Algoritme
Dalam matematika dan ilmu komputer, algoritme adalah prosedur langkah-demi-langkah untuk penghitungan.
Algoritme digunakan untuk penghitungan, pemrosesan data, dan penalaran otomatis.
Algoritme adalah metode efektif diekspresikan sebagai rangkaian terbatas
dari instruksi-instruksi yang telah didefinisikan dengan baik
untuk menghitung sebuah fungsi.
Dimulai dari sebuah kondisi awal dan input awal (mungkin kosong),
instruksi-instruksi tersebut menjelaskan sebuah komputasi yang, bila dieksekusi, diproses lewat sejumlah urutan kondisi terbatas
yang terdefinisi dengan baik, yang pada akhirnya menghasilkan "keluaran"
dan berhenti di kondisi akhir.
Transisi dari satu kondisi ke kondisi selanjutnya tidak harus deterministik;
beberapa algoritme, dikenal dengan algoritme pengacakan, menggunakan masukan acak.
Walaupun "algorism"-nya al-Khawarizmi dirujuk sebagai aturan-aturan melakukan aritmetika menggunakan bilangan Hindu-Arab dan solusi sistematis dan persamaan kuadrat, sebagian formalisasi yang nantinya menjadi "algoritme" modern dimulai dengan usaha untuk memecahkan permasalahan keputusan ("Entscheidungsproblem") yang diajukan oleh David Hilbert pada tahun 1928.
Formalisasi selanjutnya dilihat sebagai usaha untuk menentukan "penghitungan efektif"
atau "metode efektif";
formalisasi tersebut mengikutkan Godel-Herbrand-Kleene fungsi rekursif-nya Kurt Godel - Jacques Herbrand - Stephen Cole Kleene pada tahun 1930, 1934, dan 1935, kalkulus lambda-nya Alonzo Church pada tahun 1936, "Formulasi 1"-nya Emil Post pada tahun 1936, dan Mesin Turing-nya Alan Turing pada tahun 1936-7 dan 1939.
Dari definisi formal dari algoritme di atas, berkaitan dengan konsep intuituf, masih tetap ada masalah yang menantang.
'Algoritme' muncul dari 'Algoritmi', bentuk Latin dari al-Khwarizmi, matematikawan, ahli astronomi, dan ahli geografi dari Persia.
Definisi informalnya bisa berarti "sekumpulan aturan yang secara tepat menentukan seurutan operasi".
yang mengikutkan semua program komputer, termasuk program yang tidak melakukan perhitungan numerik.
Secara umum, sebuah program hanyalah sebuah algoritme jika ia akan berhenti nantinya.
Sebuah contoh prototipikal dari suatu algoritme adalah algoritme Euclid untuk menentukan bilangan pembagi terbesar dari dua integer; sebagai contohnya (ada contoh yang lain) dijelaskan dengan diagram alur di atas dan sebagai contoh di bagian lanjut.
Tidak ada manusia yang dapat menulis begitu cepat, atau begitu lama, atau begitu kecil ("kecil, dan lebih kecil tanpa batas ... anda mungkin mencoba menulis di atas molekul, atom, elektron") untuk mencatat semua anggota dari kumpulan bilangan tak terbatas dengan menuliskan namanya, bergantian, dalam suatu notasi.
Tapi manusia bisa melakukan sesuatu yang sama bergunanya, pada kasus kumpulan bilangan tak terbatas: Mereka dapat memberikan "instruksi jelas untuk menentukan anggota ke-n dari set", untuk "n" terbatas acak.
Instruksi tersebut diberikan secara eksplisit, dalam bentuk yang "dapat diikuti oleh mesin penghitung", atau oleh "manusia yang mampu melakukan hanya operasi-operasi dasar dengan simbol-simbol."
Suatu "bilangan tak-terbatas" adalah bilangan yang elemen-elemenya bisa berkorespondensi satu-ke-satu dengan integer.
Maka, Boolos dan Jeffrey mengatakan bahwa sebuah algoritme berarti instruksi bagi sebuah proses yang "membuat" keluaran integer dari sebuah "masukan" "acak" integer yang, secara teori, bisa sangat besar.
Maka sebuah algoritme dapat berupa persamaan aljabar seperti y = m + n -- dua variabel masukan m dan n yang menghasikan keluaran y.
Tapi berbagai penulis yang mencoba mendefinisikan persamaan tersebut mengatakan bahwa kata algoritme mengandung lebih dari itu, sesuatu yang kurang lebih (untuk contoh penjumlahan):
Konsep dari "algoritme" juga digunakan untuk mendefinisikan notasi dari desidabilitas.
