Методы анализов алгоритмов

Алгоритм — это точно определённая инструкция, последовательно применяя которую к исходным данным, можно получить решение задачи. Алгоритмы в информатике нужны для эффективного решения различных задач, на практике существуют алгоритмы практически для чего угодно: сортировки, прохождения по структурам данных, поиска элементов, фильтрации информации, математических операций и так далее. Например, отсортировать массив можно в ходе полного перебора — это самое очевидное решение. А можно воспользоваться алгоритмом быстрой сортировки: он сложнее и не так очевиден, зато намного быстрее работает и не так сильно нагружает мощности компьютера. Строго говоря, полный перебор — это тоже алгоритм, но очень простой.

---

Заказывайте написание контрольной работы по государственному и муниципальному управлению. Рассчет стоимости работы бесплатно!

---

. Существуют алгоритмически неразрешимые задачи, для решения которых нет и не может существовать алгоритма. Но большинство задач разрешимы алгоритмически, и алгоритмы активно используются в работе с ними. Актуальность темы исследования обусловлена тем, что существует огромное количество различных компьютерных алгоритмов, в том числе и для решения одной и той же задачи, для которой необходимо проводить анализ их эффективности с последующим выбором наиболее подходящего алгоритма в той или иной области применения. На вход алгоритм может принимать различные наборы данных и разные реализации могут хорошо и быстро работать с одними наборами, но очень плохо с другими. Проведение оценки эффективности позволяет определить, что именно будет работать лучше в конкретных условиях. Целью работы является анализирование видов, свойств и построений алгоритма, а также различных методов анализа алгоритмов. В соответствии с поставленной целью определены следующие задачи: 1. Изучить определение, виды и свойства алгоритма 2. Проанализировать построение схемы элементарного алгоритма. 3. Выявить различные методы анализа алгоритмов. 4. Привести пример анализ алгоритма, взяв любой метод из исследования. 5. Сделать заключение об актуальности данного действительного процесса алгоритмизации. 6. Определить применение алгоритмов в различных областях наук. Объект исследования — абстрактное устройство, состоящее из бесконечных ячеек и управляющего устройства, определяющих алгоритм. Предметом исследования является анализирование методов анализа алгоритма. Информационная база исследования. В разработку исследуемого вопроса значительный вклад внесли такие ученые, как Л. Панос, Д. Грин, Дж. Клейнберг, Е. Тардос, О. Ю. Огарева и другие ученые. Методологическая основа работы представлена базовыми теоретическим понятиями определения алгоритма, а также методов его анализа. Также используются более распространенные примеры использования алгоритма в различных областях. Структура курсовой работы определена целью и задачами данного исследования и состоит из введения, двух разделов, включающих в себя четыре подраздела, заключения, списка литературы.

В результате проведенного исследования алгоритмов и методов его анализа можно сделать выводы: 1. Алгоритм — это четкая последовательность действий, выполнение которой дает какой-то заранее известный результат, обладающая некоторыми свойствами. 2. Существуют несколько методов подхода к построению алгоритма: топ-доу, боттом-ап, итеративный процесс. 3. Анализ алгоритмов – это процесс изучения и оценки эффективности алгоритмов. Эмпирический анализ алгоритма осуществляется путем выполнения программы, реализующей алгоритм, для некоторого образца входных данных и анализа полученных результатов. 4. В практической части на примере машины Тьюринга показана математическая модель понятия алгоритма. Исходя из теоретической части, можно сделать вывод, что алгоритмы являются основой математики, информатики и компьютерных наук. Построение и анализ алгоритмов позволяют нам с наибольшей эффективность решить заданную задачу. В первой главе рассматриваются определение, виды, свойства алгоритмов, а также их построение. Во второй главе исследуются различные методы анализа алгоритмов. Разработан план вычисления алгоритма эмпирическим путем, а также приведен один пример изучения математического алгоритма за счет машины Тьюринга. Знание алгоритмов является необходимым для разработки программного обеспечения и решения сложных вычислительных задач. Важно уметь строить алгоритмы, которые будут эффективными и оптимальными для решения конкретных задач.

1. Агарева О.Ю. Математическая логика и теория алгоритмов: учеб. пособие / О. Ю. Агарева, Ю. В. Селиванов. — М., 2011 г. -С. 64-72. 2. Грин Д., Кнут Д. Математические методы анализа алгоритмов Издательство «Мир», 1987 г. -С. 110 -132. 3. Клейнберг Дж., Тардос Е. Алгоритмы: разработка и применение. Классика Computers Science / Пер. с англ. Е. Матвеева. — СПб.: Питер, 2016 г. -С. 82-86. 4. Панос Л. Алгоритмы для начинающих Издательство «Бомбора» 2020 г. -С. 329-341. 5. Алгоритмы: основы, методы построения и анализа // Научые Статьи. Ру — портал для студентов и аспирантов. — 2023 г. -С. 2.