Algorithm Design & Analysis For Problem Solving APK

생활에서 우리는 많은 문제에 직면하고 있습니다. 때로는 문제는 간단하고 쉽게 해결하지만 다른 많은 경우에 문제는 수학 유형입니다. 우리는 솔루션을 제공하기 위해 문제를 해결해야합니다. 알고리즘가 유용합니다. 알고리즘을 사용함으로써 우리는 작은 부분으로 복잡한 문제를 분할하고 효율적으로 해결하는 방법을 알고있다. 이 응용 프로그램에서 당신은 수학 문제의 다른 유형을 해결에 도움이 될 것입니다 알고리즘의 다른 유형을 볼 수있을 것입니다.
알고리즘의 이론적 분석에서, 임의의 큰 입력 복잡성 함수를 추정하기 위해, 점근 의미, 즉 자신의 복잡성을 추정하는 것이 일반적이다. 용어 "알고리즘 분석은"도널드 누스에 의해 만들어졌다.
알고리즘 분석은 특정 계산 문제를 해결하기위한 알고리즘의 필요한 자원을 제공 이론적 추정 계산량 이론의 중요한 부분이다. 대부분의 알고리즘은 임의의 길이의 입력으로 작동하도록 설계되었습니다. 알고리즘의 분석을 실행하는 데 필요한 시간과 공간 자원의 양을 결정한다.
통상적으로, 알고리즘의 효율 또는 실행 시간은 공간 복잡도로 알려진 시간 복잡도, 또는 메모리의 양으로 알려진 단계의 수를 입력 길이 관련된 기능으로 언급된다.
다음과 같이이 응용 프로그램에서 찾을 수 있습니다 다양한 주제이다.
장 : 알고리즘의 기초
1. 소개
알고리즘 2) ANALYSIS
ANALYSIS OF 3) 방법론
4) 점근 된 표기 및 APRIORI ANALYSIS
5) SPACE 복잡성
장 : 설계 전략
6) DIVIDE & 정복
7) MAX-MIN의 문제
8) SORT MERGE
9) BINARY 검색
10) 쉬트 라쎈 'S 행렬 곱셈
11) 욕심 METHOD
12) 부분 배낭
DEADLINE 13) JOB 시퀀싱
14) OPTIMAL MERGE의 PATTERN
15) DYNAMIC PROGRAMMING
16) 배낭
17) 서브 최장 COMMON
장 : 그래프 이론
18) 확장 트리
19) 짧은 경로
20) 다단 GRAPH
21) 외판원 PROBLEM
22) OPTIMAL 비용 이진 검색 나무
장 : 힙 알고리즘
23) BINARY HEAP
24) INSERT 방법
25) HEAPIFY 방법
26) 추출물 METHOD
장 정렬 방법
27) 거품 정렬
28) 삽입 정렬
29) 선택 정렬
30) QUICK SORT
31) 기수 SORT
장 : 복잡성 이론
32) DETERMINISTIC VS. 비 결정적 계산
33) MAX 클리크
34) VERTEX COVER
35) P 및 NP의 CLASS
36) COOK의 정리
37) NP HARD 및 NP-COMPLETE CLASSES
38) HILL 클라이밍 알고리즘

특정 문제에 대한 알고리즘을 고려하여, 우리는 문제의 유사한 유형이 알고리즘의 도움으로 해결 될 수 있도록 패턴 인식 개발을 시작할 수 있습니다.
이러한 알고리즘의 목적은 동일하지만 알고리즘은 종종 서로 상당히 다르다. 예를 들어, 우리는 일련의 숫자가 서로 다른 알고리즘을 사용하여 정렬 할 수 있다는 것을 알고. 하나의 알고리즘에 의해 수행되는 비교의 수와 동일한 입력 등으로 변할 수있다. 따라서, 이러한 알고리즘의 시간 복잡도는 다를 수있다. 동시에, 우리는 각각의 알고리즘에 의해 요구되는 메모리 공간을 계산해야합니다.
그것은 우리가 우리의 응용 프로그램을 개선하는 데 도움으로 우리는 사용자의 피드백을 기대합니다. 또한 평가를 제공해 주시기 바랍니다 귀하의 친구와 친척들과 응용 프로그램을 공유하십시오.