Разное

Алгоритмы с: Алгоритмы и структуры данных в C#

Содержание

Алгоритмы с ветвлением — Изучаем АЛГОРИТМЫ



Ты уже знаешь:

 алгоритм — это четкая последовательность действий, направленная на достижение поставленной цели или решения задачи;   

– в зависимости от порядка выполнения команд выделяют три типа алгоритмов: линейные алгоритмы, алгоритмы с ветвлением, циклические алгоритмы;

–  алгоритм, в котором команды выполняются в порядке их записи, то есть последовательно друг за другом, называется линейным.


Сегодня ты познакомишься еще с одним видом алгоритмов, которые называются алгоритмами с ветвлением.

Цели нашего урока: 

• закрепить умение составлять алгоритмы; 

• получить начальное представление о ветвлении в алгоритме, о записи условия ветвления на схеме; 

• научиться формулировать условие ветвления – задавать вопросы, на которые можно ответить «ДА» или «НЕТ».

    

Ситуация, когда заранее известна последовательность требуемых действий, встречаются крайне редко. В жизни часто приходится принимать решение в зависимости от сложившейся обстановки. Если идет дождь, мы берем с собой зонт и надеваем плащ; если жарко, надеваем легкую одежду.  Встречаются и более сложные условия выбора. В некоторых случаях от выбранного решения зависит дальнейшая судьба человека.

Пример 1

ЕСЛИ хочешь быть здоров, ТО закаляйся.

Форма организации действий, при которой в зависимости от выполнения или невыполнения некоторого условия совершается либо одна, либо другая последовательность действий, называется ветвлением.

Ветвление — такое место в алгоритме, где нужно остановиться и и решить, какие команды выполнять дальше. Для этого нужно ответить на вопрос, который записывается в ромбе. После ромба»дорога» разделяется на две. В случае ответа «да» на вопрос выполнение алгоритма продолжается по стрелке «ДА», а в случае ответа «нет» — по стрелке «НЕТ».

Пример 2

В ромбе записывается такой вопрос, на который существует только два возможных ответа: «да» и «нет».

– У Леопольда есть бант?

– Леопольд умеет летать?

– У мышей в лапах флажки?

– На рисунке два кота?

– У мышей красные башмаки?

Команда ветвления может быть полным и неполным.

Неполная форма команды ветвления используется тогда, когда необходимо выполнять действие  только в случае соблюдения условия. Если условие не соблюдается, то команда ветвления завершает свою работу без выполнения действия. 

Пример 3. Алгоритм с неполным ветвлением.

теория и практика. Методы — Stepik

Алгоритмы — важнейший раздел computer science и программирования. Благодаря развитию информационных технологий и алгоритмам мы сегодня имеем возможность быстро находить информацию в интернете (в частности, искать по картинкам), находить кратчайшие пути, анализировать геномы и так далее. Алгоритмы используются практически во всех областях computer science — в анализе изображений, в интернет-поиске, в машинном обучении, в биоинформатике, в криптографии, в кодировании, в сетях, в распределённых системах, в компиляторах.

В курсе будут подробно разобраны базовые алгоритмические методы: жадные алгоритмы, метод «разделяй и властвуй», динамическое программирование. Для всех алгоритмов будут математически строго доказаны корректность и оценки на время работы. Мы постарались изложить материал так, чтобы были понятны и сами алгоритмы, и то, как можно было бы догадаться до их основных идей. Помимо теоретических основ, будут рассказаны тонкости реализации алгоритмов на языках программирования C++, Java и Python. В частности, будет рассказано, какие есть общие практики написания кода, позволяющие минимизировать вероятность ошибки, как писать и тестировать код, где стоит использовать стандартные методы, а не изобретать колесо.

Мы тщательно подобрали задачи для закрепления материала. Большинство алгоритмов, которые вы узнаете, вам нужно будет запрограммировать. Это лучший способ убедиться, что вы разобрались во всех деталях. Решая такие задачи, вы получите ценный опыт написания и отладки эффективных и надёжных программ. Задачи на программирование помогут вам почувствовать разницу между плохим (медленным) и хорошим (быстрым) алгоритмом. Вас также ждут тесты (где нужно выбрать правильные ответы из предложенных) и теоретические задачи (в них нужно доказать математическое утверждение). Наконец, в курсе есть также задачи повышенной сложности — менее стандартные задачи, которые не являются обязательными для прохождения курса. Получить удовольствие от решения этих задач смогут и те, кто уже знаком с базовыми алгоритмами.

Урок 29. Алгоритмы с повторениями. Практическая работа № 13. Создаем циклическую презентацию

Урок 29. Алгоритмы с повторениями. Практическая работа № 13. Создаем циклическую презентацию

Презентация «Типы алгоритмов»

 

Ключевые слова: 
• линейные алгоритмы 
• алгоритмы с ветвлениями 
• алгоритмы с повторениями

В алгоритмах команды записываются друг за другом в определённом порядке. 

Алгоритмы с повторениями

На практике часто встречаются задачи, в которых одно или несколько действий бывает необходимо повторить несколько раз, пока соблюдается некоторое заранее установленное условие.

Форма организации действий, при которой выполнение одной и той же последовательности действий повторяется, пока выполняется некоторое заранее установленное условие, называется циклом (повторением). Алгоритм, содержащий циклы, называется циклическим алгоритмом или алгоритмом с повторениями.

Ситуация, при которой выполнение цикла никогда не заканчивается, называется зацикливанием. Следует разрабатывать алгоритмы, не допускающие таких ситуаций.

Рассмотрим пример из жизни. Вот так может выглядеть блок-схема действий школьника, которому перед вечерней прогулкой следует выполнить домашнее задание по математике (рис. 62). 

Это циклический алгоритм. При его исполнении действие «Решить задачу» будет выполнено столько раз, сколько задач содержит домашнее задание ученика. 

Вопросы и задания

 

          1. Какие алгоритмы называют линейными? Приведите пример линейного алгоритма.

          2. Исполнитель Вычислитель умеет выполнять только две команды: умножать на 2 и прибавлять 1. Придумайте для него наиболее короткий алгоритм получения из 0 числа 50.

          3. Какая форма организации действий называется ветвлением? Приведите пример алгоритма, содержащего ветвление.

          4. Вспомните сюжет русской народной сказки «Гуси-лебеди». Какие условия должна была выполнить её героиня? Вспомните другие сказки, герои которых должны были совершить выбор, определяющий их судьбу.

          5. Прочитайте отрывок из стихотворения Дж. Родари «Чем пахнут ремёсла? »:

У каждого дела запах особый: 
     В булочной пахнет тестом и сдобой. 
     Мимо столярной идешь мастерской — 
     Стружкою пахнет и свежей доской. 
     Пахнет маляр скипидаром и краской. 
     Пахнет стекольщик оконной замазкой. 
     Куртка шофёра пахнет бензином, 
     Блуза рабочего — маслом машинным.

     Перефразируйте информацию о профессиях с помощью слов «ЕСЛИ … ТО».

          6. Из 9 монет одинакового достоинства одна фальшивая (более лёгкая). За какое минимальное число взвешиваний на чашечных весах без гирь вы можете её определить?

          7. Какая форма организации действий называется повторением? Приведите пример алгоритма, содержащего повторение.

          8. В каких известных вам литературных произведениях имеет место циклическая форма организации действий?

          9. Где окажется исполнитель, выполнивший 16 раз подряд следующую группу команд?

     пройти 10 метров вперёд 
     повернуть на 90° по часовой стрелке

          10. Какую группу действий и сколько раз следует повторить при решении следующей задачи?

          Сорок солдат подошли к реке, по которой на лодке катаются двое мальчиков. Как солдатам переправиться на другой берег, если лодка вмещает только одного солдата либо двух мальчиков, а солдата и мальчика уже не вмещает?

          11. Вспомните задачу о Вычислителе, умеющем только умножать на 2 и прибавлять 1. Разрабатывать для него рациональные (короткие) программы будет значительно проще, если вы воспользуетесь следующей блок-схемой: 

 

Используя эту блок-схему, составьте рациональные программы получения из числа 0 чисел 1024 и 500. 

 

Компьютерный практикум

Ресурсы ЕК ЦОР

 


 

Компьютерный практикум

Работа 17 «Создаём циклическую презентацию»

 

Задание 1. Скакалочка

1. Запустите программу PowerPoint.

2. На вкладке Главная в группе Слайды щёлкните мышью на кнопке Макет. Выберите Пустой слайд.

3. С помощью готовых фигур (вкладка Вставка, группа Иллюстрации) на пустом слайде изобразите девочку, прыгающую через скакалку. Это может выглядеть,например, так: 

 

4. Добавьте в презентацию ещё три копии слайда с изображением девочки. Внесите в изображение изменения, соответствующие основным фазам прыжка через скакалку. Это может выглядеть, например, так: 

 

5. Настройте циклическую демонстрацию слайдов. Для этого:

          1) на вкладке Показ слайдов в группе Настройка щёлкните на кнопке Настройка демонстрации;

          2) установите флажок непрерывный цикл до нажатия клавиши ESC

          3) задайте смену слайдов Вручную;

          4) щёлкните на кнопке ОК.

6. Запустите презентацию — кнопка F5 .

7. Запустите презентацию в режиме автоматической смены слайдов.

8. При наличии времени дополните слайды по своему усмотрению. Например, можно использовать в качестве фонового рисунок Дом.bmp из папки Заготовки, созданный вами ранее в графическом редакторе Paint.

9. Сохраните работу в личной папке под именем Скакалочка
 

 

Задание 1. Скакалочка

1. Запустите программу OpenOffice.org Impress. Создайте пустую презентацию.

2. С помощью инструментов панели Рисование на четырёх слайдах изобразите девочку, прыгающую через скакалку. При создании каждого следующего слайда старайтесь как можно больше использовать изображение на предыдущем слайде.

3. Когда все четыре слайда будут готовы, с помощью команды Смена слайдов меню Демонстрация задайте смену слайдов Автоматически через 1 сек.

4. В меню Демонстрация выберите команду Параметры демонстрации. Выберите тип показа слайдов Автоматически, установите длительность паузы перед повторным показом слайдов 00:00:00 и щёлкните на кнопке 

 

В этом режиме происходит циклическое повторение показа слайдов. Для прекращения показа используется клавиша Esc.

5. Запустите презентацию, нажав на клавишу F5.

6. При наличии времени дополните слайды по своему усмотрению. Например, можно использовать в качестве фонового рисунок Дом.bmp из папки Заготовки, созданный вами ранее в графическом редакторе KolourPaint.

