NANGUNGUNANG 10 MGA URI NG ALGORITHM - MGA MATEMATIKA - 2025

Kabilang sa iba't ibang mga uri ng algorithm na umiiral, ang mga na naiuri ayon sa kanilang sistema ng mga palatandaan at ayon sa kanilang pag-andar ay napatunayan. Ang isang algorithm ay isang serye ng mga hakbang na kinuha upang malutas ang isang problema, magsagawa ng isang gawain, o magsagawa ng pagkalkula.

Sa pamamagitan ng kahulugan, sa pangkalahatan sila ay mahigpit at lohikal na disenyo, tulad ng mga pagpapatakbo sa matematika, na napatunayan na pinakamainam para sa paglutas ng ilang kahirapan na pinag-uusapan.

Karaniwan ang isang algorithm ay ang pinakamahusay na kilalang solusyon sa isang partikular na problema. Depende sa diskarte at pag-andar nito, maraming uri ng mga algorithm.

Ang ilan sa mga ganitong uri ay: mga dynamic na algorithm, reverse algorithm, brute force algorithm, oportunistikong algorithm, pagmamarka ng mga algorithm at random algorithm, bukod sa iba pa.

Ang mga algorithm ay may iba't ibang paggamit sa maraming larangan. Mula sa lugar ng computer, sa pamamagitan ng matematika hanggang sa lugar ng marketing. Mayroong libu-libong mga naaangkop na algorithm para sa paglutas ng mga problema sa bawat lugar.

Pag-uuri ng mga uri ng mga algorithm

Ayon sa iyong system ng pag-sign

Mga Qualitative algorithm

Ang mga algorithm na ito ay kung saan inilalagay ang mga elemento ng pandiwang. Ang isang halimbawa ng ganitong uri ng algorithm ay ang mga tagubilin o "hakbang-hakbang" na ibinibigay nang pasalita.

Ganito ang kaso sa mga recipe ng pagluluto o mga tagubilin sa paggawa ng gawaing DIY.

Mga algorithm ng dami

Ang mga ito ay kabaligtaran ng mga husay na algorithm, dahil inilalagay ang mga elemento ng numero. Ang mga uri ng algorithm na ito ay ginagamit sa matematika upang maisagawa ang mga kalkulasyon. Halimbawa, upang makahanap ng isang square root o malutas ang isang equation.

Computational algorithm

Ang mga ito ang mga algorithm na ginawa gamit ang isang computer; marami sa mga algorithm na ito ay mas kumplikado at samakatuwid ay kailangang gawin sa pamamagitan ng isang makina. Maaari rin silang maging quantitative algorithm na na-optimize.

Di-computational algorithm

Ang mga algorithm na ito ay hindi maaaring gawin sa isang computer; halimbawa, pagprograma ng telebisyon.

Ayon sa pagpapaandar nito

Ang pagmamarka ng algorithm

Ang algorithm na ito ay gumagamit ng automation upang itakda ang mga presyo nang pabago-bago, batay sa mga kadahilanan tulad ng pag-uugali ng customer.

Ito ay pagsasagawa ng awtomatikong pagtatakda ng isang presyo para sa mga item na ipinagbebenta, upang mai-maximize ang kita ng nagbebenta. Ito ay naging isang pangkaraniwang kasanayan sa industriya ng eroplano mula noong unang bahagi ng 1990s.

Ang pag-tag algorithm ay karaniwang kasanayan sa lubos na mapagkumpitensyang mga industriya tulad ng paglalakbay at online commerce.

Ang ganitong uri ng algorithm ay maaaring maging lubhang kumplikado o medyo simple. Sa maraming mga kaso maaari silang magturo sa sarili o maaari silang patuloy na mai-optimize sa pagsubok.

Ang algorithm ng pag-tag ay maaaring hindi popular sa mga customer dahil ang mga tao ay may posibilidad na pahalagahan ang katatagan at pagiging patas.

TO

Ito ay isang algorithm kung saan ang resulta o ang paraan kung saan nakuha ang resulta ay nakasalalay sa posibilidad. Minsan tinatawag din silang random algorithm.

Sa ilang mga aplikasyon, ang paggamit ng ganitong uri ng algorithm ay natural, tulad ng kapag simulate ang pag-uugali ng isang umiiral o nakaplanong sistema sa paglipas ng panahon. Sa kasong ito ang resulta ay walang halaga.

Sa iba pang mga kaso ang problema na lutasin ay deterministik ngunit maaari itong mabago sa isang mabuting isa, at maaari itong malutas sa pamamagitan ng paglalapat ng isang algorithm ng posibilidad.

Ang magandang bagay tungkol sa ganitong uri ng algorithm ay ang application na ito ay hindi nangangailangan ng sopistikado o matematika na kaalaman. Mayroong tatlong pangunahing uri: numero, Monte Carlo, at Las Vegas.

