طراحی الگوریتم چیست؟ آموزش طراحی الگوریتم رشته کامپیوتر
الگوریتم چیست؟ الگوریتم مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها است که هنگام حل یک مشکل خاص، این دستورالعمل‌ها را دنبال می‌کنیم. زمانی که طبق دستور پخت کیک پیش می‌روید یا مقدار زیادی لباس می‌شویید، از الگوریتم‌ها استفاده می‌کنید و یک سری مراحل یا مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را تا زمانی که کار را کامل کنید دنبال می‌کنید.
ما همچنین از الگوریتم‌ها در ریاضیات و کامپیوتر استفاده می‌کنیم و مطمئناً، آنها کمی پیچیده‌تر از شستن لباس‌های ما هستند!
طراحی الگوریتم چیست و چه چیزی در مورد طراحی الگوریتم مهم است؟
این مقاله به تعریف الگوریتم در علوم کامپیوتر می‌پردازد. برای آشنایی با طراحی الگوریتم و نحوه طراحی الگوریتم تا انتهای این مقاله همراه ما باشید.
مبانی الگوریتم
انواع مختلفی از الگوریتم‌ها وجود دارد اما در هسته آنها، همه آنها یکسان هستند. حتی در برنامه نویسی کامپیوتر و علوم کامپیوتر. علم کامپیوتر بیان می‌کند که الگوریتم لیست یا مجموعه‌ای از قوانین است که برای انجام وظایف یا حل مسائل استفاده می‌شود و همان معنایی را دارد که در آشپزخانه هنگام پخت کیک انجام می‌دهد، مجموعه‌ای از متغیرها و فهرستی از مراحل به شما داده می‌شود و این به شما بستگی دارد که آنها را دنبال کنید یا خیر.
الگوریتم در علوم کامپیوتر چیست؟ انواع الگوریتم ها:
الگوریتم‌های Brute Force
این الگوریتم‌ها، الگوریتم‌های کامپیوتری هستند که تمام راه حل‌های ممکن را امتحان می‌کنند تا زمانی که راه حل مناسب را پیدا کنید. الگوریتم‌ها با محاسبه و حل مسئله کار می‌کنند. به دلیل نحوه کار آنها، این الگوریتم به طور گسترده‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد.
الگوریتم های تقسیم و غلبه
این الگوریتم، مسئله را به مسائل کوچکتر (مشکلات فرعی) از همان نوع تقسیم می‌کند. سپس مسائل کوچکتر را حل می‌کند و راه حل‌ها را برای حل مشکل اصلی ترکیب می‌کند.
الگوریتم های برنامه نویسی پویا
این الگوریتم بسیار شبیه الگوریتمی است که تقسیم و تسخیر می‌کند و یک مشکل پیچیده را به یک سری از مسائل فرعی کوچکتر تقسیم می‌کند، سپس هر یک از مشکلات فرعی را یک بار حل می‌کند و این راه حل‌ها را برای استفاده در آینده ذخیره می‌کند.
مثال: مسئله جمع زیر مجموعه.
الگوریتم های حریصانه
الگوریتم‌های حریصانه برای یافتن بهترین راه حل در سطح محلی استفاده می‌شوند، اما با هدف یافتن راه حل برای کل مشکل! از بین بسیاری از الگوریتم‌های موجود، الگوریتم حریصانه یکی از الگوریتم های خوب برای حل مسائل بهینه سازی است.
مثال: کوله پشتی.
الگوریتم های تصادفی
یک مثال خوب از الگوریتمی که از اعداد تصادفی برای مسائل محاسباتی استفاده می‌کند، الگوریتم های تصادفی است. این الگوریتم‌ها یک بار از اعداد تصادفی برای یافتن راه حل مناسب استفاده می‌کنند.
الگوریتم های بازگشتی
الگوریتم بازگشتی الگوریتمی است که بارها و بارها خود را فراخوانی می‌کند تا زمانی که یک شرط پایه به دست آید در حالی که الگوریتم های تکرار شونده از حلقه ها و/یا ساختارهای داده مانند پشته ها، صف ها برای حل هر مشکلی استفاده می‌کنند. هر راه حل بازگشتی را می‌توان به عنوان یک راه حل تکراری پیاده سازی کرد و بالعکس.
مثال: برج هانوی به صورت بازگشتی پیاده‌سازی می‌شود در حالی که مسئله Stock Span به صورت تکراری اجرا می‌شود.
الگوریتم های جستجو
یک الگوریتم جستجو یک مشکل جستجو را حل می‌کند. این اطلاعات ذخیره شده را در یک ساختار داده خاص بازیابی می کند. محل ذخیره آن را مشخص می‌کند.
الگوریتم های مرتب سازی
شما از الگوریتم‌های مرتب‌سازی برای تنظیم مجدد فهرستی از عناصر به خوبی تعریف شده در یک ترتیب استفاده می‌کنید. Quicksort یکی از کارآمدترین الگوریتم‌های این نوع است.
