Algorithm Design & Analysis For Problem Solving APK

Na vida, somos confrontados com uma série de problemas. Às vezes, os problemas são simples e fáceis de resolver, mas em muitos outros casos, os problemas são do tipo matemático. Precisamos resolver os problemas, a fim de chegar a uma solução. Este é o lugar onde algoritmos vir a calhar. Usando algoritmos sabemos como dividir os problemas complexos em pequenas partes e resolvê-los de forma eficiente. Neste aplicativo você vai estar vendo diferentes tipos de algoritmos que irão ajudá-lo a resolver diferentes tipos de problemas matemáticos.
Na análise teórica de algoritmos, é comum para estimar a sua complexidade, no sentido assintótica, ou seja, para estimar a função de complexidade para a entrada arbitrariamente grande. O termo "análise de algoritmos" foi cunhado por Donald Knuth.
análise de algoritmos é uma parte importante da teoria da complexidade computacional, que fornece estimativa teórica para os recursos necessários de um algoritmo para resolver um problema computacional específico. A maioria dos algoritmos são projetados para trabalhar com entradas de comprimento arbitrário. Análise de algoritmos é a determinação da quantidade de tempo e espaço recursos necessários para executá-lo.
Normalmente, a eficiência ou tempo de execução de um algoritmo é indicado como uma função relacionando o comprimento de entrada para o número de etapas, conhecidas como complexidade de tempo, ou o volume de memória, conhecida como a complexidade do espaço.
Os vários temas que você vai encontrar nesta aplicação são os seguintes.
Capítulo: BASICS de algoritmos
1. INTRODUÇÃO
2) análise de algoritmos
3) metodologia de análise
4) ASSIMPTÓTICA ANOTAÇÕES & APRIORI ANÁLISE
5) COMPLEXIDADES ESPAÇO
Capítulo: ESTRATÉGIAS DE DESIGN
6) DIVIDE & CONQUISTE
7) MAX-MIN PROBLEMA
8) MERGE SORT
9) busca binária
10) multiplicação de matrizes DE STRASSEN
11) MÉTODO ÁVIDA
12) KNAPSACK FRACIONAL
13) SEQÜENCIAMENTO TRABALHO COM PRAZO
14) TESTE MERGE OPTIMAL
15) de programação dinâmica
16) KNAPSACK
17) mais distante subsequência COMUM
Capítulo: teoria dos grafos
18) Spanning Tree
19) caminhos mais curtos
20) GRÁFICO MULTISTAGE
21) problema do caixeiro viajante
22) custo ótimo árvores binárias PESQUISA
Capítulo: Montão ALGORITHMS
23) MONTÃO BINÁRIO
24) MÉTODO DE INSERÇÃO
25) MÉTODO HEAPIFY
26) MÉTODO EXTRACT
MÉTODOS Capítulo TRIAGEM
27) TIPO BOLHA
28) TIPO DE INSERÇÃO
29) SORT SELEÇÃO
30) Separar RÁPIDA
31) Separar RADIX
Capítulo: Teoria da Complexidade
32) VS. DETERMINISTIC cálculos não-determinístico
33) MAX PEQUENAS ASSOCIAÇÕES
34) VÉRTICE TAMPA
35) P E CLASSE NP
36) O teorema de COOK
CLASSES 37) NP DURO & NP-completos
38) ALGORITMO subidas

Ao considerar um algoritmo para um problema específico, podemos começar a desenvolver o reconhecimento de padrões para que tipos semelhantes de problemas podem ser resolvidos com a ajuda deste algoritmo.
Algoritmos são muitas vezes bastante diferentes um do outro, embora o objectivo destes algoritmos é o mesmo. Por exemplo, sabemos que um conjunto de números podem ser classificadas utilizando algoritmos diferentes. Número de comparações realizadas por um algoritmo pode variar com os outros para a mesma entrada. Assim, tempo de complexidade desses algoritmos podem ser diferentes. Ao mesmo tempo, precisamos calcular o espaço de memória exigido por cada algoritmo.
Esperamos feedback dos nossos usuários, pois ajuda-nos a melhorar a nossa aplicação. Também por favor, nos fornecer classificação e queira compartilhar o aplicativo com seus amigos e parentes.