7. Сохраните работу в личной папке под именем Скакалочка
 

Задание 2. Презентация на свободную тему

1. Самостоятельно придумайте сюжет для циклической презентации.

2. Реализуйте свой проект средствами редактора презентаций. Подготовьтесь представить свою работу товарищам по классу. 
 

Теперь вы умеете 
— создавать презентацию из нескольких слайдов; 
— организовывать непрерывную циклическую демонстрацию презентации

 

Cкачать материалы урока

 Презентация «Типы алгоритмов»

 Презентация «Типы алгоритмов» (Open Document Format)

Ссылки на ресурсы ЕК ЦОР

Блок-схема алгоритмической структуры ветвления может быть представлена в двух формах: полной и неполной(рис. 1.19).



Полная структура

Неполная структура

 

Рис. 1.19. Разветвляющаяся структура, записанная на языке блок-схем

Следует иметь в виду, что Действие 1 и Действие 2 — это условные обозначения. Они могут обозначать как одну команду, так и серию команд.

Рассмотрим, как будет действовать исполнитель в случае полной разветвляющейся структуры на следующей задаче.

ЗАДАЧА 1.3. Пользователь вводит два числа, нужно найти максимальное значение. Блок-схема алгоритма представлена на ‎рис. 1.20.

Рис. 1.20. Блок-схема алгоритма с использованием полной формы структуры ветвления

После ввода значений a и b исполнитель вынужден сравнить значения а и b между собой. Если значение a>b, то будет выполнено присваивание. Переменной max присвоить значение a. В противном случае (a<=b) значение переменной max будет определено равным b.

Эта же задача  может быть решена с помощью неполного ветвления, например так ‎(рис. 1.21):

Рис. 1.21. Блок-схема алгоритма с использованием неполной формы структуры ветвления

После ввода значений a и b переменной max будет присвоено значение a. На следующем шаге алгоритма исполнитель сравнит значения b и max между собой. Если значение b>max, то переменной max будет присвоено значение b. В противном случае исполнитель перейдет к следующему после ветвления действию алгоритма. В результате работы алгоритма будет выведено значение переменной max.

Алгоритмы с ветвящейся структурой на языке Паскаль

Алгоритмы с ветвящейся структурой на языке Паскаль




Алгоритмы с ветвящейся структурой на языке Паскаль




 




Условный оператор



На практике решение большинства задач не удается описать с

помощью программ линейной структуры. Такая ситуация возникает
тогда, когда решение задачи зависит от какого-либо условия. При этом после
проверки некоторого условия выполняется та или иная последовательность
операторов, т. е. происходит нарушение

естественного порядка выполнения операторов.



Условный оператор используется для реализации разветвлений в

программе, которые происходят при выполнении некоторого условия,

и имеет следующую структуру:



Данная запись читается как: ЕСЛИ <логическое выражение> ТО …
ИНАЧЕ …



В качестве оператора может выступать и составной оператор.



Если логическое выражение, выступающее в качестве условия,

принимает значение

False
(ложь), то выполняются оператор расположенный
после

else,
если

True
(истина) — оператор,
следующий за

then.
При записи логического выражения

следует избегать знака = (равно) для действительных (вещественных)
переменных, так как они представляются с некоторой точностью
(до определенного знака), а поэтому может не произойти совпадения значений
выражений, стоящих слева и справа от знака
равно. Для устранения указанного недостатка
следует проверять выполнения условия с заданной точностью, т. е. вместо
отношения

Х =

Y



рекомендуется, например, использовать такой прием:




ABS
(X  
—  

Y)   
<    1E-8
,



т. е. абсолютная разница сравниваемых величин не превышает некоторой
весьма малой величины.



Поскольку развилка может быть неполной, т. е. требуется рассмотрение
только одного варианта, то возможна и неполная форма
записи условного оператора:

 



Условный оператор реализует разветвление вычислительного

процесса по двум направлениям, одно из которых осуществляется

при выполнении условия, другое — в противном случае. Для реализации
разветвлений более чем по двум направлениям необходимо
использовать несколько условных операторов.




 




Логические функции



Рассмотрим следующую задачу.



Даны действительные числа

х, у.
Если х и у отрицательны,
то каждое значение заменить модулем; если отрицательно только
одно из них, то оба значения увеличить на 0,5; если оба значения

неотрицательны и ни одно из них не принадлежит отрезку

[0,5; 2,0],
то оба значения уменьшить в 10 раз; в остальных случаях

х
и

у
оставить
без изменения.



Разработаем алгоритм решения задачи, после чего напишем программу.



Алгоритм запишем словесно:



1.   


ввести значения х, у;



2.   


если х<0 и у<0, найти их модули и перейти к п. 5, иначе перейти к следующему
пункту;



3.   


если х<0 или у<0, увеличить каждую величину на 0,5 и перейти к п.5, иначе
перейти к следующему пункту;



4.   


если ни х, ни у не принадлежат отрезку [0,5; 2,0], уменьшить их в 10 раз;



5.   


вывести значения х и у;



6.   


конец.



Обратите внимание на «связки» в нашем условном алгоритме: если х<0 и у<0, если х<0
или у<0 если ни х, ни у



Эти смысловые союзы образуют смысловую логическую связку двух или более условий
в одно. В программировании они называются

логическими функциями.


Основных логических функций четыре:



·        


AND


(ЛОГИЧЕСКОЕ И),



·        


OR


(ЛОГИЧЕСКОЕ ИЛИ)



·        


NOT


(ЛОГИЧЕСКОЕ НЕ)



·        


XOR


(ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ)



Последняя функция весьма специфична, поэтому ее рассмотрение пока отложим.



Для того чтобы понять, как работают логические функции, используем

таблицы истинности,


которые позволяют увидеть, какое значение примет та или иная логическая функция
при различных входных условиях.



Логические функции могут принимать только одно значение из двух — ИСТИНА или
ЛОЖЬ (TRUE


FALSE).
Часто истинность обозначают цифрой 1, а ложность — цифрой 0.









X




Y







AND 


Y







OR 


Y




NOT 


X




0




0




0




0




1




0




1




0




1




1




1




0




0




1




0




1




1




1




1




0



 



Обратите внимание на значения функций. Функция отрицания НЕ дает всегда
противоположное исходному значение. Функция И истинна только в том
случае, когда оба связанных условия истинны. Функция же ИЛИ истинна, если
хотя бы одно из связываемых условий истинно.



Если в таблице истинности между аргументами поставить знак сложения для функции
ИЛИ, а для функции И поставить знак умножения и сравнить
арифметический результат со значением функций, то станет понятно, почему функцию
ИЛИ называют также «логическое сложение», а функцию И
«логическое умножение».



Отметим следующий факт: при использовании логических функций требуется
заключение связываемых условий в обычные скобки.




 




*Оператор
выбора



Кроме условного оператора в качестве управляющей структуры довольно часто
используется оператор выбора

CASE.


Эта структура позволяет переходить на одну из ветвей в зависимости от значения
заданного выражения —

селектора выбора.


Ее особенность состоит в том, что выбор решения здесь осуществляется не в
зависимости от истинности или ложности условия, а является вычислимым. Оператор
выбора позволяет заменить несколько операторов развилки (в силу этого его еще
называют оператором множественного ветвления).



Запись оператора выбора:




CASE 
<ключ выбора>

OF
<список варианта>

ELSE


<оператор>

END;




<ключ выбора> —


выражение любого типа кроме

REAL
и

STRING;




<список варианта>


— одна или более конструкций вида:



 <константа выбора>:<оператор>;



В конструкции

CASE
вычисляется выражение

К



и выбирается ветвь, значение метки которой совпадает со значением

К
.


После выполнения выбранной ветви происходит выход из конструкции

CASE.
Если в последовательности нет метки со значением, равным

К
,


то управление передается внешнему оператору, следующему за конструкцией

CASE
(в случае отсутствия альтернативы

ELSE;
если она есть, то выполняется следующий за ней оператор, а уже затем управление
передается внешнему оператору).



Любой из операторов может быть как простым, так и составным.





В МЕНЮ

 


Используются технологии uCoz

Разработаны алгоритмы, способные предсказать тяжесть течения COVID-19 — Общество

МОСКВА, 15 декабря. /ТАСС/. Ученые Федерального медико-биологического агентства (ФМБА) разработали алгоритмы, способные с высокой точностью прогнозировать тяжесть течения коронавирусной инфекции. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе ФМБА.

«Анализ широкого ряда клинико-диагностических параметров на выборке более чем 6 900 больных и переболевших COVID-19 различной степени тяжести течения позволил специалистам ФМБА России создать математические модели (классификаторы) предсказания тяжести и клинического исхода COVID-19 на основе алгоритмов машинного обучения», — говорится в сообщении.

Уточняется, что эти алгоритмы с высокой точностью (порядка 90%) «подтвердили ряд клинических факторов, позволяющих предсказывать тяжесть течения заболевания». Речь идет о таких показателях, как ферритин, С-реактивный белок, СОЭ, нейтрофильно-лимфоцитарное соотношение, частота дыхательных движений и других.

Вероятность летального исхода при инфицировании коронавирусной инфекцией повышается в зависимости от таких факторов, как возраст, мужской пол, индекс массы тела выше 30, а также в зависимости от уровней глюкозы.

«В рамках исследования также проведен полногеномный ассоциативный анализ (GWAS) на выборке из более чем 2 000 пациентов с COVID-19 с бессимптомным, легким, среднетяжелым и тяжелым течением заболевания. В результате чего выявлены генетические варианты, ассоциированные с тяжестью течения COVID-19», — уточняется в сообщении ФМБА. Статистическая обработка результатов GWAS-исследований также позволила создать шкалу «полигенного риска развития тяжелого течения COVID-19». Этот диагностический алгоритм, по утверждению исследователей, позволяет предсказывать тяжесть течения. На данный момент он находится на этапе валидации.

«Таким образом, совокупность данных, полученных в ходе выполнения исследования о значимых клинико-диагностических параметрах и генетических особенностях человека, позволят построить единую модель оценки общего вклада как фенотипических, так и генетических факторов, определяющих характер течения заболевания COVID-19», — говорится в сообщении пресс-службы ФМБА.

Конспект урока «Алгоритмы с повторениями»


Класс: 6а  Дата:


Тема: Алгоритмы с повторениями. Практическая работа № 13. Создаем циклическую презентацию.


Цель: воспитывать трудолюбие, культуру речи и общения учеников, самостоятельность, способность анализировать и делать выводы; развивать логическое, операционное мышление, память, внимание, умение сравнивать и анализировать; ввести понятие алгоритма с повторением, сформировать умение составлять алгоритмы с повторениями используя как естественный язык, так и блок – схемы, составлять циклическую презентацию.


