الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟

الگوریتم چیست و انواع آن کدامند؟

الگوریتم های مختلف ممکن است یک عمل را با دستورات مختلف در مدت زمان، جا، وبا تلاش کمتر یا بیشتری نسبت به بقیه انجام دهد. برای مثال با داشتن دو دستور تهیه ی سالاد سیب زمینی، یکی ممکن است قبل از جوشاندن اول سیب زمینی را پوست بکند در حالی که دیگری این دو مرحله را برعکس انجام دهد، و هر دو این مراحل را برای تمام سیب زمینی ها تکرار می کنند تا وقتی که سالاد سیب زمینی آماده طبخ شود. >!—مثال ضعیف. چه کسی سیب زمینی ها را جدا جدا می جوشاند؟ و معمولاً تهیه ی سالاد نیازی به پخت و پز ندارد.
الگوریتم ها به خاطر روش پردازش اطلاعات توسط کامپیوتر اساسی و حیاتی هستند، چون یک برنامه کامپیوتری اساساً یک الگوریتم است که به کامپیوتر می گوید برای انجام یک عمل خاص مثل محاسبه حقوق کارمندان و یا چاپ ورقه گزارش دانش آموزان،چه مراحل خاصی را (با چه نظم خاصی) اجرا کند،.به این صورت، یک الگوریتم را می توان هر دنباله از دستوراتی که قابل اجرا توسط یک Turing complete باشد به حساب آورد
. به طور نمونه ای هنگامی که الگوریتم کار پرازش اطلاعات را انجام می دهد، داده از طریق یک وسیله یا منبع ورودی گرفته، به یک وسیله خروجی یاsink نوشته و / یا برای استفاده در زمانی دیگر ذخیره می شود. داده ذخیره شده به عنوان بخشی از حالت درونی««internal state نهاد مجری الگوریتم تلقی می گردد.
برای اعمال محاسباتی از این قبیل، الگوریتم باید به دقت تعریف شود :یعنی طوری مشخص شود که برای حالت مختلف محتمل معتبر باشد. یعنی تمام مراحل شرطی باید به طور سیستماتیک بررسی شود ; حالت به حالت.ضابطه مربوط به هر حالت باید واضح (و محاسبه پذیر) باشد.
برای مفاهیم فرعی(alternative) تشکیل دهنده یک الگوریتم برنامه نویسی تابعی و برنامه نویسیی منطقی را ببینید.
اجرای الگوریتم
الگوریتم ها نه تنها توسط برنامه های کامپیوتری بلکه اغلب توسط دستگاه های دیگر، از جمله شبکه بیولوژیکی عصبی (برای مثال چگونگی انجام محاسبات توسط مغز انسان و یا اینکه یک حشره چگونه غذا را رد یابی می کند)، یا ]]مدارهای الکتریکی[ و در دستگاه های مکانیکی به کار گرفته می شود.
تحلیل و مطالعه الگوریتم ها یک شاخه از علم کامپیوتر است و اغلب به طور انتزاهی (بدون استفاده از هیچ زبان برنامه نویسی خاص، یا دیگرابزار) انجام می شود. از این نظر، به دیگر disciplineهای ریاضی شبیه است که در آن ها تحلیل بر disciplineهای زمینه یک الگوریتم، تمرکز دارد و نه بر هر اجرای خاصی از الگوریتم. یک راه شامل کردن (و بعضی مواقع رمزگذاری) الگوریتم ها نوشتن شبه دستور العمل یا برنامه است.
فرض کنید آرایه ای از اعداد مرتب نشده تصادفی دارید وهدف ما پیدا کردن بزرگترین عدد است.با یک نگاه به مسئله متوجه می شوید که باید تمام اعداد آرایه را برسی کنید. با کمی فکر کردن متوجه می شوید که هر عدد را فقط یک بار باید بررسی کنید.با این جزییات در اینجا یک الگوریتم ساده برای آن آرایه شده است:
فرض کنید که اولین عضو آرایه بزرگترین عدد است.
عدد بعدی را با این عدد مقایسه کنید.
فقط در حالتی که آن عدد بزرگتر است،آنرا بزرگترین عدد فرض کنید.
مرحله 2 و 3 را تا پایان آرایه تکرار کنید.

در اینجا یک رمز گذاری رسمی تر یک الگوریتم در یک شبه برنامه که شبیه بیشتر زبان های برنامه نویسی است آمده است:
یک آرایه با نام "List" داریم.
largest = List1
counter = 2
while counter largest:
largest = Listcounter
counter = counter + 1
print largest
تاریخچه پیدایش الگوریتم
کلمه "الگوریتم" در اصل از نام ریاضی دان قرن نهم ، الخوارزمی ، گرفته شده است.کلمه الگوریسم«حساب در اصل تنها به قوانین انجام محاسبات با اعداد عربی اطلاق می شد، اما در قرن 18 به "الگوریتم "بسط یافت.
انواع الگوریتم را نام ببرید
راه های زیادی برای دسته بندی الگوریتم ها وجود دارد، تواناییها و قابلیت های هر دسته بندی موضوع بحث کنونی بوده است. یکی از معیار های دسته بندی اسلوب شناسی طرح و یا الگو می باشد. تعداد معینی الگو برای یک الگوریتم وجود دارد که هر کدام از بقیه متمایز است. از این گذشته هر دسته شامل نوع های مختلفی از الگوریتم ها می شود.چند تا از الگو های متداول عبارت است از:
تقسیم و موفقیت. الگوریتم تقسیم و موفقیت مرحله های یک مسئله را به مراحل کوچکتری از آن مسئله (معمولاً با استفاده از روش باز گشتی )تقسیم می کند، تا وقتی که مستقیماً قابل بیان با زبان برنامه نویسی موجود شود.
معیار دیگر برای دسته بندی الگوریتم ها اجرای آن ها است. الگوریتم باز گشتی که در برنامه نویسی تابعی «functional programming) متداول است، الگوریتمی است، که تا رسیدن به حالتی خاص، مکرراً خود را فراخوانی می کند. الگوریتم ها با این فرض مورد بررسی قرار می گیرند که آن ها در یک زمان یک دستور از الگوریتم را اجرا می کنند.این کامپپیوتر ها را گاهی کامپیوتر های سری می نامند.الگوریتمی که برای چنین محیطی طراحی شود الگوریتم سری نامیده می شود در برابر الگوریتم موازی، که از معماری ای استفاده می کنند که در آن چند پردازنده می توانند در آن واحد بر یک مسائله کار کنند. احتمالاً الگوریتم های استدلالی مختلف در این دسته قرار می گیرند، همان گونه که اسم شان (مثل الگوریتم عمومی) عملشان را توصیف می کند.

مجموعه متناهی از دستور عمل هاست که به ترتیب خاصی انجام میشود و مسعله ای را حل میکن به روش دیگه الگوریتم روشی گام به گام برای حل مسعله است

تحلیل الگوریتمی چیست و چگونه انجام می‌شود؟

در مقاله قبل گفتیم که الگوریتم یک فرآیند گام به گام برای حل یک مسئله محاسباتی است. به بیان دقیق‌تر، الگوریتم شامل فهرستی از دستورالعمل‌‌هایی است که برای حل یک مسئله باید رعایت شود. بر همین اساس، مهم است در هنگام نوشتن الگوریتم، دستوراتی که باید اجرا شوند به ترتیب نوشته شوند تا خروجی مدنظر دریافت شود. هنگامی که قصد نوشتن الگوریتمی را داریم باید به دو نکته مهم دقت کنیم:

1. الگوریتم چه مدت زمانی طول می‌کشد تا یک وظیفه محاسباتی را انجام دهد
2. به چه میزان از منابع مهم سیستمی مثل پردازنده مرکزی یا حافظه اصلی استفاده می‌کند.

برای این منظور باید با مبحثی که تحلیل الگوریتمی نام دارد آشنا باشیم.

