). Разработка программы с помощью такой системы программирования состоит из двух этапов: 1) создание в визуальном режиме элементов графического интерфейса программы; 2) разработка программного кода. Такой подход существенно облегчает создание программ, так как разработка графического интерфейса вручную (в процедурных языках) сложный и трудоёмкий процесс.

Первый шаг к пониманию важности изучения и знания алгоритмов это дать точное определение тому, что понимается под алгоритмом. Алгоритм в программировании- это понятная и точная последовательность действий , записанных на языке программирования.Согласно популярной книге Алгоритмы: построение и анализ (Кормен, Лейзерсон, Ривест, Штайн)"алгоритм (algorithm) - это любая корректно определенная вычислительная процедура, на вход (input) которой подается некоторая величина или набор величин, и результатом выполнения которой является выходная (output) величина или набор значений". Другими словами, алгоритмы похожи на дорожные карты для достижения четко определенной цели. Код, для вычисления членов последовательности Фибоначчи - это реализация конкретного алгоритма. Даже простая функция сложения двух чисел является алгоритмом, хотя и простым.

Для создания алгоритма (программы) необходимо знать:

полный набор исходных данных задачи (начальное состояние объекта);

цель создания алгоритма (конечное состояние объекта);

систему команд исполнителя (то есть набор команд, которые исполнитель понимает и может выполнить).

Полученный алгоритм (программа) должен обладать следующим набором свойств:

дискретность (алгоритм разбит на отдельные шаги - команды);

однозначность (каждая команда определяет единственно возможное действие исполнителя);

понятность (все команды алгоритма входят в систему команд исполнителя);

результативность (исполнитель должен решить задачу за конечное число шагов).

Большая часть алгоритмов обладает также свойством массовости (с помощью одного и того же алгоритма можно решать множество однотипных задач).

Некоторые алгоритмы, к примеру, для вычисления последовательности Фибоначчи, являются интуитивно понятными и относятся к врожденным навыкам логического мышления и решения задач. Тем не менее, большинству из нас будет не лишним изучить и сложные алгоритмы, чтобы в будущем можно было использовать их в качестве строительных блоков для более эффективного решения логических задач. В действительности можно удивиться, узнав как много сложных алгоритмов используется людьми при проверке электронной почты или прослушивании музыки. В этой статье представлены некоторые основные идеи анализа алгоритмов с практическими примерами, иллюстрирующими важность изучения алгоритмов.

Язык программирования - набор правил записи алгоритмических структур и данных.

Анализ времени выполнения алгоритма

Одним из наиболее важных аспектов алгоритма является его скорость. Часто бывает легко придумать алгоритм решающий задачу, но если алгоритм слишком медленный, то он возвращается на доработку. Поскольку точная скорость алгоритма зависит от того где запускается алгоритм, а также деталей реализации, компьютерные специалисты обычно говорят о времени выполнения относительно входных данных. Например, если вход состоит из N целых чисел, то алгоритм может иметь время выполнения пропорциональное N 2 , что представляется как O(N 2). Это означает, что если вы запустите реализацию алгоритма на компьютере с входом размером в N, то это займет C*N 2 секунд, где C-некоторая константа, которая не меняется с изменением размера входа.

Тем не менее, время выполнения многих сложных алгоритмов зависит не только от размера входных данных, но и от множества других факторов. Например, алгоритм сортировки множества целых чисел может работать намного быстрее, если это множество уже отсортировано. Принято говорить о наихудшем случае выполнения, и среднем случае выполнения. Наихудшее время выполнения - это максимальное время работы алгоритма при самом "плохом" из всех возможных входов. Средний случай выполнения - это среднее время работы алгоритма на всех возможных входах. Из этих двух типов времени выполнения, легче всего рассуждать о наихудшем случае и поэтому его используют чаще в качестве эталона для заданного алгоритма. Процесс определения наихудшего и среднего случая времени выполнения алгоритма может быть достаточно сложным, т.к. обычно невозможно запустить алгоритм для всех возможных входов.

Выше отмечалось, что один и тот же алгоритм может быть записан по-разному. Можно записывать алгоритм естественным языком. В таком виде мы используем рецепты, инструкции и т.п. Для записи алгоритмов, предназначенных формальным исполнителям, разработаны специальные языки программирования . Любой алгоритм можно описать графически в виде блок-схемы . Для этого разработана специальная система обозначений:

Приведем пример описания алгоритма суммирования двух величин в виде блок-схемы:

Такой способ описания алгоритм наиболее нагляден и понятен человеку. Поэтому, алгоритмы формальных исполнителей обычно разрабатывают сначала в виде блок-схемы, и только затем создают программу на одном из .

Сортировка

Сортировка является хорошим примером алгоритма, который часто используется программистами. Самый простой способ отсортировать группу элементов это начать с удаления наименьшего элемента из группы, и поставить его первым. Затем удаляется второй по величине элемент и ставится вторым и т.д. К сожалению, время работы этого алгоритма составляет O(N 2), а это означает, что потребуется количество времени пропорциональное количеству элементов в квадрате. Если бы нам пришлось сортировать млрд. элементов, то этот алгоритмы бы потребовал 10 18 операций. Если считать что обычные настольные ПК делают примерно 10 9 операций в секунду, то потребуются годы чтобы закончить сортировку этого млрд. элементов.

