Алгоритмы как писать: Алгоритм. основные принципы составления алгоритмов. примеры. – Практическая работа №2. Составление алгоритмов. Видеоурок. Информатика 6 Класс

Алгоритм. основные принципы составления алгоритмов. примеры.

Алгоритм-система точных и понятных предписаний, опр-ая последовательность элементарных операций над исходными данными, выполнение кот-ых обеспечивает решение задач данного типа.

Свойства алгоритма:

-дискретность-последовательность решения (процесс) задач должен быть разбит на последовательность отдельных шагов.

-понятность-алгоритм обязательно должен быть понятен исполнителю. В связи с этим алгоритм нужно разрабатывать с ориентацией на опр-ого исполнителя, т.е. в алгоритм можно включать команды из систем команд данного исполнителя.

-детерминированность — будучи понятным, алгоритм не должен содержать команды, смысл кот-ых может восприниматься неоднозначно. Нарушение составителями алгоритмов этих требований приводит к тому, что одна и та же программа после выполнения разными исполнителями дает не одинаковые результаты.

-результативность –состоит в том, что при точном исполнении всех команд алгоритма, процесс решения задач должен прекратиться за конечное число шагов и при этом должен быть получен опред-ый при постановке задач результат.

-массовость- пригодность алгоритма для решения задач некоторого класса.

Способы записи алгоритма:

-словесный – способ на естественном языке.

-графический-описания алгоритма с помощью схем.

Процесс выполнения операций или групп операций

ввод исходных данных, вывод результата

Решение-выбор направления выполнения

Модификация-выполнение операций , меняющих команды или группы команд, изменяющих программ.

Соединители линий на одной странице.

Межстраничные соединители.

-язык программирования –удобен для ввода в комп-р.

-псевдокод-это язык, к-ый использует структуру и синтексис достаточно формализованного языка и одновременно допускает конструкции естеств. Языка.

Виды алгоритмов и основные принципы составления алгоритмов.

-Линейный – алгоритм, в кот-ом команды выполняются последовательно друг за другом в порядке их естественного следования независимо от каких-либо условий. S1, s2 , S3…Sn

-ветвящийся ( разветвящийся) — это процесс, в кот-ом его реализация происходит по одному из нескольких заранее предусмотренных направлений, в зависимости от исходных данных или промежуточных результатов.

• Полная условная конструкция (полное ветвление)

• Неполное условная конструкция

• Выбор из нескольких

-циклический – алгоритм, в кот-ом последовательность может выполняться более 1 раза.

• Цикл с параметром

• Цикл с предусловием. Может не выполниться ни разу. В теле цикла обязательно нах-ся оператор, к-ый изменяет значение переменной, входящей в блок Q.

• Цикл с постусловием. Выполняется хоть один раз.

Основные принципы алгоритмизации:

1. Выявить исходные данные, результаты и назначить им имена.

2. Метод решения задач.

3. Разбить метод решения задач на этапы.

4. При граф-ом представлении алгоритма каждый этап в виде соответствующего блока –схемы алгоритма и указать линиями связи порядок их выполнения.

5. В полученной схеме при любом варианте вычислений.

— предусмотреть выдачу результатов или сообщений об их отсутствии.

-обеспечить возможности после выполнение любой операции так или иначе перейти к блоку конец.

40.Основные алгоритмические структуры

Мы уже рассмотрели основные понятия программирования и переходим немного ближе к делу (но только ближе, программировать будем позже).

Рассмотрим основные структуры алгоритмов, а их шесть:

• Следование. Это последовательность блоков (или групп блоков) алгоритма. В программе следование представлено в виде последовательного выполнения операций

• Разветвление. Данная алгоритмическая структура применяется в том случае, когда в зависимости от условия необходимо выполнить одно или другое действие
• Обход. Эта структура является частным случаем разветвения, когда в одной из ветвей нет никаких действий.

• Множественный выбор. Эта структура является обобщением раветвления, когда необходимо выполнить одно из нескольких действий в зависимости от значения переменной A.

• Цикл До. Эта алгоритмическая структура применяется в том случае, когда нужно какие-либо операции исполнить несколько раз до того, как будет истинным определенное условие. Бло к выполняемый многократно называется телом цикла. Особенностью данного цикла является его обязательное исполнение хотя бы один раз.

• Цикл Пока. Это цикл отличается от цикла До тем, что проверка условия осуществляется перед самым первым исполнением операторов тела цикла.

Статьи к прочтению:

Основы программирования. Алгоритмы и блок-схемы. Урок 6 [GeekBrains]

Похожие статьи:

Про алгоритмы для новичков

Если вы когда-либо слышали, что алгоритмы нужно знать всем разработчикам, но что это такое представляете с трудом – вам сюда.