Notasi tersebut adalah pusat untuk menjelaskan bagaimana sistem formal berasal dari sejumlah kecil aksioma dan aturan.
Dalam logika, waktu dari sebuah algoritme untuk selesai tidak dapat dihitung, karena tidak berelasi dengan dimensi fisik kita.
Dari ketidakpastian tersebut, yang mengkarakteristikan pekerjaan yang sedang berjalan, timbulah ketidak-tersediannya definisi "algoritme" yang sesuai dengan konkret (pada tingkat tertentu) dan penggunaan secara abstrak dari istilah tersebut.
Algoritme sangat penting bagi cara komputer mengolah data.
Banyak program komputer mengandung algoritme memberikan rincian pada instruksi khusus yang komputer harus lakukan (dengan urutan tertentu) untuk menjalankan pekerjaan tertentu, seperti menghitung gaji karyawan atau mencetak kartu rapor siswa.
Maka, sebuah algoritme bisa dianggap sebagai urutan operasi yang bisa disimulasikan oleh sebuah sistem Turing-lengkap.
Penulis yang mendukung tesis ini termasuk Minsky (1967), Savage (1987), dan Gurevich (2000):
Minsky: "Tapi kita juga menjaga, dengan Turing ... bahwa setiap prosedur yang "secara alami" disebut efektif, bisa dinyatakan oleh mesin (sederhana).
Walaupun tampaknya ekstrem, alasan tersebut ... sukar disanggah".
Gurevich: "... argumen informal Turing untuk menyokong tesis ini membenarkan tesis yang lebih kuat: setiap algoritme bisa disimulasikan oleh sebuah mesin Turing ... menurut Savage [1987], sebuah algoritme adalah sebuah proses penghitungan yang ditentukan oleh sebuah mesin Turing".
Biasanya, bila sebuah algoritme dihubungkan dengan pengolahan informasi, data dibaca dari sumber masukan, ditulis ke perangkat keluaran, dan/atau disimpan untuk pengolahan selanjutnya.
Data simpanan dianggap sebagai bagian dari keadaan internal dari entitas yang melakukan algoritme.
Pada praktiknya, keadaan tersebut disimpan pada satu atau lebih struktur data.
Untuk beberapa proses komputasi, algoritme harus ditentukan secara teliti: dijabarkan dengan cara ia bakal berlaku untuk semua kemungkinan yang dapat timbul.
Yaitu, setiap langkah tambahan harus secara sistematis dihadapi, kasus-per-kasus;
Kriteria bagi setiap kasus harus jelas (dan bisa dihitung).
Karena sebuah algoritme adalah kumpulan dari langkah-langkah yang tepat, urutan dari komputasi selalu penting bagi berfungsinya algoritme.
Instruksi biasanya diasumsikan terdaftar secara eksplisit, dan dijelaskan dimulai "dari atas" dan terus "ke bawah", sebuah gambaran yang dijelaskan secara formal oleh "alur kontrol"
Sejauh ini, diskusi tentang formalisasi algoritme telah mengasumsikan premis dari pemrograman imperatif.
Hal ini merupakan konsepsi umum, yang mencoba menjelaskan sebuah pekerjaan dalam makna diskrit dan "mekanis".
Keunikan dari konsepsi formalisasi algoritme adalah operasi penetapan, mengatur nilai dari sebuah variabel.
Ia berasal dari intuisi "ingatan" sebagai kertas buram.
Contoh operasi penetapan tersebut ada di bawah.
Untuk konsepsi yang lain dari apa yang membentuk sebuah algoritme lihat pemrograman fungsional dan pemrograman logika.
Algoritme dapat digambarkan dengan banyak notasi, termasuk bahasa alamiah, pseudokode, diagram alur, bagan drakon, bahasa pemrograman atau tabel kontrol (diproses oleh penerjemah).
Ekspresi bahasa alamiah terhadap algoritme condong lebih banyak dan rancu, dan jarang digunakan untuk algoritme yang kompleks dan teknis.
Pseudokode, diagram alur, bagan drakon, dan tabel kontrol adalah cara yang terstruktur untuk menggambarkan algoritme yang mencegah banyaknya kerancuan pada pernyataan-pernyataan bahasa alamiah.
Bahasa pemrograman ditujukan untuk mengekspresikan algoritme dalam sebuah bentuk yang dapat dieksekusi oleh komputer, tetapi sering kali digunakan sebagai suatu cara untuk menentukan atau mendokumentasikan algoritme.
