Python - Algorithm Design
算法是一个逐步的过程，它定义了一组指令，这些指令按特定顺序执行以获得所需的输出。 算法通常独立于底层语言创建，即算法可以用多种编程语言实现。
从数据结构的角度来看，以下是一些重要的算法类别 -
Search - 搜索数据结构中的项目的算法。
Sort - Sort特定顺序对项目进行Sort算法。
Insert - 在数据结构中插入项的算法。
Update - 更新数据结构中现有项目的算法。
Delete - 从数据结构中删除现有项目的算法。
算法的特征
并非所有过程都可以称为算法。 算法应具有以下特征 -
Unambiguous - 算法应清晰明确。 它的每个步骤（或阶段）及其输入/输出应该是清楚的，并且必须只有一个含义。
Input - 算法应具有0个或更多明确定义的输入。
Output - 算法应具有1个或多个明确定义的输出，并且应与所需的输出匹配。
Finiteness - 算法必须在有限数量的步骤之后终止。
Feasibility - 利用现有资源应该可行。
Independent - 算法应具有逐步指导，这应该独立于任何编程代码。
如何编写算法？
编写算法没有明确定义的标准。 相反，它是问题和资源依赖的。 永远不会编写算法来支持特定的编程代码。
我们知道所有编程语言都共享基本代码结构，如循环（do，for，while），流控制（if-else）等。这些常用结构可用于编写算法。
我们以逐步的方式编写算法，但情况并非总是如此。 算法编写是一个过程，在问题域定义明确后执行。 也就是说，我们应该知道我们正在设计解决方案的问题域。
例子 (Example)
让我们尝试通过一个例子学习算法编写。
Problem - 设计一个算法来添加两个数字并显示结果。
<b class="notranslate">step 1</b> − START
<b class="notranslate">step 2</b> − declare three integers <b class="notranslate">a</b>, <b class="notranslate">b</b> & <b class="notranslate">c</b>
<b class="notranslate">step 3</b> − define values of <b class="notranslate">a</b> & <b class="notranslate">b</b>
<b class="notranslate">step 4</b> − add values of <b class="notranslate">a</b> & <b class="notranslate">b</b>
<b class="notranslate">step 5</b> − store output of <u>step 4</u> to <b class="notranslate">c</b>
<b class="notranslate">step 6</b> − print <b class="notranslate">c</b>
<b class="notranslate">step 7</b> − STOP
算法告诉程序员如何编写程序代码。 或者，算法可以写成 -
<b class="notranslate">step 1</b> − START ADD
<b class="notranslate">step 2</b> − get values of <b class="notranslate">a</b> & <b class="notranslate">b</b>
<b class="notranslate">step 3</b> − c ← a + b
<b class="notranslate">step 4</b> − display c
<b class="notranslate">step 5</b> − STOP
在算法的设计和分析中，通常使用第二种方法来描述算法。 它使分析人员可以轻松分析算法，忽略所有不需要的定义。 他可以观察正在使用的操作以及流程如何流动。
编写step numbers是可选的。
我们设计了一种算法来获得给定问题的解决方案。 问题可以通过多种方式解决。
因此，可以针对给定问题导出许多解算法。 下一步是分析那些提出的解决方案算法并实施最合适的解决方案。