Для опытных программистов некоторые понятия, в том числе и алгоритмы, настолько фундаментальны, что не возникает даже мыслей о том, что, то или иное определение может оказаться непонятным, сложным или вообще, пугающим, для новичка.

Алгоритм – вызывает ассоциации ни то с логарифмами, ни то с арифметикой.

И это слово действительно пришло из математики и использовалось для описания алгоритма Евклида, который применяется для нахождения наибольшего общего делителя двух целых чисел.

Если говорить нормальным языком, алгоритм – это пошаговая инструкция, где результат прошлого шага строго определен и используется в качестве входных данных для следующего шага.

Однако, поскольку в реальной жизни при написании программы совсем нечасто нужно искать общий делитель у целых чисел, раскладывать на множители и вообще думать о математиках, творивших в 300-е года до н.э., рассмотрим немного более жизненный пример применения алгоритмов.

Давайте представим, что телефонный справочник все еще актуален (да, тот бумажный, если вы их застали). Допустим, мы хотим набрать Николая Должанского. Принимая во внимание, что Николай есть в телефонном справочнике, мы можем найти его номер несколькими различными способами.

Самый простой способ найти что-то в списке – пройти по нему по порядку, сравнивая с искомым значением. То есть:

1. Надежда Александрова –> не подходит

2. Николай Алексеев –> не подходит

…

И так далее, пока вы не найдете наконец Николая Должанского. Вероятно, понадобятся десятки и даже сотни операций сравнения. То есть, если вы захотите поболтать с Ярославом Яковлевым, то это займет порядком больше времени.

Как вы уже поняли, смысл алгоритма линейного поиска заключается в простом переборе значений от начала списка и до конца (или искомого результата). Это брутфорс. Этот алгоритм крайне прост и может возникнуть множество ситуаций, где его использование будет иметь смысл.

Например, если нужно найти телефон приятеля не в целой книге, а, предположим, на клочке бумаги, где помимо его номера всего десяток других записей – пройти список сверху вниз, в этом случае, будет умным решением.

У большинства людей просто не хватит терпения перебирать весь справочник. Поэтому они пойдут более прагматичным путем – будут разделять книгу на части.

Процесс деления на части предполагает сначала нахождение основной области, где, предположительно, находится искомое значение. Мы тут все еще ищем Николая Должанского.

Поиск начнем, перелистнув книгу на 30 страниц вперед. Мы увидим, что все фамилии начинаются на «Б». Перейдем еще на 60 вперед и увидим «Г». Достоверно известно, что «Г» находится прямо перед «Д», а значит, Коля где-то рядом и с этого момента мы будем двигаться осторожнее.

Этот алгоритм описывает, как большинство людей ищут что-то в справочниках. Но поскольку мы, люди, часто выбираем неоптимальные пути решения задач, рассмотрим правильный подход к делению на части – бинарный алгоритм поиска.

Вот это уже звучит серьезно, да? На самом деле, ничего сложного. Бинарный поиск предполагает, что мы будем делить исходный массив данных пополам, отбрасывать ту часть, где искомого значения быть не может и делить остаток пополам снова, пока область поиска не сократится до минимально возможной.

В терминах телефонной книги, работа будет строиться следующим образом. Наш справочник содержит 400 страниц. Даже если мы все еще ищем Николая Должанского, который находится на 136 странице, мы можем воспользоваться бинарным поиском. Делим книгу пополам и по счастливой случайности попадаем прямо между буквами «М» и «Н» на 199 и 200 страницах соответственно. Мы знаем, что буква «Д» в алфавите находится перед «М», так что справедливо будет утверждение:

Николай Должанский находится на странице между 0 и 199

Ту часть, что начинается с «Н» мы выбрасываем.

Далее, мы делим на две части первые 200 страниц телефонного справочника и видим, что попали мы прямо на страницу с буквой «Г», а «Г», как известно, идет перед «Д». То есть нам снова стал известен неоспоримый факт:

Телефон Николая Должанского находится между 99 и 199 страницами

И вот, стартовав с 400 страниц, мы, всего через две операции сравнения, сократили область поиска на 3/4. Учитывая, что телефон Коли находится на 136 странице, нам предстоит сделать следующие операции:

[99-199] -> [99-149] -> [124-149] -> [124-137] -> [130-137] -> [133-137] -> [135-137] -> [136]

Еще 6 сравнений. Чтобы рассчитать количество операций необходимых для нахождения нужной страницы бинарным поиском, мы можем взять логарифм от количества страниц с основанием 2 и получим:

log2(400) = 8.644

то есть, округлив, в худшем случае – 9 операций сравнения. Рядом с исходным числом страниц, конечно, ерунда. Но давайте поговорим о по-настоящему серьезных книгах. Пусть в нашем справочнике будет не 400, а 4 000 000 страниц. Попробуйте представить, сколько операций сравнения нам потребуется? На самом деле, немного:

log2(4000000) = 21.932

то есть, 22 раза нужно будет провести сравнение частей справочника, прежде, чем 4 000 000 превратятся в 1.

