Blog

Programare

Ce este algoritmul în programare?

Algoritmul, încă de la originile sale în matematică, a evoluat semnificativ, devenind acum coloana vertebrală a informaticii și a programării. Algoritmul nu doar că organizează pașii necesari pentru a soluționa probleme informatică, dar stă la baza fiecărui software, fiind instrumentul care permite transformarea ideilor abstracte în realitatea codului care rulează pe gadgeturile tale. Originile algoritmului se regăsesc în contribuția pivotantă a matematicianului persan Muhammad Al-Khwarizmi, recunoscut astăzi ca o figură centrală în dezvoltarea algebrei. Rămâi alături de noi pentru a înțelege ce sunt algoritmii și care sunt cele 4 metode de scriere a algoritmului în programare.

Ce este un algoritm?

Un algoritm este un limbaj de programare care oferă un set de instrucțiuni ce definesc pașii necesari pentru efectuarea și finalizarea unei sarcini sau pentru a obține un anumit rezultat. Aceștia sunt fundamentali în procesarea datelor și soluționarea problemelor prin intermediul computerelor, primind o problemă ca input și oferind o soluție – output.

Când abordăm anumiți algoritmi de programare, diverse metode de prezentare sunt utilizate, inclusiv limbajul natural, diagramele, algoritmi pseudocod, bineînțeles, codul în limbajele de programare. Diagramele, care oferă o vedere schematică asupra problemei și a rezolvării sale, sunt adesea preferate pentru simpla lor accesibilitate.

ce este algoritmul

De la identificarea respectivei probleme de informatică și extragerea unei soluții, datele și operațiile trebuie organizate eficient. Iată cele trei structuri de date primare folosite:

  1. Liniară: Această structură este caracterizată de o serie de comenzi executate secvențial, fiecare o singură dată. Ea constituie baza programelor directe și simpliste, fără repetiții sau ramificații.
  2. Ramificată: În structura ramificată, anumite comenzi s-ar putea să nu fie executate deloc, depinzând de anumite condiții predefinite. Aceasta este reprezentată printr-o bifurcație în algoritm, unde direcția urmată depinde de rezultatul evaluării respectivei condiții; căile multiple acoperă variate scenarii posibile.
  3. Ciclică: Deseori întâlnim cazuri în care nu cunoaștem toate datele de plecare, iar structura ciclică ne permite să revenim și să executăm unele părți ale algoritmului de mai multe ori. Această tălmăcire constantă a pașilor se numește iterație.

Exemple de algoritmi programare cunoscuți

  • Google Hangouts: transmite live datorită algoritmilor de compresie audio și video.

  • Google Maps: te ajută să ajungi din Dallas, Texas în Orlando, Florida și apoi la Disney World folosind un algoritm de găsire a drumului.

  • Pixar: colorează modele 3D ale personajelor bazate pe iluminare într-o cameră virtuală, utilizând un algoritm de interpretare/transmitere.

Clasificarea algoritmilor

Algoritmii pot fi clasificați după metoda de abordare:

  • Algoritmi de bază de tip backtracking: Explorează toate posibilitățile pentru a găsi o soluție.

  • Algoritmi de tip divide et impera: Împart problema în subprobleme mai mici, le rezolvă separat și combină soluțiile pentru a obține soluția finală.

  • Algoritmi de tip greedy: Alege la fiecare pas soluția locală optimă cu speranța de a ajunge la soluția globală optimă.

Totodată, algoritmii pot fi clasificați și după tipul de operații utilizate:

  • Algoritmi logici: Manipulează date logice (adevărat/fals).

  • Algoritmi numerici: Manipulează date numerice (numere întregi, numere reale).

  • Algoritmi micști: Combină operații logice și numerice.

Fiecare algoritm este conceput pentru a simplifica prelucrarea datelor și a oferi o metodă eficientă de a aborda probleme de programare simple sau complexe. Optimizarea algoritmilor în funcție de criteriile enumerate mai sus va asigura utilitatea și eficiența lor în practică.

De ce este importantă eficiența algoritmilor?

  • Viteză: Eficiența se referă la cât de rapid un algoritm poate rezolva o problemă. Un algoritm eficient este cel care furnizează rezultate într-un timp rezonabil. Dacă un algoritm necesită prea mult timp pentru a finaliza o operație, poate deveni impractic sau inutil în practică.

  • Spațiu: Eficiența nu se limitează doar la timp, ci și la spațiul de memorie utilizat de către algoritm. Un algoritm eficient utilizează resursele disponibile în mod optim. Alocarea excesivă de memorie poate afecta performanța generală a sistemului.

  • Optimizare: Optimizarea este procesul prin care se îmbunătățește eficiența unui algoritm. Acesta poate fi realizat fie prin reducerea timpului de execuție, fie prin economisirea spațiului de memorie. De exemplu, reutilizarea rezultatelor precalculate poate îmbunătăți viteza, chiar dacă necesită mai multă memorie temporară.

  • Precizie: Pașii algoritmului trebuie să fie definiți cu precizie, astfel încât să nu existe ambiguități sau interpretări multiple. Algoritmii trebuie să fie proiectați și programați cu atenție pentru a evita erorile.

4 metode de scriere a algoritmului în programare

În lumea programării, există multiple metode de a aborda scrierea algoritmilor, fiecare având specificul său.

1. Descompunerea și rezolvarea

Abordarea de probleme programare complexe poate fi simplificată prin descompunere în subprobleme mai ușor de gestionat. Această strategie eficientizează procesul de rezolvare, permițând concentrarea asupra părților componente ale unei probleme algoritmică și ulterior integrarea rezultatelor într-o soluție unificată. Un exemplu reprezentativ ar fi metoda de sortare care utilizează această tehnică pentru a separa și a grupa elementele înainte de a le uni în ordinea corectă.

2. Abordarea greedy

Când contextul soluției finale nu este clar, metoda cea mai pragmatică este de a încerca alegerea celei mai bune opțiuni disponibile în momentul respectiv. Astfel, vei avansa către o rezoluție, făcând alegeri optimale pas cu pas, și sperând că acestea conduc către soluția ideală. Spre deosebire de programarea dinamică, algoritmul greedy nu presupune previzualizarea completă a anumitor probleme de algoritmică.

3. Programarea pe bază de subprobleme

Programarea dinamică caută soluții pentru subprobleme pentru a eficientiza rezolvarea problemei principale. Spre deosebire de metodele avide, ea presupune că soluțiile anterioare pot influența calitatea soluției globale și, prin urmare, reevaluează deciziile anterioare pentru a ajunge la rezultatul optim.

4. Strategiile euristice

Această abordare vizează găsirea unei soluții satisfăcătoare, nu neapărat a celei mai bune, considerând constrângerile impuse (de timp, memorie, cost etc.). Euristica permite explorarea unor căi care ar putea să nu fie perfecte, dar care sunt suficient de bune pentru a satisface criteriile stabilite, necesitând adesea intervenția și evaluarea umană pentru alegerea celei mai potrivite opțiuni dintre cele disponibile.

Învățarea algoritmilor este o investiție valoroasă pentru orice programator, inginer software sau student care dorește să înțeleagă și să construiască soluții software eficiente și performante. În concluzie, acești algoritmi fundamentali sunt o componentă cheie a informaticii și a unei game largi de domenii, oferind o bază solidă pentru o carieră de succes în domeniul IT.

Cursurile noastre ITNewTech Academy te învață să gândești algoritmic, abilitate esențială pentru orice programator. Prin intermediul programelor noastre vei descoperi cum să structurezi logic pașii astfel încât programele tale să ruleze rapid și fără erori. Nu rata șansa și ia legătura cu unul dintre consulanții nostri chiar acum!

Află detalii despre cursurile noastre
Completează câmpurile de mai jos și te vom contacta în următoarele 24 de ore

    Te așteptăm la NewTech Academy