К счастью существует ряд более совершенных алгоритмов, например, быстрая сортировка (quicksort), пирамидальная сортировка (heapsort) и сортировка слияния(mergesort). Эти алгоритмы имеют время выполнения O(N * Log(N)). Таким образом, число операций необходимых для сортировки млрд. элементов сокращается до таких разумных пределов, что даже самый дешевый настольный ПК способен провести такую сортировку. Вместо млрд. в квадрате операций (10 18) эти алгоритмы требуют только 10 млрд. операций (10 10), т.е. в 100 млн. раз быстрее.

Кратчайший путь

Алгоритмы поиска кратчайшего пути из одной точки в другую исследуются уже на протяжении многих лет. Примеров прикладного применения этих алгоритмов предостаточно, однако для простоты изложения будем придерживаться следующей постановки: требуется найти кратчайший путь из точки А в точку Б в городе с несколькими улицами и перекрестками. Существует много разных алгоритмов для решения этой задачи и все они со своими преимуществами и недостатками. Прежде чем мы углубимся в их изучение, давайте рассмотрим время выполнения простого алгоритма перебором. Если алгоритм рассматривает каждый возможный путь от А до Б (который не образует циклов) он вряд ли закончится при нашей жизни, даже если А и Б находятся в маленьком городке. Время выполнения этого алгоритма является экспоненциальным, что обозначается как O(C N) для некоторого C. Даже для малых значений C, C N становится астрономическим числом, когда N принимает умеренно большое значение.

Один из самых быстрых алгоритмов для решения этой задачи имеет время выполненияO(E+V*Log(V)), где E число дорожных сегментов, а V число пересечений. Алгоритм займет около 2 секунд времени, для поиска кратчайшего пути в городе из 10000 пересечений и 20000 дорожных сегментов (обычно бывает около 2 дорожных сегментов на одно пересечение). Этот алгоритм известен как алгоритм Дейкстры, он является довольно таки сложным и требует использования структуры данных очередь с приоритетом (priority queue). Однако в некоторых случаях даже такое время выполнения является слишком медленным (взять например нахождение кратчайшего пути от Нью-Йорка до Сан-Франциско - в США есть миллионы пересечений), в таких случаях программисты пытаются улучшить время выполнения с помощью так называемой эвристики. Эвристика - это приближенное значение чего-то, что имеет отношение к задаче. В задаче поиска кратчайшего пути, например, может оказаться полезным знать, как далеко находится точка от пункта назначения. Зная это можно разработать более быстрый алгоритм (например алгоритм поиска А* в некоторых случаях работает значительно быстрее чем алгоритм Дейкстры). Такой подход не всегда улучшает время выполнения алгоритма в наихудшем случае, но в большинстве реальных приложений алгоритм начинает работать быстрее.

Приближенные алгоритмы

Иногда даже самый продвинутый алгоритм с самой продвинутой эвристикой работает слишком медленно на самом быстром компьютере. В таких случаях приходится снижать точность конечного результата. Вместо того чтобы пытаться получить кратчайший путь, можно ограничиться путем, который например на 10% больше чем кратчайший путь.

На самом деле есть немало важных задач, для которых известные на сегодня алгоритмы выдают оптимальный результат слишком медленно. Наиболее известная группа из этих задач называется NP (non-deterministic polynomial). Если задача называется NP-полной или NP-трудной, то это означает, что никто не знает достаточно хорошего способа для получения оптимального решения. Кроме того, если кто-то разработает эффективный алгоритм для решения одной NP-трудной задачи, то этот алгоритм можно будет применить ко всем NP-трудным задачам.

Хорошим примером NP-трудной задачи является задача коммивояжёра. Продавец хочет посетить N городов, и он знает, сколько времени занимает перемещение из одного города в другой. Вопрос в том насколько быстро он сможет посетить все города? Самый быстрый из известных алгоритмов для решения этой задачи является слишком медленным - и многие считают, что так будет всегда - поэтому программисты ищут достаточно быстрые алгоритмы, дающие хорошее решение, но часто не оптимальное.

Случайные алгоритмы

Еще один подход, применяемый для решения некоторых задач, заключается в том, чтобы сделать алгоритм случайным. Данный подход не улучшает время алгоритма в худшем случае, но довольно часто хорошо работает в среднем случае. Алгоритм быстрой сортировки является хорошим примером использования рандомизации. В худшем случае, алгоритм быстрой сортировки сортирует группу элементов за O(N 2), где N количество элементов. Если в этом алгоритме использовать рандомизацию, то шансы на худший случай становятся незначительно малыми, и в среднем случае алгоритм быстрой сортировки работает за время O(N*Log(N)). Другие алгоритмы даже в худшем случае гарантируют время работы O(N*Log(N)), однако они медленнее в среднем случае. Хотя оба алгоритма имеют время работы пропорциональное N*Log(N), алгоритм быстрой сортировки имеет более меньший постоянный коэффициент (constant factor) - т.е. он требует C*N*Log(N), в то время как другие алгоритмы требуют более 2*C*N*Log(N) операций.