Ada banyak macam kemungkinan representasi dan seseorang dapat mengekspresikan sebuah program mesin Turing sebagai urutan dari tabel-tabel mesin (lihat lebih lanjut di mesin kondisi-terbatas, tabel transisi kondisi dan tabel kontrol), sebagai diagram alur dan bagan drakon (lihat lebih lanjut di diagram kondisi), atau sebagai bentuk kode mesin atau kode assembly dasar yang dikenal "kumpulan lipat empat" (lihat lebih lanjut di mesin Turing).
Representasi dari algoritme dapat dikelompokan ke dalam tiga tingkatan dari deskripsi mesin Turing:Sebagai contoh dari algoritme sederhana "Penjumlahan m+n" dijelaskan dalam tiga tingkatan tersebut lihat contoh algoritme.
Kebanyakan algoritme ditujukan untuk diimplementasikan sebagai program komputer.
Namun, algoritme juga diimplementasikan dengan tujuan lain, seperti dalam jaringan saraf biologis (sebagai contohnya, otak manusia yang mengimplementasikan aritmetika atau sebuah serangga yang melihat makanan), dalam sirkuit elektris, atau dalam sebuah perangkat mekanis.
Dalam sistem komputer, sebuah algoritme pada dasarnya adalah instansi dari logika ditulis dalam perangkat lunak oleh pengembang perangkat lunak supaya efektif untuk komputer yang "ditargetkan" untuk mesin tertentu untuk menghasilkan "keluaran" dari "masukan" yang diberikan (kemungkinan nul).
"Program yang "elegan" (padat), program yang "baik" (cepat)": Pernyataan dari "sederhana dan elegan" muncul secara informal dalam buku Knuth dan dalam Chaitin:
Chaitin membuka definisinya dengan: "Saya akan perlihatkan bahwa anda tidak dapat membuktikan sebuah program adalah 'elegan'"—bukti tersebut akan menyelesaikan permasalahan perhentian (ibid).
"Algoritme terhadap fungsi yang dapat dihitung oleh algoritme": Untuk sebuah fungsi bisa ada beberapa algoritme.
Hal ini benar, bahkan tanpa mengembangkan kumpulan instruksi yang ada bagi programmer.
Rogers mengamati bahwa "Sangat ... penting untuk membedakan antara pengertian "algoritme", misalnya prosedur dan pernyataan "fungsi yang dihitung oleh algoritme", misalnya pemetaan hasil dari prosedur.
Fungsi yang sama bisa memiliki beberapa algoritme berbeda".
Sayangnya ada pertukaran antara kebaikan (kecepatan) dan elegan (kepadatan) -- sebuah program yang elegan bisa melakukan lebih banyak langkah untuk menyelesaikan sebuah komputasi daripada yang kurang elegan.
Sebuah contoh yang menggunakan algoritme Euclid bisa dilihat di bawah.
"Komputer (dan komputor), model dari komputasi": Sebuah komputer (atau manusia "komputor"
adalah tipe terbatas dari mesin, sebuah "perangkat mekanis deterministik diskrit"
yang secara buta mengikuti instruksinya
Model primitif dari Melzak dan Lambek
mereduksi pemikiran tersebut menjadi empat elemen: (i) diskrit, "lokasi" yang bisa dibedakan,
(ii) diskrit, "penghitung" yang tak bisa dibedakan
(iii) sebuah agen, dan
(iv) sebuah daftar instruksi yang "efektif" relatif terhadap kemampuan dari agen.
Minsky menjelaskan variasi yang lebih sesuai dari model "abacus"-nya Lambek dalam "Basis Komputabilitas Paling Sederhana".
Mesin Minsky memproses secara berurutan lewat lima (atau enam tergantung bagaimana seseorang menghitungnya) instruksi kecuali baik sebuah kondisi IF-THEN GOTO atau GOTO tak bersyarat mengubah alur program keluar dari urutan.
Selain HALT, mesin Minsky mengikutkan tiga operasi "penetapan" (penggantian, substitusi):
ZERO (misalnya, isi dari lokasi diganti oleh 0: L ← 0), SUCCESSOR (misalnya, L ← L+1), dan DECREMENT (misalnya, L ← L-1).
Jarang seorang programer harus menulis "kode" dengan kumpulan instruksi terbatas.
Tapi Minsky memperlihatkan (sebagaimana Melzak dan Lambek) bahwa mesinnya adalah Turing komplet dengan hanya empat "tipe" instruksi utama: GOTO kondisional, GOTO tak bersyarat, penetapan/penggantian/substitusi, dan HALT.