Тип урока: комбинированный


Оборудование: ТБ, карточки индивидуальных заданий, практическая работа №13.


СОДЕРЖАНИЕ УРОКА


  1. Организация начала урока

  2. Проверка домашнего задания


Повторение темы «Алгоритмы».


  1. Проверка ранее изученного материала


    1.  Актуализация опорных знаний


Игра «веришь или нет»


— Что алгоритм это просто набор любых действий (нет)


— Что алгоритм бывает нескольких видов? (да — линейный, с ветвлением)


— Существует такие способы записи алгоритмов: словесный, блок-схемы, и на языке программирования. (да)


— Что слово «алгоритм» произошло от имени средневекового ученого Мухаммеда ибн Муса ал-Хорезми? (да)


— Тот, кто записывает алгоритм это – исполнитель? (нет)


— Команды которые не может выполнять исполнитель, называются система команд исполнителя (нет)


— Алгоритм, в котором есть выбор, называется – алгоритмом с разветвлением? (да)


— Исполнитель это тот, кто исполняет действие по алгоритму? (да)


— Система команд исполнителя это команды, которые выполняет исполнитель (да)


  1. Сообщения темы, цели  и задач уроку

  2. Изучение нового материала


— На практике часто встречаются задачи, в которых одно или несколько действий бывает необходимо повторить несколько раз, пока соблюдается некоторое заранее установленное условие.


Форма организации действий, при которой выполнение одной и той же последовательности действий повторяется, пока выполняется некоторое заранее установленное условие, называется циклом (повторением). Алгоритм, содержащий циклы, называется циклическим алгоритмом или алгоритмом с повторениями.


— Ситуация, при которой выполнение цикла никогда не заканчивается, называется зацикливанием. Следует разрабатывать алгоритмы, не допускающие таких ситуаций.


— Рассмотрим пример из жизни. Вот так может выглядеть блок-схема действий школьника, которому перед вечерней прогулкой следует выполнить домашнее задание по математике (рис. 62).


— Это циклический алгоритм. При его исполнении действие «Решить задачу» будет выполнено столько раз, сколько задач содержит домашнее задание ученика.


  1. Первичное закрепление знаний


    1.          Работа с учебником (с.114)

    2.          Повторение правил ТБ в компьютерном классе

    3.          Практическая работа №13

  2. Обобщения и систематизация знаний


    1.          Индивидуальная карточка


— У вас на листочках под цифрой написаны науки или деятельность людей, ваше задание сейчас придумать примеры повторяющегося алгоритма связанного с этим словом, наукой или с этой деятельностью.


Математика – решение задач.


Природа — ______


Астрономия — ______


Кулинария — ______


Медицина — _______


Физкультура — ______


Биология — ______


Строительство — _____


Ваш вариант — _____________________


(Природоведение – география (круговорот воды в природе), Биология (Трава – едят травоядные – их едят хищники – погибая они дают питательные вещества из которых растет трава), астрономия- (вращение Земли вокруг солнца, смена времен года и дней недели), медицина (пьем лекарства пока не вылечились), кулинария (чистка картофеля, выпечка блинов), физическая культура (повтор выполняемых упражнений).


  1.          Итог урока


Задание «Вспомни сам»


— Давайте сейчас вы вспомните, в каких областях наук, видах деятельность, в каких ситуациях в жизни используется или наблюдается повторяющиеся алгоритмы (циклические) алгоритмы? Придумайте свои примеры и напишите в картах и самостоятельно заполните блок-схему к вашему алгоритму.


— А теперь обменяйтесь листами, взаимно проверьте друг друга, поставьте вашу оценку его работе.


  1. Рефлексия


    1.  Оценивание


— Можете ли вы назвать тему урока?


— Вам было легко или были трудности?


— Что у вас получилось лучше всего и без ошибок?


— Какое задание было самым интересным и почему?


— Как бы вы оценили свою работу?


Критерии: 1 — 3 балла – оценка «3»;  4 — 5 баллов за урок – оценка «4»


6 и более баллов – оценка «5»


  1. Сообщение домашнего задания


Повторить тему «Алгоритмы», выполнить на с.116 №7,8,9,10


Задание 7 Какая форма организации действий называется повторением? Приведите пример алгоритма, содержащего повторение.


Решение Форма организации действий, при которой выполнение одной и той же последовательности действий повторяется, пока выполняется некоторое заранее установленное условие, называется циклом (повторением).


Задание 8 В каких известных вам литературных произведениях имеет место циклическая форма организации действий?


Решение Циклическая форма организации действий наблюдается в русской народной сказке «Репка».
Задание 9 Где окажется исполнитель, выполнивший 16 раз подряд следующую группу команд?
пройти 10 метров вперёд повернуть на 90° по часовой стрелке


Решение Исполнитель, выполнивший группу команд, оказался в той же точке, откуда и начал.
Задание 10 Какую группу действий и сколько раз следует повторить при решении следующей задачи?
Сорок солдат подошли к реке, по которой на лодке катаются двое мальчиков. Как солдатам переправиться на другой берег, если лодка вмещает только одного солдата либо двух мальчиков, а солдата и мальчика уже не вмещает?


Решение Для того, чтобы было понятнее обозначим берег, на котором солдаты «1», а второй берег «2». Сначала через реку переплывают двое мальчиков на берег 2, один остается другой возвращается обратно на берег 1, переплывает солдат и отдает лодку мальчику на берегу 2, который в свою очередь переплывает на берег 1, забирает брата и переплывают вдвоем на берег 2. И данный алгоритмповторяется пока все солдаты не переправятся.


 

алгоритмов с Go

Не волнуйтесь, вы не одиноки! Не все будут
признайте это, но многие разработчики чувствуют именно то, что вы чувствуете, когда
они начинают с кодирования, алгоритмов и многого другого.

Независимо от того, являетесь ли вы студентом CS в университете, самообучаетесь дома или
что-то среднее, сценарий почти всегда один и тот же. Первый
вы начинаете изучать алгоритм, и на высоком уровне все кажется
имеет смысл.Вы даже можете пройтись по алгоритму на бумаге, показывая
какие шаги нужно предпринять и как меняется состояние по алгоритму
используется. А потом, когда вы садитесь писать код, все кажется
развалиться…

  • ↣ Как написать код, меняющий местами два значения?
  • ↣ Что за байты и руны? Я просто хочу перевернуть
    нить!
  • ↣ Как сделать так, чтобы мой код учитывал только половину списка?
  • ↣ Почему мой алгоритм графа использует несуществующие ребра в этом графе?

И этот список можно продолжать и продолжать…

Вместо того, чтобы столкнуться с единственной проблемой, которую вы можете решить, какой
Обычно случается, что вас заваливают более мелкими проблемами. Ты
нужно выяснить, как правильно сделать все эти мелкие детали, и
без правильной реализации каждого из них ваш код будет
никогда не работаю.

Но не волнуйтесь! Это не значит, что вы не умны
достаточно, или достаточно ориентирован на математику, или что-то еще в этом роде.Это просто
означает, что вам нужна практика и руководство.

Я открою вам небольшой секрет — научимся программировать
алгоритмы больше связаны с тем, как вас учат, чем с
фактический материал.

Взять, к примеру, меня. Если бы вы дали мне большое математическое доказательство для
алгоритм, я бы не знал, с чего начать. Было время долго
назад, что я мог бы разгадать это, но я не смотрел на математику
так навсегда.Я бы просто потерялся.

С другой стороны, если бы вам кто-нибудь объяснил, как алгоритм
работал, не увязая в причудливой терминологии, а вместо этого
сосредоточившись на том, что на самом деле происходит и почему, я бы, наверное, начал
чтобы получить это.

Все учатся по-разному, но есть несколько общих
подходы, которые я нашел, всегда помогают людям понять
алгоритмы более удачно:

  • Используйте наглядные пособия.Изучение алгоритма сортировки
    работает? Продемонстрируйте это с помощью колоды карт. Делаете график? Нарисуй это
    на доске и объясните, что происходит.
  • Посмотрите, как кто-нибудь кодирует алгоритм. Еще до того
    рассматривая попытку самостоятельно, посмотрите, как кто-то действительно кодирует
    Это. При изучении алгоритма концептуально есть только
    слишком много деталей, которые можно скрыть, но когда вы это кодируете —
    и я не имею в виду псевдокод — ничего нельзя пропустить и
    мелкие детали гораздо реже застают вас врасплох.Ты
    также узнает много советов и уловок от тех, кто его кодирует
    о котором вы никогда не подумали бы спросить, узнав о
    алгоритм без кода.
  • Упражняться! Независимо от того, насколько хорошо вы думаете, что вы
    разобраться в алгоритме, вы должны попробовать написать его самостоятельно. потом
    найдите несколько проблем, которые используют алгоритм, и попытайтесь их решить.
    Обязательно каждый раз пишите алгоритм с нуля.
  • Изучите неочевидные приложения. Почти каждый
    алгоритм может быть применен к неочевидным задачам, чтобы решить
    их. Их изучение помогает улучшить вашу способность различать, что
    алгоритмы могут помочь с каждой проблемой, с которой вы сталкиваетесь как разработчик.

Хотя вы не можете напрямую использовать все алгоритмы, которые изучаете здесь, вы
будет использовать знания, полученные вами на этом курсе.Например,
ваша способность понять идею, которую вы обсуждаете с коллегами, и
переводить это в код улучшит вашу способность решать глупые
вопросы собеседования улучшатся, и вы будете лучше
понимание того, как используемые вами алгоритмы могут повлиять на ваши
производительность кода.

Но даже если бы все это было неправдой, алгоритмы
веселье при правильном подходе!

Алгоритмы с Go были созданы мной —
@joncalhoun

Суслики были разработаны
Адриан Перес
из
Друзья Го.Они вдохновлены оригинальным Go Gopher, созданным Рене Френч.

Я полностью за то, чтобы отдать дань уважения сообществу, но используемые здесь суслики
часть моего курса по брендингу, и я заплатил реальные деньги за их разработку.
Они не имеют публичной лицензии, и я прошу вас не использовать их в
другие проекты, веб-сайты или где-либо еще без предварительного запроса моих
разрешение. Спасибо!

Освоение

алгоритмов с помощью C: полезные методы от сортировки до шифрования (0636920924531): Loudon, Kyle: Books

Написанный для среднего и продвинутого программиста на языке C, Mastering Algorithms with C представляет собой серьезное руководство по наиболее распространенным алгоритмам, необходимым для реальных разработчиков.

