الگوریتم ها در برنامه نویسی

الگوریتم مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها یا مراحلی است که یک برنامه کامپیوتری برای انجام یک کار خاص دنبال می‌کند. الگوریتم‌ها برای حل مسائل، دست‌کاری داده‌ها و انجام محاسبات در برنامه‌نویسی کامپیوتری استفاده می‌شوند. آن‌ها اساساً دنباله‌ای از مراحل منطقی هستند که باید برای حل یک مشکل خاص برداشته شوند.الگوریتم‌ها برای توسعه برنامه‌های کامپیوتری مهم هستند، زیرا روشی سیستماتیک برای حل مسائل ارائه می‌دهند. با پیروی از یک الگوریتم خوب طراحی‌شده، برنامه نویسان می‌توانند اطمینان حاصل کنند که کد آن‌ها کارآمد، دقیق و برای کار موردنظر بهینه‌شده است. الگوریتم‌ها می‌توانند به برنامه نویسان کمک کنند تا کدی بنویسند که خواندن، نگهداری و اصلاح آن آسان باشد. آن‌ها همچنین می‌توانند به شناسایی مشکلات احتمالی کد قبل از اجرای آن کمک کنند که می‌تواند در درازمدت در زمان و منابع صرفه‌جویی کند.الگوریتم‌ها همچنین برای توسعه مهم هستند زیرا به برنامه نویسان کمک می‌کنند تا به‌طور انتزاعی در مورد یک مشکل و راه‌حل آن فکر کنند. برنامه نویسان با تقسیم یک مسئله به بخش‌های کوچک‌تر و طراحی الگوریتمی برای حل هر بخش، می‌توانند به مسائل پیچیده به روشی منطقی و سازمان‌یافته برخورد کنند. این می‌تواند منجر به راه‌حل‌های مؤثرتر و نرم‌افزارهایی با طراحی بهتر شود.به‌طورکلی، الگوریتم‌ها بخش اساسی برنامه‌نویسی کامپیوتری هستند و برای توسعه نرم‌افزارهای کارآمد، قابل‌اعتماد و مؤثر ضروری هستند.در ادامه چند الگوریتم مهم که همه برنامه نویسان باید بدانند آورده شده است:الگوریتم‌های مرتب‌سازی:الگوریتم‌های مرتب‌سازی برای مرتب کردن داده‌ها در یک ترتیب خاص استفاده می‌شود. مرتب‌سازی حبابی، مرتب‌سازی درج و مرتب‌سازی انتخابی ساده هستند، اما به‌اندازه سایر الگوریتم‌های مرتب‌سازی مانند مرتب‌سازی سریع و ادغام کارآمد نیستند. Quicksort به‌طورکلی یکی از کارآمدترین الگوریتم‌های مرتب‌سازی در نظر گرفته می‌شود، درحالی‌که ادغام انتخاب خوبی برای مجموعه داده‌های بزرگ‌تر است.الگوریتم‌های جستجو:الگوریتم‌های جستجو برای یافتن یک آیتم خاص در مجموعه‌ای از داده‌ها استفاده می‌شود. جستجوی خطی ساده‌ترین و درعین‌حال کندترین است. جستجوی باینری بسیار سریع‌تر است اما نیاز به مرتب‌سازی داده‌ها دارد. جداول هش برای ذخیره داده‌ها در جفت‌های کلید-مقدار استفاده می‌شود و می‌تواند جستجوهای بسیار سریعی را ارائه دهد.الگوریتم‌های نمودار:الگوریتم‌های گراف برای حل مسائل مربوط به گراف‌ها استفاده می‌شود که ساختارهای داده‌ای هستند که مجموعه‌ای از اشیاء و روابط آن‌ها را نشان می‌دهند. الگوریتم Dijkstra برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین دو گره در یک گراف وزن‌دار استفاده می‌شود. جستجوی اولین عرض (BFS) و جستجوی اول عمق (DFS) برای عبور از یک نمودار و یافتن اجزای متصل، شناسایی چرخه‌ها یا حل مشکلات دیگر استفاده می‌شود.برنامه‌نویسی پویا:برنامه‌نویسی پویا تکنیکی برای حل مسائل پیچیده از طریق تجزیه آن‌ها به مسائل فرعی کوچک‌تر است. مشکل کوله‌پشتی یک مسئله بهینه‌سازی است که در آن شما باید مواردی را انتخاب کنید که مقدار را به حداکثر برسانند درحالی‌که در محدوده وزنی قرار دارند. مشکل طولانی‌ترین دنباله مشترک برای یافتن طولانی‌ترین دنباله عناصری که در دو یا چند دنباله مشترک هستند استفاده می‌شود. دنباله فیبوناچی یک دنباله معروف از اعداد است که هر عدد حاصل جمع دو عدد قبلی است.الگوریتم‌های حریصانه:الگوریتم‌های حریص در هر مرحله انتخاب‌های بهینه محلی را با امید یافتن راه‌حل بهینه جهانی انجام می‌دهند. الگوریتم Minimum Spanning Tree برای یافتن درخت پوشا حداقل وزن یک نمودار وزنی استفاده می‌شود. کدگذاری هافمن برای فشرده‌سازی داده‌ها با اختصاص کدهای کوتاه‌تر به کاراکترهایی که بیشتر اتفاق می‌افتد استفاده می‌شود. الگوریتم Dijkstra برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین دو گره در یک گراف وزن‌دار استفاده می‌شود.الگوریتم‌های عقب‌نشینی:الگوریتم‌های عقب‌گرد برای یافتن همه راه‌حل‌های ممکن برای یک مسئله با آزمایش گزینه‌های مختلف و لغو انتخاب‌هایی که به بن‌بست می‌انجامند، استفاده می‌شوند. مسئله N-Queens یک مثال کلاسیک است که در آن باید N ملکه را روی صفحه شطرنج NxN قرار دهید بدون اینکه هیچ دو ملکه یکدیگر را تهدید کنند. حل‌کننده سودوکو نمونه دیگری از الگوریتم عقب‌گرد است. مشکل تور شوالیه معمایی است که در آن یک شوالیه باید دقیقاً یک‌بار از هر مربع روی صفحه شطرنج بازدید کند.الگوریتم‌های تقسیم و غلبه:الگوریتم‌های تقسیم و غلبه یک مسئله را به مسائل فرعی کوچک‌تری تقسیم می‌کنند که می‌توانند به‌طور مستقل حل شوند و سپس راه‌حل‌ها را برای حل مسئله اصلی ترکیب می‌کنند. مرتب‌سازی ادغام یک الگوریتم مرتب‌سازی است که از این روش با تقسیم لیست به لیست‌های فرعی کوچک‌تر، مرتب‌سازی آن‌ها و سپس ادغام مجدد آن‌ها با یکدیگر استفاده می‌کند. الگوریتم QuickSort مثال دیگری از الگوریتم تقسیم و غلبه است که در آن لیست به لیست‌های فرعی کوچک‌تر تقسیم می‌شود، مرتب می‌شود و سپس دوباره باهم ترکیب می‌شود.