Другой алгоритм, использующий случайные числа ищет медиану для группы чисел и его время работы в среднем случае составляет O(N). Это намного быстрее по сравнению с алгоритмом, который сортирует числа и выбирает среднее, и работает за O(N*Log(N)). Существуют детерминированные алгоритмы (не случайные) которые позволяют найти медиану за время O(N), однако случайный алгоритм проще для понимания и часто работает быстрее этих детерминированных алгоритмов.

Основная идея алгоритма поиска медианы это выбрать среди чисел случайное, и посчитать, сколько чисел в группе меньше чем выбранное число. Допустим, есть N чисел, K из них меньше или равно выбранному числу. Если K меньше чем половина N, тогда мы знаем что медиана это (N/2-K)-е число которое больше чем случайно выбранное число, так что мы отбрасываем K чисел меньших или равных случайному числу. Теперь допустим мы хотим найти (N/2-K)-е наименьшее число, вместо медианы. Алгоритм такой же, мы просто случайно выбираем число и повторяем описанные шаги.

Сжатие

Еще один класс алгоритмов предназначен для сжатия данных. Этот алгоритм не имеет ожидаемого результата (как например, алгоритм сортировки), но вместо этого делается оптимизация по некоторым критериям. В случае сжатия данных, алгоритм (например, LZW) пытается сделать так чтобы данные занимали как можно меньше байтов, но в то же время, чтобы можно было распаковывать их до первоначальной формы. В некоторых случаях этот тип алгоритмов использует те же методы что и другие алгоритмы, что приводит к хорошему результату, но неоптимальному. Например, JPG и MP3 сжимают данные таким образом, что конечный результат получается более низкого качества, чем оригинал, однако и размер меньше. MP3 сжатие не сохраняет каждую особенность оригинального аудио файла, но пытается сохранить достаточно деталей, чтобы обеспечить приемлемое качество и в то же время значительно сократить размер файла. Формат JPG следует тому же принципу, но детали существенно отличаются, т.к. целью является сжатие изображения, а не аудио.

Зачем нужно знать всякие алгоритмы

Чтобы использовать алгоритмы должным образом, важно знать все упомянутые типы алгоритмов. Если вам придется разрабатывать важную часть программного обеспечения, то вы должны быть в состоянии оценить скорость работы вашего алгоритма. Точность вашей оценки зависит от того насколько вы владеете анализом времени исполнения алгоритмов. Кроме этого, необходимо знать детали алгоритмов, что позволит предсказывать особые случаи, в которых программа не будет работать быстро, или будет давать неприемлемые результаты.

Конечно, будут моменты, когда вы будете натыкаться на ранее не изучавшиеся проблемы. В таких случаях нужно придумать новый алгоритм, или по-новому применить старый алгоритм. Чем больше вы знаете об алгоритмах, тем больше у вас шансов найти хорошее решение проблемы. Во многих случаях новая задача легко сводится к старой, но для этого нужно иметь фундаментальное понимание старых задач.

В качестве примера можно рассмотреть, как работают сетевые коммутаторы. Коммутатор имеет N подключенных к нему кабелей, и принимает пакет данных, поступающих по этим кабелям. Коммутатор должен сначала проанализировать пакеты, а затем отправить их обратно по правильному кабелю. Коммутатор также как и компьютер работает в дискретном режиме - пакеты отправляются дискретными интервалами, а не непрерывно. Быстрый коммутатор стремится послать, как можно больше пакетов в течение каждого интервала иначе они накопятся и коммутатор "упадет". Цель алгоритма отправлять максимальное количество пакетов в течение каждого интервала, а также обеспечить порядок, при котором пакеты, пришедшие раньше других отправлялись тоже раньше других. В этом случае оказывается, что для решения этой задачи подходит алгоритм известный как "stable matching", хотя на первый взгляд это может быть не очевидно. Такие связи между задачей и решением можно обнаружить только с помощью уже имеющихся алгоритмических знаний.

Реальные примеры

Примеров решений реальных задач требующих новейших алгоритмов предостаточно. Почти все, что вы делаете на компьютере зависит от алгоритмов, которые кто-то очень долго разрабатывал. Даже самых простых программ не существовало бы без алгоритмов, которые работают "за сценой" управляя памятью и загружая данные с жесткого диска.

Существуют десятки примеров применения сложных алгоритмов, но обсудим две задачи, решение которых требует таких же навыков, как для решения некоторых задач на TopCoder. Первая задача известна как задача о максимальном потоке, а вторая связана с динамическим программированием - методом который часто позволяет решать задачи с казалось бы невозможной молниеносной скоростью.

Алгоритм поиска максимального потока

Задача поиска максимального потока состоит в том, чтобы посредством имеющейся сети наилучшим образом переместить что-то из одного места в другое. Конкретно такая проблема впервые возникла в 1950-х в связи с железнодорожными путями Советского Союза. США хотели знать, как быстро Советский Союз может подвозить материалы к государствам-сателлитам в Восточной Европе через свою сеть железных дорог.

Кроме того США хотели знать какую часть рельсов можно наиболее легко уничтожить чтобы отрезать государства-сателлиты от остальной части Советского Союза. Оказалось, что эти две задачи тесно связаны и что решение задачи поиска максимального потока также решает задачу о минимальном разрезе, что, в конечном счете, позволит выяснить самый дешевый способ отрезать Советский Союз от своих спутников.

