Typer Tilnærming Algoritmer for optimeringsproblemer i Computer Science

Informatikk benytter approksimasjon algoritmer for å finne de beste utfallet elementer innen store og spesifikke datasett som kalles mulighets regioner (P). Innenfor disse algoritmene, er kvaliteten på apparatets elementer evaluert ved hjelp av funksjonen representert som f (x). Optimale løsninger bestemmes ved å minimalisere eller å maksimere (min / maks) elementet inne i evaluert funksjonen slik at optimalisering formelen for tilnærmelse algoritmen fremkommer som Optimal verdi = min {f (x) | x (- P}. Tilnærmings algoritmer inkluderer grådig algoritmer, splitt og hersk-algoritmer, amortiseres analyse algoritmer og streng matchende algoritmer.

grådige algoritmer

Grådige algoritmer svarer ofte "hvis / så" spørsmål i informatikk. Grådige algoritmer ofte kommer i par. En funksjon inneholder de valgte elementene og den andre funksjonen inneholder avviste elementer. Denne enkle tilnærmingen gjør grådig algoritme enkelt å implementere. Imidlertid er beregnings beslutninger dannet begrenset til informasjonen på hånden uten en vurdering av fremtidige variabler. Et eksempel på grådig algoritme vil være et elektronisk kassaapparat beregne endringen.

Splitt og hersk algoritmer

Splitt og hersk algoritmer brukes i algoritmiske sett brukes til å distribuere komplekse beregninger i mindre og mer håndterbare sub-problemer som er delløsninger til det opprinnelige problemet. En endelig algoritme kombinerer hver valgt under problem utgangs svar til en endelig optimal løsning. Et eksempel på splitt og hersk-algoritmer i datavitenskap er etableringen av regnearkprogrammer som bruker algoritmer for å lage binære søk for å finne statistiske data, ordne data, sortere data og graf ferdig statistiske undersøkelser.

Amortisert analyse algoritmer

Amortisert analyse algoritmer er optimalisering algoritmer som brukes til å utføre en sekvens av numeriske gjennomsnitt innenfor et bestemt sett av data. Amortisert analyse algoritmer krever sette parametre for å bestemme hvilke operasjoner er mulig. I informatikk, amortisert analyse algoritmer utvikle programmer som sprer worst-case-løsning over en bestemt parameter. Et boliglån lån programmet ved hjelp av et sett rentekostnad over varigheten av et hjem lån er et eksempel på amortisert analyse algoritme optimalisere en månedlig boliglån betaling.

String matchende Algoritmer

String matchende algoritmer søke og identifisere mønstre av forekomst innenfor datasett. Vanlige bruksområder for streng matchende algoritmer i datavitenskap inkluderer optimalisering websøk, fritekstsøk i tekstbehandlingsprogrammer og data sammenligning forespørsler.