الگوریتم چیست؟

قبل از آن‌که، به سراغ مبحث تحلیل الگوریتمی برویم، اجازه دهید تعریف کوتاهی در ارتباط با الگوریتم ارائه الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ کنیم. الگوریتم مجموعه‌ای متناهی از دستورالعمل‌هایی است که ترتیب خاصی دارند و قرار است، مسئله‌ای را حل کنند. به عبارت دقیق‌تر، الگوریتم، روشی مرحله به مرحله برای حل مسئله است. در دنیای برنامه‌نویسی، الگوریتم مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها است که برای حل یک مسئله خاص استفاده می‌شود. الگوریتم مجموعه‌ای از ورودی‌ها را دریافت می‌کند و خروجی مدنظر برنامه‌نویس را ارائه می‌کند. به‌طور مثال، الگوریتم جمع دو عدد به شرح زیر است:

1. دو عدد به عنوان ورودی دریافت می‌شود.
2. اعداد با استفاده از عملگر + با یکدیگر جمع می‌شوند.
3. نتیجه نمایش داده می‌شود.

نکته مهمی که باید به عنوان یک برنامه‌نویس به آن دقت کنید این است که کامپیوترها، تجهیزات الکترونیکی غیر هوشمندی هستند که تنها بر مبنای دستوراتی که در قالب برنامه در اختیار آن‌ها قرار می‌گیرد، قادر به انجام کار مشخصی هستند.

الگوریتم بنویسیم یا فلوچارت؟

در زمان‌های قدیم، دانشگاه‌ها و موسسات آموزشی، مبحث برنامه‌نویسی را با فلوچارت‌سازی و الگوریتم‌نویسی به دانشجویان آموزش می‌دادند. متاسفانه، در سال‌های اخیر این موضوع کم رنگ شده و برخی برنامه‌نویسان اطلاع چندانی در ارتباط با مبحث فلوچارت‌سازی ندارند و تنها به فکر تکمیل سریع یک پروژه برنامه‌نویسی بر مبنای ماژول‌ها و افزونه‌های از پیش ساخته شده‌اند. اکنون، این پرسشی مطرح است هنگامی که پروژه‌ای را دریافت می‌کنیم باید به فکر فلوچارت‌سازی برای آن باشیم؟ پاسخ مثبت است. فلوچارت‌ها کمک می‌کنند بدون مشکل الگوریتم‌ها را بنویسیم و الگوریتم‌ها کمک می‌کنند به شکل دقیقی برنامه‌های کاربردی را توسعه دهیم. بر مبنای این تعریف، باید بگوییم که فلوچارت‌ها سلاح پنهان برنامه‌نویسان هستند. فلوچارت‌ها، ضمن این‌که روند کلی طراح را در قالب نمودارها و اشکال نشان می‌دهند، امکان بروز خطا در کدنویسی را به حداقل می‌رسانند، اما فلوچارت چیست؟ فلوچارت مجموعه‌ای از اشکال قراردادی است که دستورالعمل‌ها و ترتیب اجرای دستوراتی که قرار است در الگوریتم درج شوند را نشان می‌دهند. اجازه دهید، برای روشن شدن بحث به مثال ساده‌ای اشاره کنیم. فرض کنید، در نظر داریم، فلوچارت و الگوریتمی بنویسیم که 5 عدد را از ورودی بخواند، مجموع و میانگین آن‌ها را محاسبه کند و نمایش دهد. فلوچارت این تمرین به شرح زیر است:

اکنون بر مبنای فلوچارت فوق، الگوریتم آن‌را به شرح زیر می‌نویسیم:

2. پنج عدد را بخوان و در متغیرهای A، B، C، D و E قرار بدهد.

2. حاصل عبارت A + B + C + D + Eرا در متغیر F قرار بدهد.

3. حاصل تقسیم F بر 5 را در متغیر G قرار بده.

4. مقادیر F و G را نشان بده.

همان‌گونه که مشاهده می‌کنید، فلوچارت‌نویسی و الگوریتم‌نویسی به شکل قابل توجهی روند ساخت برنامه‌های کاربردی را ساده‌تر می‌کند.

تحلیل الگوریتمی چیست؟

تحلیل الگوریتمی بخش مهمی از نظریه پیچیدگی محاسباتی است که تخمین نظری در ارتباط با منابع مورد نیاز یک الگوریتم برای حل یک مسئله محاسباتی خاص ارائه می‌دهد.

نوشتن یک الگوریتم

قبل از این‌که بتوانیم یک الگوریتم را تجزیه و تحلیل کنیم، ابتدا باید آن‌را بنویسیم. بنابراین اجازه دهید الگوریتمی به شرح زیر بنویسیم:

شبه‌کد بالا، یک الگوریتم ساده مبتنی بر دستور زبان پایتون است. همان‌گونه که اطلاع دارید، الگوریتم‌ها مستقل از گرامر یک زبان هستند. در قطعه کد بالا از دستورات پایتون به این دلیل استفاده کردیم تا نقطه شروع الگوریتم، دستورات درون الگوریتم و مکانی که الگوریتم به پایان می‌رسد را نشان دهیم.

تجزیه و تحلیل یک الگوریتم

اکنون که اطلاعات کلی در ارتباط با نحوه‌ی نوشتن یک الگوریتم به‌دست آوردیم، قصد داریم به سراغ تحلیل یک الگوریتم برویم. هنگامی که صحبت از تحلیل الگوریتم‌ها به میان می‌آید، چهار مسئله زیر اهمیت ویژه‌ای پیدا می‌کنند:

1. زمان
2. حافظه
3. مصرف داده (الگوریتم چقدر داده مصرف می‌کند)
4. مصرف انرژی

ما در این مقاله تنها روی مبحث تحلیل زمانی و مکانی تمرکز خواهیم کرد که هر دو با نماد Big O نشان داده می‌شوند.

زمان صرف شده توسط یک الگوریتم

هنگامی که الگوریتمی نوشته می‌شود، مهم‌ترین نکته‌ای که باید به آن دقت کنید این است که چه مدت زمانی طول می‌کشد تا یک الگوریتم وظیفه خاصی را انجام دهد. فرض کنید الگوریتمی نیاز داریم که کوتاه‌ترین مسیر بین A.B.C.D را پیدا کند و پاسخ را به کاربر برگرداند. ما ابتدا الگوریتم را می‌نویسیم و بعد آن‌را بررسی می‌کنیم تا ببینیم مدت زمان صرف شده برای انجام این کار چقدر است. به طور معمول، برنامه‌نویسان و تیم‌های نرم‌افزاری همواره به دنبال نوشتن الگوریتم‌هایی هستند که یک کار مشخص را در کوتاه‌ترین زمان ممکن انجام دهد.

اجازه دهید کار را به صورت زیر آغاز کنیم:

یک دستور مستقیم ساده در یک الگوریتم به یک واحد زمانی نیاز دارد.

دستور فوق یک واحد زمانی است.

دستور فوق نمونه دیگری از یک واحد زمانی است.

دستورات فوق کاملا مستقیم هستند، زیرا هیچ الگوریتم یا متدی را فراخوانی نمی‌کنند. به بیان دیگر، دستورات تو در تو (Nested) نیستند.

اکنون اجازه دهید، تحلیل زمانی تابعی که پیش‌تر نوشته بودیم را انجام دهیم.

اولین کاری که باید انجام دهیم، شمارش تعداد دستورات الگوریتم فوق است. در الگوریتم فوق دستورات زیر را داریم:

هر کدام از دستورات فوق یک واحد زمانی را به خود اختصاص می‌دهند.

بنابراین تابع f(n) ما 3 است که یک مقدار ثابت است. هر عدد صحیح به عنوان یک مقدار ثابت در نظر گرفته می‌شود.