Изюминкой книги должны быть ее краткие и удобочитаемые функции C для всех представленных здесь алгоритмов, включая такие основы, как связанные списки, стеки в деревья, графики и алгоритмы сортировки / поиска. Функции C, реализующие эти алгоритмы, четко распечатаны и очень легко читаются. Вы можете использовать этот пример кода напрямую или адаптировать его в свой код C / C ++.

Хотя обсуждаются математические концепции, такие как нотация Big-O, авторы не увязли в теории информатики, связанной с алгоритмами.Вместо этого они представляют самые проверенные алгоритмы, доступные сегодня, в эффективном формате. Помимо представления каждого алгоритма, они описывают, как каждый из них используется в современных вычислениях, а также короткое демонстрационное приложение. Некоторые из этих примеров являются довольно низкоуровневыми, например диспетчер виртуальной памяти, реализованный со связанными списками. Большинство примеров представляют собой более общий интерес, например, пример построения графика, который подсчитывает количество сетевых переходов.

Каждый раздел заканчивается вопросами и ответами о том, как работают алгоритмы, а также ссылками на другие алгоритмы (как в книге, так и из других источников).Авторы концентрируются на наиболее полезных алгоритмах, доступных сегодня, и не пытаются охватить все доступные варианты. Занятые читатели по достоинству оценят интеллектуальный выбор и эффективную презентацию, использованные здесь.

Существует ряд книг по алгоритмам C, но Master Algorithms with C — одна из самых кратких и полезных. Это идеальный выбор для работающего программиста C / C ++, который торопится найти правильный алгоритм для написания реального кода. — Ричард Драган

Охваченные темы : Эффективность алгоритмов, основы указателей, массивы, рекурсия, нотация Big-O, связанные списки, стеки, очереди, наборы, хэш-таблицы, деревья и B-деревья, поиск, кучи и очереди приоритетов, графы, алгоритмы сортировки и поиска, численные методы, сжатие данных, кодирование Хаффмана, LZ77, шифрование данных, DES, RSA, алгоритмы графов, минимальные остовные деревья, геометрические алгоритмы и выпуклые оболочки.

Несмотря на то, что C старше некоторых существующих языков, он по-прежнему остается одним из лучших языков программирования общего назначения.В книге Лаудона обсуждаются указатели языка C, рекурсия, структуры данных от списков и стеков до деревьев и графиков, сортировка и поиск, а также шифрование. Это руководство не для новичков, но оно подойдет программистам, желающим освежить свои методы на языке C, и тем, кто переходит с другого языка на C.
Copyright 1999 Reed Business Information, Inc.

Об авторе

Кайл Лаудон — инженер-программист в компании Matrix Semiconductor в Санта-Кларе, Калифорния, где он работает с файловыми системами и приложениями для микросхем памяти.До Matrix Кайл разрабатывал платформенное программное обеспечение для встраиваемых устройств, включая различные беспроводные телефоны и Apple iPod. Он также возглавлял группу графического пользовательского интерфейса в Jeppesen Dataplan (ныне часть Boeing), разрабатывал программное обеспечение для планирования полетов и создавал системное программное обеспечение в IBM в начале 1990-х годов. В течение последних нескольких лет Кайл преподавал объектно-ориентированное программирование с использованием C ++ в Калифорнийском университете, Santa Cruz Extension, и работал с C ++ с начала его широкого использования в 1990 году.Кайл является автором книги «Освоение алгоритмов с помощью C», также опубликованной O’Reilly and Associates.

Освоение алгоритмов с помощью C [Книга]

Существует множество книг по структурам данных и алгоритмам, в том числе некоторые с полезными библиотеками функций C. Освоение алгоритмов с помощью C предлагает вам уникальную комбинацию теоретических знаний и рабочего кода. Предлагая надежные решения для повседневных задач программирования, эта книга избегает абстрактного стиля большинства классических текстов структур данных и алгоритмов, но по-прежнему предоставляет всю информацию, необходимую для понимания цели и использования общих методов программирования.

Включены реализации, а также интересные реальные примеры каждой структуры данных и алгоритма.

Используя исключительно чистый стиль программирования и стиль письма, Кайл Лаудон показывает, как использовать такие важные структуры данных, как списки, стеки, очереди, множества, деревья, кучи, очереди с приоритетами и графики. Он объясняет, как использовать алгоритмы для сортировки, поиска, численного анализа, сжатия данных, шифрования данных, решения общих задач с графами и вычислительной геометрии.И он описывает относительную эффективность всех внедрений. Главы, посвященные сжатию и шифрованию, не только дают вам рабочий код для достаточно эффективных решений, они предлагают объяснения концепций в доступной форме для людей, у которых никогда не было времени или опыта для их глубокого изучения.

Эту книгу может использовать любой, кто имеет базовые знания языка Си. Чтобы предоставить поддерживаемый и расширяемый код, в примерах, где это необходимо, используется дополнительный уровень абстракции (например, указатели на функции).Понимая, что эти методы могут быть незнакомы некоторым программистам, Лаудон ясно объясняет их во вводных главах.

Содержимое включает:

  • Указатели
  • Рекурсия
  • Анализ алгоритмов
  • Структуры данных (списки, стеки, очереди, наборы, хеш-таблицы, деревья, кучи, приоритетные очереди, графики)
  • Сортировка и поиск
  • Числовой методы
  • Сжатие данных
  • Шифрование данных
  • Графические алгоритмы
  • Геометрические алгоритмы

Алгоритмы для детей и их важность для изучения

Важность алгоритмов для детей

Алгоритмы используются как компьютерами, так и людьми для принятия взаимосвязанных решений во всем мире.Алгоритм поиска Google сортирует миллиарды веб-страниц, предоставляя вам желаемую информацию за миллисекунды. Системы GPS управляют огромными системами транспорта, совместного использования поездок и доставки. Алгоритмическая торговля быстро принимает решения для определения оптимальных инвестиций быстрее, чем любой человек. Хотя эти алгоритмы могут показаться пугающими, все алгоритмы по сути представляют собой подробные наборы инструкций, которым компьютеры следуют, чтобы прийти к ответу . Люди также постоянно используют (более простые) алгоритмы: например, рецепт приготовления обеда — это алгоритм.

Понимание процесса построения алгоритма помогает детям заложить прочный фундамент логического мышления и решения проблем. Алгоритмическое мышление у детей развивает междисциплинарные навыки для создания творческих, оригинальных решений широкого спектра проблем в STEM и не только. В этой статье мы рассмотрим пример алгоритма и практическое использование алгоритмов в нескольких областях.

Историческое происхождение алгоритмов

Термин «алгоритм» происходит от персидского математика и географа 9 века Мухаммада ибн Мусы аль-Хорезми.Термин «алгоритм» произошел от латинизации его имени до «Algoirtmi», когда его книга « О вычислениях с индусскими цифрами » была распространена в Европе и переведена на латынь как Algoritmi de numero Indorum . Эта книга имела решающее значение для развития и использования десятичной системы счисления, которую мы используем сегодня. Аль-Хорезми разработал систематический подход к решению линейных и квадратных уравнений , который затем был назван алгеброй. Этот алгоритмический подход заложил основу современной математики.

В 1936 году Алан Тьюринг определил основополагающую концепцию для компьютерных ученых в своей статье о машине Тьюринга. Он проиллюстрировал, что проблемы могут быть разбиты и решены машинами, выполняющими алгоритмы для выполнения операций .

Что такое алгоритм?

Алгоритм — это подробный пошаговый процесс, которому следует следовать для выполнения определенной задачи или решения конкретной проблемы .

Компьютерные алгоритмы могут показаться сложными, но основная концепция доступна как взрослым, так и детям.Мы можем определить алгоритм, выписывая пошаговые инструкции, думая о вещах в терминах дискретных шагов. Например, наш алгоритм утреннего распорядка ребенка может быть следующим:

  1. Разбудить и выключить будильник
  2. Одевайся
  3. Зубья щетки
  4. Съесть завтрак
  5. Иди в школу

Как алгоритмы формируют наш мир?

Алгоритм PageRank Google определяет, как страницы в Интернете отображаются и ранжируются в зависимости от их релевантности для вашего поиска.Менее чем за секунду взаимосвязанные алгоритмы поиска обрабатывают информацию очень быстро, интерпретируют ваш запрос и возвращают персонализированные результаты.

Сайты, такие как Amazon и Netflix, основывают рекомендации на алгоритмах совместной фильтрации, которые рассматривают другие варианты использования со схожими интересами и вкусами, а затем предоставляют прогнозы для покупок и шоу.

Сортировка информации в логическом порядке для лучшего представления и упрощения анализа является фундаментальным фактором для интерфейсов и баз данных.Таким образом, эффективная сортировка данных — очень распространенная алгоритмическая проблема. Для визуального объяснения различных алгоритмов сортировки в этом видео представлены 15 алгоритмов сортировки за 6 минут, включая сортировку слиянием и быструю сортировку.

Картографические приложения, такие как Google Maps, должны рассчитывать маршруты через города с учетом расстояния, загруженности дорог и аварий. Такие инструменты, как Google Авиабилеты, также учитывают маршруты через многие аэропорты с учетом пересадок, цен и времени. Далее мы рассмотрим алгоритм Дейкстры, алгоритм, который помогает нам найти эти оптимальные пути.

Кратчайший путь: алгоритм Дейкстры

Рассмотрим процесс полета из Нью-Йорка в Сан-Франциско. Добраться сюда можно разными путями: некоторые прямые, а некоторые имеют несколько остановок. Если мы хотим рассчитать кратчайший путь из Нью-Йорка в Сан-Франциско, мы можем посмотреть на карту, где каждый город представлен точкой с маршрутами между ними. Мы можем привязать стоимость, расстояние и время к каждому из этих маршрутов. Таким образом, нам будет легче взвесить наши варианты.

Например, мы могли бы лететь из Нью-Йорка в Атланту, а затем из Атланты в Сан-Франциско, что, вероятно, увеличило бы затраты, расстояние и необходимое время. Если мы хотим выяснить, какой путь является оптимальным для наших спецификаций, мы можем создать график, представляющий все эти взаимосвязанные города. Эти города представлены узлами , а их соединения ( ребра, ) помечены весами , которые представляют данные о стоимости, расстоянии и времени, которые мы хотим рассмотреть.Эти узлы и ребра представлены графом .

