대칭 키로 사용될 수 있습니다.
Dijkstra 알고리즘
Dijkstra 알고리즘은 네덜란드 컴퓨터 과학자 Edsger Dijkstra 가 발명한 것이다. 이 알고리즘은 직접 그래프의 단일 소스 점에서 다른 정점까지의 최단 경로 문제를 해결합니다. 예를 들어 그림의 정점이 도시를 나타내고 가장자리의 가중치가 도시 사이의 주행 거리를 나타내는 경우 Dikoscher 알고리즘을 사용하여 두 도시 사이의 최단 경로를 찾을 수 있습니다.
동적 계획
동적 계획은 수학 및 컴퓨터 과학에서 겹치는 하위 문제가 있는 최적화 문제를 해결하는 데 사용되는 방법입니다. 기본 사상은 원래 문제를 유사한 하위 문제로 분해하고, 해결하는 과정에서 하위 문제의 해결을 통해 원래 문제의 해결을 얻는 것이다. 동적 계획의 사상은 많은 알고리즘의 기초이며 컴퓨터 과학과 공학에 광범위하게 적용된다. 유명한 애플리케이션 사례로는 최단 경로 문제 해결, 배낭 문제 해결, 프로젝트 관리, 네트워크 트래픽 최적화 등이 있습니다. 여기에 또 한 편의 문장 한 편이 더 상세하다.
유클리드 알고리즘
수학에서, 나눗셈을 전달하는 것은 유클리드 알고리즘이라고도 하며, 최대 공약수를 구하는 알고리즘이다. 위상 분할은 유클리드의' 기하학 원본' (제 7 권, 명제 1, 명제 2) 에서 처음 나타났고, 중국에서는' 9 장 산수' 로 거슬러 올라가 동한 시대에 나타났다.
최대 예상 알고리즘
통계 계산에서 최대 예상 (EM) 알고리즘은 확률 모델에서 매개변수를 찾는 최대 우도 추정 알고리즘으로, 확률 모델은 관찰 불가능한 숨겨진 변수에 따라 달라집니다. 가장 큰 기대는 기계 학습 및 컴퓨터 시각에 일반적으로 사용되는 데이터 클러스터 분야입니다. 최대 기대 알고리즘은 두 단계로 번갈아 계산됩니다. 첫 번째 단계는 예상 (E) 을 계산하고 기존 추정치를 사용하여 숨겨진 변수의 최대 우도 추정치를 계산하는 것입니다. 두 번째 단계는 최대화 (M) 하고 단계 E 에서 얻은 최대 우도 값을 최대화하여 매개변수 값을 계산하는 것입니다. 단계 M 에서 찾은 매개변수의 추정치는 다음 단계 E 의 계산에 사용되며 프로세스가 번갈아 진행됩니다.
고속 푸리에 변환
고속 푸리에 변환 (FFT) 은 이산 푸리에 변환의 빠른 알고리즘이며 이산 푸리에 변환의 역효과를 계산하는 데도 사용할 수 있습니다. 고속 푸리에 변환은 디지털 신호 처리, 큰 정수 곱셈 계산, 편미분 방정식 풀기 등과 같은 광범위한 응용이 있다.
해시함수
HashFunction 은 모든 유형의 데이터에서 작은 디지털 지문을 만드는 방법입니다. 이 함수는 데이터를 방해하고 해시 값이라는 지문을 다시 만듭니다. 해시 값은 일반적으로 임의 문자와 숫자로 구성된 짧은 문자열을 나타내는 데 사용됩니다. 좋은 해시 함수는 입력 필드에서 해시 충돌이 거의 발생하지 않습니다. 해시 테이블과 데이터 처리에서 충돌을 억제하지 않고 데이터를 구분하면 데이터베이스 레코드를 찾기가 더 어려워집니다.