"Simulasi dari sebuah algoritme: bahasa komputer (komputor)": Knuth menganjurkan pembaca bahwa "cara terbaik untuk belajar algoritme dalah mencobanya ... langsung ambil pulpen dan kertas dan bekerja lewat contoh".
Lalu bagaimana dengan simulasi atau eksekusi yang sebenarnya?
Programmer harus menerjemahkan algoritme ke dalam bahasa yang mana simulator/komputer/komputor dapat mengeksekusi "secara efektif".
Stone memberikan contoh dari hal ini: saat menghitung akar dari persamaan kuadrat si komputor harus tahu bagaimana mendapatkan akar kuadrat.
Jika tidak maka supaya algoritme dapat efektif ia harus menyediakan sejumlah aturan untuk mengekstrak akar kuadrat.
Hal ini berarti programer harus tahu sebuah "bahasa" yang efektif relatif terhadap target pada agen komputasi (komputer/komputor).
Lalu model apa yang seharusnya digunakan untuk simulasi?
Van Emde Boas mengamati "bahkan bila kita mendasari teori kompleksitas dengan mesin abstrak bukannya mesin kongkrit, kesembarangan dari pemilihan model masih tetap ada.
Pada titik itulah mulainya pemikiran "simulasi"".
Bila kecepatan yang dihitung, jumlah instruksi berpengaruh.
Sebagai contohnya, subprogram dalam algoritme Euclid untuk menghitung sisa akan berjalan lebih cepat jika programmer memiliki instruksi "modulus" (sisa pembagian) bukannya dengan pengurangan (atau lebih parah: hanya "penurunan").
"Pemrograman terstuktur, struktur kanonikal": Menurut Tesis Church-Turing setiap algoritme bisa dihitung dengan sebuah model yang dikenal Turing komplet, dan menurut demonstrasi Minsky kekomplitan Turing membutuhkan hanya empat tipe instruksi—GOTO bersyarat, GOTO tak bersyarat, penetapan, HALT.
Kemeny dan Kurtz mengamati bahwa saat penggunaan GOTO tak bersyarat yang "tak disiplin" dan IF-THEN GOTO bersyarat bisa menghasilkan "kode spageti" seorang programer bisa menulis program terstruktur menggunakan instruksi tersebut;
di lain sisi "juga memungkinkan, dan tidak begitu sulit, untuk menulis sebuah program terstruktur yang buruk dalam sebuah bahasa terstruktur".
Tausworthe menambahkan tiga struktur kanon Bohm-Jacopini:
SEQUENCE, IF-THEN-ELSE, dan WHILE-DO, dengan dua lagi: DO-WHILE dan CASE.
Keuntungan dari program terstruktur adalah ia cocok dengan pembuktian kebenaran menggunakan induksi matematika.
"Simbol diagram alur": Pembantu grafik yang disebut diagram alur memberikan suatu cara untuk menjelaskan dan mendokumentasikan sebuah algoritme (dan program komputer).
Seperti alur program dari mesin Minsky, sebuah diagram alur selalu mulai dari atas dan terus ke bawah.
Simbol utamanya hanya 4: arah panah memperlihatkan alur program, segi empat (SEQUENCE, GOTO), wajik (IF-THEN-ELSE), dan titik (OR).
Struktur kanonikal Bohm-Jacopini dibuat dari bentuk-bentuk primitif tersebut.
Sub-struktur bisa "bersarang" dalam segi empat hanya jika jalan keluar tunggal terjadi pada super-struktur.
Simbol dan penggunaannya untuk membangun struktur kanonikal diperlihatkan dalam diagram.
Salah satu dari algoritme sederhana adalah menemukan bilangan terbesar dalam sebuah deretan angka (tak berurut).
Solusinya membutuhkan pemeriksaan setiap angka dalam deret, tetapi hanya sekali.
Dari hal ini munculah algoritme sederhana, yang bisa dinyatakan dalam kalimat bahasa deskripsi tingkat-tinggi, sebagai:
"Deskripsi tingkat-tinggi:"
"Deskripsi (Quasi-)formal:"
Ditulis dalam kalimat yang lebih dekat dengan bahasa tingkat-tinggi dari program komputer, berikut ini adalah kode formal dari algoritme dalam pseudokode atau kode pijin:
Algoritme Euclid muncul sebagai Proposisi II dalam Book VII ("Elementary Number Theory") dari "Elements".
Euclid mengajukan permasalahan: "Ambil dua angka bukan prima, untuk mencari bilangan pembagi terbesar".