Первый эффективный алгоритм для поиска максимального потока был придуман учеными Фордом и Фалкерсоном. Алгоритм впоследствии был назван алгоритмом Форда - Фалкерсона и является одним из наиболее известных алгоритмов в области компьютерной науки. В последние 50 лет алгоритм претерпел ряд улучшений, что сделало его быстрее (правда, некоторые из этих улучшений устрашают своей сложностью).

Поскольку задача была четко поставлена, обнаружилось множество различных применений. Алгоритм напрямую связан с Интернетом, где важно транспортировать максимум данных из одной точки в другую. Задача также возникает во множестве бизнес-процессов, и является важной частью исследования операций. Например, если есть N сотрудников и N задач, которые должны быть сделаны, но не каждый сотрудник может справиться с каждой задачей, то поиск максимального потока выдаст решение, как назначить N сотрудников на задачи таким образом, чтобы каждая задача была выполнена при условии что это возможно. Задача Graduation из TopCoder SRM 200является хорошим примером задачи на поиск максимального потока.

Сравнение последовательностей

Многим кодерам за всю свою карьеру ни разу не приходилось реализовывать алгоритм, использующий динамическое программирование. Тем не менее, динамическое программирование применяется в ряде важных алгоритмов. Один из алгоритмов это нахождение различий между двумя последовательностями, который большинство программистов наверняка использовали, хотя возможно и не разбирались в нем. Этот алгоритм вычисляет минимальное количество вставок, удалений, редактирований необходимых для преобразования последовательность A в последовательность B.

Например, рассмотрим последовательности "AABAA" и "AAAB". Для преобразования первой последовательности во вторую самое простое, что нужно сделать это удалить B в середине и изменить последнюю A на B. Этот алгоритм имеет множество применений, включая некоторые задачи связанные с ДНК и обнаружением плагиата. Однако многие программисты используют его в основном для сравнения версий одного и того же файла с исходным кодом. Если элементы последовательности это строки в файле, тот этот алгоритм позволяет узнать какие строки надо удалить, вставить, изменить чтобы преобразовать одну версию файла в другую.

Без динамического программирования приходится перебирать экспоненциальное число преобразований, чтобы перейти от одной последовательности к другой. Однако динамическое программирование сокращает время выполнения алгоритма до O(N*M), где N и M количество элементов в двух последовательностях.

Заключение

Сколько существует различных задач, столько существует и различных алгоритмов для их решения. Тем не менее есть большая вероятность того что задача которую вы пытаетесь решить в некотором смысле похожа на другую задачу. Развивая глубокое понимание широкого диапазона алгоритмов, вы сможете выбрать верный алгоритм и применить его для решения задачи. Кроме того решение задач в соревнованиях на TopCoder поможет вам отточить свои навыки в этой области. Многие из этих задач кажутся искусственными и не реалистичными, но они требуют такого, же набора алгоритмических знаний который требуется каждый день в реальном мире.

2.4.1. Понятие базовых алгоритмов

2.4.2. Алгоритмы линейной структуры

2.4.3. Базовые алгоритмы разветвляющихся структур и примеры их программирования

2.4.4. Базовые алгоритмы регулярных циклических структур и примеры их программирования

2.4.5. Базовые алгоритмы итеративных циклических структур и примеры их программирования

2.4.6. Базовые алгоритмы обработки одномерных массивов

2.4.7. Базовые алгоритмы обработки двумерных массивов

2.4.8. Контрольные вопросы по теме «Базовые алгоритмы и примеры их реализации»

2.4.9. Тестовые задания по теме «Базовые алгоритмы и примеры их реализации»

2.4.1. Понятие базовых алгоритмов

Базовые алгоритмы обработки данных являются результатом исследований и разработок, проводившихся на протяжении десятков лет. Но они, как и прежде, продолжают играть важную роль в расширяющемся применении вычислительных процессов.

К базовым алгоритмам императивного программирования можно отнести:

Простейшие алгоритмы, реализующие базовые алгоритмические структуры.

Алгоритмы работы со структурами данных . Они определяют базовые принципы и методологию, используемые для реализации, анализа и сравнения алгоритмов. Позволяют получить представление о методах представления данных. К таким структурам относятся связные списки и строки, деревья, абстрактные типы данных, такие как стеки и очереди.

Алгоритмы сортировки , предназначенные для упорядочения массивов и файлов, имеют особую важность. С алгоритмами сортировки связаны, в частности, очереди по приоритету, задачи выбора и слияния.

Алгоритмы поиска , предназначенные для поиска конкретных элементов в больших коллекциях элементов. К ним относятся основные и расширенные методы поиска с использованием деревьев и преобразований цифровых ключей, в том числе деревья цифрового поиска, сбалансированные деревья, хеширование, а также методы, которые подходят для работы с очень крупными файлами.

Алгоритмы на графах полезны при решении ряда сложных и важных задач. Общая стратегия поиска на графах разрабатывается и применяется к фундаментальным задачам связности, в том числе к задаче отыскания кратчайшего пути, построения минимального остовного дерева, к задаче о потоках в сетях и задаче о паросочетаниях. Унифицированный подход к этим алгоритмам показывает, что в их основе лежит одна и та же процедура, и что эта процедура базируется на основном абстрактном типе данных очереди по приоритету.