힙 정렬
Heapsort 는 힙 트리 (heap) 의 데이터 구조 설계를 활용하는 정렬 알고리즘입니다. 힙 트리는 대략적인 전체 이진 트리 구조이며 힙 속성도 충족합니다. 즉, 하위 노드의 키 값 또는 인덱스는 항상 상위 노드보다 작거나 큽니다.
분류 병합
병합 정렬은 병합 작업에 기반한 유효한 정렬 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 분할 통치의 매우 전형적인 응용이다.
RANSAC 알고리즘
RANSAC 는 "RANdom SAmpleConsensus" 의 약어입니다. 이 알고리즘은 198 1 에서 Fischler 와 Bolles 가 제안한 관찰 데이터 세트로 수학적 모형 매개변수를 추정하는 반복 방법입니다. 일정한 확률로만 합리적인 결과를 얻을 수 있고 반복 횟수가 증가함에 따라 이 확률이 증가하기 때문에 불확실성 알고리즘입니다. 이 알고리즘의 기본 가정은 관찰 데이터 세트에 "내부 점" (모형 매개변수 추정을 지원하는 점) 과 "이탈점" (모형에 맞지 않는 점) 이 있으며, 이 관찰 데이터 세트는 소음의 영향을 받는다는 것입니다. RANSAC 는 최적의 모델을 얻기 위해' 인라인' 데이터 세트를 제공한다고 가정합니다.
RSA 암호화 알고리즘
이것은 공개 키 암호화 알고리즘이자 세계 최초의 서명에 적합한 알고리즘입니다. 오늘날의 RSA 특허는 만료되었으며 전자 상거래 암호화에 널리 사용되고 있습니다. 모두들 키가 충분히 길면 이 알고리즘은 안전할 것이라고 믿는다.
통합 검색
합집합은 교차하지 않는 집합의 병합 및 조회를 처리하는 트리 데이터 구조입니다. 그것은 보통 숲으로 표현된다.
비트비 알고리즘
가장 가능성이 높은 숨겨진 상태 시퀀스를 찾습니다. 이 알고리즘의 특징 1 을 편집하십시오. 유한성이 있다. 알고리즘에는 무한대가 아닌 제한된 연산 단계가 포함되어야 합니다. 사실,' 가난' 은 종종' 합리적인 범위 내' 를 의미한다. 만약 컴퓨터가 1000 년 동안 지속되는 알고리즘을 실행한다면, 나쁘지만 합리적인 한계를 넘으면 사람들은 그것을 효과적인 알고리즘으로 여기지 않는다. 2. 확실성. 알고리즘의 모든 단계는 명확해야 하며 모호해서는 안 된다. 알고리즘의 모든 단계는 다른 의미로 해석되어서는 안 되며, 매우 명확해야 한다. 즉, 알고리즘의 의미는 고유해야 하며' 모호함' 을 만들어서는 안 된다. 3. 0 개 이상의 입력이 있습니다. 입력이란 알고리즘을 실행할 때 외부에서 필요한 정보를 얻어야 한다는 의미입니다. 4. 하나 이상의 출력이 있습니다. 알고리즘의 목적은 해결이고, 출력이 없는 알고리즘은 의미가 없다. 5. 유효성. 알고리즘의 각 단계는 효과적으로 실행되어야 한다. 명확한 결과를 얻을 수 있습니다. 이 단락의 알고리즘과 프로그램을 편집하는 것은 컴퓨터 프로그램과 밀접한 관련이 있지만, 컴퓨터 프로그램은 알고리즘의 인스턴스이며, 특정 컴퓨터 언어를 통해 알고리즘의 구체적인 형태를 표현하는 것이다. 같은 알고리즘을 어떤 컴퓨터 언어로도 표현할 수 있다. 