Dia menentukan "Sebuah angka [merupakan] besaran yang terdiri dari unit-unit": angka penghitung, integer positif kecuali 0.
Dan "mengukur" adalah menempatkan ukuran panjang terkecil "s" dengan tepat ("q" kali) di antara ukuran terpanjang "l" sampai sisa "r" lebih kecil dari panjang terkecil "s".
Dalam dunia modern, sisa "r = l - q*s", "q" sebagai hasil bagi, atau sisa "r" adalah "modulus", bagian sisa-integer yang tersisa setelah pembagian.
Supaya metode Euclid berhasil, panjang awalnya harus memenuhi dua kebutuhan:
(i) panjangnya tidak 0, DAN
(ii) hasil pengurangan harus "lebih", sebuah pengujian harus menjamin bahwa bilangan terkecil dari dua angka adalah hasil pengurangan dari yang terbesar (cara lain, keduanya bisa sama sehingga pengurangan menghasilkan 0).
Pembuktian asli Euclid mengikutkan kebutuhan yang ketiga: kedua panjang bukanlah bilangan prima.
Euclid menentukan hal ini supaya dia bisa membentuk sebuah bukti reductio ad absurdum bahwa dua pembagi dua angka adalah yang "terbesar".
Walau algoritme Nicomachus sama dengan Euclid, bila kedua bilangan prima maka menghasilkan angka "1" untuk bilangan pembagi terbesar.
Jadi untuk lebih jelasnya algoritme berikut adalah algoritme Nicomachus.
Hanya beberapa "tipe" instruksi yang dibutuhkan untuk mengeksekusi algoritme—beberapa tes logika (GOTO bersyarat), GOTO tak bersyarat, penetapan (penggantian), dan pengurangan.
Algoritme berikut disebut sebagai versi Euclid dan Nichomachus 4-langkah-nya Knuth, tetapi bukannya menggunakan pembagi untuk menentukan sisa ia menggunakan pengurangan berturut-turut dari panjang terkecil "s" dari sisa panjang "r" sampai "r" kurang dari "s".
Deskripsi tingkat-tinggi, diperlihatkan dengan tulisan tebal, diadaptasi dari Knuth 1973:2-4:
INPUT:
E0: [Pastikan "r" ≥ "s".]
E2: [Apakah sisa 0?]: APAKAH (i) pengukuran terakhir adalah sama dan sisa di R adalah 0 program dapat berhenti, ATAU (ii) algoritme harus terus jalan: hasil pengukuran meninggalkan sisa di R kurang dari angka pengukuran dalam S.
E3: [Interchange "s" dan "r"]: Sulitnya algoritme Euclid. Menggunakan sisa "r" untuk mengukur angka terkecil sebelumnya "s":; L sebagai lokasi sementara.
OUTPUT:
DONE:
Versi algoritme Euclid berikut hanya membutuhkan 6 instruksi inti untuk melakukan 13 langkah pada solusi "inelegan"; parahnya, "inelegan" membutuhkan "tipe" instruksi lebih banyak.
Diagram alur dari "elegan" bisa dilihat pada bagian atas artikel ini.
Dalam bahasa Basic (tak terstruktur) langkahnya diberi nomor, dan instruksi LET [] = [] adalah instruksi penetapan disimbolkan dengan ←.
"Bagaimana cara kerja "Elegan"": Sebagai pengganti "pengulangan Euclid" luar, "Elegan" mengulang antara dua pengulangan, pengulangan A > B yang menghitung A ← A - B, dan pengualang B ≤ A yang menghitung B ← B - A.
Hal ini bekerja karena, saat yang dikurang M lebih kecil pengurang S ( Selisih = pengurang - yang_di_kurang ), yang_dikurang bisa menjadi "s" (panjang pengukuran yang baru) dan pengurang bisa menjadi "r" yang baru (panjang yang akan diukur);
dengan kata lain "arti" dari pengurangan dibalik.
Apakah algoritme berjalan seperti yang penulis inginkan?
Beberapa kasus uji cukup menentukan fungsi inti.
Sumber pertama
menggunakan 3009 dan 884.
Knuth menyarankan 40902, 24140.
Kasus menarik lainnya yaitu dua angka relatif prima 14157 dan 5950.
Tapi kasus pengecualian harus teridentifikasi dan diuji.
Apakah "inelegan" berjalan benar saat R > S, S > R, R = S?
Sama juga dengan "Elegan": B > A, A > B, A = B?
(Semuanya benar).
