算法设计

算法的基本要求有哪些？

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.

设计一个好的算法通常要考虑哪些要求

数据结构中评价一个好的算法，应该从四个个方面来考虑，分别是：一、算法的正确性。二、算法的易读性。三、是算法的健壮性。四、是算法的时空效率（运行）。算法的设计取决于数据（逻辑）结构，算法的实现取决于所采用的存储结构。数据的存储结构本质上是其逻辑结构在计算机存储器中的实现。为了全面反映一个数据的逻辑结构，它在内存中的映像包括两个方面，即数据元素之间的信息和数据元素之间的关系。不同的数据结构有相应的操作。数据的操作是在数据的逻辑结构上定义的操作算法，如检索、插入、删除、更新和排序。扩展资料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。算法可以宏泛的分为三类：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。

算法设计原则是什么?

原则：首先说设计的算法必须是"正确的"，其次应有很好的"可读性"，还必须具有"健壮性"，最后应考虑所设计的算法具有"高效率与低存储量"。所谓算法是正确的，除了应该满足算法说明中写明的"功能"之外，应对各组典型的带有苛刻条件的输入数据得出正确的结果。在算法是正确的前提下，算法的可读性是摆在第一位的，这在当今大型软件需要多人合作完成的环境下是换重要的，另一方面，晦涩难读的程序易于隐藏错误而难以调试。算法的效率指的是算法的执行时间，算法的存储量指的是算法执行过程中所需最大存储空间。 算法是程序设计的另一个不可缺的要素，因此在讨论数据结构的同时免不了要讨论相应的算法。这里有两重意思，即算法中的操作步骤为有限个，且每个步骤都能在有限时间内完成。确定性表现在对算法中每一步的描述都没有二义性，只要输入相同，初始状态相同，则无论执行多少遍，所得结果都应该相同。可行性指的是，序列中的每个操作都是可以简单完成的，其本身不存在算法问题，例如，"求x和y的公因子"就不够基本。输入值即为算法的操作对象，但操作的对象也可以由算法自身生成，如"求100以内的素数"，操作对象是自然数列，可以由变量逐个增1生成。算法的健壮性指的是，算法应对非法输入的数据作出恰当反映或进行相应处理，一般情况下，应向调用它的函数返回一个表示错误或错误性质的值。

算法设计的目的是什么

　　算法设计的目的是计算算法的时间复杂度和空间复杂度，从而找出解决问题的最优算法，提高效率。

　　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。

设计算法的原则

设计算法的原则：1、正确性：算法的正确性是指算法至少应该具有输入、输出和加工处理无歧义性、能正确反映问题的需要、能够得到问题的正确答案。2、可读性：设计算法的目的，一方面是为了让计算机执行，但还有一个重要的目的就是为了便于他人的阅读，让人理解和交流，自己将来也可阅读。如果可读性不好，时间长了自己都不知道写了什么，可读性是评判算法（也包括实现它的程序代码）好坏很重要的标志。3、健壮性：当输入的数据非法时，算法应当恰当地做出反应或进行相应处理，而不是莫名其妙的输出结果。并且处理出错的方法不应是中断程序的执行，而应是返回一个表示错误或错误性质的值，以便于在更高的抽象层次上进行处理。4、高效率与低存储量：通常，算法的效率指的是算法的执行时间；算法的存储量指的是算法执行过程中所需要的最大存储空间，两者的复杂度都与问题的规模有关。算法分析的任务是对设计的每一个具体的算法，利用数学工具，讨论其复杂度，探讨具体算法对问题的适应性。扩展资料：算法的“正确”通常在用法上有很大的差别，大体分为以下4个层次：1、算法程序没有语法错误；2、算法程序能够根据正确的输入的值得到满足要求的输出结果；3、算法程序能够根据错误的输出的值满足规格说明的输出结果；4、算法程序对于精心设计、极其刁难的测试数据都能满足要求的输出结果。对于这4层含义，层次要求最低，因为仅仅没有语法错误实在谈不上是好的算法。而层次（4）是最困难的，人们几乎不可能逐一验证所有的输入都得到正确的结果。因此，算法的正确性在大部分情况下都不可能用程序来证明，而是用数学方法证明的。

算法设计准则最重要的是什么

算法设计准则最重要的是什么
算法是计算机科学的核心，它解决了各种实际问题的方法和规则。在计算机编程中，编写良好的算法是至关重要的。算法设计的准则是一套确定规则，它确保算法解决实际问题时的正确性、效率和可维护性。本文将探讨算法设计准则中最重要的内容。

正确性
算法的正确性指算法能够按照预期产生正确的结果。正确性是算法设计中最基本的要求和准则。在设计算法时，必须考虑各种情况，确保算法可以处理不同的输入和边界条件。此外，还需要对算法进行形式化的验证和测试，找出并修复潜在的错误。

效率
算法的效率指算法能够处理较大数据量时的速度和空间利用率。在实际编程中，时间复杂度和空间复杂度是两个重要的指标，它们用于评估算法的效率。在设计算法时，应该考虑如何减少算法的计算时间和占用空间。一些技巧例如利用数据结构进行优化、使用二分法、预处理等，可以极大提高算法的效率。

可维护性
算法的可维护性指算法能够在未来的修改和维护中保持清晰易懂、可扩展和可重用。在设计算法时，应该遵循良好的编程习惯，编写清晰易懂、有注释的代码，并遵循一些如"单一职责原则"、"开放-封闭原则"等设计准则，以确保程序具有可维护性。

总结
本文介绍了算法设计准则中最重要的内容：正确性、效率和可维护性。算法的正确性是算法设计的基本要求，它可以通过形式化验证和测试进行验证。算法的效率是指算法能够处理较大数据量时的速度和空间利用率。在设计算法时，应该考虑如何减少算法的计算时间和占用空间。算法的可维护性是指算法能够在未来的修改和维护中保持清晰易懂、可扩展和可重用。在设计算法时，应该遵循良好的编程习惯和设计准则，以确保程序具有可维护性。