با مشاهده الگو متوجه می‌شویم که تمام دستورات انتساب یک واحد زمانی را به خود اختصاص می‌دهند. از این‌رو، می‌توانیم مقادیر ثابت را با O(1) نشان دهیم که بیان‌گر این موضوع است که تمام اعداد صحیح O(1) هستند.

اکنون، زمان آن رسیده تا پیچیدگی فضایی این الگوریتم را تحلیل کنیم:

برای تحلیل پیچیدگی فضا به سراغ متغیرهای b ،a و temp می‌رویم. در الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ مجموع ما از سه متغیر استفاده کرده‌ایم. در نتیجه پیچیدگی فضایی ما O(3) است. ما می‌توانیم، پیچیدگی زمانی را به دو روش شمارش گام و نمادهای مجانبی محاسبه کنیم.

شمارش گام (Frequency Count)

شمارش گام تعداد دفعاتی که قرار است یک دستور اجرا شود را مشخص می‌کند. به بیان دقیق‌تر، چند مرتبه دستوری در یک الگوریتم اجرا می‌شود. این امکان وجود دارد تا برای محاسبه‌ی این مقدار بر مبنای چهار خط ‌مشی زیر کار کنیم:

برای نظرات و اعلان‌ها، تعداد گام‌ها را 0 در نظر می‌گیریم، زیرا نظرات اجرا نمی‌شوند و هنگام نوشتن الگوریتم به اعلان‌ها نیازی نیست.

برای دستورات بازگشتی و انتساب تعداد گام‌ها 1 در نظر گرفته می‌شود، دستور انتساب مقداری را به متغیری اختصاص می‌دهد. به همین ترتیب، دستور return، تنها یک مقدار را باز می‌گرداند.

به همین دلیل، بهتر است تنها نماهایی که مرتبه بالاتر دارند را در نظر بگیرید. به عنوان مثال، در عبارت 3n2+4n، ما فقط 3n2 را در نظر می‌گیریم، به دلیل این‌که مرتبه بالاتری دارد. همچنین، در نمونه فوق، ضرایب ثابت را نادیده می‌گیریم، به‌طوری‌که در 3n2 ضریب ثابت مقدار 3 است که از آن صرف نظر می‌کنیم. در این حالت تنها n² باقی می‌ماند. اکنون، پیچیدگی زمانی O(n²) را داریم. اجازه دهید، برای درک بهتر موضوع به چند مثال اشاره کنیم:

الگوریتم بالا آرایه‌ای با اندازه‌ی مشخصی را نشان می‌دهد. فرض کنید، آرایه 5 عنصر دارد که عناصر آن 6، 5، 10، 6 و 9 هستند.

A آرایه ما و n تعداد عناصر آن است. الگوریتم بالا مجموع تمام عناصر آرایه را محاسبه می‌کند. اکنون، در نظر داریم زمان صرف شده توسط الگوریتم را پیدا کنیم، این کار را با یافتن روش شمارش گام و چهار قانونی که پیش‌تر اشاره کردیم، انجام می‌دهیم.

اولین کاری که باید انجام دهیم، شکستن الگوریتم است.

در ابتدا متغیر i با 0 مقداردهی اولیه می‌شود، زیرا یک حلقه for داریم. می‌دانیم که الگوریتم ما به تعداد مشخصی تکرار می‌شود و این تعداد دفعات n است. اکنون، زمان محاسبه رسیده است.

حلقه متوقف می‌شود و مقدار s را برمی‌گرداند، این زمانی است که حلقه درون الگوریتم تمام می‌شود. منطق انجام این‌کار به شرح زیر است:

حلقه در i = 5 متوقف می‌شود، زیرا 5 بزرگ‌تر از n است.

شرط حلقه، 5 مرتبه ارزیابی می‌شود. چهار مرتبه شرط درست i < n و مرتبه پنجم نادرست، i >n ارزیابی می‌شود. حلقه ما برای n + 1 بار اجرا می‌شود.

جمع‌بندی

در خط اول الگوریتم دستور Sum(A,n) را داریم. با توجه به این‌که تنها یک اعلان است، تعداد گام‌ها 0 در نظر گرفته می‌شود.

در خط دوم الگوریتم s=0 را داریم که یک دستور انتسابی است و مقدار 1 را برای آن در نظر می‌گیریم.

در خط سوم الگوریتم، دستور for I in rage(A) به مفسر می‌گوید، قصد داریم حلقه‌ای برای شمارش مقادیر آرایه ایجاد کنیم. در این‌جا حلقه ما n + 1 بار تکرار خواهد شد.

در خط چهارم الگوریتم، ;s = s + A[i] وجود دارد که یک دستور انتسابی است، زیرا ما عبارت s + A[i] را به متغیر s اختصاص می‌دهیم و به ‌دلیل این‌که دستور فوق در یک حلقه قرار دارد، n را به عنوان مقدار آن در نظر می‌گیریم. دقت کنید، درست است که دستور فوق انتسابی است و باید مقدار ثابتی برای آن در نظر بگیریم، اما به دلیل این‌که در حلقه قرار دارد و n مرتبه تکرار می‌شود، به جای یک مقدار ثابت، مقدار n را به آن اختصاص می‌دهیم.

در خط 5 الگوریتم، دستور return s را داریم. از آن‌جایی که یک عبارت بازگشتی است، تعداد گام‌ها 1 است.

اکنون زمان محاسبه مقادیری است که به هر یک از دستورات اختصاص داده‌ایم.

ما فقط نماهای مرتبه بالاتر را در نظر می‌گیریم، این حرف به این معنا است که تنها 2n باقی مانده است. همان‌گونه که اشاره کردیم از ضرایب ثابت صرف نظر می‌کنیم که باعث می‌شود تنها n باقی بماند که در نهایت O(n) را خواهیم داشت.

اکنون وقت آن رسیده تا پیچیدگی فضایی الگوریتم را بررسی کنیم. برای این منظور به سراغ شمارش متغیرها در الگوریتم خود می‌رویم که s، A، n و i هستند.

(A آرایه ما است که n عنصر دارد، بنابراین پیچیدگی زمان آن n است) A = n

(s فقط یک عنصر را دریافت می‌کند) s = 1

(n فقط یک عنصر را دریافت می‌کند) n = 1

(i فقط یک عنصر را دریافت می‌کند) i = 1

تنها کاری که باید انجام دهیم یک شمارش آماری ساده است.

بازهم تنها نماهای مرتبه بالاتر برای ما مهم هستند، در نتیجه تنها n را داریم که پیچیدگی زمانی آن برابر با O(n) است.

برای روشن شدن بحث، اجازه دهید به ذکر مثال دیگری بپردازیم. به شبه‌کد زیر دقت کنید:

در مثال بالا، دو حلقه تو در تو داریم که در اصطلاح تخصصی به آن‌ها outer loop و inner loop می‌گوییم. اگر با دقت بیشتری به مثال فوق دقت کنید، متوجه می‌شوید، یک آرایه دو بعدی داریم که به صورت n*n نشان داده می‌شود. الگوریتم مجموع دو مقدار را محاسبه می‌کند.

در خط اول، دستور ADD(A,B,n) را داریم که از آن صرف‌نظر می‌کنیم، زیرا تنها یک تعریف است.

در خط دوم حلقه for خارجی وجود دارد که تعداد گام‌های آن n+1 است.

در خط سوم، حلقه for داخلی را داریم که تعداد گام‌های خود حلقه برابر با n+1 است، اما از آن‌جایی که درون حلقه دیگری اجرا می‌شود، برای حلقه دوم تعداد گام n نیز به آن افزوده می‌شود. به همین دلیل، تعداد گام‌ها برابر با n (n+1) است. دقت کنید، اگر حلقه تنها یک مرتبه اجرا شود، بازهم مرتبه زمانی n+1 را خواهیم داشت.

