ალგორითმი: განსხვავება გადახედვებს შორის
| [შეუმოწმებელი ვერსია] | [შეუმოწმებელი ვერსია] |
შიგთავსი ამოიშალა შიგთავსი დაემატა
მNo edit summary |
No edit summary |
||
ხაზი 75:
==რამდენიმე მინიშნება ალგორითმის შედეგიანობაზე==
ხშირად, ალგორითმის შედეგიანობა განისაზღვრება მხოლოდ ასიმპტომატიური ხერხით ე.ი. n-პარამეტრის დიდი მნიშვნელობით. როცა ეს პარამეტრი საკმარისად პატარაა, რეალურად მაღალი სირთულის ალგორითმი შეიძლება იყოს უფრო შედეგიანი. ამგვარად, 30 ხაზიანი ცხრილის დასახარისხებლად (ეს პატარა ზომის პარამეტრია) არ არის საჭირო ისეთი ალგორითმის გამოყენება, როგორიცაა სწრაფი დახარისხება (დახარისხების ერთ-ერთი შედეგიანი ალგორითმი), ყველაზე მარტივი დალაგების ალგორიტმიც საკმარისად შედეგიანი იქნება.
აღსანიშნავია აგრეთვე : ორ ალგორითმს შორის, რომელთა სირთულეც თანაბარია, სჯობს იმის გამოყენება რომლის მეხსიერების ტევადობაც უფრო ნაკლებია. ალგორითმული სირთულის ანალიზი შეიძლება გამოყენებული იყოს ალგორითმის მეხსიერების ტევადობის შესაფასებლად. დაბოლოს, ერთი არჩევანი ალგორითმის მიერ უნდა განხორციელდეს იმ მონაცემების მიხედვით, რომელიც უნდა გადავცეთ. ასე რომ, Quicksort (ანუ სწრაფი დახარისხება), როცა საწყისად ვირჩევთ პირველ ელემენტს მოქმედებს კატასტროფულად. თუ მას გამოვიყენებთ უკვე დახარისხებული მნიშვნელობებისას ე.ი მისი გამოყენება არ არის საჭირო თუ ვხვდებით, რომ პროგრამა შესვლისას მიიღებს უკვე დახარისხებულ სიებს.
სხვა გასათვალისწინებელი პარამეტრია ალგორითმის ადგილმდებარეობა. მაგალითად, ვირტუალური მეხსიერების სისტემისათვის, რომელსაც ცოტა მეხსიერება აქვს (შედარებით მონაცემთა რაოდენობასთან) სწრაფი დახარისხების მეთოდით იქნება უფრო შედეგიანი, ერთიანი დახარისხებით, რადგან პირველი გაივლის მხოლოდ ერთხელ მეხსიერების თითოეულ ელემენტზე, მაშინ როცა მეორე აღწევს მეხსიერებას ყვეტილ რეჟიმში (ეს კი ზრდის "swapping"-ის რისკს).
დაბოლოს, არსებობს ზოგი ალგორითმი, რომელტა სირთულე ე.წ შეჩერებულია, რაც იმას ნიშნავს, რომ ზოგიერთი ალგორითმის შესრულებისას ალგორითმის სირთულე იქნება უფრო მაღალი, ვიდრე საშუალო შემთხვევებში. რა თქმა უნდა ამოწურული სირთულის ცნება გამოიყენება იმ შემთხვევაში, როცა ეს რეაქცია ძალიან მარგინალურია.
==Heuristique==
ზოგიერთი ამოცანისთვის ალგორითმები რეალურ დროში შედეგის მისაღებად ბევრად უფრო დიდ სირთულეს ხვდებიან, თუნდაც ფენომენალური შესაძლებლობების გამოთვლების გამოყენებისას. ასე თანმიმდევრული მცდელობებით მივდივართ გამოსავლის პოვნისაკენ, რომელიც ძალიან ახლოსაა ოპტიმქლურ გამოსავალთან. ვინაიდან ყველა კომბინაციის გამოყენაბა შეუძლებელია, მხოლოდ ზოგიერთი სტრატეგიული არჩევანი უნდა გაკეთდეს. ეს არჩევანი, რომელიც ზოგადად დამოკიდებულია ამოსახსნელ ამოცანაზე, იმას რასაც ვეძახით heuristique. ასე, რომ heuristique-ის მიზანი არ არის ყველა შესაძლო კომბინაციის გამოცდა, სანამ არ მოიძებნება ის, რომელიც ამოცანის ამოხსნას პასუხობს, რათა მოძებნილ იქნას მიახლოებული ამოხსნა(რომელიც ზოგ შემთხვევაში) რეალურ დროში. ამგვარად, ჭადრაკის თამაშისას სვლებს (ყველა რომ არ ჩამოთვალო) საერთო აქვს heuristique-თან, რაც განისაზღვრება მოთამაშის გამოცდილებით. ზოგი antivirus პროგრამაც ეყრდნობა ასევე heuristique-ს რათა ამოიცნოს ის ინფორმაციული ვირუსი, რომელიც არ არის ცალკე კონკრეტულად გამოტოფილი მის ბაზაში.
==გამოყენება==
კრიპტოლოგია და მონაცემთა შეკუმშვა
მონაცემთა სტრუქტურა, დახარისხების ალგორითმი და კვლევა
ხმოვანი ინფორმატიკა
ინფორმატიკაში გენეტიკური ალგორითმი
==იხილეთ აგრეთვე==
Line 89 ⟶ 99:
[[ალგორითმის შესავალი]]- მაგალითები C-ის ენაზე
[[ალგორითმის საწყისები]]
[[მომხმარებელი:217.147.232.90|217.147.232.90]] 08:06, 21 მაისი 2007 (UTC)
{{მათემატიკა}}
Line 146 ⟶ 156:
[[vi:Thuật toán]]
[[zh:算法]]
[[მომხმარებელი:217.147.232.90|217.147.232.90]] 08:06, 21 მაისი 2007 (UTC)
| |||