Algorithm Design & Analysis For Problem Solving APK

En la vida nos enfrentamos a una gran cantidad de problemas. A veces los problemas son sencillos y fáciles de resolver, pero en muchos otros casos, los problemas son de tipo matemático. Necesitamos resolver los problemas con el fin de llegar a una solución. Aquí es donde los algoritmos de venir a mano. Mediante el uso de algoritmos sabemos cómo dividir los problemas complejos en partes más pequeñas y resolver de manera eficiente. En esta aplicación que va a ver diferentes tipos de algoritmos que le puede ayudar en la resolución de diferentes tipos de problemas matemáticos.
En el análisis teórico de algoritmos, es común para estimar su complejidad en el sentido asintótico, es decir, para estimar la función de la complejidad para arbitrariamente grande de entrada. El término "análisis de algoritmos" fue acuñado por Donald Knuth.
análisis algoritmo es una parte importante de la teoría de la complejidad computacional, que proporciona la estimación teórica para los recursos necesarios de un algoritmo para resolver un problema de cálculo específico. La mayoría de los algoritmos están diseñados para trabajar con entradas de longitud arbitraria. Análisis de algoritmos es la determinación de la cantidad de recursos de tiempo y espacio necesarios para ejecutarlo.
Por lo general, el tiempo de la eficiencia o de ejecución de un algoritmo se expresa como una función que relaciona la longitud de entrada para el número de pasos, conocidos como complejidad del tiempo, o el volumen de memoria, conocida como la complejidad espacial.
Los diversos temas que se encuentran en esta aplicación son los siguientes.
Capítulo: Conceptos básicos de algoritmos
1. INTRODUCCIÓN
2) análisis de algoritmos
3) metodología de análisis
4) ASINTÓTICA Notaciones e APRIORI ANÁLISIS
5) COMPLEJIDADES ESPACIO
Capítulo: las estrategias de diseño
6) DIVIDE & Conquer
7) PROBLEMA MAX-MIN
8) MERGE SORT
9) La búsqueda binaria
10) multiplicación de la matriz'S STRASSEN
11) MÉTODO GREEDY
12) MOCHILA FRACCIONAL
13) SECUENCIACIÓN TRABAJO CON PLAZO
14) modelo de intercalación ÓPTIMA
15) de programación dinámica
16) MOCHILA
17) LONGEST subsecuencia COMÚN
Capítulo: la teoría de grafos
18) de árbol de expansión
19) los caminos más cortos
20) GRAPH MULTIETAPAS
21) problema del viajante
22) Los árboles de búsqueda binaria coste óptimo
Capítulo: Montón ALGORITMOS
23) pila binaria
24) MÉTODO INSERT
25) MÉTODO HEAPIFY
26) MÉTODO EXTRACT
MÉTODOS DE SELECCIÓN Capítulo
27) Clasificar BURBUJA
28) Clasificar INSERCIÓN
29) ORDENAR LA SELECCIÓN
30) Ordenación rápida
31) Clasificar RADIX
Capítulo: teoría de la complejidad
32) VS. DETERMINISTIC CÁLCULOS no determinista
33) MAX PANDILLAS
34) VERTEX COVER
35) P Y CLASE NP
36) Teorema de Cook
CLASES 37) NP duros y NP-COMPLETE
38) ALGORITMO sube de la colina

Al considerar un algoritmo para un problema específico, podemos empezar a desarrollar el reconocimiento de patrones para que el mismo tipo de problemas se pueden resolver con la ayuda de este algoritmo.
Los algoritmos son a menudo muy diferentes entre sí, aunque el objetivo de estos algoritmos es el mismo. Por ejemplo, sabemos que un conjunto de números se puede ordenar el uso de diferentes algoritmos. Número de comparaciones realizadas por un algoritmo puede variar con otros por la misma entrada. Por lo tanto, el tiempo de complejidad de estos algoritmos puede ser diferente. Al mismo tiempo, tenemos que calcular la cantidad de memoria requerida por cada algoritmo.
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