Apa yang terjadi bila salah satu bilangan nol, atau keduanya nol?
Apa yang terjadi bila angka "negatif" dimasukan?
Angka desimal?
Bila angka masukan, misalnya domain dari fungsi yang dihitung oleh algoritme/program, mengikutkan hanya integer positif termasuk 0, maka kegagalan pada nol mengindikasikan bahwa algoritme (dan program instansiasinya) adalah sebuah fungsi parsial bukannya fungsi total.
Kesalahan yang terkenal karena eksepsi adalah kegagalan roket Ariane V.
"Bukti dari kebenaran program menggunakan induksi matematika": Knuth mendemonstrasikan penggunaan induksi matematika untuk versi "pengembangan" dari algoritme Euclid, dan dia mengajukan "metode umum yang digunakan untuk membuktikan validitas dari setiap algoritme."
Tausworthe mengajukan bahwa sebuah pengukuran dari kompleksitas dari sebuah program adalah panjang dari pembuktian kebenarannya.
"Elegan (kepadatan) lawan kebaikan (kecepatan)": Dengan hanya 6 instruksi dasar, "Elegan" adalah jelas pemenang dibandingkan dengan instruksi "inelegan" dengan 13 instruksi.
Namun, "inelegan" lebih "cepat" (ia sampai pada HALT dengan langkah lebih sedikit).
Analisis algoritme
mengindikasikan kenapa hal tersebut terjadi: "Elegan" melakukan pengujian kondisi "dua" kali disetiap pengulangan pengurangan, sementara "inelegan" hanya sekali.
Bila algoritme (biasanya) membutuhkan banyak pengulangan, "secara rata-rata" lebih banyak waktu yang terbuang saat melakukan tes "B = 0?" yang hanya diperlukan saat sisa sudah dihitung.
"Bisakah algoritme ditingkatkan?": Bila programmer sudah menilai sebuah program "cocok" dan "efektif"—yaitu, ia menghitung fungsi yang ditujukan oleh penulisnya—maka pertanyaannya menjadi, bisakah ditingkatkan?
Kepadatan dari "inelegan" bisa ditingkatkan dengan menghilangkan 5 langkah.
Tapi Chaitin membuktikan bahwa memadatkan algoritme tidak bisa diotomatiskan dengan algoritme generalisasi;
tapi, ia bisa dilakukan secara heuristik, misalnya dengan pencarian menyeluruh (contohnya bisa ditemukan di Berang sibuk), coba dan gagal, kecerdasan, kedalaman, penggunaan penalaran induktif, dll.
Bisa diamati bahwa langkah 4, 5, dan 6 diulang pada langkah 11, 12, dan 13.
Pembandingan dengan "Elegan" menyediakan petunjuk langkah-langkah tersebut dengan langkah 2 dan 3 dapat dihilangkan.
Hal ini mereduksi jumlah instruksi dasar dari 13 menjadi 8, yang membuatnya "lebih elegan" dari "Elegan" dengan 9 langkah.
Kecepatan "Elegan" bisa ditingkatkan dengan memindahkan tes B=0? keluar dari pengulangan.
Perubahan ini memerlukan penambahan 3 instruksi (B=0?, A=0?, GOTO).
Sekarang "Elegant" menghitung contoh-angka lebih cepat;
untuk setiap angka pada A, B dan R, S hal ini selalu merupakan kasus yang membutuhkan analisis yang mendalam.
Sangat penting untuk mengetahui berapa banyak sumber tertentu (seperti waktu dan tempat penyimpanan) secara teoretis diperlukan untuk sebuah algoritme.
Metode-metode telah dikembangkan untuk analisis algoritme untuk mendapatkan jawaban kuantitatif (estimasi);
sebagai contohnya, algoritme pengurutan di atas memerlukan waktu O("n"), menggunakan notasi O besar dengan "n" sebagai panjang deret (yang akan diurut).
Setiap saat algoritme hanya perlu mengingat dua nilai: nilai terbesar yang ditemukan, dan posisinya sekarang dideretan input.
Oleh karena itu dikatakan memiliki kebutuhan ruang "O(1)", jika ruang yang dibutuhkan untuk menyimpan angka masukan tidak dihitung, atau O("n") jika dihitung.
Algoritme berbeda mungkin menyelesaikan pekerjaan yang sama dengan kumpulan instruksi yang berbeda dengan waktu, ruang, atau 'usaha' lebih sedikit atau banyak dari yang lain.
Sebagai contohnya, algoritme pencairan binari biasanya mengungguli pencarian berderet secara paksa bila digunakan untuk tabel pencarian pada deret terurut.