Сравните скорость работы линейного и бинарного алгоритмов поиска для такого количества страниц.

В общем, так и со всеми алгоритмами. Изучение алгоритмов – это изучение способов решать проблемы и задачи наиболее оптимальным путем. Алгоритм – это решение, рассмотренное со всех сторон и преобразованное в эдакий todo-list действий, которые нужно совершить, чтобы воспроизвести его.

И отдельная тема, это преобразование алгоритма в код на конкретном языке, ведь в разных языках алгоритмы (особенно поисковые) могут реализовываться по-разному. Иногда, это может быть уже встроенная в язык функция, которая выдаст нужный результат из массива одной строкой, а где-то понадобиться пара-тройка десятков строк.

И, для примера, вот так будет реализован бинарный поиск на Ruby:

def binary_search(target, list)
  position = (list.count / 2).floor
  mid = list[position]

  return mid if mid == target

  if(mid < target)
    return binary_search(target, list.slice(position + 1, list.count/2))
  else
    return binary_search(target, list.slice(0, list.count/2))
  end
end


puts binary_search(9, [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])

Изучаем алгоритмы: полезные книги, веб-сайты, онлайн-курсы и видеоматериалы

Как научиться алгоритмическому мышлению? — Хабр Q&A

Бьёрн Страуструп, описывая C++, говорил: «Язык программирования служит двум связанным между собой целям: он является выразительным средством программиста для указания действий, которые надо выполнить, а также набором концепций, которыми пользуется программист при решении проблемы.» Но язык программирования точно не является решением проблемы, он только средство выражения и инструмент. Поэтому для начала давайте оставим в стороне программирование.

С остальным всё просто. Программисту часто не хватает некоторой «прелюдии», позволяющей перебросить мостик между идеей программы и написанием кода. Мостик этот строится так:

1. Имеем некоторую идею: «а хорошо бы написать программу, которая делала бы…».
   
2. Определяете предметную область с теми процессами, которые имеют отношение к разрабатываемой программе.
   
3. Формулируете цель проекта: как программа должна повлиять на предметную область (не вдаваясь в реализацию).
   
4. Формулируете бизнес-задачи, решение которых позволят достичь поставленной цели.
   
5. Указываете ограничения, в рамках которых будет создаваться программа.
   
6. Создаёте концепцию — некое видение того, какой будет новая программа, без технических деталей.
   
7. Решаете, а нужна ли такая программа?
   
8. Если нужна, то прорабатываете одно или несколько технических решений, как можно сделать программу. Делаете оценки реализуемости и оставляете одно решение.
   
9. Разрабатываете детальные требования к вашей программе.
   
10. Создаёте архитектурное решение, логическое и физическое.
    
11. Проводите детальное проектирование каждого компонента вашей архитектуры.
    
12. Программируете, тестируете, отлаживаете код.
    
13. И — ура! — внедряете программу.
    

Это выглядит сложным. Но не очень сложно.

Как я смотрю на весь этот процесс, можете посмотреть тут: Обзор процесса разработки программного обеспечения. Краткий академический обзор всего процесса можно найти в книге Макконнелла «Остаться в живых. Руководство для менеджеров программных проектов» — книга небольшая, для начала самое то.

Алгоритмы? Не, не знаю / Habr

Введение

В последнее время все чаще встречаю мысли о переходе на специальность разработчика. Будь то менеджер, консультант, военный офицер, физик ядерщик или ландшафтный дизайнер — все захотели стать программистами. Попробуем разобраться, почему это происходит и к чему может привести.

Мотивирующее изображение:

Проблема

Обычно в разработчики переходят новоиспеченные специалисты до 30-ти лет. И сразу же возникает несколько серьезных проблем:

• 5-6 лет потерянных на изучение предметов и наук, которые больше никогда не понадобятся;
• Необходимая смена мышления с гуманитарного\технического на логическое\цифровое;
• Освоение 5-6 лет программы технического вуза в кратчайшие сроки;
• Создание угрозы жизни и благополучия людей, компаний, бизнеса…

Время

Спрашивается, зачем человек изучал несколько лет не нужные ему науки? Зачем подвергал себя таким умственным нагрузкам? Чтобы потом все бросить и начать все с начала? Даже 5 лет это много. За это время можно стать миллиардером или же получить Нобелевскую премию, так нет, человек изучает то что ему не интересно, спит на парах и говорит, что философия — это полнейший бред!