Ang numerical algorithm ay gumagamit ng approximation, sa halip na simbolikong pagmamanipula, upang malutas ang mga problema sa pagtatasa ng matematika. Maaari silang mailapat sa lahat ng larangan ng engineering at pisikal na agham.

Para sa kanilang bahagi, ang mga algorithm ng Monte Carlo ay gumagawa ng mga sagot batay sa posibilidad. Bilang isang resulta, ang mga solusyon na ginawa ng algorithm na ito ay maaaring o hindi tama, dahil mayroon silang isang tiyak na margin ng error.

Ginagamit ito ng mga developer, sa pamamagitan ng matematika at ng mga siyentipiko. Ang mga ito ay kaibahan sa mga algorithm ng Las Vegas.

Sa wakas, ang mga algorithm ng Las Vegas ay nailalarawan sa ang resulta ay palaging tama, ngunit ang system ay maaaring gumamit ng higit pa sa inaasahang mapagkukunan o mas maraming oras kaysa sa tinantya.

Sa madaling salita: ang mga algorithm na ito ay gumagawa ng isang uri ng sugal sa paggamit ng mga mapagkukunan, ngunit palagi silang gumagawa ng isang tumpak na resulta.

Pag-iskedyul ng dinamikong

Ang salitang dynamic ay tumutukoy sa pamamaraan kung saan kinakalkula ng algorithm ang resulta. Minsan ang paglutas ng isang elemento ng problema ay depende sa paglutas ng isang serye ng mas maliit na mga problema.

Samakatuwid, upang malutas ang problema, ang parehong mga halaga ay dapat na muling pagkalkula nang paulit-ulit upang malutas ang mas maliit na mga subproblem. Ngunit lumilikha ito ng isang basura ng mga siklo.

Upang malunasan ito, maaaring magamit ang mga dynamic na programming. Sa kasong ito, ang resulta ng bawat subproblem ay karaniwang naaalala; kapag kinakailangan, ang halagang iyon ay ginagamit sa halip na pagkalkula nang paulit-ulit.

Heuristic algorithm

Ang mga algorithm na ito ay ang mga nakakahanap ng mga solusyon sa lahat ng mga posibleng, ngunit hindi nila ginagarantiyahan na ang pinakamahusay sa mga ito ay matatagpuan. Para sa kadahilanang ito ay itinuturing silang tinatayang o hindi tumpak na mga algorithm.

Karaniwan silang nakakahanap ng isang solusyon na malapit sa pinakamahusay, at mahahanap din ito nang mabilis at madali. Kadalasan ang ganitong uri ng algorithm ay ginagamit kapag imposible na makahanap ng solusyon sa normal na paraan.

Pag-backtrack ng mga algorithm

Ang mga ito ay mga algorithm na tinanggal sa pamamagitan ng pagmamasid sa kanilang pag-uugali. Karaniwan ang mga ito ay mga approximations ng orihinal na algorithm na itinayo para sa mga layunin tulad ng kumpetisyon o pag-aaral.

Ang mga algorithm ay maaaring binawi upang pag-aralan ang kanilang epekto sa mga merkado, ekonomiya, pagpepresyo, operasyon, at lipunan.

Grabe algorithm

Sa maraming mga problema, ang mga masasamang desisyon ay humantong sa pinakamainam na solusyon. Ang ganitong uri ng algorithm ay naaangkop sa mga problema sa pag-optimize.

Sa bawat hakbang ng isang masigasig na algorithm, ang isang lohikal at pinakamainam na pagpapasya ang ginawa, upang sa huli ang pinakamahusay na pangkalahatang solusyon ay naabot.

Ngunit tandaan na kapag ang isang desisyon ay ginawa hindi ito maiwasto o mababago sa hinaharap.

Ang pagsusuri sa katotohanan ng isang sakim na algorithm ay napakahalaga, dahil hindi lahat ng mga algorithm ng klase na ito ay humantong sa isang pinakamainam na pandaigdigang solusyon.

Mga Sanggunian

1. Algorithm: mga uri at pag-uuri. Nabawi mula sa gonitsora.com
2. Heuristic algorithm. Nabawi mula sa mga mag-aaral.cei.upatras.gr
3. Ano ang algorithm sa pagpepresyo (2016). Nabawi mula sa pinadali ng.com
4. Pagsusuri ng numero. Nabawi mula sa wikipedia.org
5. Ang mga algorithm ng Probabilistic (2001). Nabawi mula sa mga gumagamit.abo.fi
6. Ano ang mga algorithm (2015). Nabawi mula sa pinadali ng.com
7. Monte carlo algorithm. Nabawi mula sa technopedia.com
8. Mga uri ng mga algorithm. Nabawi mula sa lostipos.com
9. Ano ang mga reverse algorithm? Nabawi mula sa pinadali ng.com