طبقه بندی الگوریتم ها به چند دلیل مهم است:
سازماندهی: الگوریتم ها می‌توانند بسیار پیچیده باشند و با طبقه‌بندی آنها، سازماندهی، درک و مقایسه الگوریتم های مختلف آسان تر می‌شود.
حل مسئله: مسائل مختلف نیاز به الگوریتم های متفاوتی دارند و با داشتن طبقه‌بندی می‌توان به شناسایی بهترین الگوریتم برای یک مسئله خاص کمک کرد.
مقایسه عملکرد: با طبقه‌بندی الگوریتم‌ها، می‌توان عملکرد آنها را از نظر پیچیدگی زمانی و مکانی مقایسه کرد و انتخاب بهترین الگوریتم برای یک مورد خاص را آسان‌تر کرد.
قابلیت استفاده مجدد: با طبقه‌بندی الگوریتم‌ها، استفاده مجدد از الگوریتم‌های موجود برای مشکلات مشابه آسان‌تر می‌شود و در نتیجه زمان توسعه کاهش می‌یابد و کارایی بهبود می‌یابد.
تحقیق: طبقه‌بندی الگوریتم‌ها برای تحقیق و توسعه در علوم کامپیوتر ضروری است، زیرا به شناسایی الگوریتم های جدید و بهبود الگوریتم های موجود کمک می‌کند.
به طور کلی، طبقه بندی الگوریتم ها نقش مهمی در علوم کامپیوتر ایفا می‌کند و به بهبود کارایی و اثربخشی حل مسائل کمک می‌کند.
مشاغلی که از الگوریتم ها استفاده می کنند:
اکنون متوجه شده اید که الگوریتم در علوم کامپیوتر چیست. شما همچنین نحوه استفاده از آن را یاد گرفته‌اید. اما آیا می‌دانستید مشاغل مختلف از الگوریتم استفاده می‌کنند؟ در زیر برخی از مشاغلی که در آن از الگوریتم ها در کار استفاده می‌کنند آورده شده است.
مهندسین طراحی کامپیوتر
وقتی کارهای مهندسی را در یک زبان برنامه نویسی انجام می‌دهید از الگوریتم ها استفاده می‌کنید. مهندسان کامپیوتر لیستی از دستورالعمل ها را دریافت می‌کنند تا بتوانند راه حلی برای یک مشکل اولیه بیابند. آنها از طرح های الگوریتمی برای حل مسئله استفاده می‌کنند.
دانشمندان داده
با وجود تعداد زیادی الگوریتم در دسترس، جای تعجب نیست که دانشمندان داده از آنها برای انجام کار خود استفاده کنند. دانشمندان از این الگوریتم ها برای حل انواع مسائل زیر استفاده می‌کنند:
- مشکلات طبقه بندی
- مشکلات رگرسیون
از آنجایی که این کار مستلزم کار با ساختارهای داده است، باید با الگوریتم های مفید تجربه داشته باشید.
توسعه دهندگان یادگیری ماشین
توسعه دهندگان مجموعه‌های عظیم داده را بررسی می‌کنند و الگوهایی را در آن داده‌ها پیدا می‌کنند. آنها بر اساس الگوهایی که پیدا می‌کنند پیش بینی می‌کنند.
می‌توانید برای تکمیل ساده‌ترین کارها تا حل مشکلات پیچیده از الگوریتم ها استفاده کنید. برای قرن‌ها، ریاضیدانان مسائل پیچیده‌ای را با استفاده از الگوریتم ها حل کرده‌اند اما آنها کار را بدون کامپیوتر انجام دادند.
امروزه به لطف رایانه‌های مدرن، دانشمندان و توسعه دهندگان کامپیوتر کار را آسان‌تر می‌کنند. از امنیت سایبری گرفته تا داده‌های بزرگ، حل مشکلات با استفاده از الگوریتم ها با استفاده از رایانه آسان تر است. کامپیوترها یافتن راه حل را کارآمدتر می‌کنند. یک کامپیوتر به جای دسته‌بندی مجموعه‌های بزرگ داده با دست، اطلاعات را در عرض چند ثانیه پردازش می‌کند.
مهندسی الگوریتم
مهندسی الگوریتم رشته ای از مهندسی است که بر موارد زیر تمرکز دارد:
- تحلیل و بررسی
- طرح
- پیاده سازی
- بهينه سازي
- پروفایل کردن
مهندسان الگوریتم می‌توانند برای کارفرمایان بزرگ مانند آمازون و گوگل کار کنند. این شرکت‌ها الگوریتم های تخصصی ایجاد می‌کنند و روش‌های تخصصی جمع آوری داده‌ها را ارائه می‌کنند.