Алгоритмы обработки строк включают ряд методов обработки (длинных) последователей символов. Поиск в строке приводит к сопоставлению с эталоном, что в свою очередь ведет к синтаксическому анализу. К этому же классу задач можно отнести и технологии сжатия файлов.

2.4.2. Алгоритмы линейной структуры

Пример 2.4.2-1.

где x = -1,4; y = 0,8;переменныеkиm– целого типа, остальные переменные - вещественного типа;[n]- целая часть числаn.

Схема алгоритма и программы на языках QBasic, Pascal, C++ , представлены на рис. 2.4.2-1.

Следует обратить внимание на то, что целая переменная k получила округленное значениеn , а целая переменнаяm - усе­ченное с помощью функцииFIX() до целой части значенияn.

Пример 2.4.2-2 . Вычислить и вывести на экран значения следующих величин:

где x = 2.9512; y = 0.098633;переменныеiиj– целого типа; остальные переменные – вещественного типа.

Схема алгоритма и коды программ представлены на рис. 3.2.1-2.

Рис. 2.4.2-2.

Результаты выполнения программы при указанных выше значе­ниях исходных данных имеют следующий вид:

Пример 2.4.2-3. Вычислить и вывести на экран значение первой космической скорости.

Проведем формализацию. Минимальная скорость, при которой космический аппарат в гравитационном поле Земли может стать искусственным спутником, равна

где – гравитационная постоянная; M – масса Земли;
– расстояние от центра Земли до космического аппарата.

Схема алгоритма и коды программ представлены на рис. 3.2.1-3.

Рис. 2.4.2-3.

Результаты выполнения программы при указанных выше значе­ниях исходных данных имеют следующий вид.

Чтобы писать приложения разного уровня сложности, сначала необходимо получить знания по том, как это делается. И начинать желательно с самой основы алгоритмизации и программирования. Вот о них мы и поговорим в рамках статьи.

Так называется комплексная техническая наука, задача которой - систематизация приёмов создания, обработки, передачи, сохранения и воспроизведения данных с использованием Также к ней относят принципы функционирования и методы управления, которые помогают достичь цели. Сам термин «информатика» имеет французское происхождения и является гибридом слова «информация» и «автоматика». Возник он благодаря разработке и распространению новых технологий сбора, обработки и передачи данных, которые были связаны с их фиксацией на машинных носителях. Вот какое происхождение имеет информатика. Основы алгоритмизации и программирования являются одним из самых важных направлений данной науки.

Чем она занимается?

Перед информатикой стоят такие задачи:

1. Аппаратная и программная поддержка вычислительной техники.
2. Средства обеспечения взаимодействия человека и компьютерных составляющих между собой.

Для обозначения технической части часто применяется термин «интерфейс». Вот перед нами произвольная программа. Основы алгоритмизации и программирования всегда используются при создании продуктов массового распространения, которые «должны» завоевать широкую аудиторию. Ведь для популярности разрабатываемое приложение должно оптимально работать и выглядеть.

Представление алгоритмов

Они могут быть записаны значительным количеством способов. Наиболее популярными являются следующие:

1. Словесно-формульное описание. Подразумевается размещение текста и конкретных формул, которые будут объяснять особенности взаимодействия во всех отдельных случаях.
2. Блок-схема. Подразумевается наличие графических символов, которые дают возможность понять особенности взаимодействия программы внутри себя и с другими приложениями или аппаратной составляющей компьютера. Каждый из них может отвечать за отдельную функцию, процедуру или формулу.
3. Подразумевается создание отдельных способов описания под конкретные случаи, которые показывают особенности и очередность выполнения задач.
4. Операторные схемы. Подразумевается создание прототипа - в нем будет показано взаимодействие на основании путей, которые пройдут отдельные операнды.

Псевдокод. Набросок костяка программы.

Запись алгоритма

Как начать создавать свой прообраз программы, функции или процедуры? Для этого достаточно пользоваться такими общими рекомендациями:

1. У каждого алгоритма должно быть своё имя, которое объясняет его смысл.
2. Обязательно следует позаботиться о присутствии начала и конца.
3. Должны описываться входные и выходные данные.
4. Следует указать команды, с помощью которых будут выполняться определённые действия над конкретной информацией.

Способы записи

Представлений алгоритма может быть целых пять. Но вот способов записи всего лишь два:

1. Формально-словесный. Он характеризуется тем, что описание производится главным образом с использованием формул и слов. Содержание, а также последовательность выполнения этапов алгоритма в этом случае записывается на естественном профессиональном языке в произвольной форме.
2. Графический. Наиболее распространен. Для него используются блочные символы или схемы алгоритмов. Связь между ними показывается с помощью специальных линий.

Разрабатываем программную структуру

Можно выделить три основных вида:

1. Линейный. При этой структуре все действия выполняют последовательно в порядке очереди и всего один раз. Схема выглядит как последовательность блоков, расположенных сверху вниз, в зависимости от порядка их выполнения. Получаемые первичные и промежуточные данные не могут повлиять на направление вычислительного процесса.
2. Ветвящийся. Нашел широкое применение на практике, при решении сложных задач. Так, если необходимо принимать во внимание первоначальные условия или промежуточные результаты, то необходимые вычисления выполняются в соответствии с ними и направление вычислительного процесса может меняться в зависимости от получаемого результата.

