Zhaotong Java Training School le explica por qué los programadores deberían aprender algoritmos y campos de aplicación.

Para muchos programadores de programación y desarrollo, deberían haber dominado muchas tecnologías, como la arquitectura de desarrollo organizacional. Entonces, ¿conoce las tecnologías relacionadas con algoritmos? Hoy, Zhaotong Computer Training/Aprendamos por qué los programadores necesitan aprender algoritmos y problemas en los campos de aplicación.

La importancia de aprender algoritmos

Antes de presentar algoritmos específicos, permítanme hablar primero sobre mis pensamientos iniciales personales sobre el aprendizaje de algoritmos. Mi intención original era solo dos puntos: en primer lugar, las empresas de Internet como BAT preguntan sobre el conocimiento de los algoritmos durante las entrevistas de contratación. Si quiero ingresar a una empresa de Internet, debo aprender algoritmos; en segundo lugar, mejorar las habilidades básicas para el desarrollo personal mediante el aprendizaje de algoritmos. De esta manera, puedo elegir correctamente las estructuras de datos y algoritmos correspondientes para diferentes escenarios, haciendo que el programa sea más robusto y mejorando la eficiencia del programa.

Aplicación

Actualmente, cada aspecto de las computadoras involucra diferentes algoritmos. Por ejemplo, los motores de búsqueda suelen utilizar navegadores como Google y Baidu. Siempre que ingresemos una palabra clave, el navegador devolverá rápidamente colecciones relacionadas. Hay muchos algoritmos ocultos detrás de estas colecciones. Sin estos algoritmos, no podríamos obtener los resultados que queremos tan rápidamente. Otro ejemplo es la inteligencia artificial, que utiliza algoritmos de modelado computacional para realizar diversos escenarios de aplicación, como el reconocimiento del cuerpo humano y el reconocimiento de voz.

Análisis de algoritmos

Arriba introdujimos que el algoritmo es una forma de resolver problemas y, para el mismo problema, puede haber diferentes soluciones. Por tanto, para medir la calidad de un algoritmo, proponemos los conceptos de complejidad temporal y complejidad espacial.

Complejidad del tiempo

En términos generales, el número de veces que un algoritmo repite una operación básica es una función f(n) del tamaño del problema n. La métrica de tiempo del algoritmo se expresa como T (n) = O (f (n)), lo que muestra que a medida que aumenta el tamaño del problema n, la tasa de crecimiento del tiempo de ejecución del algoritmo es la misma que la tasa de crecimiento de f ( n), que se denomina complejidad de tiempo asintótica del algoritmo, denominada complejidad de tiempo.

Complejidad del espacio

La complejidad del espacio es una medida del espacio de almacenamiento ocupado temporalmente por el algoritmo durante la operación y se puede escribir como S(n)=O(f(n)) . La solidez de un algoritmo se mide principalmente en función del tiempo de ejecución del algoritmo y el espacio de almacenamiento ocupado por el algoritmo.