Хорошо, если он обучается на платном отделении, а если за счет государства? Это значит, что кто-то, мечтавший стать архитектором, менеджером, финансистом, военным, не попал на это место. Ему пришлось искать другое место под солнцем, возможно, он пошел учиться на программиста.

Там же все просто!

Сколько таких новоявленных «программистов», прочитавших о JAVA у Брюса Эккеля. Все они считают себя гениями программирования, а ООП, MVC, Agile, двоичная система исчисления, теория сложности вычислений… не для них.

Приведу несколько жизненных примеров:

1. «Программист» пишет вторую версию программы. В первой — была одна форма на 50 кнопок. Вторая версия обладает большей функциональностью, но ее логика не так прозрачна. Планируется писать программу пару месяцев. В функционал заложено порядка 100 кнопок на одной форме. После 10-и минутного введения в теорию графов количество кнопок сократилось до одной (удаление точки), срок написания программы сократился до двух дней.
2. «Программисту» дали задание написать программу-конвертер. Логика простая: приходит пакет вида ключ=значение, надо по специальной таблице конвертировать его в пакет2 вида ключ2=значение2 и отправить дальше. После двух месяцев «изучения платформы» ему был передан каркас приложения (прием пакета, трансформация, отправка пакетов) старшими товарищами. Через месяц конвертер был готов!
3. Множество реализованных велосипедов;
4. Говорящий за себя http://govnokod.ru;

Могу сказать только одно: если бы программирование было таким простым, то ему бы не учили в университетах по пять лет. Достаточно было бы и трехмесячных курсов.

Таланты

Конечно, нельзя не упомянуть про таланты. Есть талантливые люди, которые занимаются разными работами, они везде преуспевают. Но таких крайне мало. Лучше быть компетентным специалистом в одной области, чем в нескольких понемногу.

«Найди себе дело по душе и ни единой минуты в жизни ты не будешь работать» — Конфуций. Важно не потратить на поиск этого дела всю жизнь, иначе придется всю жизнь «вкалывать».

Запах пороха

Очень хорошая идея показать, что представляет собой разработка. Понюхать пороха, так сказать! Вот уже и мэры начали изучать JS.

В одной компании, моей знакомой и всему отделу по работе с клиентами показали, как верстать страницы, рассказали, что такое теги. Они даже сверстали простые странички.

Но не стоит считать себя после этого знающим все о программировании. Это только начало. А вот дальше надо изучать множество сложных, и попроще материалов и технологий, несколько томов алгоритмов и несчетное число хороших практик и методик.

Заключение

Программирование — это ремесло, разработка — сродни искусству. Для обычных людей — это магия, для программистов тяжелый труд, трансляция непостоянства окружающего мира в мир конечных состояний, нулей и единиц, ограничений оперативной памяти, канала и тактовой частоты процессора.

Все же, думаю, большинство «новых программистов» стремятся больше зарабатывать: сидишь себе — деньги получаешь. Правда, потом такие люди сильно подводят свою команду, работают не в полную силу. А если еще и начальство закроет на это глаза (да, да, такое бывает!), то с ними каши не сваришь, google не разработаешь.

Как показывают исследования. IT в России — не самая высокооплачиваемая отрасль. Она занимает лишь третье место. На втором месте сырьевые отрасли, а на первом — высший менеджмент. Из-за специфики IT, программист никогда не достигнет ступеньки высшего менеджмента. Максимум, на что стоит рассчитывать, это должность руководителя отдела, ведущего направления, директора собственной компании.

Поэтому делайте выводы. Смена рода деятельности серьезный шаг, он должен быть обдуман. Минимум, надо будет изучить современный курс программирования, и это займет не один год.

P.S. В комментариях спрашивают про цели заметки: серьезнее относиться в выбору профессии, заниматься только любимым делом, учиться тому что нравится, профессионально расти, а не пробовать все понемногу без определенной цели. Удивляют люди, которые в 30-40 лет так и не смогли найти себе занятие по душе.

