Python算法设计

算法是一个循序渐进的过程，它定义了一组指令，以一定的顺序执行以获得所需的输出。 算法通常独立于底层语言，即算法可以以多种编程语言实现。

从数据结构的角度来看，以下是一些重要的算法类别 -

• 搜索 - 搜索数据结构中的项目的算法。
• 排序 - 按特定顺序对项目进行排序的算法。
• 插入 - 算法将项目插入数据结构中。
• 更新 - 更新数据结构中现有项目的算法。
• 删除 - 从数据结构中删除现有项目的算法。

算法的特点

并非所有的程序都可以称为算法。算法应该具有以下特征 -

• 毫不含糊 - 算法应该清晰明确。每个步骤(或阶段)及其输入/输出都应该清楚，并且必须仅导致一个含义。
• 输入 - 算法应该有0个或更多明确定义的输入。
• 输出 - 算法应该有一个或多个定义良好的输出，并且应该与所需的输出相匹配。
• 有限性 - 算法必须在有限数量的步骤后终止。
• 可行性 - 可用资源应该可行。
• 独立 - 一个算法应该有一步一步的指示，它应该独立于任何编程代码。

如何编写算法？

编写算法没有明确的标准。 相反，它依赖于问题和资源。 从不编写算法来支持特定的编程代码。

所有编程语言都共享像循环(do，for，while)，流控(if-else)等基本代码构造。这些常用构造可用于编写算法。

算法编写是一个过程，并在问题域定义之后执行。 也就是说，应该知道问题领域，为此来设计一个解决方案。

示例

下面通过一个例子来学习算法写作。

问题 - 设计一个算法来将两个数字相加并显示结果。

第1步 − 开始
第2步 − 声明三个数字值变量:a, b & c
第3步 − 给定变量: a & b 的值
第4步 − 将两个变量 a & b 相加
第5步 − 将第4步中的计算值到 c 变量
第6步 − 打印:c 的值
第7步 − 完成

算法告诉程序员如何编写程序。 或者，该算法可以写成 -

第1步 − 开始相加
第2步 − 获取 a & b 的值
第3步 − c ← a + b
第4步 − 打印显示:c 的值
第5步 − 完成

在算法的设计和分析中，通常使用第二种方法来描述算法。 它使分析人员可以轻松分析忽略所有不需要的定义的算法。 可以观察正在使用的操作以及流程的流程。

编写步骤是可选的。

我们设计一个算法来获得给定问题的解决方案。 一个问题可以通过多种方式解决。

因此，对于给定的问题，可以导出许多解算法。 下一步是分析这些提出的解决方案算法并实施最合适的解决方案。