Analisis dan kajian algoritme adalah bidang dari ilmu komputer, dan biasanya dilakukan secara abstrak tanpa menggunakan bahasa pemrograman tertentu atau implementasi.
Dalam artian, analisis algoritme mirip dengan bidang matematika lainnya yang mana fokus pada properti yang mendasari algoritme dan bukan pada implementasi tertentu.
Biasanya pseudokode digunakan pada analisis karena merupakan representasi paling umum dan sederhana.
Namun, pada akhirnya, kebanyakan algoritme diimplementasikan di perangkat keras / lunak tertentu dan efisiensi algoritmik mereka akhirnya diuji menggunakan kode yang sebenarnya.
Untuk solusi dari sebuah masalah, efisiensi dari algoritme tertentu mungkin tidak terlalu berpengaruh (kecuali n sangat besar) tetapi bagi algoritme yang dirancang untuk kecepatan interaktif, komersial, atau penggunaan ilmiah jangka panjang ia bisa saja kritikal.
Meningkatkan n dari kecil ke n yang besar biasanya menunjukan ketak efisienan algoritme yang tidak berbahaya.
Pengujian empiris berguna karena bisa membuka interaksi tak terduga yang mempengaruhi performa.
Benchmark bisa digunakan untuk membandingkan potensi kenaikan sebelum/sesudah algoritme setelah optimisasi program dilakukan.
Untuk menggambarkan kemungkinan potensi peningkatan bahkan pada algoritme yang sudah teruji, inovasi terbaru, berkaitan dengan algoritme FFT (banyak digunakan di bidang pemrosesan gambar), bisa menurunkan waktu pemrosesan dengan faktor sampai 1.000 untuk aplikasi seperti pencitraan medis.
Secara umum, peningkatan kecepatan bergantung pada properti khusus dari permasalahan, yang mana sangat umum pada aplikasi praktis.
Percepatan dengan tingkat seperti itu membolehkan perangkat komputasi yang sering menggunakan pemrosesan gambar (seperti kamera digital dan peralatan medis) menghabiskan daya yang lebih sedikit.
Salah satu cara mengklasifikasikan algoritme yaitu dengan cara implementasi.
Cara lain mengklasifikasikan algoritme adalah dengan metodologi rancangannya atau paradigma.
Ada sejumlah paradigma, tiap-tiapnya berbeda dari yang lain.
Lebih lanjut, setiap kategori tersebut mengikutkan banyak tipe algoritme yang berbeda.
Beberapa paradigma umum termasuk:
Setiap bidang sains memiliki permasalahannya sendiri dan membutuhkan algoritme yang efisien. Masalah yang berkaitan di satu bidang terkadang dipelajari bersama. Beberapa contoh yaitu algoritme pencarian, algoritme penggabungan, algoritme numerik, algoritme grafik, algoritme deret, algoritme komputasi geometri, algoritme kombinatorial, algoritmas medis, mesin belajar, kriptografi, algoritme kompresi data dan teknik penguraian.
Terkadang bidang-bidang tersebut saling tumpang tindih, dan perkembangan algoritme di satu bidang bisa meningkatkan bidang lainnya yang terkadang tidak berkaitan. Sebagai contohnya, pemrograman dinamis ditemukan untuk optimisasi konsumsi sumber daya dalam industri, tetapi sekarang digunakan untuk menyelesaikan sejumlah besar permasalahan dalam banyak bidang.
Algoritme bisa diklasifikasikan berdasarkan jumlah waktu yang dibutuhkan untuk selesai dibandingkan dengan ukuran inputnya. Ada berbagai varietas: beberapa algoritme selesai dalam waktu linear relatif terhadap ukuran input, beberapa selesai dalam jumlah waktu yang eksponensial atau lebih buruh, dan beberapa berhenti. Sebagai tambahan, beberapa masalah bisa memiliki berbagai algoritme dengan kompleksitas yang berbeda, sementara permasalahan yang lain bisa saja tidak memiliki algoritme atau tidak diketahui algoritmanya yang efisien. Ada juga pemetaan dari beberapa algoritme terhadap permasalahan lain. Karena itu, lebih cocok untuk mengklasifikasikan permasalahan itu sendiri bukannya algoritme menjadi kelas-kelas yang sama berdasarkan kompleksitas dari kemungkinan algoritme terbaik baginya.