알고리즘 목록 그래프 경로 문제 0/ 1 변권 최단 경로 BFS 비음수 변권 최단 경로 (Dijkstra) 문제 해결에 사용할 수 있는 특성 음수 변권 최단 경로 벨만-포드 벨만-포드의 Yen- Shi 최적화 미분제약 시스템 프로이트 일반화 경로 문제 전달 클로저 최대 최소 거리/오일러 경로/ 트래핑 알고리즘 해밀턴 경로/유특수도 스패닝 트리 문제 최소 스패닝 트리 K 최소 스패닝 트리 최적 비율 스패닝 트리 0/ 1 분수 계획 제약 스패닝 트리 연결 문제 강력한 DFS 알고리즘 무향도 연결 컷포인트 절단 모서리 2 개 연결 분기 2-SAT 최소 지점 기준 무환도 토폴로지 정렬 관계 유향 무환도와 동적 계획 2 부 일치 문제 일반 그래프 문제 및 2 부 그래프 문제의 변환 사고 최대 일치 직접 그래프 최소 경로 적용 0/ 네트워크 흐름 모델의 간단한 특징 최소 적용 범위 완전 일치 최적 일치 안정된 결혼 네트워크 흐름 문제 1 행렬 및 선형 계획과의 관계 최대 흐름 최소 절단 정리 최대 흐름 문제 하한 최대 흐름 문제 최대 흐름 문제 원형 흐름의 특성 최소 비용 최대 흐름/최대 비용 최대 흐름 현 그래프 및 조합 수학에서 일반적으로 사용되는 사상 결정 조합 수학 문제 해결을 위한 대략적인 반복/ 동적 계획 확률 문제에 대한 Polya 정리 계산 형상/분석 형상 계산 형상의 핵심: 교차 제품/영역 분석 형상의 주력: 복잡한 기준점 선, 선 다각형의 볼록 다각형/볼록 패키지 알고리즘 소개, 볼륨 래퍼 Graham 스캐닝 방법의 수평 순서 소개 * * * Patch 완벽한 볼록 선체 알고리즘은 임의의 다각형에서 두 선과 두 선 세그먼트가 교차하는 볼록 다각형의 중간점을 결정하는 고전적인 문제 최소 외접원 근사치 O(n) 최소 외접원 알고리즘 점 세트 지름 회전 막힘, 삼각 측량 수학/다각형 최대 공약수와의 수론 유클리드 알고리즘 확장 유클리드 알고리즘 합동 방정식/가우스 제거법 해결 선형 방정식 해결 선형 방정식 해결 이원 불확정 방정식 해결 선형 방정식 해결 모듈 2 도메인의 정수 방정식 해결 행렬 결정 요인 계산 행렬 곱셈을 사용하여 반복 관계 분수 트리 접촉 분수 근사수 계산 n 의 제수 계산 phi(N), 제수와 빠른 수 이론 변환 ... 소수 문제 확률 계수 분해 알고리즘 데이터 구조 2 차 힙 왼쪽 부분 트리 트리 승자 트리 점프 테이블 스타일 아이콘 경사 수확 통계 구조 트리 배열 가상 다이트리 세그먼트 트리 직사각형 영역 결합 원형 영역 결합 관계 해시 테이블 결합 경로 압축 사상 데이터 구조 벡터 STL 에서의 적용 데규 집합/매핑 동적 계획/메모리 검색 동적 계획과 메모리 검색 사고 방식의 차이 가장 큰 장남 시리즈 문제 가장 긴 비하강 하위 시퀀스 가장 긴 일반 * * * 동적 계획 하위 시퀀스 트리의 클래스 NP 문제 해결 동적 계획 배낭 문제 해결을 위한 동적 계획 최적화 사변형 부등식 볼록 오목 상태 설계 함수 계획 방향 선형 계획의 일반적인 사상 이진 최소 표현 문자열 KMPtree 구조 접미어 트리/접미어 배열 LCA/RMQ 유한 상태 로봇
확장된 읽기:
1
컴퓨터 알고리즘 설계 및 분석 도론, 주경신 등 편집장, 인민우편출판사.
공개 분류:
컴퓨터, 알고리즘