الگوریتم چیست به زبان ساده

الگوریتم Algorithm چیست؟

همان طور که JetLearn اشاره می کند، برای حل مشکلی که در دنیای واقعی وجود دارد، باید برنامه یا مجموعه ای از دستورالعمل ها را طراحی کرد که به این مجموعه دستورالعمل، الگوریتم Algorithm می گویند. الگوریتم، مجموعه ای از دستورالعمل ها است که به صورت مرحله ای برای رسیدن به یک نتیجه مورد انتظار طراحی شده اند. برنامه نویسی پویا، حریص و بازگشتی از معروف ترین الگوریتم هایی هستند که برای حل مسائل متنوع بکار می روند.

الگوریتم ها مستقل از زبان برنامه نویسی تبیین می شود یعنی این امکان وجود دارد هر الگوریتم با زبان برنامه نویسی متفاوت پیاده سازی شود. قابلیت های هر الگوریتم شامل ابهام، ظرافت، کارایی و استقلال زبان است. مقیاس پذیری و عملکرد الگوریتم، عناصر بسیار مهمی هستند که بر ارتباط آن تأثیر دارد.

اجزای یک الگوریتم

الگوریتم کل برنامه یا کد نیست و درواقع استدلال اساسی برای رفع مشکل و به شکل فلوچارت یا شبه کد طراحی می شود.

الگوریتم

الگوریتم تکنیکی گام به گام است که برای حل مسئله ایجاد می شود.

ورودی

پس از طراحی الگوریتم، ورودی های موردنیاز و مطلوب به آن داده می شود.

واحد پردازش

داده ها به واحد پردازش ارسال می شوند تا نتیجه مطلوب را ارائه دهند.

خروجی

خروجی برنامه، نتیجه یا همان نرم افزار است.

ویژگی های الگوریتم

• همه مراحل واضح، مشخص و بدون ابهام
• تعریف کامل ورودی ها
• تعریف کامل حداقل یک خروجی
• هر مرحله موثر و دارای وظیفه خاص
• متناهی باشد؛ یعنی به پایان رسیدن بعد از یک مدت زمان مشخص
• ساده، عمومی و کاربردی و امکان اجرا با منابع موجود
• مستقل از زبان برنامه نویسی و قابل پیاده سازی در همه زبان ها

هنگام ایجاد الگوریتم، باید فاکتورهای زیر را مدنظر قرار دهید:

ماژولار بودن Modularity: هنگامی که مشکل بزرگی را به مسائل کوچک تر تقسیم کنید؛ در واقع از آن ها به عنوان توضیح اولیه الگوریتم استفاده کرده اید.

درست بودن Correctness: درستی الگوریتم زمانی تعریف می شود که ورودی های ارائه شده، نتیجه مورد انتظار را ایجاد می کنند؛ به بیان دیگر نشان می دهد الگوریتم با موفقیت توسعه یافته و تجزیه و تحلیل آن به پایان رسیده است.

قابلیت نگه داری Maintainability: نشان می دهد الگوریتم باید به شیوه ای ساده و سازمان یافته ساخته شود تا زمانی که روش دوباره تعریف شود، هیچ تغییر اساسی در راهکار ایجاد نخواهد شد.

کارکرد Functionality: تعدادی از مراحل منطقی را برای حل موقعیتی در دنیای واقعی، مدنظر قرار می دهد.

استحکام Robustness: ظرفیت الگوریتم برای توضیح صحیح مشکل را استحکام می گویند.

کاربرپسند بودن User-friendly: اگر درک روش مشکل باشد، طراح الگوریتم اطلاعات درستی به برنامه نویس منتقل نمی کند.

سادگی Simplicity: وقتی الگوریتمی به عنوان پایه در نظر گرفته شود، درکش آسان خواهد بود.

توسعه پذیری Extensibility: اگر طراح یا برنامه نویس الگوریتم دیگری بخواهد از الگوریتم شما استفاده کند، باید قابلیت گسترش داشته باشد.