در خط چهارم c = A + B را قرار دارد. دستور فوق در هر دو حلقه for اجرا می‌شود. به بیان دقیق‌تر، حلقه اول n مرتبه و حلقه دوم نیز n مرتبه تکرار می‌شود.

در آخرین، خط دستور return را داریم که بعد از حلقه اجرا می‌شود و مقدار ثابت 1 را دارد.

اکنون باید مقادیر به دست آمده را محاسبه کنیم:

بازهم تنها نماهای مرتبه بالاتر را در نظر بگیرید که 2n² را خواهیم داشت که با صرف نظر از مقدار ثابت به تابع زمانی O(n2) خواهیم رسید.

الگوریتم چیست و چگونه نوشته می‌شود؟ (همراه با مثال)

از کلمه الگوریتم یا خوارزمی می‌توان برای هر مجموعه دستورالعملی استفاده کرد. اساس اجرای بسیاری از برنامه‌های کامپیوتری، الگوریتم است. اگر می‌خواهید به خوبی از پس مسائل مختلف برنامه‌نویسی برآیید باید مفهوم الگوریتم را به خوبی درک کنید تا بتوانید طرح‌های خود را در قالب الگوریتم پیاده‌سازی کنید. در این مطلب برایتان با زبانی ساده توضیح می‌دهیم الگوریتم یا خوارزمی چیست و همچنین به آموزش طراحی الگوریتم برنامه نویسی می‌پردازیم.

جدیدترین فرصت‌های شغلی شرکت‌های معتبر را در صفحه آگهی استخدام ببینید.

کلمه‌ی الگوریتم به معنای فرایند یا مجموعه‌ای از قوانین است که باید از آن‌ها در محاسبه یا عملیات حل مسئله پیروی شود.

بنابراین الگوریتم به مجموعه‌ای از قوانین یا دستورالعمل‌ها اشاره دارد که نحوه‌ی انجام یک کار را برای دست‌یابی به نتایج مورد‌نظر، به صورت گام‌به‌گام تعریف کند.

در ادامه دقیق‌تر توضیح می‌دهیم الگوریتم چیست و به آموزش الگوریتم برنامه نویسی نیز می‌پردازیم. معنای الگوریتم با تشبیه آن به پختن یک دستور غذای جدید، بیش‌تر قابل فهم است. برای پخت دستور غذایی که تا به حال آن را نپخته‌اید، دستورالعمل‌ها و مراحل را می‌خوانید و آن‌ها را به‌ترتیب اجرا می‌کنید. نتیجه‌ی به دست آمده غذایی جدید است که به‌خوبی پخته شده‌. الگوریتم‌ها نیز به‌طور مشابه در برنامه‌نویسی برای دریافت نتیجه‌ی مورد انتظار مفید واقع می‌شوند.

یک الگوریتم طراحی شده مستقل از زبان است، به بیان دیگر الگوریتم‌ها دستورالعمل‌های ساده‌ای هستند که می‌توانند در هر زبانی پیاده‌سازی شوند و خروجی نیز همان‌طور که انتظارش را دارید یکسان خواهد بود. حال که دانستید الگوریتم چیست و چه معنایی دارد، در ادامه با ویژگی‌های آن نیز آشنا می‌شوید.

ویژگی‌های الگوریتم

همان‌طور که برای پختن یک الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ غذا فقط از دستور غذای استانداردش استفاده می‌کنید، در برنامه‌نویسی نیز همه‌ی دستورالعمل‌ها الگوریتم نیستند. پیش از این‌که به آموزش طراحی الگوریتم برنامه نویسی بپردازیم، بهتر است ویژگی‌های آن را بررسی کنیم. برای این‌که یک دستورالعمل، الگوریتم نام بگیرد، باید دارای ویژگی‌های زیر باشد:

• واضح و بدون ابهام: باید واضح و بدون ابهام باشد. همه‌ی مراحل باید از همه‌ی جهات مشخص و قابل فهم باشند و فقط یک معنی را بدهند؛
• ورودی‌های مشخص: اگر الگوریتمی ورودی‌هایی را نیز دریافت می‌کند، ورودی‌ها باید به شکلی مشخص و واضح تعریف شوند؛
• خروجی‌های مشخص: باید خروجی به دست آمده را به وضوح مشخص، و آن را به خوبی تعریف کند؛
• محدود بودن: باید پایان‌پذیر باشد، یعنی نباید به حلقه‌های بی‌پایان یا موارد مشابه ختم شود؛
• امکان‌پذیری: باید ساده، عمومی و کاربردی باشد، به طوری که با منابع موجود اجرا شود. همچنین نباید حاوی تکنولوژی آینده یا هر چیز دیگری باشد؛
• مستقل از زبان: باید مستقل از زبان و دارای دستورالعمل‌هایی باشد که بتوان آن را در هر زبان برنامه‌نویسی‌ای پیاده‌سازی کرد و در عین حال خروجی یکسانی هم داشته‌باشد.

مزایا و معایب الگوریتم

مزایا:

• درک آن آسان است؛
• نمایش گام‌به‌گامی از حل یک مسئله است؛
• در الگوریتم‌ها، مسائل به بخش‌ها یا مراحل کوچک‌تری تقسیم می‌شوند، بنابراین تبدیل آن به برنامه برای برنامه‌نویس آسان‌تر می‌شود.

معایب:

• طراحی آن زمان زیادی می‌برد، الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ بنابراین وقت‌گیر است؛
• نمایش حالت‌های شاخه‌بندی و حلقه‌زنی در الگوریتم‌ها کار طاقت‌فرسایی است.

آموزش طراحی الگوریتم برنامه نویسی

در این بخش آموزش طراحی الگوریتم برنامه نویسی را قرار داده‌ایم. برای طراحی آن باید موارد زیر را به عنوان پیش‌نیاز در اختیار داشته‌باشید:

1. مشکلی که قرار است با این الگوریتم حل شود؛
2. محدودیت‌هایی که باید در حل مسئله در نظر گرفته‌شوند؛
3. ورودی برای به‌کار‌گیری در حل مشکل وجود داشته باشد؛
4. خروجی مورد انتظار برای حل مشکل داشته باشد؛
5. راه حل مشکل، مطابق محدودیت‌های داده شده باشد.

حالا الگوریتم با کمک پارامتر‌های بالا نوشته می‌شود تا مسئله را حل کند.

مثال: ۳ عدد را وارد کنید و حاصل جمع را دریافت کنید.

مرحله‌ی ۱: تأمین پیش‌نیاز‌ها

همان‌طور که پیش از این گفتیم، برای طراحی ابتدا باید پیش‌نیازهای آن را تأمین کنید.

1. مشکلی که قرار است با این الگوریتم حل شود: ۳ عدد را وارد کنید و حاصل جمع را دریافت کنید؛
2. محدودیت‌هایی که باید در حل مسئله در نظر گرفته‌شوند: فقط باید از اعداد استفاده شود و نه کاراکترهای دیگر؛
3. ورودی برای به‌کار‌گیری در حل مشکل: ۳ عددی که باید وارد شوند؛
4. خروجی مورد انتظار برای حل مشکل: مجموع ۳ عددی که به عنوان ورودی در نظر گرفته می‌شوند؛
5. راه حل مشکل مطابق محدودیت‌های داده شده: راه حل شامل جمع ۳ عدد است. برای انجام این کار می‌توان از عمل‌گر «+» یا عمل‌گر‌های بیتی یا هر روش دیگری استفاده کرد.

مرحله‌ی ۲: طراحی

حالا بیایید الگوریتم را با به‌کار‌گیری پیش‌نیاز‌های بالا طراحی کنیم:

• شروع؛
• ۳ متغیر برای عدد صحیح به نام‌های num1، num2 و num3 مشخص کنید؛
• ۳ عددی که باید جمع شوند را به عنوان ورودی‌هایی برای متغیر‌های num1، num2 و num3 در نظر بگیرید؛
• متغیری را به نام sum مشخص کنید تا حاصل جمع ۳ عدد را به عنوان مقدار به آن اضافه کنید؛
• ۳ عدد را جمع کنید و نتیجه را در sum ذخیره کنید؛
• مقدار متغیر sum را چاپ کنید؛
• پایان.