Циклический. Чтобы облегчить себе работу со многими задачами, некоторые участки программного кода имеет смысл многократно повторять. Чтобы не прописывать сколько раз и что нужно сделать, используют циклическую структуру. Она предусматривает наличие последовательности команд, которая будет повторяться до выполнения заданного условия. Использование циклов позволяет многократно снизить трудоемкость написания программы.

Программирование

Важным является на котором будут создаваться программы. Следует учесть, что многие из них «заточены» под конкретные условия работы (например, в браузере). В целом языки программирования делят на две группы:

1. Функциональные.
2. Операторные:

Не процедурные;

Процедурные.

Можете предположить, какие из них чаще всего применяются? Операторно-процедурные - вот ответ. Они могут быть ориентированы на машины или независимыми. К первым относят ассемблеры, автокоды, символическое кодирование. Независимые делят, основываясь на их ориентации:

• процедурные;
• проблемные;
• объектные.

Каждый из них имеет свою сферу применения. Но для написания программ (полезных приложений или игр) чаще всего используются объектно-ориентрованные языки. Конечно, можно воспользоваться и другими, но дело в том, что они являются наиболее проработанными для создания конечных продуктов потребления для широких масс. Да, и если пока у вас нет точного видения, с чего начать, предлагаю обратить внимание на основы алгоритмизации и объектно-ориентированного программирования. Сейчас это очень популярное направление, по которому можно найти уйму учебного материала. Вообще основы алгоритмизации и языки программирования сейчас нужны ввиду того, что существует недостаток квалифицированных разработчиков, и их важность в будущем будет только расти.

Заключение

При работе с алгоритмами (а в последующем и с программами) следует стремиться продумать все детали до самой мелкой. В последующем выявление каждого непроработанного участка кода приведёт только к дополнительным работам, увеличению затрат на разработку и сроков выполнения задачи. Тщательное планирование и проработка всех нюансов позволит значительно сэкономить время, усилия и деньги. Что ж, сейчас могут сказать, что после прочтения данной статьи у вас есть понятие про основы алгоритмизации и программирования. Осталось только применить эти знания. Если есть желание изучить тему более детально, могу посоветовать книгу «Основы алгоритмизации и программирования» (Семакин, Шестаков) 2012 года.

Понятие алгоритма так же фундаментально для информатики, как и понятие информации. Существует много различных определений алгоритма, так как это понятие достаточно широкое и используется в различных областях науки, техники и повседневной жизни.

Алгоритм – понятная и точная последовательность действий, описывающая процесс преобразования объекта из начального состояния в конечное.

Исполнителем алгоритма может быть как человек (кулинарные рецепты, различные инструкции, алгоритмы математических вычислений), так и техническое устройство. Различные машины (компьютеры, промышленные роботы, современная бытовая техника) являются формальными исполнителями алгоритмов. От формального исполнителя не требуется понимание сущности решаемой задачи, но требуется точное выполнение последовательности команд.

Алгоритм можно записывать различными способами (словесное описание, графическое описание – блок схема, программа на одном из языков программирования и т.д.). Программа – это алгоритм, записанный на .

Для создания алгоритма (программы) необходимо знать:

полный набор исходных данных задачи (начальное состояние объекта);

цель создания алгоритма (конечное состояние объекта);

систему команд исполнителя (то есть набор команд, которые исполнитель понимает и может выполнить).

Полученный алгоритм (программа) должен обладать следующим набором свойств:

дискретность (алгоритм разбит на отдельные шаги - команды);

однозначность (каждая команда определяет единственно возможное действие исполнителя);

понятность (все команды алгоритма входят в систему команд исполнителя);

результативность (исполнитель должен решить задачу за конечное число шагов).

Большая часть алгоритмов обладает также свойством массовости (с помощью одного и того же алгоритма можно решать множество однотипных задач).

Выше отмечалось, что один и тот же алгоритм может быть записан по-разному. Можно записывать алгоритм естественным языком. В таком виде мы используем рецепты, инструкции и т.п. Для записи алгоритмов, предназначенных формальным исполнителям, разработаны специальные языки программирования . Любой алгоритм можно описать графически в виде блок-схемы . Для этого разработана специальная система обозначений:

Обозначение	Описание	Примечания
	Начало и конец алгоритма
	Ввод и вывод данных.	Вывод данных иногда обозначают иначе:
	Действие	В вычислительных алгоритмах так обозначают присваивание
	Развилка	Развилка - компонент, необходимый для реализации ветвлений и циклов
	Начало цикла с параметром
	Типовой процесс	В программировании - процедуры или подпрограммы
	Переходы между блоками

Приведем пример описания алгоритма суммирования двух величин в виде блок-схемы:

Такой способ описания алгоритм наиболее нагляден и понятен человеку. Поэтому, алгоритмы формальных исполнителей обычно разрабатывают сначала в виде блок-схемы, и только затем создают программу на одном из .

Программист имеет возможность конструировать и использовать нетипичные алгоритмические структуры, однако, в этом нет необходимости. Любой сколь угодно сложный алгоритм может быть разработан на основе трёх типовых структур: следования, ветвления и повторения. При этом структуры могут располагаться последовательно друг за другом или вкладываться друг в друга.