Как мы можем использовать этот взвешенный график, который представляет 1 200 международных аэропортов и рейсы между ними? Алгоритм Дейкстры — это известный алгоритм поиска пути, который определяет кратчайший путь между взвешенными узлами в графе. Дейкстра впервые придумал алгоритм как «двадцатиминутное изобретение» в 1956 году, когда рассматривал кратчайший путь из Роттердама в Гронинген. Алгоритм доступен и имеет смысл даже без контекста компьютерного программирования.

Вернемся к нашему предыдущему примеру и предположим, что все прямые рейсы распроданы, поэтому теперь нам нужно найти маршрут с несколькими остановками, и мы проводим оптимизацию исключительно по цене. Начиная с Нью-Йорка, мы исследуем соединенные узлы (аэропорты) — допустим, варианты летают в Атланту (150 долларов США) и Денвер (300 долларов США). Мы помечаем каждый узел с совокупной ценой на данный момент. Затем, допустим, из Атланты мы можем долететь до Денвера (100 долларов США) или Сан-Франциско (200 долларов США). Теперь Денвер обозначен как 250 долларов (150 долларов + 100 долларов), а Сан-Франциско — как 350 долларов (150 + 200 долларов).Наконец, допустим, мы можем лететь из Денвера в Сан-Франциско за 150 долларов. Это не оптимально, так как у нас уже есть вариант, который доставит нас в Сан-Франциско за 350 долларов. Итак, мы выяснили, что самый дешевый маршрут — Нью-Йорк -> Атланта -> Сан-Франциско.

В действительности нужно было бы рассмотреть гораздо больше вариантов маршрута, но процесс, которому следует алгоритм, остается прежним. Идея состоит в том, чтобы начать с отправной точки и следовать каждому возможному маршруту, а также обновлять цену в каждом городе до самого дешевого способа, который мы можем туда добраться, повторяя, пока мы не рассмотрим все возможные маршруты, чтобы добраться до места назначения.Мы намеренно упустили некоторые детали, но это общая картина. Формально алгоритм можно было бы описать так:

Чтобы перейти из точки A в точку B, алгоритм начинается с точки A, затем ищет непосещенный узел с наименьшим весом. Из этого узла он смотрит на все соединяющие узлы и учитывает эти веса. Если это снижает стоимость маршрутов, чем раньше, то расстояние до этого узла обновляется. Например, если предыдущий вес от A до C был 10, но расстояние от A до B равно 3, а расстояние от B до C равно 4, то мы можем обновить новую стоимость перехода от A до C в сумме 7.Оттуда алгоритм повторяет шаги прохождения минимально возможного расстояния до следующего непосещенного узла до тех пор, пока не будет достигнута конечная точка и не будет определена наименьшая общая стоимость.

Поскольку основные этапы не слишком сложны, большая часть работы по повторным вычислениям и рассмотрению перекладывается на компьютер. В этом ценность алгоритма и почему они так полезны в компьютерном программировании для разбиения задач на части, которые могут быть решены с помощью конкретных реализаций.

Почему детям важно учиться алгоритмам?

Даже если мы этого не осознаем, мы все время используем алгоритмы. Изучение того, как создавать алгоритмы, не только закладывает прочную основу для навыков программирования, но также полезно для развития навыков логического мышления, помимо написания компьютерного кода. Чтобы понять и реализовать алгоритм в коде, студенты должны практиковать свое структурированное мышление и способности рассуждать.

Вот несколько задач, которые вы можете попросить вашего ребенка обсудить с вами алгоритмические решения:

  • Как узнать, четное или нечетное число?
  • Как рассчитать все множители числа (т.е. числа, которые делятся на него без остатка)?
  • Как определить простое число?
  • Имея список из 10 чисел в случайном порядке, как мы можем их упорядочить?

Если вы хотите получить подсказку по любому из них, напишите нам по адресу [email protected]!

Как дети могут научиться программировать алгоритм?

В Juni все наши онлайн-курсы для детей развивают алгоритмическое мышление для людей разного возраста. Наши инструкторы проводят частные занятия по программированию для детей, чтобы активно направлять учеников через изучение новых концепций, создание собственных проектов и решение проблем в их коде.

На наших курсах студентов просят рассматривать такие задачи, как:

  • Какие условия должны быть выполнены для того, чтобы игрок выиграл игру?
  • Как мы можем следить за счетом в нашей игре?
  • Как мы можем подсчитать, сколько раз каждая буква встречается в слове?
  • Какие шаги мы должны предпринять, чтобы поменять местами наименьшее и наибольшее числа в списке чисел?

На наших продвинутых курсах Python Level 3 и AP Computer Science A студенты узнают о классических алгоритмах вычислений, таких как линейная сортировка, пузырьковая сортировка, сортировка слиянием и двоичный поиск.Наша учебная программа USACO принимает только студентов, которые уже демонстрируют высокую степень независимости с основами и базовыми структурами данных на Python или Java, и по мере продвижения студентов через соревнования они изучают методы и алгоритмы решения проблем на уровне колледжа.

В целом, наших студентов работают по нашей структурированной учебной программе в подходящем для них темпе , уделяя особое внимание построению своих основ на одном языке программирования за раз. Они еженедельно встречаются со своим инструктором по видеоконференции, глядя на общий экран.Инструктору нужно время, чтобы просмотреть домашнее задание, прояснить вопросы и недоразумения, представить новые концепции программирования и дать рекомендации и предложения по мере того, как ученик занимается программированием.

Алгоритмы — от поиска в Google до утренних дел — повсеместно встречаются в нашей повседневной жизни. Начните работу с нашей приемной комиссией, чтобы узнать, как ваш ребенок может начать изучать алгоритмы и программировать уже сегодня.


SciPy 1.0: фундаментальные алгоритмы для научных вычислений на Python

  • 1.

    Олифант Т.Э. Руководство по NumPy 1-е изд (Trelgol Publishing USA, 2006).

  • 2.

    van derWalt, S., Colbert, S.C. и Varoquaux, G. Массив NumPy: структура для эффективных численных вычислений. Comput. Sci. Англ. 13 , 22–30 (2011).

    Артикул

    Google ученый

  • 3.

    Педрегоса, Ф. и др. Scikit-learn: машинное обучение на Python. J. Mach. Учиться. Res. 12 , 2825–2830 (2011).

    Google ученый

  • 4.

    van derWalt, S. et al.scikit-image: обработка изображений в Python. Пир Дж. 2 , e453 (2014).

    Артикул

    Google ученый

  • 5.

    Nitz, A. et al. gwastro / pycbc: выпуск PyCBC v1.13.2, https://doi.org/10.5281/zenodo.1596771 (27 ноября 2018 г.).

  • 6.

    Валлиснери, М., Каннер, Дж., Уильямс, Р., Вайнштейн, А. и Стивенс, Б. Открытый научный центр LIGO. J. Phys. Конф. Сер. 610 , 012021 (2015).

    Артикул

    Google ученый

  • 7.

    Эбботт, Б. П. и др. GW150914: Первые результаты поиска слияния двойных черных дыр с помощью Advanced LIGO. Phys. Ред. D. 93 , 122003 (2016).

    Артикул
    CAS

    Google ученый

  • 8.

    Эбботт, Б. П. и др. GW170817: наблюдение гравитационных волн от двойной нейтронной звезды на спирали. Phys. Rev. Lett. 119 , 161101 (2017).

    Артикул
    CAS

    Google ученый

  • 9.

    The Event Horizon Telescope Collaboration.et al. Первые результаты телескопа M87 для горизонта событий. III. Обработка данных и калибровка. Astrophys. J. Lett. 875 , Л3 (2019).

    Артикул

    Google ученый

  • 10.

    Блэнтон, К. В Mathworks поддержка + веселье = успех: генеральный директор Джек Литтл верит в силу своих сотрудников и их идеи. The Boston Globe , J5 (20 апреля 1997 г.).

  • 11.

    Хауэлл, Д. Цифровая карта Джека Дэнджермонда показывает все это. Investor’s Business Daily (14 августа 2009 г.).

  • 12.

    Порт, О. Простые решения. BusinessWeek , 24–24 (3 октября 2005 г.).

  • 13.

    van Rossum, G. Справочное руководство по Python / C API , http: // citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.211.6702&rep=rep1&type=pdf (2001).

  • 14.

    Хугунин Дж. Предложение матричного объекта (очень длинное), https://mail.python.org/pipermail/matrix-sig/1995-August/000002.html (18 августа 1995 г.).

  • 15.

    Хугунин Дж. Расширение Python для численных вычислений, http://hugunin.net/papers/hugunin95numpy.html (1995).

  • 16.

    Олифант Т. Э. Переходя к последнему десятилетию SciPy. Слайды презентации, https: // конференция.scipy.org/scipy2010/slides/travis_oliphant_keynote.pdf (1 июля 2010 г.).

  • 17.

    Олифант Т.Э. Некоторые модули Python. Веб-архив , https://web.archive.org/web/199

    0
    /http://oliphant.netpedia.net:80/ (25 января 1999 г.).

  • 18.

    Олифант Т.Э. Модули для улучшения числового Python. Web Archive , https://web.archive.org/web/20001206213500/http://oliphant.netpedia.net:80/ (6 декабря 2000 г.).

  • 19.

    Петерсон, П.F2PY: инструмент для соединения программ Fortran и Python. Внутр. J. Comput. Sci. Англ. 4 , 296–305 (2009).

    Google ученый

  • 20.

    Стренгман, Г. Модули Python. Веб-архив , https://web.archive.org/web/20001022231108/http://www.nmr.mgh.harvard.edu/Neural_Systems_Group/gary/python.html (2000).

  • 21.

    Разработчики SciPy. SciPy.org. Интернет-архив , https: // web.archive.org/web/2001030

    05/http://scipy.org:80/ (2001).

  • 22.

    Воот, Т. Н. Список рассылки разработчиков SciPy теперь в Интернете, https://mail.python.org/pipermail/scipy-dev/2001-June/000000.html (2001).

  • 23.

    Джонс, E. ANN: SciPy 0.10 — научные вычисления с Python, https://mail.python.org/pipermail/python-list/2001-August/106419.html (2001).

  • 24.

    Воот, Т. Справочная документация и учебная документация теперь доступны для загрузки в виде архивов. Интернет-архив
    https://web.archive.org/web/20021013204556/http://www.scipy.org:80/scipy/site_content/site_news/docs_released1 (2002).

  • 25.

    Воот, Т. Н. [ANN] SciPy ‘02 — Семинар по Python для научных вычислений, https://mail.python.org/pipermail/numpy-discussion/2002-June/001511.html (2002).

  • 26.

    Ашер, Д., Дюбуа, П. Ф., Хинсен, К., Хугунин, Дж. И Олифант, Т. Е. Проект с открытым исходным кодом: Numerical Python, https://doi.org/10.5281/zenodo.3599566 (2001).