مرحله‌ی ۳: آزمایش الگوریتم با پیاده‌سازی آن

بیایید برای آزمایش، آن را با زبان برنامه‌نویسی C++ ،C و Phyton 3 پیاده‌سازی کنیم.

برنامه به زبان C:

برنامه به زبان C++:

برنامه به زبان Phyton 3:

خروجی:

تحلیل پیشین و پسین الگوریتم

قبل و بعد از اجرای یک الگوریتم، باید آن را تحلیل و بررسی کنید. در ادامه در مورد تحلیل پیشین و پسین الگوریتم‌ها و همچنین پیچیدگی فضایی و زمانی آن‌ها توضیح خواهیم داد.

۱. تحلیل پیشین (Priori Analysis): تحلیل پیشین به معنای بررسی الگوریتم قبل از اجرای آن است. در تحلیل پیشین، الگوریتم در مرحله‌ی تئوری ارزیابی می‌شود. میزان کارایی آن با این فرض اندازه‌گیری می‌شود که همه‌ی عوامل جانبی مانند سرعت پردازنده، ثابت هستند و تأثیری در اجرای آن ندارند. این کار معمولا توسط طراح آن انجام می‌شود. هم‌چنین در این روش میزان پیچیدگی آن نیز مورد نظر قرار می‌گیرد.

۲. تحلیل پسین (Posterior Analysis): تحلیل پسین به معنای ارزیابی الگوریتم پس از اجرای آن است. در این روش الگوریتم با زبان‌های محتلف برنامه‌نویسی پیاده‌سازی، و اجرای آن بررسی می‌شود. این تحلیل برای نوشتن گزارش تحلیل واقعی و کامل از نظر درستی، حافظه‌ی مورد‌ نیاز، زمان مصرف شده و مواردی از این قبیل مفید است.

• عامل زمانی (Time Factor): زمان را با شمارش تعداد عملیات کلیدی در آن، مانند عملیات مقایسه در الگوریتم ترتیب‌بندی، اندازه‌گیری می‌گیرند؛
• عامل فضایی (Space Factor): اندازه‌گیری فضا با شمارش حداکثر فضای مورد نیاز الگوریتم امکان‌پذیر است.

پیچیدگی فضایی و زمانی

۱. پیچیدگی فضایی (Space Complexity): پیچیدگی فضایی به مقدار حافظه‌ای وابسته است که الگوریتم برای اجرا و ارائه‌ی نتیجه به آن نیاز دارد. این فضا توسط ورودی‌ها، عملیات فرعی و خروجی‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند.

روش محاسبه پیچیدگی فضایی الگوریتم چیست؟ پیچیدگی فضایی یک الگوریتم را با بررسی دو بخش زیر محاسبه می‌کنند:

• بخش ثابت (Fixed Part): به فضایی اشاره دارد که به طور قطع مورد نیاز الگ است. برای مثال متغیر‌های ورودی، متغیر‌های خروجی، اندازه‌ی برنامه و غیره؛
• بخش متغیر (Variable Part): به فضایی اشاره دارد که می‌تواند بسته به شکل پیاده‌سازی الگوریتم، متغیر باشد. برای مثال متغیر‌های موقت، تخصیص حافظه‌ی پویا، فضای ذخیره شده‌ی بازگشتی و غیره.

۲. پیچیدگی زمانی (Time Complexity): پیچیدگی زمانی به مدت زمانی اشاره می‌کند که یک الگوریتم برای اجرا و دست‌یابی به نتیجه به آن نیاز دارد. این زمان توسط عملیات عادی، دستورات شرطی، حلقه‌ها و غیره مصرف می‌شود.

روش محاسبه پیچیدگی زمانی الگوریتم چیست؟ پیچیدگی زمانی یک الگوریتم را با بررسی دو بخش زیر محاسبه می‌کنند:

• بخش زمانی ثابت (Fixed Part): دستوراتی که تنها یک بار اجرا می‌شوند، در این دسته قرار می‌گیرند. برای مثال ورودی، خروجی، if-else، switch و غیره؛
• بخش زمانی متغیر‌ (Variable Part): دستوراتی که بیش‌تر از یک بار اجرا می‌شوند، برای مثال n بار، در این بخش می‌آیند. برای مثال حلقه‌ها، بازگشت‌ها و غیره.

خلاصه

الگوریتم‌ها مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها هستند و به ما در حل مسائل و یا رسیدن به هدف خاصی کمک می‌کنند. اما در برنامه‌نویسی الگوریتم نحوه‌ی انجام کار یا برنامه‌ای را توصیف می‌کند و کامپیوتر برنامه را به کمک این روش اجرا می‌کند. در این مطلب به‌طور کامل توضیح دادیم الگوریتم چیست و آموزش گام‌به‌گام طراحی الگوریتم برنامه نویسی را قرار دادیم. اگر سؤال و یا نظری در این زمینه دارید، با ما به اشتراک بگذارید.

الگوریتم چیست؟ — به زبان ساده

الگوریتم کلمه‌ای است که بسیار با آن مواجه می‌شویم. اما وقتی در مورد الگوریتم‌های یوتیوب یا فیسبوک صحبت می‌کنیم، منظورمان دقیقاً چیست؟ الگوریتم‌ها چه هستند و چرا افراد تا این حد از آن‌ها در هراس هستند؟

الگوریتم‌ها، دستورالعمل حل مسئله هستند

ما در دنیایی زندگی می‌کنیم که گرچه رایانه‌ها در لحظه لحظه زندگی ما نفوذ و رسوخ کرده‌اند، اما درک دقیقی از کارکرد آن‌ها وجود ندارد. با این حال یک حوزه در علوم رایانه وجود دارد که هر فردی می‌تواند مبانی آن را درک کند. این زمینه از دانش رایانه به نام برنامه‌نویسی شناخته می‌شود.

برنامه‌نویسی صرفاً یک عنوان شغلی جذاب محسوب نمی‌شود؛ بلکه مبنای همه نرم‌افزارهای رایانه‌ای از آفیس مایکروسافت تا نرم‌افزارهای سخنگوی تلفنی است. حتی اگر دانش شما از برنامه‌نویسی تنها منحصر به فیلم‌های خیلی قدیمی و گزارش‌های خبری زرد باشد، احتمالاً متوجه هستید که کار یک برنامه‌نویس چیست. برنامه‌نویس کدی را برای رایانه می‌نویسد و رایانه با استفاده از دستورالعمل‌های تعریف شده آن کد وظایفی را برای حل مسائل اجرا می‌کند.

اینک باید گفت که در دنیای دانش رایانه، الگوریتم در واقع عنوانی جذاب برای نامیدن کد است. هر مجموعه دستورالعمل که به یک رایانه اعلام کند مسائل را چگونه حل کند یک الگوریتم محسوب می‌شود؛ حتی اگر آن وظیفه بسیار آسان باشد. زمانی که رایانه خود را روشن می‌کنید، یک مجموعه از دستورالعمل‌های «شیوه روشن شدن» اجرا می‌شوند. زمانی که رایانه NASA از داده‌های موج رادیویی خام برای رندر کردن یک عکس فضایی استفاده می‌کند، همچنان یک الگوریتم اجرا شده است.

واژه‌ای چند بعدی

کلمه الگوریتم می‌تواند برای توصیف هر مجموعه دستورالعملی حتی در خارج از دنیای برنامه‌نویسی نیز مورد استفاده قرار گیرد. برای نمونه روش شما برای مرتب‌سازی ظروف در یک کابینت نیز یک الگوریتم محسوب می‌شود. همچنین روش شما برای شستن دست‌ها پس از دستشویی نیز یک الگوریتم است.