Линейная структура (следование).

Наиболее простой алгоритмической структурой является линейная . В ней все операции выполняются один раз в том порядке, в котором они записаны.

Ветвление.

В полном ветвлении предусмотрено два варианта действий исполнителя в зависимости от значения логического выражения (условия). Если условие истинно, то выполняться будет только первая ветвь, иначе только вторая ветвь.

Вторая ветвь может быть пустой. Такая структура называется неполным ветвлением или обходом .

Из нескольких ветвлений можно сконструировать структуру «выбор » (множественное ветвление), которая будет выбирать не из двух, а из большего количества вариантов действий исполнителя, зависящих от нескольких условий . Существенно, что выполняется только одна ветвь - в такой структуре важное значение приобретает порядок следования условий: если выполняются несколько условий, то сработает только одно из них - первое сверху.

Цикл (повторение).

Цикл позволяет организовать многократное повторение одной и той же последовательности команд - она называется телом цикла. В различных видах циклических алгоритмов количество повторений может зависеть от значения логического выражения (условия) или может быть жестко задано в самой структуре. Различают циклы: «д о », «п ока », циклы со счётчиком. В циклах «д о» и «п ока» логическое выражение (условие) может предшествовать телу цикла (цикл с предусловием ) или завершать цикл (цикл с послеусловием ).

Ц иклы «д о » - повторение тела цикла до выполнения условия:

Ц иклы «п ока » - повторение тела цикла пока условие выполняется (истинно):

Ц иклы со счётчиком (с параметром) – повторение тела цикла заданное число раз:

Вспомогательный алгоритм (подпрограмма, процедура).

Вспомогательный алгоритм представляет собой модуль, к которому можно многократно обращаться из основного алгоритма. Использование вспомогательных алгоритмов может существенно уменьшить размер алгоритма и упростить его разработку.

Методы разработки сложных алгоритмов.

Существует два метода разработки сложных алгоритмов:

Метод последовательной детализации задачи («сверху-вниз») состоит в том, что исходная сложная задача разбивается на подзадачи. Каждая из подзадач рассматривается и решается отдельно. Если какие-либо из подзадач сложны, они также разбиваются на подзадачи. Процесс продолжается до тех пор, пока подзадачи не сведутся к элементарным. Решения отдельных подзадач затем собираются в единый алгоритм решения исходной задачи. Метод широко используется, так как позволяет вести разработку общего алгоритма одновременно нескольким программистам, решающим локальные подзадачи. Это необходимое условие быстрой разработки программных продуктов.

Сборочный метод («снизу-вверх») заключается в создании множества программных модулей, реализующих решение типичных задач. При решении сложной задачи программист может использовать разработанные модули в качестве вспомогательных алгоритмов (процедур). Во многих уже существуют подобные наборы модулей, что существенно упрощает и ускоряет создание сложного алгоритма.

Управление - целенаправленное взаимодействие объектов, одни из которых являются управляющими, другие - управляемыми.

В простейшем случае таких объектов два:

С точки зрения информатики управляющие воздействия можно рассматривать как управляющую информацию. Информация может передаваться в форме команд. Последовательность команд по управлению объектом, приводящая к заранее поставленной цели, называется алгоритмом управления . Следовательно, объект управления можно назвать исполнителем управляющего алгоритма. В рассмотренном примере, управляющий объект работает "не глядя" на то, что происходит с управляющим объектом (управление без обратной связи ). Такая схема управления называется незамкнутой . Другая схема управления может учитывать информацию о процессах, происходящих в объекте управления:

В этом случае, алгоритм управления должен быть достаточно гибким, чтобы анализировать эту информацию и принимать решение о своих дальнейших действиях в зависимости от состояния объекта управления (управление с обратной связью ). Такая схема управления называется замкнутой .

Более подробно процессы управления изучаются рассматриваются кибернетикой . Эта наука утверждает, что самые разнообразные процессы управления в обществе, природе и технике происходят сходным образом, подчиняются одним и тем же принципам.

Любое управление процессом требует определенных правил и четких действий. Компьютер – это устройство, предназначенное для автоматизации создания, хранения, обработки и передачи данных, а значит здесь должны выполняться четкие предписания для выполнения той или иной задачи.

Для создания программ, предназначенной для решения на ЭВМ какой-либо задачи, требуется составление алгоритма ее решения.

Алгоритмами, например, являются правила сложения, умножения, решения алгебраических уравнений, умножения матриц и т.п. Слово алгоритм происходит от algoritmi, являющегося латинской транслитерацией арабского имени хорезмийского математика IX века аль-Хорезми. Благодаря латинскому переводу трактата аль-Хорезми европейцы в XII веке познакомились с позиционной системой счисления, и в средневековой Европе алгоритмом называлась десятичная позиционная система счисления и правила счета в ней.

Иными словами, алгоритм – это точная инструкция, а инструкции встречаются практически во всех областях человеческой деятельности. Возможны алгоритмы проведения физического эксперимента, сборки шкафа или телевизора, обработки детали. Однако не всякая инструкция есть алгоритм.

Инструкция становится алгоритмом только тогда, когда она удовлетворяет определенным требованиям. Одно из требований алгоритма однозначность, т.е. если при применении к одним и тем же данным он даст один и тот же результат.

