အခြေခံပညာအမျိုးအစားများနှင့်သိသိ algorithms ဥပမာ

အပိုဒ်မဆို programming ကိုဘာသာစကားနှင့်ပရိုဂရမ်လေ့ကျင့်ရေးအဆင့်ဘုံနေသောအဘယ်အရာကိုတစ်လှည့်လည်ရော်ဘင်၏အခြေခံနားလည်မှုပေးဖို့ရည်ရွယ်သည်။

အဆိုပါ algorithm ကို၏အယူအဆ

algorithm ခြေလှမ်းများ၏ကနျ့အရေအတွက်မဆိုကွန်ပျူတာသို့မဟုတ်အခြားပြဿနာအဖြေတစ်ခုရရှိဖို့လုပ်ရပ်များတစ် sequence ကိုဖြစ်ပါတယ်။ အဆိုပါ algorithm ကို၏အကောင်အထည်ဖော်ရေးအတွက်လုပ်ဆောင်ချက်များ (ညွှန်ကြားချက်) အကူးအပြောင်း၏ကွင်းများနှင့်အခြေအနေများသုံးပြီး, (အပြိုင်အတွက်) တစ်ချိန်တည်းမှာသို့မဟုတ်မည်သည့်နိုင်ရန်အတွက်အခြား (ဆင့်ကဲ) အပြီးတဦးတည်းကွပ်မျက်ခံရနိုင်ပါသည်။ algorithms ထုတ်လုပ်မှုနှင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းစဉ်များရဲ့စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက်ဥပမာအားဖြင့်, programming ကိုအတွက်, ဒါပေမယ့်လည်းအခြားနေရာများအတွက်သာအသုံးပြုကြသည်။

ပတ်ပတ်လည်ရော်ဘင်

လုပ်ရပ်တွေကိုသို့မဟုတ်တစ်ကြိမ်ထက်ပိုပြီးဖျော်ဖြေခံရဖို့လုပ်ရပ်တွေကို၏အစုံရှိပါတယ်လျှင် algorithm ကိုသိသိဟုခေါ်သည်။ ထပ်ခါထပ်ခါလုပ်ရပ်များ algorithmic ကွင်းဆက်ခန္ဓာကိုယ်ဖြစ်ကြသည်။ ထို့အပြင်တစ်ဦးချင်းစီသံသရာတစ်သိသိ algorithm ကိုကြီးစွန်းတိုင်အောင်ဖျော်ဖြေဖို့တစ်ခွအေနအေရှိပါတယ်။

သိသိ algorithms အမျိုးအစားများ

တစ်ခုချင်းစီကိုလှည့်လည်ရော်ဘင်ဆိုလိုသည်မှာ loop တစ်ခုခွအေနအေထည့်သွင်း။ အီး 'check ပြန်ကွင်းဆက်ခန္ဓာကိုယ်ကထွက်သယ်ဆောင်ပါလိမ့်မည်သတ်မှတ်ပါတယ်သောယုတ္တိစကားရပ်, ဒါမှမဟုတ်သံသရာညျ့စုံ၏။ အားလုံးသိသိ algorithms ကုသတဲ့နည်းလမ်းအရအုပ်စုသုံးစုခွဲခြားထားပါသည်။

မရှိမဖြစ်လိုအပ်ချက်နှင့်အတူသံသရာ

ထိုကဲ့သို့သော algorithms ခုနှစ်တွင်သိသိ extension ကိုအခွအေနေဆိုလိုသည်မှာသည် loop ခန္ဓာကိုယ်ရဲ့အပြောင်းအလဲနဲ့မတိုင်မီဓြှု။ အီးအဲဒီမှာအပြောင်းအလဲနဲ့သံသရာ၏အထပ်ထပ်များအတွက်လိုအပ်ပါဘူး။

ပုံနှိပ်ခြင်းနံပါတ်များကိုစဉ်းစားကြည့်ပါ -5 0 င်ရန်သိသိ algorithms မရှိမဖြစ်လိုအပ်ချက်တစ်ခုဥပမာအဖြစ်:

အဆိုပါ algorithm ကို၏ဒြပ်စင်:

1. ကျနော်တို့ -5 ညီမျှ, ခြေရင်း variable ကိုည၏ကနဦးတန်ဖိုးကိုထားကြ၏။
2. ကျနော်တို့ကွင်းဆက်၏အခြေအနေစစ်ဆေးပါ။ အခြေအနေကိုအပြုသဘောဖြစ်ပြီး, ခန္ဓာကိုယ်ပထမဦးဆုံးအကြိမ်အဘို့အကွပ်မျက်ခံရခြင်းဖြစ်သည်။
3. နောက်ထပ် variable ကိုညယူနစ်ထည့်သွင်းပြန်သည် loop ၏အခြေအနေစစ်ဆေးပါ။
4. ည၏တန်ဖိုးကိုထက်လျော့နည်းသို့မဟုတ်သုညနဲ့ညီမျှသည်အထိသံသရာမဟုတ်ရင်ဌာနခှဲကအတုအယောငျမြား၏သံသရာကို exit, ဖျော်ဖြေခံရဖို့ဆက်လက်

postcondition နှင့်အတူသံသရာ

ခြွင်းချက်စမ်းသပ်မှုပထမကုသမှုသံသရာပြီးနောက်ဖျော်ဖြေခန္ဓာကိုယ်ကကနေအထွက်ကိုထိန်းချုပ်ထားသည်။

ကျွန်တော်တို့ကို 1 ကနေ postcondition ကိုအသုံးပြုဖို့ရာသိသိ algorithms ၏ဥပမာတစ်ခုအဖြစ်ဎများ၏အရေအတွက်ပေါင်းလဒ်တွက်ချက်ပါစို့:

1. ကျနော်တို့ကိုယ့်တွက်ချက်မှုပမာဏ၏တစ်ဦးကနျ့အရေအတွက်ကိုဎမိတ်ဆက်နှင့်ပေါင်းလဒ်နှင့်သံသရာကောင်တာစုစုပေါင်းပေါင်းလဒ်၏သုညကနဦးတန်ဖိုးကိုထားကြ၏။
2. အဆိုပါကွင်းဆက်ကိုပထမဦးဆုံးစမ်းသပ်အခြေအနေများမတိုင်မီကွပ်မျက်ခံရခြင်းဖြစ်သည်။
3. ကိုယ့်ထက်လျော့နည်းသို့မဟုတ်ဎညီမျှသည်သံသရာ, r ကို။ အီးအဆိုပါကောင်တာတန်ဖိုးကို၏အခြေအနေစစ်ဆေးပါ။
4. ရလဒ်၏စည်းကမ်းချက်များအပြုသဘောဖြစ်ပါတယ်လျှင်, ငါတို့သည်နောက်တဖန် iterate, ဒါမှမဟုတ်သံသရာပြီးအောင်နှင့် display ကိုသို့မဟုတ်ပုံနှိပ်ဖို့ပေါင်းလဒ် Output ဖြစ်ပါတယ်။

ခြွင်းချက်မရှိသံသရာ

ကွင်းဆက်ကြားမှာများ၏အလိုရှိသောအရေအတွက်ကကြိုတင်မဲအတွက်လူသိများသည်နှင့် Array ကိုအတူလုပ်ကိုင်သည့်အခါမကြာခဏအသုံးပြုသောအခါပုံမှန်အားဖြင့်, အ algorithms အတွက်အသုံးပြုခဲ့သည်။

ဤသည် algorithm ကိုသုံးမဖြစ်မနေအစိတ်အပိုင်းများပါဝင်သည်:

1. တစ်သံသရာ parameter သည်ဟုခေါ်ဝေါ်သောက start တန်ဖိုးကို, t ကို။ K. ဒီ variable ကိုတစ်ခုချင်းစီကိုကွပ်မျက်သံသရာပြီးနောက်ပြုပြင်မွမ်းမံ, နှင့်၎င်း၏ပြီးစီး၏အချိန်ဆုံးဖြတ်သည်ဖြစ်ပါတယ်။
2. သည် loop အဆုံးသတ်ထားတဲ့မှာတန်ဖိုး။
3. အဆင့်သံသရာ။

တစ်ဦးချင်းစီမှာအစီအစဉ်ကိုကနဦးတန်ဖိုးကိုနောက်ဆုံးထက်ကျော်လွန်လျှင်ကြည့်ဖို့ check လုပ်ပေးပါတယ်။ ဒီတော့လျှင်, သံသရာပြီးစီးခဲ့သည်။ ဒီလိုမှမဟုတ်ရင်တန်ဖိုးဟာစတင်ခြေလှမ်းအရွယ်အစားနှင့်သံသရာထပ်ပေါင်းထည့်သည်။ အထူးသဖြင့်မှတ်ချက်မဆိုခြွင်းချက်မရှိကွင်းဆက်တစ်ခုခြွင်းချက်အကျူးသို့မဟုတ် postcondition ဖြင့်အစားထိုးနိုင်ဖြစ်ပါတယ်။