اما نکته اینجا است که امروزه کلمه الگوریتم صرفاً برای برخی گفتگوهای فناوری بسیار خاص مورد استفاده قرار می‌گیرد. معمولاً نمی‌شنویم که کسی از الگوریتم‌های «ریاضیات مقدماتی» یا الگوریتم‌های «ابزار گرافیتی در نرم‌افزار Paint» صحبت کند. اما در عوض بسیار می‌شنویم که کاربران در مورد الگوریتم‌های پیشنهاد دوست اینستاگرام یا الگوریتم‌های گردآوری داده فیسبوک از گروه‌های خصوصی اعتراض می‌کنند.

اگر الگوریتم یک اصطلاح با معانی مختلف برای دستورالعمل‌های محاسباتی باشد، در این صورت چرا باید از آن منحصراً برای توصیف جنبه‌های گیج‌کننده، جادویی و یا حتی شریرانه دنیای دیجیتال استفاده کنیم؟

اغلب افراد از «الگوریتم» و «یادگیری ماشین» به جای هم استفاده می‌کنند

در گذشته، برنامه‌نویسان و فرهنگ عامه اغلب دستورالعمل‌های محاسباتی را به صورت کد می‌نامیدند. این وضعیت امروزه الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ نیز تا حدودی زیادی برقرار است. یادگیری ماشین زمینه وسیع و مبهمی از محاسبات است که در آن به جای کد از الگوریتم استفاده می‌شود. بدیهی است که این مسئله نیز بر سردرگمی پیچیدگی موجود پیرامون کلمه الگوریتم می‌افزاید.

یادگیری ماشین مدت‌های زیادی است که وجود دارد، اما صرفاً در طی حدوداً 15 سال اخیر بوده است که به بخش بزرگی از دنیای دیجیتال تبدیل شده است. با این که یادگیری ماشین مانند یک ایده پیچیده به نظر می‌رسد، اما درک آن کاملاً آسان است. برنامه نویسان نمی‌توانند کدهای خاص را برای هر موقعیت نوشته و تست کنند و از این رو کدی را می‌نویسند که بتواند خودش کدنویسی کند.

یادگیری ماشین به مثابه هوش مصنوعی

یادگیری ماشین را می‌توان مانند یک شکل عملی از هوش مصنوعی تصور کرد. اگر شما تعداد کافی از ایمیل‌های رئیس خود را به صورت اسپم علامت‌گذاری کنید، در این صورت کلاینت ایمیل به صورت خودکار همه ایمیل‌های رئیس را به صورت اسپم نمایش می‌دهد. به طور مشابه، گوگل از یادگیری ماشین برای مطمئن شدن از این که نتایج جستجوی یوتیوب مرتبط بوده‌اند بهره می‌گیرند. آمازون نیز از یادگیری ماشین استفاده می‌کند تا محصولاتی که بهتر است بخرید را به شما پیشنهاد کند.

البته یادگیری ماشین این مقدار هم زیبا و سرراست نیست. عنوان «یادگیری ماشین» نیز آن قدر پیچیده هست که موجب آزردگی برخی افراد شود. برخی از کاربردهای رایج یادگیری ماشین نیز از نظر اخلاقی بحث برانگیز هستند. الگوریتم‌هایی که فیسبوک برای داده‌کاوی کاربران در سطح وب استفاده می‌کند، مثالی از جنبه‌های ناخوشایند یادگیری ماشین محسوب می‌شوند.

در اخبار به صورت مکرر در خصوص الگوریتم گوگل برای رتبه‌بندی نتایج جستجو، الگوریتم یوتیوب برای پیشنهاد ویدئو و الگوریتم فیسبوک برای تصمیم‌گیری در مورد مطالبی که در تایملاین دیده می‌شود مطالبی را می‌خوانیم. این‌ها همگی مواردی مستعد نزاع و بحث‌انگیز هستند.

چرا الگوریتم‌ها بحث‌ برانگیز هستند؟

Long Division ازجمله الگوریتم‌های آشنا برای تقسیم اعداد است. این الگوریتم چنان ساده است که به جای رایانه‌ها مورد استفاده کودکان مدرسه‌ای است. پردازنده‌های رایانه از الگوریتم کاملاً متفاوتی برای تقسیم کردن اعداد استفاده می‌کنند، اما در هر حال نتیجه کار یکسان است.

در تبدیل گفتار به متن از یادگیری ماشین استفاده می‌شود، اما هیچ کس از الگوریتم تبدیل گفتار به متن صحبت نمی‌کند، چون یک پاسخ دقیق عینی وجود دارد که هر انسانی می‌تواند بی‌درنگ الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ شناسایی کند. برای هیچ کس مهم نیست که رایانه‌ها چگونه گفته‌ها را تشخیص می‌دهند و آیا از یادگیری ماشین استفاده شده است یا نه. تنها نکته مهم برای ما این است که آیا رایانه پاسخ صحیحی داده است یا نه.

اما دیگر کاربردهای یادگیری ماشین از این مزیت ارائه پاسخ صحیح برخوردار نیستند. به همین دلیل است که الگوریتم‌ها به موضوع معمول گفتگوهای رسانه‌ای در عصر حاضر تبدیل شده‌اند.

یک الگوریتم برای مرتب‌سازی الفبایی فهرست تنها روشی برای اجرای وظیفه تعریف شده است. اما الگوریتمی مانند الگوریتم گوگل برای رتبه‌بندی بهترین وب‌سایت‌ها برای جستجو یا الگوریتم یوتیوب برای پیشنهاد بهترین ویدئو ابهام بیشتری دارد و یک وظیفه تعریف شده را اجرا نمی‌کند. در این حالت مردم می‌توانند بحث کنند که آیا الگوریتم نتایجی را که باید تولید کند، ارائه می‌دهد یا نه و بدیهی است که افراد مختلف می‌توانند نظرهای متفاوتی در این خصوص داشته باشند. اما در مثال مرتب‌سازی الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ الفبایی یک فهرست، همه کس توافق دارند که فهرست نهایی از نظر الفبایی مرتب شده است و هیچ جایی برای بحث وجود ندارد.

چطور می‌توانیم از واژه الگوریتم استفاده کنیم؟

الگوریتم‌ها مبانی همه نرم‌افزارها هستند. بدون وجود الگوریتم هیچ تلفن یا رایانه‌ای وجود نمی‌داشت و احتمالاً همین مقاله را نیز روی کاغذ می‌خواندید و شاید هم اصلاً نمی‌توانستید آن را بخوانید.

اما توده مردم از واژه الگوریتم به عنوان یک اصطلاح همه‌کاره برای کدهای رایانه‌ای استفاده نمی‌کنند. در واقع اغلب مردم تصور می‌کنند که تفاوتی بین کد رایانه و الگوریتم وجود دارد؛ در حالی که واقعاً چنین نیست. از آنجا که واژه الگوریتم با یادگیری ماشین مرتبط است، معنی آن تا حدودی در هاله‌ای از ابهام قرار گرفته است و کاربرد آن به موارد خاصی محدود شده است.

آیا ما باید از واژه الگوریتم برای توصیف اغلب کدهای رایانه‌ای استفاده کنیم؟ شاید این کار مناسبی نباشد، چون اغلب افراد منظور گفته‌های شما را درک نخواهند کرد. زبان همواره در حال تغییر است و برای هر تغییری نیز همواره دلیل خوبی وجود دارد. افراد برای توصیف دنیای سردرگم‌کننده، مبهم و در برخی موارد مشکوک یادگیری ماشین به یک واژه نیاز دارند و فعلاً واژه الگوریتم این نقش را بر عهده گرفته است.