Применительно к ЭВМ алгоритм позволяет формализовать вычислительный процесс, начинающийся с обработки некоторой совокупности возможных исходных данных и направленный на получение определенных этими исходными данными результатов. Термин вычислительный процесс распространяется и на обработку других видов информации, например, символьной, графической или звуковой.

Если вычислительный процесс заканчивается получением результатов, то говорят, что данный алгоритм применим к рассматриваемой совокупности исходных данных. В противном случае говорят, что алгоритм неприменим к совокупности исходных данных. Любой применимый алгоритм обладает следующими основными свойствами:

· дискретностью;

· определенностью;

· результативностью;

· массовостью.

Дискретность – последовательное выполнение простых или ранее определённых (подпрограммы) шагов. Преобразование исходных данных в результат осуществляется дискретно во времени.

Определенность состоит в совпадении получаемых результатов независимо от пользователя и применяемых технических средств (однозначность толкования инструкций).

Результативность означает возможность получения результата после выполнения конечного количества операций.

Массовость заключается в возможности применения алгоритма к целому классу однотипных задач, различающихся конкретными значениями исходных данных (разработка в общем виде).

Для задания алгоритма необходимо описать следующие его элементы:

· набор объектов, составляющих совокупность возможных исходных данных, промежуточных и конечных результатов;

· правило начала;

· правило непосредственной переработки информации (описание последовательности действий);

· правило окончания;

· правило извлечения результатов.

Алгоритм всегда рассчитан на конкретного исполнителя. В нашем случае таким исполнителем является ЭВМ. Для обеспечения возможности реализации на ЭВМ алгоритм должен быть описан на языке, понятном компьютеру, то есть на языке программирования.

Понятия алгоритма и программы разграничены не очень чётко. Обычно программой называют окончательный вариант алгоритма решения задачи, ориентированный на конкретного пользователя.

Таким образом, можно дать следующее определение программы для ЭВМ:

К основным способам описания алгоритмов можно отнести следующие:

· словесно-формульный (на естественном языке);

· структурный или блок-схемный;

· с использованием специальных алгоритмических языков;

· с помощью граф-схем (граф – совокупность точек и линий, в которой каждая линия соединяет две точки. Точки называются вершинами, линии – рёбрами).

Перед составлением программ чаще всего составляют алгоритм решения поставленной задачи одним из вышеописанных способов.

При словесно -формульном способе алгоритм записывается в виде текста с формулами по пунктам, составляющих последовательность действий.

Пусть, например, необходимо найти значение следующего выражения:

у = 4а – (х + 3).

Словесно-формульным способом алгоритм решения этой задачи может быть записан в следующем виде:

1. Ввести значения а и х.

2. Сложить х и 3.

3. Умножить а на 4.

4. Вычесть из 4а сумму (х+3).

5. Вывести у как результат вычисления выражения.

При блок -схемном описании алгоритм изображается геометрическими фигурами (блоками), связанными по управлению линиями (направлениями потока) со стрелками. В блоках записывается последовательность действий.

Такой вид записи алгоритма обладает наибольшими достоинствами. Он наиболее нагляден: каждая операция вычислительного процесса изображается отдельной геометрической фигурой. Кроме того, графическое изображение алгоритма наглядно показывает разветвления путей решения задачи в зависимости от различных условий, повторение отдельных этапов вычислительного процесса и другие детали.

Оформление программ должно соответствовать определенным требованиям (рис. 2.). В настоящее время действует единая система программной документации (ЕСПД), которая устанавливает правила разработки, оформления программ и программной документации. В ЕСПД определены и правила оформления блок-схем алгоритмов (ГОСТ 10.002-80 ЕСПД, ГОСТ 10.003-80 ЕСПД).

Одним из свойств алгоритма является дискретность, т.е. представление процесса вычислений на отдельные шаги и выделения отдельных участков программы на определенные структуры.

Любой вычислительный процесс может быть представлен как комбинация элементарных алгоритмических структур:

· Следование. Предполагает последовательное выполнение команд сверху вниз. Если алгоритм состоит только из структур следования, то он является линейным.

· Ветвление. Выполнение программы идет по одной из двух, нескольких или множества ветвей. Выбор ветви зависит от условия на входе ветвления и поступивших сюда данных.

· Цикл. Предполагает возможность многократного повторения определенных действий. Количество повторений зависит от условия цикла.

· Функция (подпрограмма). Команды, отделенные от основной программы, выполняются лишь в случае их вызова из основной программы (из любого ее места). Одна и та же функция может вызываться из основной программы сколь угодно раз.

При этом выделят три основных вида алгоритмов:

Современные системы программирования обычно предоставляют пользователям мощные и удобные средства разработки программ. В них входят:

· компилятор или интерпретатор;

· интегрированная среда разработки;

· средства создания и редактирования текстов программ;

· обширные библиотеки стандартных программ и функций;

· отладочные программы, т.е. программы, помогающие находить и устранять ошибки в программе;

· "дружественная" к пользователю диалоговая среда;

· многооконный режим работы;

· мощные графические библиотеки; утилиты для работы с библиотеками;

· встроенный ассемблер;

· встроенная справочная служба;

· другие специфические особенности.