اصول اسکرام و آشنایی با مفاهیم و نقش ها

الگوریتم های تقسیم و تسخیر

الگوریتم های تقسیم و تسخیر، پیاده سازی ساده ای دارند. این به شما امکان می دهد الگوریتم را به طور گام به گام بسازید. راهکار مذکور الگوریتم را به منظور مقابله با مشکل، به روش های مختلف تجزیه می کند و درنتیجه می توانید مشکل را به چندین تکنیک تقسیم کنید و خروجی معتبری را از ورودی معتبر به دست آورید. این خروجی دقیق سپس به عملکردی متفاوت انتقال می یابد.

الگوریتم Brute Force

این الگوریتم ها با استفاده از چارچوب منطق عمومی طراحی می شوند. علاوه براین Brute Force به عنوان الگوریتم های جست وجوی جامع نیز شناخته می شوند زیرا قبل از تصمیم گیری درمورد راهکار، همه ی راه حل های ممکن را بررسی می کند. الگوریتم های Brute Force در دو نوع طراحی می شوند:

Optimizing: اگر بهترین پاسخ کشف شود، فرآیند یافتن همه ی راه حل های قابل اجرا برای مشکل و سپس انتخاب بهترین راهکار پایان می یابد.

Sacrificing: به محض کشف بهترین پاسخ پایان می یابد.

مثل تکنیک ساده ای که برای باز کردن قفل 4 رقمی یک گاوصندوق به کار می بریم. ترکیب 4 رقمی از اعداد 0 تا 9 را آنقدر تکرار می کنیم تا در نهایت به یک ترکیب درست برسیم و در گاوصندوق باز شود. Brute Force مناسب مسائلی است که محدود و کوچک هستند و مشکلات پیچیده و بزرگی ندارند. همچنین از این روش برای هک کردن نام کاربری و پسوردها در سایت استفاده می شود.

الگوریتم تصادفی

شما مثل الگوریتم معمولی، ورودی و خروجی از پیش تعیین شده دارید. الگوریتم های قطعی دارای مجموعه ی مشخصی از ورودی ها و خروجی ها و همچنین مجموعه ای از مراحل هستند که باید دنبال شوند. الگوریتم های غیر قطعی کارایی کومتری نسبت به الگوریتم های قطعی دارند. مرتب سازی سریع تصادفی و Kager’s از مهم ترین مسائلی هستند که در روش حل آن ها از الگوریتم تصادفی استفاده می شود.

الگوریتم های شاخه و کران

رویکرد شاخه و کران فقط برای مقابله با مسائل برنامه نویسی عدد صحیح استفاده می شود. همه ی راهکارهای قابل تصور با استفاده از این استراتژی به زیرمجموعه های کوچک تر تقسیم می شوند و سپس راه حل بهینه با ارزیابی بیشتر این زیر گروه ها پیدا می شود.

الگوریتم حریص یا Greedy

در الگوریتم های حریص، هر تکرار بهترین تصمیم ممکن را برای یافتن نتیجه ی بهینه می گیرد. راه اندازی و استفاده این الگوریتم آسان بوده و تکمیل آن به زمان کمتری نیاز دارد. به هرحال، فقط چند مورد وجود دارد که در آن ها استفاده از الگوریتم حریص بهترین گزینه است.

الگوریتم بازگشتی

روش بازگشتی در حل برخی از مسائل ریاضی مثل دنباله فیبوناچی، تابع آکرمن و همچنین هوش مصنوعی، بازی های پازل، شطرنج و مرتب سازی ادغامی و سریع کاربرد دارد.

Backtracking

ترکیب روش بازگشتی و brute force است. ابتدا یک گزینه را انتخاب می کنید و بعد سعی می کنید مسئله را با آن حل کنید. اگر با این گزینه در حل مسئله شکست خوردید به نقطه شکست برمی گردید و با راه حل دیگر ادامه می دهید. روش Backtracking برای حل مسائلی مثل N-Queens، کوله پشتی، رنگ آمیزی گراف و تولید تمام رشته های باینری کاربرد دارد.