بدین ترتیب بهتر است به خاطر داشته باشید که یک الگوریتم (و یادگیری ماشین) در معنای اصلی خود مقداری کد است که برای حل وظایف نوشته شده است. هیچ ترفند جادویی در مورد الگوریتم وجود ندارد و در واقع نسخه پیچیده‌تری از نرم‌افزار است که همگی با آن آشنا هستیم.

اگر این مطلب برای شما مفید بوده است، آموزش‌های زیر نیز به شما پیشنهاد می‌شوند:

این مطلب با حمایت «گروه الگوریتم‌سازان پارس» نوشته شده است.

امروزه الگوریتم‌ها تاثیر قابل توجهی در زندگی روزمره‌ ما دارند، از دنیای رباتیک گرفته تا برنامه‌نویسی و…، گروه الگوریتم سازان پارس به شما کمک می‌کند به راحتی برای اجزای مهم ربات‌ها یا برنامه‌های خود الگوریتم‌های هوشمندانه و بهینه‌ای تهیه کنید.

این گروه با تکیه بر تجربیات چند ساله‌ خود در زمینه‌ آماده‌سازی الگوریتم و ارائه راه‌حل‌های هوشمند برای سازمان‌ها مختلف آماده‌ خدمت رسانی به شما است.‌ جهت کسب اطلاعات بیشتر می‌توانید به وبسایت شرکت مراجعه کنید، همکاران ما آماده‌ پاسخگویی به شما هستند.

کالا، خدمات و برند خود را در کادر «حامی مطالب» مجله فرادرس معرفی کنید. کلیک کنید

آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان

آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان از اهمیت زیادی برخوردار است. استفاده از الگوریتم و فلوچارت را همه ی ما از کودکی بارها تجربه کرده ایم. آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان بسیار ضروری است زیرا از کودکی تا بزرگسالی همواره از آن استفاده می کنیم.

زمانی که می خواهید کاری رو انجام دهید یا تصمیمی بگیرید قبل از آن تمام راه های موجود را در ذهن خود مرور می الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ کنید و راهی را انتخاب می کنید که زمان کمتری طول بکشد و بهینه تر باشد بدون انکه بدانید شما زمینه ای از آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان دارید.

به عنوان مثال، برای درست کردن یک ساندویچ برای خودتان، باید مراحلی را به ترتیب درست دنبال کنید. اگر کاری را به ترتیب اشتباه انجام دهید ممکن است در نهایت به یک آشفتگی منجر شوید.

الگوریتم ها در اطراف ما وجود دارند. دستور پخت کیک را می توان نوعی الگوریتم در نظر گرفت. به ما می گوید چه موادی برای پخت کیک لازم است و چه مراحلی را باید دنبال کنیم.

معمولاً بیش از یک راه برای حل یک مشکل وجود دارد. ممکن است دستور العمل های مختلفی برای پخت کیک وجود داشته باشد، اما همه آنها در نهایت طعم یکسانی دارند. در مورد الگوریتم ها هم همینطور است.

الگوریتم ها اغلب برای توصیف چگونگی حل یک مشکل توسط یک کامپیوتر استفاده می شوند. آنها معمولاً در شبه کد نوشته می شوند یا به صورت فلوچارت ترسیم می شوند.

آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان بسار مهم است و اهمیت زیادی دارد قبل از شروع هر آموزشی ابتدا باید آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان را شروع کنید.

اهمیت آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان

اگر یک آماتور در شیرینی پزی هستید و کسی از شما بخواهد در شرایط اضطراری کیک تولد بپزید، چگونه شروع می کنید؟ خوب، احتمالاً برای یک دستور کیک خوب در گوگل جستجو می کنید و آن را با دقت بخوانید، مواد را جمع آوری کنید و همه چیز را مرحله به مرحله دنبال کنید.

برنامه نویسان ملزم به نوشتن کدها (فرمان های گام به گام) برای انجام عملیات ریاضی هستند که به کامپیوتر دستور می دهد تا یک کار خاص را انجام دهد. یک برنامه کامپیوتری تنها یک الگوریتم است که می تواند به زبان های برنامه نویسی مختلف مانند C، C++، Java، Python و غیره با توجه به اهداف عملکردی مختلف نوشته شود.

همین امر اهمیت “آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان” را به خوبی نشان می دهد.

پیشنهاد میکنم حتما مقاله یادگیری سی پلاس پلاس بخوانید.

الگوریتم و فلوچارت چیست؟

قبل از پرداختن به فواید آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان بررسی میکنیم الگوریتم و فلوچارت چیست؟ الگوریتم را می‌توان اینگونه تعریف کرد: «توالی از فعالیت‌هایی که باید برای آن پردازش الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ شوند دریافت خروجی دلخواه از یک ورودی داده شده.»
Webopedia یک الگوریتم را اینگونه تعریف می کند: «فرمول یا مجموعه ای از مراحل برای حل یک مشکل خاص برای اینکه یک الگوریتم باشد، مجموعه ای از قوانین باید بدون ابهام باشد و یک نقطه توقف واضح داشته باشید.

ممکن است بیش از یک راه برای حل وجود داشته باشد یک مشکل، بنابراین ممکن است بیش از یک الگوریتم برای یک مشکل وجود داشته باشد. حال، اگر تعریف الگوریتم را اینگونه در نظر بگیریم: «توالی از فعالیت‌ها
برای بدست آوردن خروجی دلخواه از یک ورودی داده شده پردازش می شود.” سپس می توانیم بگوییم که:

1. دریافت خروجی مشخص پس از اجرای الگوریتم ضروری است.
2. تنها در صورتی خروجی دریافت می شود که الگوریتم پس از زمان محدود متوقف شود.
3. فعالیت های یک الگوریتم به طور واضح به عبارت دیگر برای آن تعریف شود
قبل از نوشتن یک الگوریتم برای یک مسئله، باید متوجه شد که چیست؟ ورودی های الگوریتم و خروجی مورد انتظار پس از اجرای آن چیست؟

فلوچارت نموداری است که مجموعه ای از دستورالعمل ها را نشان می دهد. فلوچارت ها معمولاً از نمادهای استاندارد برای نشان دادن انواع مختلف دستورالعمل ها استفاده می کنند.

این نمادها برای ساخت فلوچارت و نشان دادن راه حل گام به گام مشکل استفاده می شود. از فلوچارت ها می توان برای برنامه ریزی برنامه ها استفاده کرد.

فواید آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان

در زیر برخی از مزایای آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان آورده شده است:

شفافیت را در مورد کل فرآیند ارائه می دهد
با استفاده از الگوریتم ها، یک فرآیند دقیق به صورت گام به گام به خوبی تعریف شده ارائه می شود. دانش آموز می تواند به راحتی خطاها و محدودیت ها را در کل فرآیند شناسایی کند و می تواند آن را بر اساس نیاز و نیاز خود اصلاح کند.

مهارت های ارزشمند را آموزش می دهد
با کمک یادگیری در مورد الگوریتم، بچه ها پایه ای قوی در مهارت های برنامه نویسی ایجاد می کنند و همچنین فرصتی برای یادگیری مهارت های ارزشمند تفکر منطقی و حل مسئله که فراتر از کدهای کامپیوتری است، خواهند داشت.

تشخیص الگو را توسعه دهید
هنگامی که دانش آموزان در موارد بسیاری آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان را یاد می گیرند، شروع به توسعه مهارت های تشخیص الگو می کنند که به آنها کمک می کند تا یک الگو را در بیان مسئله شناسایی کنند و به آنها توانایی حل مسئله را با مرتبط کردن آن با مسائل حل شده قبلی می دهد.

فرآیند تصمیم گیری بهتر
داشتن درک خوب از ساختار الگوریتم کمکی به درک ماهیت مسئله در سطح عمیق تر می کند و بر اساس آن دانش آموزان می توانند از قدرت تصمیم گیری بهتر برای حل هر مشکل خاصی استفاده کنند.