برخی از شرکت‌ها از مهندسان الگوریتم خود به عنوان توسعه دهندگان الگوریتم یاد می‌کنند. کار آنها طراحی و ادغام الگوریتم ها برای یافتن راه حل برای مسائل است. توسعه دهندگان همچنین از الگوریتم هایی برای برون‌یابی داده ها استفاده می‌کنند. سپس از الگوریتم جدید ایجاد شده برای نصب در نرم افزار یا در محیط کامپیوتر استفاده می‌کنند.
برای واجد شرایط بودن شغلی به عنوان مهندس الگوریتم، به مهارت‌های زیر نیاز دارید:
- کدنویسی پیشرفته
- استقرار الگوریتم
- مهارت های تحلیلی
- مهارت های ارتباطی
- پردازش سیگنال
- مدیریت تیم و کارگروهی
اکنون که می‌دانید برای کار با الگوریتم‌ها به چه مهارت‌ها و آموزش‌هایی نیاز دارید، آیا آماده هستید که این کار را انجام دهید؟
معرفی دوره آموزش ساختمان داده و طراحی الگوریتم کنکور ارشد و کنکور دکتری کامپیوتر استاد یوسفی
در این آموزش تمامی مطالب درس ساختمان داده و طراحی الگوریتم مورد نیاز برای کنکور ارشد و دکتری کامپیوتر به‌طور کامل آموزش داده شده است.
سرفصل‌های دوره آموزش ساختمان داده شامل:
- تعریف الگوریتم و مقدمات ریاضی
- لگاریتم و خواص آن، تعریف تابع
- رشد توابع
- حل تمرین مهم از رشد توابع
- استقرای ریاضی
- نمادهای مجانبی
- تحلیل الگوریتم‌های غیربازگشتی
- آنالیز استهلاکی
- آرایه
- لیست پیوندی
- پشته (stack) و صف (queue)
- فرم‌های عبارات ریاضی
- حل رابطه بازگشتی با استفاده از معادله مشخصه
- درخت بازگشت
- قضیه Master و کران‌یابی
- قضیه Akra-Bazzi
- الگوریتم‌های بازگشتی و مسئله هانوی
- تقسیم و غلبه (مسئله ضرب دو ماتریس)
- تقسیم و غلبه (مسئله ضرب دو چندجمله‌ای، ضرب دو عدد n رقمی بزرگ و جمع بیشینه در یک آرایه)
- جستجو در آرایه
- درهم سازی (hashing) و زنجیره سازی
- آدرس‌دهی باز و تابع درهم ساز
- درخت
- درخت دودویی و نکات آن
- BST (Binary Search Test)
- AVL
- ساخت AVL با استفاده از دوران
- درخت قرمز سیاه
- درخت 2-3-4 و درخت بی (B tree)
- درخت treap و درخت tri
- هرم دودویی
- اثبات ساخت هرم، حذف ماکزیمم از هرم بیشینه، صف اولویت
- Deap (Double ended heap) و هرم بیشینه کمینه
- درخت دوجمله‌ای، هرم دوجمله‌ای و هرم فیبوناتچی
- مفاهیم مرتب‌سازی و سه روش مقدماتی برای آن
- مرتب‌سازی سریع، هرمی و درختی
- مرتب‌سازی ادغامی و روش Shell
- درخت تصمیم، مرتب‌سازی غیرمقایسه‌ای (شمارشی، مبنایی)
- مرتب‌سازی غیرمقایسه‌ای (سطلی)، مرتب‌سازی سه مرحله‌ای، وارونگی
- الگوریتم Select
- مجموعه‌های مجزا
- بروش‌های حریصانه برای بهینه‌سازی
- روش کدگذاری هافمن
- برنامه‌ریزی پویا برای مسائل بهینه‌سازی
- درخت جستجوی دودویی بهینه
- یافتن بزرگ‌ترین زیردنباله مشترک
- گراف و الگوریتم‌های آن
- پیمایش عمقی و سطحی
- درخت پوشای کمینه (MST)
- یافتن کوتاه‌ترین مسیرهای هم‌مبدأ (الگوریتم بلمن فورد)
- یافتن کوتاه‌ترین مسیرهای هم‌مبدأ (الگوریتم دایجسترا)
- یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین هر دو رأس (الگوریتم فلوید)
- یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین هر دو رأس (الگوریتم شبه ضرب ماتریسی و جانسون)
- شار بیشینه (Max Flow)
- نظریه NP
- ادامه نظریه NP
- حل چند تست از نظریه NP
- تطابق الگو
شما می‌توانید یکی از جلسات این دوره را به‌صورت رایگان مشاهده کنید:
- مدرس دوره: استاد هادی یوسفی
- ساعت دوره: 57ساعت
همچنین شما می‌توانید برای دریافت مشاوره رایگان کنکور با شماره‌های 88922915-021| 88809039-021 تماس بگیرید و یا به تلگرام مجموعه به شماره: 09384361587 پیام بدهید.
دیدگاهتان را بنویسید