  • 27.

    Гринфилд П. Как Питон скользнул в астрономию. Презентация, https://conference.scipy.org/scipy2011/slides/greenfield_keynote_astronomy.pdf (2011 г.).

  • 28.

    Гринфилд, П., Миллер, Дж. Т., Хсу, Дж. Т. И Уайт, Р.Л. numarray: новый пакет научных массивов для Python. PyCon DC (2003 г.).

  • 29.

    Разработчики NumPy. v1.0, https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.0 (25 октября 2006 г.).

  • 30.

    Миллман, К. Дж. И Перес, Ф. Развитие открытой научной практики. в «Осуществление воспроизводимых исследований» (CRC Press) 149–183 (2014).

  • 31.

    Брандл, Г. и команда Sphinx. Sphinx — генератор документации Python, http://www.sphinx-doc.org/en/master/ (2007).

  • 32.

    Virtanen, P. et al. pydocweb: инструмент для совместного документирования модулей Python через Интернет. Веб-архив , https://code.google.com/archive/p/pydocweb/ (2008).

  • 33.

    Харрингтон Дж. Проект документации SciPy. В материалах Труды 7-й конференции «Питон в науке» (ред. Г. Вароко, Г., Воот, Т. и Миллман, К. Дж.) 33–35 (2008).

  • 34.

    van der Walt, S. Проект документации SciPy (технический обзор). В материалах Труды 7-й конференции «Питон в науке» (ред. Г. Вароко, Г., Воот, Т. и Миллман, К. Дж.) 27–28 (2008).

  • 35.

    Харрингтон, Дж.И Голдсмит, Д. Отчет о ходе работы: документация NumPy и SciPy в 2009 году. В материалах Труды 8-й конференции «Питон в науке» (ред. Варокво, Г., ван дер Уолт, С. и Миллман, KJ) 84–87 (2009) .

  • 36.

    Перес, Ф., Лангтанген, Х. П. и Левек, Р. Python для научных вычислений. В SIAM Conference on Computational Science and Engineering, 42 (5) (2009).

  • 37.

    Дюбуа, П. Ф. Пайтон: батарейки в комплекте. Comput. Sci. Англ. 9 , 7–9 (2007).

    Артикул

    Google ученый

  • 38.

    Миллман, К. Дж. И Айвазис, М. Пайтон для ученых и инженеров. Comput. Sci. Англ. 13 , 9–12 (2011).

    Артикул

    Google ученый

  • 39.

    Перес, Ф., Грейнджер, Б. Э. и Хантер, Дж. Д. Пайтон: экосистема для научных вычислений. Comput. Sci. Англ. 13 , 13–21 (2011).

    Артикул

    Google ученый

  • 40.

    Behnel, S. и др. Cython: лучшее из обоих миров. Comput. Sci. Англ. 13 , 31–39 (2011).

    Артикул

    Google ученый

  • 41.

    Рамачандран, П. и Варокво, Г. Маяви: 3D-визуализация научных данных. Comput. Sci. Англ. 13 , 40–51 (2011).

    Артикул

    Google ученый

  • 42.

    Muller, E. et al. Python в нейробиологии. Фронт. Нейроинформ. 9 , 11 (2015).

    Артикул
    PubMed
    PubMed Central

    Google ученый

  • 43.

    GitHub. Сетевые иждивенцы — scipy / scipy, https://github.com/scipy/scipy/network/dependents (2019).

  • 44.

    Boisvert, R.F., Howe, S.E. & Kahaner, D.K. Руководство по имеющейся системе классификации задач математического программного обеспечения. Commun. Стат. Simul. Comput 20 , 811–842 (1991).

    Артикул

    Google ученый

  • 45.

    Seabold, S. & Perktold, J. Statsmodels: эконометрическое и статистическое моделирование с помощью Python. В Труды 9-й конференции «Питон в науке» 57–61 (2010).

  • 46.

    Сальватье Дж., Викки Т. В. и Фоннесбек К. Вероятностное программирование на Python с использованием PyMC3. PeerJ Comput. Sci. 2 , e55 (2016).

    Артикул
    CAS

    Google ученый

  • 47.

    Форман-Макки Д., Хогг Д. У., Ланг Д. и Гудман Дж. Ведущий: молоток MCMC. Publ. Astron. Soc. Pac. 125 , 306–312 (2013).

    Артикул

    Google ученый

  • 48.

    Meurer, A. et al.SymPy: символьные вычисления в Python. PeerJ Comput. Sci. 3 , e103 (2017).

    Артикул

    Google ученый

  • 49.

    Hagberg, A. A., Schult, D. A. & Swart, P. J. Изучение сетевой структуры, динамики и функций с помощью NetworkX. В Труды 7-й конференции «Питон в науке» . (под ред. Г. Варокуо, Г., Воот, Т. и Миллман, К. Дж.) 11–15 (2008).

  • 50.

    Koelbel, C.H. & Zosel, M.E. The High Performance FORTRAN Handbook (MIT Press, 1993).

  • 51.

    Piessens, R., de Doncker-Kapenga, E., Uberhuber, C.W. & Kahaner, D.K. QUADPACK: пакет подпрограмм для автоматической интеграции (Springer, 1983).

  • 52.

    Hindmarsh, A.C. ODEPACK, систематизированный набор решателей ODE. Научные вычисления 55–64 (1983).

  • 53.

    Dierckx, P. Фитинг кривых и поверхностей шлицами (Oxford Univ.Press, 1993).

  • 54.

    Boggs, PT, Byrd, RH, Rogers, JE & Schnabel, RB Справочное руководство пользователя для ODRPACK версии 2.01: Программное обеспечение для ортогональной дистанционной регрессии веса (Министерство торговли США, Национальный институт стандартов и технологий, 1992).

  • 55.

    Море. Хорхе Дж., Гарбоу Б. С. и Хиллстром К. Э. Руководство пользователя MINPACK-1. Отчет ANL-80–74 (Аргоннская национальная лаборатория, 1980 г.).

  • 56.

    Swarztrauber, P.N. Векторизация БПФ. В Parallel Computations (ред. Родриг, Г.) 51–83 (Academic, 1982).

  • 57.

    Сварцтраубер П. Алгоритмы БПФ для векторных компьютеров. Параллельные вычисления. 1 , 45–63 (1984).

    Артикул

    Google ученый

  • 58.

    Лехук, Р. Б., Соренсен, Д. К. и Янг, К. Руководство пользователя ARPACK: решение крупномасштабных задач на собственные значения с помощью неявно перезапущенных методов Арнольди.(Университет Райса, 1997).

  • 59.

    Амос, Д. Э. Алгоритм 644: переносимый пакет для функций Бесселя с комплексным аргументом и неотрицательным порядком. ACM Trans. Математика. Софтв. 12 , 265–273 (1986).

    Артикул

    Google ученый

  • 60.

    Brown, B., Lovato, J. & Russell, K. CDFLIB, https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/f_src/cdflib/cdflib.html (по состоянию на 6 июля 2018 г.) .

  • 61.

    Керниган, Б. В. и Ричи, Д. М. Язык программирования C 2-е изд. (Профессиональный технический справочник Прентис Холл, 1988).

  • 62.

    Кредиторы, Ф., Кирчес, К. и Потчка, А.трлиб: безвекторная реализация метода GLTR для итеративного решения проблемы доверительной области. Оптим. Методы Softw. 33 , 420–449 (2018).

    Артикул

    Google ученый

  • 63.

    Li, X.S. и другие. Руководство пользователя SuperLU. Отчет LBNL-44289 (Национальная лаборатория Лоуренса Беркли, 1999).

  • 64.

    Li, X. S. Обзор SuperLU: алгоритмы, реализация и пользовательский интерфейс. ACM Trans. Математика. Софтв. 31 , 302–325 (2005).

    Артикул

    Google ученый

  • 65.

    Барбер, К. Б., Добкин, Д. П., Хухданпаа, Х. Алгоритм Quickhull для выпуклой оболочки. ACM Trans.Математика. Софтв. 22 , 469–483 (1996).

    Артикул

    Google ученый

  • 66.

    Лам С.К., Питроу А. и Зайберт С. Нумба: JIT-компилятор Python на основе LLVM. В материалах материалов второго семинара по инфраструктуре компилятора LLVM в HPC 7: 1–7: 6 (ACM, 2015).

  • 67.

    Больц, К. Ф., Куни, А., Фиялковски, М. и Риго, А. Трассировка мета-уровня: JIT-компилятор трассировки PyPy. В Труды 4-го семинара по реализации , Компиляция, оптимизация объектно-ориентированных языков и систем программирования 18–25 (ACM, 2009).

  • 68.

    VanderPlas, J. Сравнительный анализ поиска ближайшего соседа в Python, https://jakevdp.github.io/blog/2013/04/29/benchmarking-nearest-neighbor-searches-in-python/ (19 апреля 2013).

  • 69.

    Maneewongvatana, S. & Mount, D. M. Анализ приблизительного поиска ближайшего соседа с помощью сгруппированных наборов точек. Препринт на https://arxiv.org/pdf/cs/9

  • 3.pdf (1999).

  • 70.

    Молден, С. ENH: Улучшения пространственного.cKDTree, https: // github.com / scipy / scipy / pull / 4374 / (7 января 2015 г.).

  • 71.

    Aspnas, M., Signell, A. & Westerholm, J. Эффективная сборка разреженных матриц с помощью хеширования. В Прикладные параллельные вычисления. Современное состояние в S Научные вычисления (ред. Кагстром, Б. и др.) 900–907 (Springer, 2007).

  • 72.

    Кормен Т. Х., Стейн К., Ривест Р. Л. и Лейзерсон К. Э. Введение в алгоритмы 2-е изд. (Высшее образование Макгроу-Хилла, 2001).

  • 73.

    Moore A. W. et al. Быстрые алгоритмы и эффективная статистика: N-точечные корреляционные функции. В Mining the Sky. Симпозиум ESO по астрофизике (Европейская южная обсерватория) (ред. Бандай, А. Дж., Заруби, С. и Бартельманн, М.) 71–82 (Спрингер, 2001).

  • 74.

    Feng, Y. ENH: более быстрый count_neighour в cKDTree / + взвешенных входных данных https://github.com/scipy/scipy/pull/5647 (2015).

  • 75.

    Мартин, А. М., Джованелли, Р., Хейнс, М. П. и Гуццо, Л. Характеристики кластеризации галактик, отобранных HI из обзора 40% ALFALFA. Astrophys. J. 750 , 38 (2012).