پیشنهاد میکنم حتما مقاله کلاس برنامه نویسی چیست و چگونه است بخوانید.

چگونه می توان آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان را شروع کرد

در زیر برخی از مفیدترین راه‌هایی وجود دارد که بچه‌ها می‌توانند با استفاده از آن‌ها کدنویسی الگوریتم را یاد بگیرند:

1. اولین قدمی که بچه ها باید توسعه دهند، تفکر منطقی و منطق برنامه نویسی است.

2. سپس باید زبان برنامه نویسی را انتخاب کنند.

3. پس از آن، آنها باید در مورد ساختارهای داده بیاموزند و بر موضوعات اساسی مانند آرایه ها، لیست ها، رشته ها و غیره تسلط کامل داشته باشند و سپس در مورد موضوعات پیشرفته تر مانند درختان، نمودارها و غیره نیز بیاموزند.

4. گام بعدی این است که خود را با الگوریتم‌های ساده آشنا کرده و زمانی که الگوریتم‌ها را به خوبی در دست گرفتند، به سراغ انواع دیگر الگوریتم‌ها بروید. پس از تسلط بر الگوریتم‌ها، دانش‌آموزان می‌توانند الگوریتم‌های خود را توسعه دهند.

آیا بچه ها می توانند الگوریتم های خود را بنویسند؟

قبل از آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان فرزندتان را تشویق کنید تا الگوریتم صبحگاهی خود را بنویسد، یا الگوریتم یک کار ساده‌تر، مانند مسواک زدن دندان‌هایش یا خوردن غلات.

بدون اینکه بدانند، آن‌ها مفاهیم محاسباتی مهمی مانند تکرار (دندان‌های پایین سمت چپ را پنج بار مسواک بزنید)، ترتیب دادن (غلات را در کاسه قرار دهید و سپس در شیر بریزید) و منطق شرطی (اگر کاسه خالی است، غذا را متوقف کنید) را بررسی می‌کنند.

فرزندتان را به چالش بکشید تا تا آنجا که ممکن است دستورالعمل ها را مشخص کند. رایانه‌ها قصد شما را نمی‌دانند، بنابراین اگر مشخص نکنید که ابتدا باید از کاسه بیرون بیایید، در نهایت شیر ​​را روی زمین می‌ریزید!

برای مثال در کلاس ریاضی، بچه ها در مورد اعداد اول و چگونگی تشخیص اول بودن یک عدد یاد می گیرند. اما با تعداد زیاد، این کار بسیار دشوار است! برای عدد 493، باید بیش از 15 محاسبه را امتحان کنید تا بدانید که 493 اول نیست (17 * 29 = 493).

با گذراندن آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان بچه ها می توانند الگوریتمی بنویسند تا تشخیص دهند که آیا عدد اول است یا خیر.

پیشنهاد میکنم مقاله سن مناسب برای شروع برنامه نویسی مطالعه کنید.

تفاوت الگوریتم و فلوچارت چیست؟

اگر فلوچارت را با یک فیلم مقایسه کنید، یک الگوریتم داستان آن فیلم است. به عبارت دیگر، یک الگوریتم هسته یک فلوچارت است. در واقع، در زمینه برنامه نویسی کامپیوتر، تفاوت های زیادی بین الگوریتم و فلوچارت در جنبه های مختلف مانند دقت، نحوه نمایش آنها و احساس مردم نسبت به آنها وجود دارد.

فلوچارت یک نمایش گرافیکی از یک فرآیند است اما الگوریتم رویه ای برای حل مشکلات است. فرایند الگوریتم در دستورالعمل گام به گام نشان داده شده است. فلوچارت در نمودار اطلاعات بلوک به بلوک نشان داده شده است.

انواع الگوریتم

تعجب آور نیست که آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان به طور گسترده در برنامه نویسی کامپیوتر مورد استفاده قرار می گیرند. با این حال، می توان آن را برای حل مسائل ریاضی و حتی در زندگی روزمره به کار برد. در اینجا یک سوال مطرح می شود: چند نوع الگوریتم؟

به گفته دکتر کریستوف کوتشان، دانشمند کامپیوتری که در موسسه تحقیقاتی محاسبات نمادین (RISC) در اتریش کار می کند، او رأی گیری برای انواع مهم الگوریتم ها را بررسی کرده است.

در نتیجه، او 32 الگوریتم مهم در علوم کامپیوتر را فهرست کرده است. با وجود پیچیدگی الگوریتم‌ها، می‌توانیم الگوریتم‌ها را بر اساس عملکردشان به شش نوع اساسی تقسیم کنیم:

1. الگوریتم بازگشتی

2. الگوریتم تقسیم و پیروز

3. الگوریتم برنامه نویسی پویا

4. الگوریتم حریص

5. الگوریتم Brute Force

6. الگوریتم عقبگرد

نتیجه
از مطالب فوق می توان به الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ این نتیجه رسید که فلوچارت نمایش تصویری یک الگوریتم است، یک الگوریتم را می توان از طریق یک فلوچارت بیان و تحلیل کرد. یک الگوریتم هر مرحله از رسیدن به راه حل نهایی را به شما نشان می دهد، در حالی که یک فلوچارت به شما نشان می دهد که چگونه فرآیند را با اتصال هر مرحله انجام دهید. یک الگوریتم عمدتاً از کلمات برای توصیف مراحل استفاده می کند در حالی که می توانید یک فلوچارت با نمادهای فلوچارت ایجاد کنید تا فرآیند منطقی تر شود.

الگوریتم های مورد استفاده برای کودکان در مقاله آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان قرار دارد.

در علوم کامپیوتر، برنامه نویسی و ریاضی، یک الگوریتم دنباله ای از دستورالعمل ها است که هدف اصلی آن حل یک مسئله خاص، انجام یک عمل خاص یا محاسبات است.به نوعی، یک الگوریتم یک مشخصات بسیار واضح برای پردازش داده ها، برای انجام محاسبات و بسیاری از وظایف دیگر است.

به عنوان مثال آموزش الگوریتم و فلوچارت برای کودکان چیست؟
فلوچارت نوعی نمودار است که یک گردش کار یا فرآیند را نشان می دهد. فلوچارت همچنین می تواند به عنوان یک نمایش نموداری از یک الگوریتم، یک رویکرد گام به گام برای حل یک کار تعریف شود.

فلوچارت مراحل را به صورت جعبه در انواع مختلف نشان می دهد و ترتیب آنها را با اتصال جعبه ها با فلش نشان می الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ دهد.

نمونه ای از آموزش الگوریتم برای کودکان چیست؟

ما می‌توانیم با نوشتن دستورالعمل‌های گام به گام، و فکر کردن درباره چیزها بر اساس مراحل گسسته، یک الگوریتم را تعریف کنیم. به عنوان مثال، الگوریتم ما برای برنامه صبحگاهی کودک می تواند به صورت زیر باشد: بیدار شوید و زنگ ساعت را خاموش کنید.

چرا الگوریتم و فلوچارت به دانش آموزان آموزش داده می شود؟

آموزش الگوریتم‌ها (رویکردهای رویه‌ای) به دانش‌آموزان ریاضی ابتدایی می‌تواند به کودکان کمک کند تا حل‌کننده‌های کارآمدتر و دقیق‌تری باشند. مهم است که مطمئن شویم دانش‌آموزان دارای یک حس اعداد قوی هستند، که آگاهی از نحوه کار اعداد، معنای آنها و نحوه تناسب آنها با یکدیگر است.

چرا آموزش فلوچارت مهم است؟

نمودارهای جریان ابزار مهمی برای بهبود فرآیندها هستند. آنها با ارائه یک نمایش گرافیکی، به تیم های پروژه کمک می کنند تا عناصر مختلف یک فرآیند را شناسایی کرده و روابط متقابل بین مراحل مختلف را درک کنند.