ယင်းပတ်ပတ်လည်ရော်ဘင်ဖွင့်ဆွဲခုနှစ်တွင်နှစ်ခုမဖြစ်မနေအခြေအနေများလိုက်နာရန်လိုအပ်ပေသည်။ ပထမဦးဆုံးသံသရာကိုအဆုံးသတ်ဖို့ဖြစ်ပါတယ်, ဒါမဟုတ်ရင်ကျနော်တို့နောက်ဆုံးတော့တစ်ခုအဆုံးမဲ့ loop ကိုရနိုင်, ကိုယ်ခန္ဓာကိုထိခိုက် post ကိုသို့မဟုတ်မရှိမဖြစ်လိုအပ်ချက်ရဲ့ contents ကြောင့်လိုအပ်ပေသည်။ ဒါပေမယ့်ဆော့ဖ်ဝဲကို applications များအသုံးပြုသောအချို့ထိုကဲ့သို့သောသံသရာသည်။ အသတ်မရှိဖွင့်ကြောင်းသိသိ algorithms ၏ဥပမာတစ်ခုအဖြစ်, သင်အသုံးပြုသူရဲ့လုပ်ရပ်တွေကိုဆုံးဖြတ်ရန် mouse ကိုတစ်ဦးအဆုံးမဲ့ကွင်းဆက်စစ်တမ်းကိုအသုံးပြုထားသည့်အတွက် Windows operating system ကို, ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဒုတိယ, သံသရာမှကူးမြောက် variable တွေကိုမိမိအသေဒဏ်စီရင်၏အနည်းဆုံးပေးသင့်ပါတယ်။

စက်ရုံများ၏တွက်ချက်မှု

ဘတ်ရွတ်ခိုင်မာအောင်တစ်ခုကိန်း၏ factorial တွက်ချက်ဖို့သိသိ algorithms ၏ဥပမာတစ်ခုပေးပါလိမ့်မယ်။ ဒီဥပမာရရှိရေးအတွက်မရှိမဖြစ်လိုအပ်ချက်နဲ့သံသရာဒါပေမယ့်ပတ်ပတ်လည်ရော်ဘင်၏မည်သည့်အမျိုးအစားအားဖြင့်အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ပါတယ်။

• baseline data ကို: ဒေတာ - စက်ရုံအဘို့ဆုံးဖြတ်ထားတဲ့အနေနဲ့ integer ဖြစ်တဲ့အတွက်။
• System ကို Variables ကို: Cycle parameter သည်ဈ, ခြေလှမ်းဒေတာက c 1 1 မှတန်ဖိုးများကိုယူပါ။
• ရလဒ်: factorial variable ကို - factorial ဒေတာ, 1 မှအချက်အလက်များအကိန်း၏ထုတ်ကုန်ဖြစ်၏။

ခြေလှမ်းအားဖြင့် algorithm ကိုခြေလှမ်းသုံးသပျပါ:

1. အဆိုပါ algorithm ကိုသင် factorial တွက်ချက်လိုသည့်အချက်အလက်များ, အရေအတွက်လက်ခံရရှိခဲ့သည်။
2. နောက်ဆုံးရလဒ်သိုလှောင်မည်သည့် factorial variable ကို၏, စည်းလုံးမှုဟုသတ်မှတ်ထားသည်။
3. ကျနော်တို့စုစည်း သံသရာ parameter သည် ဈများနှင့် 1. ရဲ့ start တန်ဖိုးကိုနောက်ဆုံးတန်ဖိုးကိုမူရင်းအရေအတွက်ကဒေတာဖြစ်လိမ့်မည်။ ကိုယ် သာ. ကြီးမြတ်သည်တန်ပြန်၏တန်ဖိုးနှင့်တပြိုင်နက်သည် loop အဆုံးသတ်။
4. ကိုယ့် factorial လက်ရှိတန်ဖိုးများများပြားကြ၏နှင့်တန်ပြန် - loop တွက်ချက်မှု factorial ဖျော်ဖြေနေသည်။
5. ရလဒ်ကဖြည့်စွက်, အပြုသဘောလျှင်ကောင်တာတန်ဖိုးအခြေအနေကိုစစ်ဆေးမှုများကွင်းဆက်တစ်ခုဖြည့်စွက်ခြင်း, အားဖွငျ့ဖွစျသညျ။
6. သံသရာပြီးသွားချိန် factorial အချက်အလက်များ၏တန်ဖိုးကို၏နောက်ဆုံးပေါ်ကြားမှာ! ဒါဟာစက်ရုံများနှင့်ပြသသို့မဟုတ်ပုံနှိပ်အတွက်နေဆဲဖြစ်သည်။