    Артикул
    CAS

    Google ученый

  • 76.

    Anderson, E. et al. Руководство пользователя LAPACK 3-е изд (Общество промышленной и прикладной математики, 1999).

  • 77.

    Хенриксен, I. Обход линкера: использование SciPy’s BLAS и LAPACK в Cython.В Труды 14-й конференции «Питон в науке» (SciPy 2015) (ред. Хафф, К. и Бергстра, Дж.) 49–52 (2015).

  • 78.

    Андерсен, Э. Д. и Андерсен, К. Д. (2000) Оптимизатор внутренней точки Мосека для линейного программирования: реализация однородного алгоритма. В High Performance Optimization 197–232 (Springer, 2000).

  • 79.

    Набор тестовых задач NETLIB LP, http://www.numerical.rl.ac.uk/cute/netlib.html (2019).

  • 80.

    Андерсен Э. Д. и Андерсен К. Д. Решение задач в линейном программировании. Math. Программа. 71 , 221–245 (1995).

    Google ученый

  • 81.

    Wormington, M., Panaccione, C., Matney Kevin, M. & Bowen, D. K. Характеристика структур на основе данных рассеяния рентгеновских лучей с использованием генетических алгоритмов. Philos. Пер. R. Soc. Лондон. А 357 , 2827–2848 (1999).

    Артикул
    CAS

    Google ученый

  • 82.

    Сторн Р. и Прайс К. Дифференциальная эволюция — простая и эффективная эвристика для глобальной оптимизации в непрерывных пространствах. J. Glob. Оптим. 11 , 341–359 (1997).

    Артикул

    Google ученый

  • 83.

    Гриффитс, Т. Л. и Стейверс, М. Поиск научных тем. Proc. Natl Acad.Sci. USA 101 (Приложение 1), 5228–5235 (2004).

    Артикул
    CAS

    Google ученый

  • 84.

    Dierckx, P. Кривая и поверхностная подгонка шлицами (Oxford Univ. Press, 1993).

  • 85.

    Виртанен, П. ENH: интерполировать: переписать оценку ppform в Cython, https://github.com/scipy/scipy/pull/2885 (2013).

  • 86.

    Буровский Э. добавить b-сплайны, https://github.com/scipy/scipy/pull/3174 (27 декабря 2013 г.).

  • 87.

    де Бур, К. Практическое руководство по шлицам (Springer, 1978).

  • 88.

    Майоров, Н. ENH: интерполятор CubicSpline, https://github.com/scipy/scipy/pull/5653 (2 января 2016 г.).

  • 89.

    Фрич Ф. Н. и Карлсон Р. Э. Монотонная кусочно-кубическая интерполяция. SIAM J. Numer. Анальный. 17 , 238–246 (1980).

    Артикул

    Google ученый

  • 90.

    Акима, Х. Новый метод интерполяции и подбора гладких кривых, основанный на локальных процедурах. J. Assoc. Comput. Мах. 17 , 589–602 (1970).

    Артикул

    Google ученый

  • 91.

    Beck, K. Разработка через тестирование: пример (Addison-Wesley, 2003).

  • 92.

    Silver, A. Совместная разработка программного обеспечения стала проще. Природа 550 , 143–144 (2017).

    Артикул
    CAS

    Google ученый

  • 93.

    Eghbal, N. Дороги и мосты: невидимый труд, стоящий за нашей цифровой инфраструктурой (Ford Foundation, 2016).

  • 94.

    Astropy Collaboration.et al. Astropy Project: создание открытого научного проекта и статус основного пакета v2.0. Astron. J. 156 , 123 (2018).

    Артикул

    Google ученый

  • 95.

    Лев, О., Дюфресн, Дж., Касим, Р., Скинн, Б. и Уилк, Дж. Pypinfo: простой просмотр статистики загрузок PyPI, https://github.com/ofek/pypinfo (2018).

  • 96.

    Эбботт, Б. П. и др. Наблюдение гравитационных волн при слиянии двойных черных дыр. Phys. Rev. Lett. 116 , 061102 (2016).

    Артикул

    Google ученый

  • 97.

    Дэвид Лю. Дистрибутив Intel для Python, https: // software.intel.com/en-us/articles/intel-optimized-packages-for-the-intel-distribution-for-python (25 августа 2017 г., обновлено 30 октября 2017 г., по состоянию на 25 июля 2018 г.).

  • 98.

    Нелдер Дж. А. и Мид Р. Симплексный метод минимизации функции. Comput. J. 7 , 308–313 (1965).

    Артикул

    Google ученый

  • 99.

    Райт, М. Х. Прямые методы поиска: когда-то презирали, теперь уважают. Pitman Research Notes in Mathematics Series 191–208 (1996).

  • 100.

    Пауэлл, М. Дж. Д. Эффективный метод нахождения минимума функции нескольких переменных без вычисления производных. Comput. J. 7 , 155–162 (1964).

    Артикул

    Google ученый

  • 101.

    Пауэлл, М. Дж. Д. Метод прямой поисковой оптимизации, моделирующий целевые функции и функции ограничений с помощью линейной интерполяции. В книге «Достижения в области оптимизации и численного анализа» (ред. Гомес, С.И Хеннарт, Дж. П.) 51–67 (Springer, 1994).

  • 102.

    Пауэлл, М. Дж. Д. Алгоритмы прямого поиска для расчетов оптимизации. Acta Numerica 7 , 287–336 (1998).

    Артикул

    Google ученый

  • 103.

    Пауэлл, М. Дж. Д. Взгляд на алгоритмы оптимизации без производных. Math. Сегодня Бык. Inst. Математика. Прил. 43 , 170–174 (2007).

    Google ученый

  • 104.

    Polak, E. & Ribiere, G. Примечание о сходимости методов сопряженных направлений. Rev. française d’informatique et. де. Речь. op.érationnelle 3 , 35–43 (1969).

    Google ученый

  • 105.

    Нокедал Дж. И Райт С. Численная оптимизация 2-е изд. (Springer Science & Business Media, 2006).

  • 106.

    Берд, Р. Х., Лу, П., Нокедал, Дж. И Чжу, К. Алгоритм с ограниченной памятью для оптимизации с ограничениями. SIAM J. Sci. Comput. 16 , 1190–1208 (1995).

    Артикул

    Google ученый

  • 107.

    Чжу, К., Берд, Р. Х., Лу, П. и Нокедал, Дж. Алгоритм 778: L-BFGS-B: подпрограммы Fortran для крупномасштабной оптимизации с ограничениями и ограничениями. ACM Trans. Математика. Софтв. 23 , 550–560 (1997).

    Артикул

    Google ученый

  • 108.

    Шитковски, К.О сходимости метода последовательного квадратичного программирования с расширенной функцией поиска лагранжевой прямой. Mathematische Operationsforschung und Statistik. Сер. Оптим. 14 , 197–216 (1983).

    Артикул

    Google ученый

  • 109.

    Schittkowski, K. Метод нелинейного программирования Уилсона, Хана и Пауэлла с расширенной функцией поиска строк лагранжевого типа. Часть 2: эффективная реализация с линейными подзадачами наименьших квадратов. Номер. Математика. 38 , 115–127 (1982).

    Артикул

    Google ученый

  • 110.

    Schittkowski, K. Метод нелинейного программирования Уилсона, Хана и Пауэлла с расширенной функцией поиска строк лагранжевого типа. Часть 1: анализ сходимости. Номер. Математика. 38 , 83–114 (1982).

    Артикул

    Google ученый

  • 111.

    Крафт, Д.Пакет программ для последовательного квадратичного программирования. Отчет DFVLR-FR 88–28 (Deutsche Forschungs- und Versuchsanstalt für Luft- und Raumfahrt, 1988).

  • 112.

    Нэш, С.Г. Минимизация по типу Ньютона методом Ланцоша. SIAM J. Numer. Анальный. 21 , 770–788 (1984).

    Артикул

    Google ученый

  • 113.

    Пауэлл, М. Дж. Д. Новый алгоритм безусловной оптимизации. Нелинейное программирование 31–65 (1970).

  • 114.

    Стейхауг, Т. Метод сопряженных градиентов и доверительные области в крупномасштабной оптимизации. SIAM J. Numer. Анальный. 20 , 626–637 (1983).

    Артикул

    Google ученый

  • 115.

    Conn, A.R., Gould, N.I.M. И Тоинт, П. Методы доверительной области (SIAM, 2000).

  • 116.

    Морэ, Дж. Дж. И Соренсен, Д. С. Вычисление шага доверительной области. SIAM J.Наук, статист. Comput. 4 , 553–572 (1983).

    Артикул

    Google ученый

  • 117.

    Гулд, Н. И. М., Люциди, С., Рома, М. и Тоинт, П. Л. Решение подзадачи доверительной области с использованием метода Ланцоша. SIAM J. Optim. 9 , 504–525 (1999).

    Артикул

    Google ученый

  • 118.

    Abbasi, H. Sparse: более современная библиотека разреженных массивов.В Proceedings of the 17th Python in Science Conference (eds Akici, F. et al.) 27–30 (2018).

  • 119.

    Мор, П. Дж., Ньюэлл, Д. Б. и Тейлор, Б. Н. Рекомендуемые значения фундаментальных физических констант. CODATA: 2014. J. Phys. Chem. Ref. Данные 45 , 043102 (2016).

    Артикул
    CAS

    Google ученый

  • 120.

    Boisvert, R.F., Pozo, R., Remington, K., Barrett, R.F. & Dongarra, J. J. Matrix Market: веб-ресурс для коллекций тестовых матриц. В Качество численного программного обеспечения 125–137 (Springer, 1997).

  • 121.

    Рью, Р. и Дэвис, G.NetCDF: интерфейс для доступа к научным данным. IEEE Comput. График. Прил. 10 , 76–82 (1990).

    Артикул

    Google ученый

  • 122.

    Дафф, И.С., Граймс, Р.Г. И Льюис, Дж. Руководство пользователя коллекции разреженных матриц Харвелла-Боинга (выпуск I), http: // citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.41.8922 (1992).

  • 10 лучших алгоритмов в вопросах на собеседовании

    В этом посте написаны «Топ-10 проблем кодирования важных тем с их решениями». Если вы готовитесь к собеседованию по кодированию, вам необходимо решить эти проблемы.