معرفی 11 ابزار بررسی آمار بازدید سایت

الگوریتم برنامه نویسی پویا

نتایج حاصل از زیرمسائل ذخیره می شوند تا در آینده استفاده شوند و از محاسبات تکراری جلوگیری شود. با ذخیره ی نتایج میانی، عملکرد الگوریتم را بهبود می دهد و برای شناسایی بهترین پاسخ برای حل مسئله، پنج مرحله را طی می کند:

1. برای کشف راه حل بهینه، مسئله را به مشکلات کوچک تر تقسیم می کند.
2. پس از تفکیک مسئله به مشکلات کوچک تر، راه حل بهینه را برای آن ها پیدا می کند.
3. فرایند به خاطر سپردن که به حفظ نتایج مسائل کوچک تر اشاره دارد.
4. برای جلوگیری از محاسبه ی مجدد راه حل برای مشکلات فرعی مشابه، مجدداً از آن استفاده می کند.
5. درنهایت خروجی برنامه ی پیچیده محاسبه می شود.

مزایا و معایب استفاده از الگوریتم

مزایا

• درک نحوه کار الگوریتم راحت است.
• نمایش راه حل مسئله به صورت مرحله ای باعث روشن شدن مسیر می شود.
• حل مسئله به زیر مسائل، کار را برای برنامه نویس راحت تر می کند.

معایب

• پروسه نوشتن یک الگوریتم می تواند زمان بر باشد.
• درک یک مسئله پیچیده از طریق الگوریتم می تواند بسیار سخت باشد.
• نمایش شاخه ها و حلقه ها در الگوریتم های مسائل پیچیده، سخت است.

تجزیه و تحلیل الگوریتم

الگوریتم قبل و بعد از تولید می تواند در دو سطح تحلیل شود. در ادامه دو آنالیز الگوریتم را مرور می کنیم:

تحلیل پیش بینی

تحلیل پیش بینی در این زمینه به تحلیل نظری الگوریتم قبل از اجرای آن اشاره دارد. قبل از پیاده سازی روش، امکان دارد پارامترهای متعددی ازجمله سرعت پردازنده در نظر گرفته شوند.

تحلیل پس از ساخت

تحلیل عملی الگوریتم در این زمینه به عنوان تحلیل پس از ساخت در نظر گرفته می شود. امکان دارد الگوریتم برای آزمایش به هر زبان کامپیوتری نوشته شود. این مرحله نشان می دهد برای اجرای الگوریتم چقدر زمان و فضا نیاز است.

اهمیت استفاده از الگوریتم چیست؟

یک الگوریتم به ما کمک می کند تصمیم بگیریم که آیا مسئله موردنظر قابل حل است یا نه. اگر جواب بله بود که چه بهتر، باید به فکر نحوه ارائه یک راه حل سریع و دقیق باشیم. اگر جواب نه بود، الگوریتم به ما کمک می کند که تصمیم بگیریم آیا می توانیم بخشی از مشکل را حل کنیم یا نه.الگوریتم های رایانه ای به شدت روی عملکرد رسانه های اجتماعی تأثیر دارند که ازدجمله می توان به اینکه کدام پست ها ظاهر شوند و کدام آگهی ها قابل مشاهده باشند، اشاره کرد.

اهمیت نظری: شما باید چالش دنیای واقعی را درصورت ارائه، به ماژول های کوچک تر تقسیم کنید. برای ساختارشکنی موضوع ابتدا باید همه ی اجزای نظری آن را درک کنید.

اهمیت عملی: این نظریه تا زمانی که عملی نشود بی فایده است و درنتیجه ارتباط نظری و عملی الگوریتم ها می تواند ارزیابی شود.