Algorithm Design & Analysis For Problem Solving APK

В жизни мы сталкиваемся с множеством проблем. Иногда проблемы просты и легко решить, но во многих других случаях проблемы математического типа. Мы должны решать проблемы, чтобы прийти к решению. Это где алгоритмы пригодиться. Используя алгоритмы, мы знаем, как разделить сложные задачи на мелкие части и решать их эффективно. В этом приложении вы будете видеть различные типы алгоритмов, которые помогут вам в решении различных математических задач.
В теоретическом анализе алгоритмов, он является общим для оценки их сложности в асимптотическом смысле, т.е., чтобы оценить функцию сложности для сколь угодно большого входного сигнала. Термин «анализ алгоритмов» был придуман Дональд Кнут.
Анализ алгоритма является важной частью теории сложности вычислений, которая обеспечивает теоретическую оценку для требуемых ресурсов алгоритма для решения конкретной вычислительной задачи. Большинство алгоритмов предназначены для работы с входами произвольной длины. Анализ алгоритмов является определение количества временных и пространственных ресурсов, необходимых для его выполнения.
Как правило, эффективность или время работы алгоритма указывается в виде функции, связывающей длину входного сигнала для числа шагов, известных как временной сложности или объема памяти, известной как пространства сложности.
Различные темы, которые вы найдете в этом приложении следующим образом.
Глава: ОСНОВЫ АЛГОРИТМОВ
1. ВВЕДЕНИЕ
2) АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ
3) МЕТОДИКА АНАЛИЗА
4) АСИМПТОТИЧЕСКОЕ ОБОЗНАЧЕНИЕ & APRIORI АНАЛИЗ
5) Пространство Сложности
Глава: РАЗРАБОТКА СТРАТЕГИИ
6) РАЗДЕЛИТЬ & ВЛАСТВУЙ
7) MAX-MIN ПРОБЛЕМА
8) сортировка слиянием
9) BINARY ПОИСК
10) Штрассен матричное умножение
11) ЖАДНЫЙ МЕТОД
12) ФРАКЦИОННАЯ Ранцевые
13) РАБОТА С DEADLINE ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ
14) ОПТИМАЛЬНЫЙ MERGE ОБРАЗЕЦ
15) Динамическое программирование
16) Ранцевые
17) ДЛИННАЯ общая подпоследовательность
Раздел: Теория графов
18) остовного дерева
19) кратчайших
20) МНОГОСТУПЕНЧАТЫЙ ГРАФ
21) коммивояжер ПРОБЛЕМА
22) OPTIMAL COST двоичное дерево поиска
Глава: НЕАР АЛГОРИТМЫ
23) двоичная куча
24) СПОСОБ ВСТАВИТЬ
25) HEAPIFY МЕТОД
26) ЭКСТРАКТ МЕТОД
МЕТОДЫ Глава SORTING
27) пузырьковая сортировка
28) ВСТАВКИ СНП
29) ВЫБОР СНП
30) Быстрая сортировка
31) RADIX СНП
Глава: СЛОЖНОСТИ ТЕОРИЯ
32) DETERMINISTIC VS. Недетерминированные вычисления
33) MAX клики
34) вершинное ПОКРЫТИЕ
35) Р и НП КЛАСС
36) Теорема поварской
37) NP ТВЕРДЫХ & NP-полные классы
38) ХОЛМА ВЗБИРАЯСЬ АЛГОРИТМ

Рассматривая алгоритм для конкретной задачи, мы можем приступить к разработке распознавания образов, так что подобные типы проблем могут быть решены при помощи этого алгоритма.
Алгоритмы часто весьма отличаются друг от друга, хотя цель этих алгоритмов является то же самое. Например, мы знаем, что множество чисел может быть отсортированы с использованием различных алгоритмов. Количество сравнений, выполняемых одним алгоритмом, может изменяться в зависимости от других за тот же вход. Таким образом, временная сложность этих алгоритмов может отличаться. В то же время, нам нужно вычислить объем памяти, необходимый каждому алгоритму.
Мы ожидаем, что обратную связь от наших пользователей, так как это помогает нам улучшить наше приложение. Также, пожалуйста, предоставьте нам рейтинг и поделитесь приложением с друзьями и родственниками.