    Темы:
    1. График
    2. Связанный список
    3. Динамическое программирование
    4. Сортировка и поиск
    5. Древовидное / двоичное дерево поиска
    6.Теория чисел
    7. Манипуляции с битами
    8. Строка / массив

    График

    1. Поиск в ширину (BFS)
    2. Поиск в глубину (DFS)
    3. Кратчайший путь от источника ко всем вершинам ** Дейкстра **
    4. Кратчайший путь от каждой вершины к каждой второй вершине ** Флойд Уоршалл * *
    5. Для обнаружения цикла в графике ** Union Find **
    6. Минимальное связующее дерево ** Prim **
    7. Минимальное связующее дерево ** Kruskal **
    8. Топологическая сортировка
    9.Boggle (Найдите все возможные слова на доске символов)
    10. Мосты на графике

    Связанный список

    1. Вставка узла в связанный список (на основе некоторых ограничений)
    2. Удаление заданного узла в связанном списке (при заданных ограничениях)
    3. Сравните две строки, представленные в виде связанных списков
    4. Добавьте два представленных числа По связанным спискам
    5. Объединить связанный список с другим связанным списком в альтернативных позициях
    6. Обратить список в группы заданного размера
    7.Объединение и пересечение двух связанных списков
    8. Обнаружение и удаление петли в связанном списке
    9. Сортировка слиянием для связанных списков
    10. Выбор случайного узла из односвязного списка

    Динамическое программирование

    1. Самая длинная общая подпоследовательность
    2. Самая длинная возрастающая подпоследовательность
    3. Редактировать расстояние
    4. Минимальное разделение
    5. Способы преодоления расстояния
    6. Самый длинный путь в матрице
    7. Задача суммы подмножества
    8. Оптимальная стратегия для Игра
    9.0-1 Задача о рюкзаке
    10. Задача с логическими скобками

    Сортировка и поиск

    1. Двоичный поиск
    2. Поиск элемента в отсортированном и повернутом массиве
    3. Пузырьковая сортировка
    4. Сортировка вставкой
    5. Сортировка слиянием
    6. Сортировка кучи (двоичная куча)
    7. Быстрая сортировка
    8. Поиск с интерполяцией
    9. Найдите K-й наименьший / наибольший элемент в несортированном массиве
    10. Для отсортированного массива и числа x найдите в массиве пару, сумма которой ближе всего к x

    Дерево / двоичное дерево поиска

    1.Найти минимальную глубину двоичного дерева
    2. Максимальная сумма пути в двоичном дереве
    3. Проверить, может ли данный массив представлять предварительный обход двоичного дерева поиска
    4. Проверить, является ли двоичное дерево полным двоичным деревом или нет
    5 . Вид снизу двоичного дерева
    6. Распечатать узлы на виде сверху двоичного дерева
    7. Удалить узлы на путях от корня до листа длиной 8. Самый низкий общий предок в двоичном дереве поиска
    9. Проверить, является ли двоичное дерево поддерево другого двоичного дерева
    10.Обратные альтернативные уровни идеального двоичного дерева

    Теория чисел

    1. Модульное возведение в степень
    2. Модульное мультипликативное обратное значение
    3. Тест на простоту | Набор 2 (метод Ферма)
    4. Тотальная функция Эйлера
    5. Сито Эратосфена
    6. Выпуклая оболочка
    7. Базовый и расширенный евклидовы алгоритмы
    8. Сегментированное решето
    9. Китайская теорема об остатках
    10. Теорема Люка

    Манипуляции с битами

    1.Максимальный подмассив XOR
    2. Магическое число
    3. Сумма разностей битов между всеми парами
    4. Поменять местами все четные и нечетные биты
    5. Найти элемент, который появляется один раз
    6. Двоичное представление заданного числа
    7. Подсчитать общее установить биты во все числа от 1 до n
    8. Повернуть биты числа
    9. Подсчитать количество битов, которые нужно перевернуть, чтобы преобразовать A в B
    10. Найти следующее разреженное число

    Строка / массив

    1. Инвертировать массив, не затрагивая специальные символы
    2.Все возможные палиндромные разделы
    3. Подсчитайте триплеты с суммой меньше заданного значения
    4. Преобразуйте массив в зигзагообразный вид
    5. Сгенерируйте все возможные отсортированные массивы из альтернативных элементов двух заданных отсортированных массивов
    6. Пифагоровский триплет в массиве
    7. Длина наибольшего подмассива с смежными элементами
    8. Найдите наименьшее положительное целочисленное значение, которое не может быть представлено как сумма любого подмножества данного массива
    9. Наименьший подмассив с суммой больше заданного значения
    10.Акции Купить Продать, чтобы максимизировать прибыль

    10 лучших алгоритмов и структур данных для соревновательного программирования


    Корпоративные статьи по подготовке, практика кодирования и субъективные вопросы.

    Корпоративные практические вопросы

    Уголок интервью

    Пожалуйста, напишите комментарии, если вы обнаружите что-то неправильное, или если вы хотите поделиться дополнительной информацией по теме, обсужденной выше

    Мои личные заметки
    arrow_drop_up

    Сохранять

    Мастерская по алгоритмам с предсказаниями

    STOC’20 Мастер-класс по алгоритмам с предсказаниями

    Этот семинар направлен на освещение последних событий в развивающейся области «обучения, основанного на обучении».
    алгоритмы (также известные как алгоритмы, управляемые данными, алгоритмы с предсказаниями, алгоритмы обучения с дополнениями).Эти методы включают «оракулы» машинного обучения, чтобы адаптировать их поведение к свойствам
    распределения входных данных и, следовательно, улучшают их производительность, такую ​​как время выполнения, пространство или качество решения.
    Эта область расцвела благодаря приложениям для классических алгоритмов потоковой передачи, онлайн-планирования, кластеризации и многого другого.
    другие. Все эти методы гарантируют повышенную производительность при хороших прогнозах и поддерживают почти идентичные
    гарантии наихудшего случая, когда это не так.

    На семинаре будут рассмотрены последние достижения этой темы в различных областях, включая теорию обучения, онлайн-алгоритмы,
    алгоритмы потоковой передачи и структуры данных.

    Приглашенные докладчики:

    Эдит Коэн (Google Mountain View и Тель-Авивский университет)
    Рави Кумар (Google Mountain View)
    Майкл Митценмахер (Гарвардский университет)
    Тим Рафгарден (Колумбийский университет)

    График

    Пятница, 26 июня (EST)
    01:00 — 01:10 Сергей Васильвицкий Вступительное слово
    01:10 — 01:50 Тим Рафгарден Разработка алгоритмов на основе данных
    [Абстрактные]

    Наилучший алгоритм решения вычислительной задачи обычно зависит от «соответствующего
    входы », концепция, которая зависит от области применения и часто не поддается формальному
    артикуляция.Хотя существует обширная литература по эмпирическим подходам к выбору
    лучший алгоритм для данной области приложения, было на удивление мало теоретических
    анализ проблемы.

    Мы адаптируем концепции из статистической теории и теории онлайн-обучения, чтобы рассуждать о
    выбор алгоритма для конкретного приложения. Наши модели просты для понимания,
    но также достаточно выразительный, чтобы охватить несколько существующих подходов в теоретическом компьютере
    сообщества науки и искусственного интеллекта, от самоулучшающихся алгоритмов до эмпирических результатов
    модели.Мы представляем одну структуру, которая моделирует выбор алгоритма как статистическое обучение.
    проблема, и наша работа здесь показывает, что понятия размерности из теории статистического обучения,
    исторически использовался для измерения сложности классов двоичных и вещественных функций,
    актуальны в гораздо более широком алгоритмическом контексте. Мы также изучаем онлайн-версию
    проблема выбора алгоритма, и дать результаты о возможности и невозможности существования
    беспроигрышных алгоритмов обучения.

    Совместная работа с Риши Гуптой.

    01:50 — 02:30 Эдит Коэн Эскизные функции частот: за пределами худшего случая
    [Абстрактные]

    В последнее время возрос интерес к использованию методов машинного обучения для улучшения
    классические алгоритмы. Мы изучаем, когда можно построить компактные, составные эскизы.
    для взвешенной выборки и оценки статистики в соответствии с функциями частот данных.Такие структуры теперь являются центральными компонентами крупномасштабной аналитики данных и машинного обучения.
    трубопроводы. Однако многие общие функции, такие как пороги и моменты частоты p с
    p> 2, как известно, в худшем случае требуют эскизов полиномиального размера. Мы исследуем производительность
    за пределами наихудшего случая при двух различных типах предположений. Первый — это доступ к
    Шумный совет по пунктам частот. Это продолжает линию работы Хсу и др. (ICLR 2019),
    которые предполагают, что прогнозы предоставляются с помощью модели машинного обучения.Второй — обеспечение
    гарантированная производительность в ограниченном классе входных частотных распределений, которые лучше
    соответствует тому, что наблюдается на практике. Это расширяет возможности работы с тяжелыми нападающими под
    Распределения Zipfian в основополагающей статье Charikar et al (ESA 2002). Удивительно, но мы показываем
    аналитически и эмпирически, что «на практике» малый полилогарифмический размер
    эскизы обеспечивают точность для «сложных» функций.

    Совместная работа с Ofir Geri (Stanford) и Rasmus Pagh
    (Копенгагенский ИТ-университет, BARC и Google Research)

    02:30 — 02:40 Кофе-брейк
    02:40 — 03:20 Рави Кумар Онлайн-обучение с дополнительным обучением
    [Абстрактные]

    Мы рассматриваем проблему онлайн-линейной оптимизации с подсказками и сожалеем о почти оптимальном
    границы с точки зрения «доброты» намеков.

    Совместная работа с Адитьей Бхаскарой, Ашоком Каткоски, Манишем Пурохитом.

    03:20 — 04:00 Майкл Митценмахер Выполняется работа: очереди с прогнозами и секционированный изученный фильтр Блума
    [Абстрактные]

    Мы рассматриваем некоторую прошлую работу над алгоритмами с прогнозами и предоставляем некоторые обновления о «незавершенной работе».
    Сначала мы рассмотрим недавние результаты по очередям, которые используют прогнозы размеров заданий, и обсудим текущую работу по 1) очередям.
    с предсказаниями в настройке мощности двух вариантов 2) очереди с очень маленьким советом, основанным на предсказании.Мы также рассматриваем изученный фильтр Блума и объясняем, как лучше использовать изученные модели, используемые при использовании нескольких
    Фильтры Блума для разных диапазонов оценок и показывают, что этот разделенный изученный фильтр Блума может дать значительно лучший результат
    полученные результаты.

    Доклад включает совместную работу с Маттео Дель’Амико (прогнозы с несколькими очередями), а также с Капилом Вайдья, Тимом Краска и Эриком Норром (разделенные изученные фильтры Блума).

    Ресурсов: