正文

算法有哪些（算法有哪些表示方法）

發(fā)布時間：2023-04-13 12:50:26 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 130

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于算法有哪些的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準，寫出的就越詳細，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶遍布全球各地，如需了解SEO相關(guān)業(yè)務(wù)請撥打電話175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目錄:

1、計算機常用算法有哪些?
2、智能算法有哪些
3、c語言常用算法有哪些
4、算法的要素有哪些?

算法有哪些（算法有哪些表示方法）

一、計算機常用算法有哪些?

貪心算法，蟻群算法，遺傳算法，進化算法，基于文化的遺傳算法，禁忌算法，蒙特卡洛算法，混沌隨機算法，序貫數(shù)論算法，粒子群算法，模擬退火算法。

模擬退火+遺傳算法混合編程例子：

http://zhidao.baidu.com/question/43266691.html

自適應(yīng)序貫數(shù)論算法例子：

http://zhidao.baidu.com/question/60173220.html

二、智能算法有哪些

（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）類：反向傳播（Backpropagation）、波爾茲曼機（Boltzmann Machine）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network）、Hopfield網(wǎng)絡(luò)（hopfield Network）、多層感知器（Multilyer Perceptron）、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）、回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）、自組織映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Spiking Neural Network）等。

（2）貝葉斯類（Bayesin）：樸素貝葉斯（Naive Bayes）、高斯貝葉斯（Gaussian Naive Bayes）、多項樸素貝葉斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依賴性評估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）

貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Belief Network，BBN）、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Network，BN）等。

（3）決策樹（Decision Tree）類：分類和回歸樹（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5算法（C4.5 Algorithm）、C5.0算法（C5.0 Algorithm）、卡方自動交互檢測（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、決策殘端（Decision Stump）、ID3算法（ID3 Algorithm）、隨機森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。

（4）線性分類器（Linear Classifier）類：Fisher的線性判別（Fisher’s Linear Discriminant）

線性回歸（Linear Regression）、邏輯回歸（Logistic Regression）、多項邏輯回歸（Multionmial Logistic Regression）、樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量機（Support Vector Machine）等。

常見的無監(jiān)督學習類算法包括：

（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）類：生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN），前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Network）、邏輯學習機（Logic Learning Machine）、自組織映射（Self-organizing Map）等。

（2）關(guān)聯(lián)規(guī)則學習（Association Rule Learning）類：先驗算法（Apriori Algorithm）、Eclat算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth算法等。

（3）分層聚類算法（Hierarchical Clustering）：單連鎖聚類（Single-linkage Clustering），概念聚類（Conceptual Clustering）等。

（4）聚類分析（Cluster analysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚類（Fuzzy Clustering）、K-means算法、K均值聚類（K-means Clustering）、K-medians聚類、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。

三、c語言常用算法有哪些

0）窮舉法

窮舉法簡單粗暴，沒有什么問題是搞不定的，只要你肯花時間。同時對于小數(shù)據(jù)量，窮舉法就是最優(yōu)秀的算法。就像太祖長拳，簡單，人人都能會，能解決問題，但是與真正的高手過招，就頹了。

1）貪婪算法

貪婪算法可以獲取到問題的局部最優(yōu)解，不一定能獲取到全局最優(yōu)解，同時獲取最優(yōu)解的好壞要看貪婪策略的選擇。特點就是簡單，能獲取到局部最優(yōu)解。就像打狗棍法，同一套棍法，洪七公和魯有腳的水平就差太多了，因此同樣是貪婪算法，不同的貪婪策略會導(dǎo)致得到差異非常大的結(jié)果。

2）動態(tài)規(guī)劃算法

當最優(yōu)化問題具有重復(fù)子問題和最優(yōu)子結(jié)構(gòu)的時候，就是動態(tài)規(guī)劃出場的時候了。動態(tài)規(guī)劃算法的核心就是提供了一個memory來緩存重復(fù)子問題的結(jié)果，避免了遞歸的過程中的大量的重復(fù)計算。動態(tài)規(guī)劃算法的難點在于怎么將問題轉(zhuǎn)化為能夠利用動態(tài)規(guī)劃算法來解決。當重復(fù)子問題的數(shù)目比較小時，動態(tài)規(guī)劃的效果也會很差。如果問題存在大量的重復(fù)子問題的話，那么動態(tài)規(guī)劃對于效率的提高是非?？植赖摹＞拖穸忿D(zhuǎn)星移武功，對手強它也會比較強，對手若，他也會比較弱。

3）分治算法

分治算法的邏輯更簡單了，就是一個詞，分而治之。分治算法就是把一個大的問題分為若干個子問題，然后在子問題繼續(xù)向下分，一直到base cases，通過base cases的解決，一步步向上，最終解決最初的大問題。分治算法是遞歸的典型應(yīng)用。

4）回溯算法

回溯算法是深度優(yōu)先策略的典型應(yīng)用，回溯算法就是沿著一條路向下走，如果此路不同了，則回溯到上一個

分岔路，在選一條路走，一直這樣遞歸下去，直到遍歷萬所有的路徑。八皇后問題是回溯算法的一個經(jīng)典問題，還有一個經(jīng)典的應(yīng)用場景就是迷宮問題。

5）分支限界算法

回溯算法是深度優(yōu)先，那么分支限界法就是廣度優(yōu)先的一個經(jīng)典的例子?；厮莘ㄒ话銇碚f是遍歷整個解空間，獲取問題的所有解，而分支限界法則是獲取一個解（一般來說要獲取最優(yōu)解）。

四、算法的要素有哪些?

算法包含的要素：

一、數(shù)據(jù)對象的運算和操作：計算機可以執(zhí)行的基本操作是以指令的形式描述的。一個計算機系統(tǒng)能執(zhí)行的所有指令的集合，成為該計算機系統(tǒng)的指令系統(tǒng)。一個計算機的基本運算和操作有如下四類：

1、算術(shù)運算：加減乘除等運算。

2、邏輯運算：或、且、非等運算。