주요 알고리즘의 10 가지 유형

다른 알고리즘 유형 사인 시스템과 기능에 따라 분류 된 것들이 있습니다. 알고리즘은 문제를 해결하고, 작업을 실행하거나 계산을 수행하기 위해 수행되는 일련의 단계입니다.

정의에 따르면, 문제의 일부 어려움을 해결하는 데 최적 인 것으로 입증 된 수학적 연산과 같이 일반적으로 엄격하고 논리적 인 설계입니다..

기본적으로 알고리즘은 특정 문제에 대해 가장 잘 알려진 해결책입니다. 그것의 전략 및 기능에 따르면, 많은 종류의 알고리즘이있다..

동적 알고리즘, 역 알고리즘, 무차별 알고리즘, 기회 알고리즘, 마킹 알고리즘, 무작위 알고리즘 등이 있습니다..

알고리즘은 많은 분야에서 다양한 용도로 사용됩니다. 컴퓨터 영역에서부터 수학 영역, 마케팅. 각 영역의 문제를 해결할 수있는 적절한 알고리즘이 수천 가지 있습니다..

알고리즘 유형의 분류

그것의 표 체계에 따르면

정성 알고리즘 

이러한 알고리즘은 구두 요소가 배치 된 알고리즘입니다. 이러한 유형의 알고리즘의 예는 지침 또는 구두로 주어진 "단계별"단계입니다.

DIY 일을하기위한 조리법이나 지시의 경우입니다..

정량적 알고리즘

수치 적 요소가 있기 때문에 이것들은 정 성적 알고리즘의 반대입니다. 이러한 유형의 알고리즘은 계산을 수행하기 위해 수학에 사용됩니다. 예를 들어, 제곱근을 찾거나 방정식을 풀려면.

전산 알고리즘

그것들은 컴퓨터로 만들어진 알고리즘입니다. 이러한 알고리즘의 대부분은보다 복잡하므로 기계를 통해 수행해야합니다. 최적화 된 정량적 알고리즘 일 수도 있습니다..

비 연산 알고리즘  

이러한 알고리즘은 컴퓨터로 수행 할 수없는 알고리즘입니다. 예를 들어, 텔레비전 프로그래밍.

그 기능에 따르면

라벨링 알고리즘

이 알고리즘은 자동화를 사용하여 고객 행동과 같은 요소를 기반으로 가격을 동적으로 설정합니다..

판매자의 이익을 극대화하기 위해 판매중인 품목의 가격을 자동으로 설정하는 것이 관행입니다. 1990 년대 초반부터 항공사 업계에서 일반적인 관행이었습니다..

태깅 알고리즘은 여행 및 온라인 상거래와 같이 경쟁이 치열한 산업에서 일반적인 관행입니다.

이러한 유형의 알고리즘은 매우 복잡하거나 비교적 간단 할 수 있습니다. 대부분의 경우 그들은 스스로 가르치거나 테스트를 통해 지속적으로 최적화 될 수 있습니다.

태깅 알고리즘은 사람들이 안정성과 공평성을 중요시하는 경향이 있으므로 클라이언트와 함께 인기가 없을 수 있습니다..

A확률 론적 알고리즘 

결과 또는 결과가 얻어지는 방식이 확률에 의존하는 알고리즘입니다. 때로는 랜덤 알고리즘이라고도합니다..

일부 응용 프로그램에서는 시간이 지남에 따라 기존 시스템이나 계획된 시스템의 동작을 시뮬레이트 할 때처럼이 유형의 알고리즘을 사용하는 것이 자연 스럽습니다. 이 경우 결과는 부수적입니다..

다른 경우 해결되어야 할 문제는 결정 론적이지만 우연한 문제로 변형 될 수 있으며 확률 알고리즘을 적용하여 해결할 수 있습니다.

이러한 유형의 알고리즘에 대한 좋은 점은 해당 애플리케이션이 정교하거나 수학적인 지식을 필요로하지 않는다는 것입니다. 세 가지 주요 유형이 있습니다 : 숫자, 몬테카를로 및 라스베가스.

수치 알고리즘은 수학적 분석의 문제를 해결하기 위해 기호 조작 대신 근사를 사용합니다. 그들은 공학 및 물리학의 모든 분야에 적용될 수 있습니다..

반면 몬테카를로 알고리즘은 확률에 따라 응답을 생성합니다. 결과적으로,이 알고리즘에 의해 생성 된 솔루션은 오류의 특정 마진을 갖기 때문에 정확할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다.

그것은 개발자, 수학자 및 과학자에 의해 사용됩니다. 라스베가스 알고리즘과 대조됩니다..

마지막으로 라스베가스 알고리즘은 결과가 항상 정확하기 때문에 특성화됩니다. 그러나 시스템은 예상보다 많은 리소스를 사용하거나 예상보다 많은 시간을 사용할 수 있습니다.

즉,이 알고리즘은 자원 사용에 대해 일종의 내기를하지만 항상 정확한 결과를 산출합니다..

동적 프로그래밍

동적 단어는 알고리즘이 결과를 계산하는 방법을 나타냅니다. 때때로 문제의 요소를 해결하는 것은 일련의 작은 문제를 해결하는 것에 달려 있습니다..

따라서 문제를 해결하기 위해 더 작은 하위 문제를 해결하기 위해 동일한 값을 반복해서 계산해야합니다. 그러나 이것은 사이클 낭비를 초래합니다..

이를 해결하기 위해 동적 프로그래밍을 사용할 수 있습니다. 이 경우 기본적으로 각 하위 문제의 결과가 기억됩니다. 필요할 때마다 그 값을 반복해서 계산하는 대신에 사용합니다..

지능형 알고리즘

이 알고리즘은 모든 가능한 알고리즘 중에서 솔루션을 찾는 알고리즘이지만 최상의 알고리즘을 찾을 수있는 것은 아닙니다. 이러한 이유 때문에 그들은 근사 알고리즘이거나 정확하지 않은 알고리즘으로 간주됩니다.

그들은 보통 가장 좋은 해결책을 찾으며, 쉽고 빠르게 찾을 수 있습니다. 일반적으로이 유형의 알고리즘은 정상적인 방법으로 솔루션을 찾을 수없는 경우에 사용됩니다.

뒤 알고리즘

그것들은 그들의 행동을 관찰함으로써 취소 된 알고리즘입니다. 전형적으로 그들은 경쟁이나 연구와 같은 목적을 위해 만들어진 원래 알고리즘의 근사치입니다.

시장, 경제, 가격 마킹, 운영 및 사회에 미치는 영향을 연구하기 위해 알고리즘을 폐기 할 수 있습니다..

까다로운 알고리즘

많은 문제에서 커다란 결정을 내리는 것이 최적의 솔루션으로 이어집니다. 이 유형의 알고리즘은 최적화 문제에 적용 가능합니다..

거대한 알고리즘의 각 단계에서 논리적이고 최적의 결정이 내려짐에 따라 결국에는 최고의 글로벌 솔루션에 도달하게됩니다.

그러나 일단 의사 결정이 내려지면 앞으로는 수정할 수 없거나 변경 될 수 없다는 점을 명심해야합니다.

이 알고리즘의 모든 알고리즘이 최적의 글로벌 솔루션으로 이어지는 것은 아니기 때문에 커다란 알고리즘의 정확성을 테스트하는 것은 매우 중요합니다..

참고 문헌

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