С чего начать изучать алгоритмы? — Хабр Q&A

Нужно понять, кем вы стремитесь стать — кодировщиком или разработчиком.
Если кодировщиком — то выучили язык и бегом — по готовому, кем-то составленному ТЗ — писать программы и деньги зарабатывать.
Если разработчиком — то без знания алгоритмов вам не обойтись. Вы сами должны будете уметь хотя-бы из имеющихся реализаций выбрать наиболее подходящую или эффективную. А возможно и модифицировать их именно с учетом конкретного приложения. А «рядом» с алгоритмами обычно изучаются структуры данных — без них разработчику (а не кодировщику) — тоже никак.
Этап изучения языка — это база. Другое дело, что учить «голый» язык бывает скучновато. И это обучение «разбавляют» всякими простенькими задачами -в том числе из области алгоритмизации. Ну, к примеру, поиск максимального элемента в массиве, или простейшие сортировки. Но это не более, чем база. Хотя многие почему-то гордо считают, что это и есть изучение «алгоритмов и структур данных».
А этап изучения алгоритмов — это уже более высокая ступень совершенствования в профессии.
Но и изучаются эти две дисциплины по-разному. Изучение языка — это как в школе. Многие вещи надо помнить наизусть. Вы не будете за синтаксисом каждого оператора лазить в Google. Знания языка, умение кодить — это как навык, который должен срабатывать даже во сне. А вот алгоритмы и структуры данных изучаются уже действительно на уровне понимания. Необходимо не запоминать, но понимать, какие они есть, когда они могут оказаться полезными, в чем отличие одного от другого. А при случае — суметь задать умный (!!!) вопрос Google и в море «шлакоответов» найти — и главное понять — правильный.
Что-до книг. Кормен и Лейзерсон для новичка, действительно, сложноват.
Но во-первых, есть его «прямая адаптация»: Бхаргава А. — Грокаем Алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствущих — 2017. То же самое, но проще.
Во-вторых, тот же Кормен написал еще одну книгу: Кормен Алгоритмы. Вводный курс. Вот ее можно уже рекомендовать и для новичка.
Кроме того, могу порекомендовать сайты, с вполне доступными материалами:
algolist.manual.ru
aliev.me/runestone
И в сети — если совсем лень — есть сегодня куча неплохих видеокурсов. Так что — удачи.

Зачем программисту знать алгоритмы / Habr

Часто появляются статьи вида «нужны ли программисту алгоритмы», и все они имеют примерно одинаковый шаблон. Автор статьи как правило пишет: «Я N лет пишу сайты/скрипты в 1С, и никогда не пользовался алгоритмами или структурами данных. Тут же приводятся в пример красно-чёрные деревья или какие-нибудь другие экзотические структуры, которые в области, в которой работает автор не часто увидишь, если увидишь вообще. Такие статьи сводятся к тому, что в конкретной области программисты не используют сложные структуры данных и не решают NP задач.

Сама постановка такого вопроса в корне не верна. Количество специальностей в индустрии растёт постоянно, и человек, который пишет сайты на .net будет заниматься совсем другими вещами, нежели человек, пишущий драйвера для сенсоров на ARM архитектуре под экзотической ОС. Давайте прежде всего определим, что же такое алгоритм. Неформально Кормен определяет алгоритм как строго определённую процедуру, которая принимает одно или несколько значений как ввод, и возвращает одно или несколько значений как результат. Формально алгоритм определяется в разных моделях вычислений: операции, которые можно выполнить на машине Тьюринга или с помощью лямбда-исчислений. Таким образом фактически любой код, который что-то делает, является алгоритмом. Получается, что вопрос «нужны ли программисту алгоритмы» можно перевести как «нужно ли программисту уметь писать код». Правильно такой вопрос должен звучать что-то вроде: «нужно ли программисту в отрасли Х знать продвинутые алгоритмы и детали теории вычислений».

Если посмотреть на все эти статьи, то можно заметить, что люди, которые их пишут, фактически обижены на университеты за то, что их заставили учить много сложного материала — в виде алгоритмического анализа, сложных алгоритмов и структур данных — который им вроде бы не пригодился. По сути, авторы статей обижены на университеты из-за того, что там не смогли предсказать будущую область работы авторов и дать им только минимально нужный набор навыков. Ведь действительно, чтобы писать простенькие сайты и скрипты, не нужно особого знания алгоритмов и структур данных. Или всё-таки нужно?

Давайте подумаем, что же нужно учить программисту в университете, для того чтобы приобрести необходимые навыки для успешной карьеры. Библиотеки? Фреймворки? Они устаревают, интерфейсы к ним меняются, все они написаны чаще всего под один язык, который студенты могут и не использовать никогда в индустрии. Всех учить писать сайты? Или всех учить писать ОС? Образование должно охватывать как можно большую аудиторию и давать максимально возможный набор навыков. Программист в первую очередь должен уметь анализировать и решать проблемы – это основной навык, которым должны обзавестись выпускники факультетов информатики. Написание кода – это просто необходимый инструмент, который используется для решения задач. Кто может знать какие навыки вам понадобятся в будущем? Таким образом учить теорию – это наиболее оптимально с точки зрения образования. Полученные навыки можно применить в любой области, а выучить библиотеку или фреймворк имея хорошую базу знаний не составит большого труда. Парадоксально то, что люди задающие вопросы про нужность алгоритмов, как правило имеют какие-то знания в этой области. Я не помню ни одного человека, который не имел знаний в области теории вычислений, и с гордостью кричал об этом, утверждая, что ему они не нужны.

Итак, вы абстрактный программист в вакууме, работаете десять с лишним лет клепая сайты и решая простые однотипные задачи клиентов/компании. Вам хорошо и уютно в вашей нише, и только мучительно больно за бесцельно потраченное время в классе по теории вычислений и алгоритмическому анализу, который вам ничего не дал. По утрам закуривая сигарету за чашкой кофе, в глубине философских размышлений о бренности бытия вы задумываетесь: зачем же программистам, не решающим сложных задач, знать алгоритмы и основы анализа. Короткий ответ: чтобы быть квалифицированным специалистом и эффективно использовать доступные инструменты, включая язык, на котором вы пишите. Теория алгоритмов и анализа учит не только экзотические алгоритмы и структуры данных в виде АВЛ и красно-чёрных деревьев. Она также даёт представления о том, как эффективно организовать данные, как писать код с максимальной производительностью, где в системе возможно бутылочное горлышко и как с ним бороться. Вас ознакамливают с готовыми решениями, чтобы вы не писали велосипедов, и не бежали в гугл каждый раз, когда нужно сделать что-то нетривиальное.

Знания теории анализа и алгоритмов применяются всеми программистами на самом деле каждый день, просто мы привыкли к этим вещам настолько, что даже не задумываемся над этим. Какую бы задачу вы не решали – будь то простой сайт с выборкой данных из БД, или баш скрипт на сервере, вы будете использовать какие-то структуры данных. Как минимум примитивный массив, а скорее всего и что-то посложнее. Языки дают нам множество различных структур, многие из которых взаимозаменяемы. Часто мы имеем несколько вариаций одного абстрактного типа с разными реализациями. Например, в С++ есть структуры данных vector и list. Чем они отличаются, и какие будут преимущества и недостатки использования одного или другого? Как в С++ реализована map, и чем она отличается от multimap? Как реализован list в Python – через массив или связным списком и как лучше всего с ним работать? Почему в C# нежелательно использовать ArrayList, а вместо него использовать List? Как реализован SortedDictionary и как он повлияет на исполнение программы если будет использован вместо Dictionary? Как работает continuation, когда её нужно использовать, и будут ли какие-то побочные эффекты при её использовании? Когда вы в последний раз использовали каррированные функции, которые есть почти в каждом языке? Если вы думаете, что map в С++ реализована как хэш-таблица, вы ошибаетесь. Она реализована на красно-чёрных деревьях, а хэш-таблицей реализована unordered_map. Отдельно стоит упомянуть динамическое программирование. Понимание что это такое, как можно оптимально переписать рекурсивные функции и что такое мемоизация, часто поможет избежать выстрела себе в ногу. Таким образом просто чтобы полноценно и эффективно использовать язык, на котором вы пишите, уже нужно иметь хотя бы поверхностные знания о структурах данных, что они из себя представляют, и как могут повлиять на исполнение вашей программы.

А как же библиотеки? Ведь они решают столько задач! Чтобы рационально использовать библиотеки, их тоже нужно понимать. Во-первых, функции в библиотеки могут иметь побочные эффекты или поведение, которые вы не будете знать без понимания алгоритмов. Получив баг в таком случае можно долго и упорно пытаться его поймать и решить, когда можно было избежать. Во-вторых, различные инструменты и библиотеки часто нужно «настраивать» — говорить им какие алгоритмы, структуры данных и технологии использовать внутри. Без элементарных знаний вам придётся либо идти читать маны, либо выбирать наугад. В-третьих – есть множество задач, которые нельзя решить простым вызовом API библиотеки или фреймворка. Что вы будете делать в таком случае? Тратить часы на поиски возможных решений и просить помощи у друга? В-четвёртых – множество задач решается очень просто несколькими строчками кода или встроенными средствами языка. Если для решения каждого чиха вы будете тянуть библиотеку, то ваши программы будут гигантскими монстрами, занимая по сотни мегабайт и больше на диске, отжирая всю память на сервере, и при том имея довольно скудный функционал. Кроме того, наличие кучи подключенных библиотек влечёт за собой проблемы совместимости, и программа может падать случайным образом из-за странного поведения нескольких библиотек в одном проекте. Бездумное использование библиотек может привести к довольно плачевным последствиям, и разработчики, которые умеют только использовать библиотеки, но не способны решить даже простую проблему самостоятельно, никогда не будут ценится, потому что их решения будут неконкурентоспособны.

Со мной работал один программист со стажем больше десяти лет. Однажды нам понадобилась функция, которую использованная нами библиотека на тот момент не поддерживала: примитивный text-wrap в одном из визуальных компонентов. Этот «программист» посмотрел, что стандартными средствами это сделать нельзя, и сразу заявил, что реализация такой функции невозможна. Задачу решил интерн-третьекурсник с аналитическим мозгом, который за два часа написал простой алгоритм и внедрил его в нужный компонент. Другой проект в виде сайта на .net мне достался по наследству. Главная страничка представляла собой несколько маленьких графиков, и загружалась почти 10 секунд. Оказалось, что человек, который изначально делал этот проект, нагородил кучу ужасных конструкций из тройных вложенных циклов, которые долго и печально забирали данные из БД, и потом привязывали их к графикам. После небольшого рефакторинга страница стала грузится почти мгновенно.

Может ли программист обойтись без знаний алгоритмов и теории анализа? Может, и таких «программистов» очень много. Только назвать их программистами можно разве что с большой натяжкой. Ко мне на собеседование приходит очень много программистов, со стажем десять-пятнадцать лет, и толком не понимающих что же они делают и почему. У них своя ниша, они ходят от компании к компании, не задерживаясь в них больше года. Как правило, у них есть небольшой набор задач, которые они могут решать, и если сделать шаг в сторону, то человек теряется и ему нужно обучить себя новым навыкам. Таких людей приглашают на проект, и от них избавляются как можно быстрее, потому что они теряют кучу времени, изобретая велосипеды и читая маны чтобы узнать то, что уже должны были знать из университета. У них как правило нет особо никакой карьеры и нестабильный заработок.

В итоге, для чего нужно знать алгоритмы и теорию анализа, если можно выполнять работу и без этих знаний? Чтобы быть квалифицированным специалистом в своей профессии, иметь карьерный рост и уважение коллег. Чтобы эффективно решать поставленные задачи и не изобретать велосипедов. Чтобы не писать монстров с огромным количеством сторонних библиотек, которые занимают сотни мегабайт на диске от отжирают кучу памяти на сервере и регулярно падают по случайной причине в зависимости от фазы луны. Чтобы эффективно и с максимальными возможностями использовать язык, на которым вы пишете. Чтобы принимать информированные и осмысленные решения по выбору библиотеки и технологии для решения проблемы. Если же ваша работа заключается в написание SQL запроса и вбивание команды в консоль, то хочу вас огорчить: вы не программист, вы – пользователь, вам действительно не нужны алгоритмы и иже с ним, и вы зря потратили время в университете потому что для такой работы достаточно закончить курсы или прочитать пару вводных книжек самостоятельно.

Для чего нужны алгоритмы? Основные алгоритмы программирования

Алгоритмы и структуры данных → Полезные материалы по алгоритмам

Теги: программирование, разработка, алгоритмы, алгоритм, rsa, быстрая сортировка, пирамидальная сортировка, сортировка слиянием, преобразование фурье, алгоритм дейкстры, алгоритм безопасного хэширования, анализ связей, пропорционально-интегрально-дифференцирующий алгоритм, сжатие данных, генерация случайных чисел

Каждый программист знает о важности использования алгоритмов. В этой статье мы поговорим о том, что такое алгоритм и какими характеристиками он обладает. А самое главное — составим список алгоритмов, которые широко применяются в программировании и, стало быть, будут полезны для программиста.

Алгоритм — что это?

Если говорить неофициально, то алгоритмом можно назвать любую корректно определённую вычислительную процедуру, когда на вход подаётся какая-нибудь величина либо набор величин, а результатом выполнения становится выходная величина либо набор значений. Можно сказать, что алгоритм — это некая последовательность вычислительных шагов, благодаря чему происходит преобразование входных данных в выходные.

Также нужно понимать, что алгоритм как последовательность шагов позволяет решать конкретную задачу и должен: 1. Работать за конечный объём времени. Если алгоритм не способен разобраться с проблемой за конечное количество времени, можно сказать, что этот алгоритм бесполезен. 2. Иметь чётко определённые инструкции. Любой шаг алгоритма должен точно определяться. При этом его инструкции должны быть однозначны для любого случая. 3. Быть пригоден к использованию. Речь идёт о том, что алгоритм должен быть способен решить проблему, для устранения которой его создавали.

Сегодня алгоритмы используются как в информатике и программировании, так и в математике. Кстати, наиболее ранними математическими алгоритмами называют разложение на простые множители и извлечение квадратного корня — их использовали в древнем Вавилоне ещё в 1600 г. до н. э. Но мы не будем уходить далеко в прошлое, а рассмотрим, как и обещали, основные алгоритмы программирования на сегодняшний день.

