Python数据结构 算法设计

算法是一个循序渐进的过程，它定义了一组要按一定顺序执行的指令，以获得期望的输出。算法通常是独立于底层语言而创建的，也就是说，一个算法可以用一种以上的编程语言来实现。

从数据结构的角度来看，以下是一些重要的算法类别-

• 搜索 – 在数据结构中搜索一个项目的算法。

• 排序– 按一定顺序对项目进行排序的算法。

• 插入- -在数据结构中插入项目的算法。

• 更新- 在数据结构中更新一个现有项目的算法。

• 删除- 从数据结构中删除一个现有项目的算法。

算法的特点

不是所有的程序都可以被称为算法。一个算法应该具有以下特点

• 不含糊 – 算法应该是清晰和不含糊的。它的每一个步骤（或阶段），以及它们的输入/输出都应该是清楚的，并且必须导致只有一种意义。

• 输入– 一个算法应该有0个或更多定义明确的输入。

• 输出– 一个算法应该有1个或更多定义明确的输出，并且应该与期望的输出相匹配。

• 有限性– 算法必须在有限数量的步骤后终止。

• 可行性– 在现有的资源下应该是可行的。

• 独立性– 一个算法应该有分步骤的指导，应该独立于任何编程代码。

如何写一个算法

编写算法没有明确的标准。相反，它取决于问题和资源。算法的编写从来不是为了支持某个特定的编程代码。

我们知道，所有的编程语言都共享基本的代码结构，如循环（do、for、while）、流程控制（if-else）等。这些常见的结构可以用来写一个算法。

我们以循序渐进的方式编写算法，但情况并不总是如此。算法编写是一个过程，是在问题域定义好后执行的。也就是说，我们应该知道问题领域，为其设计一个解决方案。

例子

让我们通过一个例子来学习算法的编写。

• 问题– 设计一个算法，将两个数字相加并显示结果。

第1步 - 开始

第2步 --声明三个整数 a 、 b 和 c

第 3 步–定义 a 和 b 的值

第4 步–增加 a 和 b 的值

第 5 步 – 将 第4步 的输出存储到 C 中

第6步 - 打印 c

第7步 - 停止

算法告诉程序员如何对程序进行编码。另外，算法可以写成-

第1步 - 开始 ADD

第2步 - 获得 a 和 b 的值

第 3步 - c ← a + b

第4步 - 显示c

第5 步 – 停止

在算法的设计和分析中，通常使用第二种方法来描述一个算法。它使分析者很容易分析算法，忽略所有不需要的定义。他可以观察到正在使用哪些操作以及流程是如何流动的。

写出 步骤号 ，是可选的。

我们设计一个算法来获得一个给定问题的解决方案。一个问题可以用多种方式解决。

因此，对于一个给定的问题，可以得出许多解决算法。下一步是分析这些拟议的解决方案算法，并实现最合适的解决方案。