基本算法语句课件

基本算法语句课件学习算法语句，掌握编程基础，开启编程之旅！by算法概念及特点定义特点12算法是解决特定问题的一系列算法具有有限性、确定性、可清晰指令，指明了解决问题的行性、输入和输出等特点步骤作用3算法是计算机程序的核心，决定了程序的效率和正确性算法的基本表示形式算法通常可以通过以下几种形式来表示•自然语言描述用日常语言描述算法步骤，易于理解但不够精确•流程图使用图形符号表示算法步骤，清晰直观但不够灵活•伪代码使用类似编程语言的语法描述算法步骤，兼具自然语言和编程语言的优点•程序代码用具体的编程语言实现算法，最精确但可读性较差顺序结构定义示例程序按照代码书写顺序依次执行，没有跳转或分支计算两个数的和，先输入两个数，再进行加法运算，最后输出结果123特点结构简单，易于理解，适用于线性流程的算法顺序结构编程实践赋值语句1将一个值赋给一个变量输入语句2从用户那里获取输入数据输出语句3将结果显示在屏幕上选择结构条件判断根据条件是否满足，执行不同的代码分支分支执行满足条件的分支代码将被执行，不满足条件的分支代码将被忽略程序流程控制选择结构可以改变程序的执行流程，根据不同的条件执行不同的代码块选择结构编程实践if语句1条件成立执行代码块else语句2条件不成立执行代码块elif语句3多个条件判断循环结构for循环1计数循环，用于重复执行指定次数的代码块while循环2条件循环，用于重复执行满足条件的代码块do-while循环3条件循环，至少执行一次代码块，再判断条件循环结构编程实践for循环1用于执行一系列操作，直到满足特定条件为止while循环2根据条件是否为真来执行循环do-while循环3先执行循环体，然后检查条件是否为真常见算法题型分析排序算法查找算法例如冒泡排序、插入排序、快速排序例如线性查找、二分查找等等树形算法图论算法例如二叉树遍历、二叉搜索树等例如最短路径、最小生成树等算法效率分析概念时间复杂度空间复杂度算法执行所需要的计算步骤数，通常用大O表示法表示，例如算法执行所需的内存空间，同样用大O表示法表示，例如O1，On，On^2等，反映了算法的运行时间随输入规模增长而变On等，反映了算法所需的内存空间随输入规模增长而变化的化的趋势趋势时间复杂度分析法12步骤次数确定算法的基本操作计算基本操作执行的次数3公式用一个关于问题规模的函数表示操作次数常见时间复杂度分类常数时间复杂度对数时间复杂度线性时间复杂度对数线性时间复杂度O1表示算法执行时间与输入Olog n表示算法执行时间随On表示算法执行时间与输入On logn表示算法执行时间数据量无关，始终保持恒定着输入数据量的增大而缓慢增数据量成正比，即随着数据量比线性时间复杂度略高，但比加，但增长速度较慢增加，执行时间线性增长平方时间复杂度低如何降低算法时间复杂度选择合适的数据结构优化算法逻辑不同的数据结构适用于不同的任通过分析算法逻辑，寻找优化空务，选择正确的数据结构可以显间，例如减少循环次数、使用更著提高算法的效率有效的算法等使用更高效的算法对于某些问题，存在更高效的算法，可以替换当前算法，提高效率空间复杂度分析法定义影响因素空间复杂度是指算法在运行过程中所需要的存储空间大小它用空间复杂度主要受以下因素影响数据规模、变量数量、递归深来衡量算法对内存资源的消耗程度度等常见空间复杂度分类常数级对数级12空间复杂度为常数，无论输入空间复杂度与输入数据规模的数据规模如何变化，算法所需对数成正比，例如二分查找算的额外空间始终保持不变法线性级平方级34空间复杂度与输入数据规模线空间复杂度与输入数据规模的性相关，例如排序算法平方成正比，例如矩阵运算如何降低算法空间复杂度优化数据结构空间复用选择合适的数据结构，例如使用如果算法中需要存储大量数据，哈希表而不是数组，可以显著减可以考虑使用动态分配内存，并少空间开销在数据不再使用时释放，避免内存浪费算法优化一些算法本身的空间复杂度较高，可以通过算法优化，例如使用递归代替循环，减少空间开销算法调试及测试技巧使用调试器单元测试代码审查调试器允许您逐步执行代码，检查变量的编写单元测试用例来验证算法的各个部分与其他程序员一起审查代码，可以发现潜值，并找出错误的来源是否按预期工作在的错误和改进算法的设计递归算法概念函数调用自身循环调用堆栈机制递归算法思路分析分解问题递归求解合并结果将原问题分解成若干个与原问题形式相利用相同的方式求解子问题，直到遇到将子问题的解合并起来，得到原问题的同的子问题最简单的情况，直接求解解递归算法编程实践分解问题将问题分解为更小的子问题，这些子问题与原始问题具有相同的结构递归调用使用函数自身调用来解决子问题，直到遇到基本情况组合结果将子问题的解组合成原始问题的解分治算法概念分解解决将问题分解为多个子问题，每个子问递归地解决这些子问题，直到子问题题与原问题相同但规模更小足够简单，可以容易地解决合并将子问题的解合并起来，得到原问题的解分治算法思路分析分解解决12将原问题分解成若干个规模较递归地解决这些子问题如果小的子问题，这些子问题是相子问题足够小，则可以直接求互独立的，且与原问题形式相解同合并3将子问题的解合并成原问题的解分治算法编程实践归并排序1将数组分成两半，分别排序，再将排序后的两半合并成一个有序数组快速排序2选择一个基准元素，将数组分成两部分，一部分比基准元素小，另一部分比基准元素大，然后递归排序两部分二分查找3在一个有序数组中查找目标元素，每次将查找范围缩小一半，直到找到目标元素或查找范围为空动态规划算法概念问题分解子问题重叠最优子结构将复杂问题分解成若干个子问题，并通过在求解原问题的过程中，存在多个子问题原问题的最优解可以由子问题的最优解构对子问题的求解来得到原问题的解是重复的，可以通过保存子问题的解来避成，即原问题的最优解包含子问题的最优免重复计算解动态规划算法思路分析问题分解存储结果逐步求解将大问题分解成多个子问题，并找到将子问题的解存储起来，避免重复计从最小的子问题开始，逐步求解，最子问题之间的关系算，提高效率终得到大问题的解动态规划算法编程实践问题拆解1将复杂问题分解成子问题递推关系2建立子问题之间的依赖关系存储结果3使用数组或表格存储中间结果贪心算法概念局部最优全局最优贪心算法在每一步选择中都选择贪心算法不保证最终得到的解是当前看来最优的方案全局最优解，但通常能得到较好的近似解应用场景贪心算法常用于求解最优化问题，例如路径规划、资源分配、背包问题等贪心算法思路分析贪心算法的核心是每次选择当前看起它基于局部最优决策，希望逐步累积来最好的选择，希望最终能得到最优最终达到全局最优但需要注意的是解，贪心算法不一定总能得到最优解选择最优解的策略取决于问题的具体情况，需要仔细分析和设计贪心算法编程实践选择问题贪心算法常用于解决选择问题，比如背包问题、旅行商问题等局部最优在每一步选择中，贪心算法选择当前看来最优的选择，最终得到全局最优解代码示例使用Python或其他语言编写贪心算法代码，并进行测试和优化课程总结与展望学习算法语句是打好编程基础的关键,未来我们将会学习更多高级算法,解锁更强大编程能力。