Алгоритмы сортировки (пирамидальная, быстрая, слиянием)

Какой алгоритм сортировки считают лучшим? Здесь нет однозначного ответа, ведь всё зависит от ваших предпочтений и поставленных перед вами задач. Рассмотрим каждый из алгоритмов: 1. Сортировка слиянием. Важнейший на сегодня алгоритм. Базируется на принципе сравнения элементов и задействует подход «разделяй и властвуй», позволяя более эффективно решать проблемы, которые когда-то решались за время O (n^2). Сортировка слиянием была изобретена математиком Джоном фон Нейманом в далёком 1945 году. 2. Быстрая сортировка. Это уже другой подход к сортировке. Тут алгоритм базируется, как на in-place разделении, так и на принципе «разделяй и властвуй». Однако эта сортировка нестабильна, что и является её проблемой. Зато алгоритм эффективен при сортировке массивов в оперативной памяти. 3. Пирамидальная сортировка. Алгоритм in-place который использует приоритетную очередь (за счёт этой очереди сокращается время поиска данных).

Считается, что вышеописанные алгоритмы лучше, если сравнивать их с другими, например, сортировкой пузырьком. Можно сказать, что именно благодаря алгоритмам сортировки у нас сегодня есть искусственный интеллект, глубинный анализ данных и даже интернет.

Преобразование Фурье. Быстрое преобразование Фурье

Электронно-вычислительные устройства используют алгоритмы для функционирования, в том числе и алгоритм преобразования Фурье. И телефон, и смартфон, и компьютер, и маршрутизатор, и интернет — всё это не может работать без алгоритмов для функционирования, запомните это.

Алгоритм Дейкстры

Без этого алгоритма, опять же, не сможет эффективно работать тот же интернет. С его помощью решаются задачи, в которых проблема представляется в виде графа, обеспечивающего поиск наикратчайшего пути между 2-мя узлами. Даже сегодня, когда у нас есть решения и получше, программисты по-прежнему используют поиск кратчайшего пути, если речь идёт о системах, требующих повышенной стабильности.

Алгоритм RSA

Это алгоритм пришёл к нам из криптографии. Он сделал криптографию доступной всем, предопределив её будущее. Вообще, RSA-алгоритм сделан для решения простой задачи с неочевидным решением. Он позволяет делиться открытыми ключами между конечными пользователями и независимыми платформами таким образом, чтобы можно было применять шифрование.

Алгоритм безопасного хэширования

Ну, это не совсем алгоритм. Скорее, его можно назвать семейством криптографических хэш-функций (SHA-1, SHA-2 и т.д.), которые разработаны в США и имеют важнейшее значение для всего мира. Антивирусы, электронная почта, магазины приложений, браузеры и т. п. — во всём этом используются алгоритмы безопасного хэширования (на деле хэш является результатом их работы). Алгоритм нужен для определения, удалось ли вам загрузить то, что хотели, а также не подверглись ли вы фишингу или атаке «человек посередине».

Анализ связей

Идея алгоритма анализа связей проста. Например, вы легко сможете представить график в виде матрицы, что сведёт задачу к проблеме уровня собственной значимости каждого узла. Данный подход к структуре графа позволит оценить относительную важность каждого объекта, который включён в систему.

Алгоритм был создан в далёком 1976 году и используется сегодня при ранжировании страниц в процессе поиска в Google, при генерации ленты новостей, при составлении списка возможных друзей на Facebook, при работе с контактами в LinkedIn и во многих других случаях. Любой из перечисленных сервисов работает с различными объектами и параметрами и объектами, однако сама математика по сути не меняется.

Пропорционально-интегрально-дифференцирующий алгоритм

Пользовались ли вы автомобилем, самолётом, сотовой связью? Видели ли вы робота в работе? Во всех этих случаях вы можете сказать, что видели данный алгоритм в действии.

Пропорционально-интегрально-дифференцирующий алгоритм обычно применяет замкнутый механизм обратной связи для контура управления. Это необходимо для минимизации ошибки между реальным выходным сигналом и желаемым выходным сигналом. Алгоритм задействуется там, где необходимо создать систему для обработки сигнала либо для управления гидравлическими, механическими и тепловыми механизмами автоматизированного типа.

Алгоритмы сжатия данных

Сложно сказать, какой алгоритм для сжатия наиболее важен, ведь в зависимости от поставленных задач он может меняться от zip до mp3 либо от JPEG до MPEG-2. Но эти алгоритмы важны почти для всех сфер деятельности.

Алгоритм сжатия — это не только очередной заархивированный документ. Он позволяет выполнять сжатие данных на веб-странице при их загрузке на компьютер. Или задействуется в базах данных, видео, музыке, облачных вычислениях. По сути алгоритмы сжатия данных делают системы дешевле и эффективнее.

Алгоритм генерации случайных чисел

На самом деле не существует «настоящего» генератора случайных чисел, и мы уже об этом говорили. Зато у нас существуют генераторы псевдослучайных чисел, которые прекрасно с этим справляются. Они имеют расширенную вариативность использования: программные приложения в программировании, криптография, алгоритмы хэширования, видеоигры, искусственный интеллект, тесты при разработке программ и т. д.

Узнать больше можно на курсе «Алгоритмы для разработчиков». Ждём вас!