Burgin (2005, p. 24) menggunakan definisi algoritme secara umum yang melonggarkan kebutuhan bersama yang keluaran dari algoritme yang menjalankan sebuah fungsi harus ditentukan setelah sejumlah langkah. Dia mendefinisikan kelas super-rekursif dari algoritme sebagai "sebuah kelas algoritme yang mana memungkinkan untuk menghitung fungsi yang tidak bisa dihitung oleh mesin Turing manapun" (Burgin 2005, p. 107). Hal ini berkaitan dekat dengan kajian dari metode hiperkomputasi.
Untuk menjaga keseimbangan saat mengintegrasikan mesin ke dalam masyarakat, seseorang bisa mengklasifikasikan algoritme berdasarkan tipe dari evaluasi yang mereka lakukan.
Sejumlah filsuf telah berhipotesis bahwa masyarakat diuntungkan dari keragaman evaluatif seperti mereka diuntungkan keragaman jender dan tipe darah (misalnya, Dean 2012, Sober & Wilson 1998) Hertzke & McConkey 1998, dan Bellah 1985).
Teknologi dapat mengancam ekosistem moral tersebut seperi spesies invasif jika ia mengganggu campuran keragaman.
Wallach & Allen (2008) mengklasifikasikan algoritme pembuat-keputusan menjadi tiga tipe evaluatif: Algoritme bottom-up membuat penilaian tidak terprediksi bagi pemrogram (misalnya, perangkat lunak yang berevolusi).
Yang lainnya (top-down) dibagi menjadi deontologikal (yang dapat bergantung pada implementasi aturan pemrograman) lawan consequensialis (yang mengandalkan pada memaksimalkan perkiraan pemrograman).
Sebagai contohnya, sebuah kalkulator standar termasuk deontologikal, sementara mesin pembelajaran untuk perdagangan saham termasuk consequensialis.
Santos-Lang mengganti nama deontologikal dan consequensialis menjadi kelas "institusional" dan "negosiator" dengan tujuan untuk menghindari implikasi bahwa semua teori-teori etika deontologikal dan consequensialis bisa diimplementasikan sebagai algoritme, dan membagi kelas bottom-up menjadi "pengganggu" (algoritme yang tidak terprediksi karena menggunakan generator pengacakan) lawan "relasional" (algoritme yang tidak terprediksi karena efek jaringan).
Seorang mutator dalam komputasi evolusioner bisa menjadi contoh dari pengganggu, sementara kelas 3 atau 4 dari otomata sellular adalah contoh dari mesin relasional.
Santos-Lang mencatat bahwa algoritme terkadang memiliki subkomponen dari tipe lainnya.
Sebagai contohnya, negosiator perdagangan saham bisa mengimplementasikan sebuah algoritme genetik, dan memiliki mutator pengganggu, dan mutator bisa memiliki subkomponen institusional dan relasional, semua komputasi adalah relasional pada tingkat di jajaran kimiawi (Santos-Lang 2014).
Kata sifat "berkelanjutan" bila diterapkan pada kata "algoritme" bisa berarti:
Algoritme biasanya tidak dipatenkan. Di Amerika Serikat, sebuah klaim yang terdiri hanya dari manipulasi sederhana dari konsep abstrak, angka, atau sinyal tidak berarti suatu "process" (SPTO 2006), dan oleh karena itu algoritme tidak bisa dipatenkan (sebagaimana dalam Gottschalk v. Benson).
Namun, penerapan praktis dari algoritme terkadang dipatenkan.
Sebagai contohnya, dalam Diamond v. Diehr, aplikasi dari algoritme umpan-balik sederhana untuk membantu dalam menyembuhkan karet sintetis dianggap dapat dipatenkan.
Mematenkan perangkat lunak sangat kontroversial, dan ada paten yang mengikutkan algoritme yang sangat dikritisi, terutama algoritme kompresi data, seperti Format Grafiknya Unisys.
Sebagai tambahan, beberapa algoritme kriptografi memiliki batasan ekspor (lihat ekspor dari kriptografi).
Kata ""Algoritme"", atau ""Algorisma"" pada versi penulisan lain, datang dari nama al-Khwarizmi. dieja dalam Arab klasik sebagai Al-Khwarithmi. Al-khwarizmi (, 780-850) adalah matematikawan, ahli astronomi, ahli geografi dari Persia dan sarjana House of Wisdom di Baghdad, yang arti namanya ""penduduk asli Khwarezm"", sebuah kota yang merupakan bagian dari Wilayah Iran pada masanya dan sekarang Uzbekistan.
Sekitar tahun 825, dia menulis risalah dalam bahasa Arab, yang diterjemahkan dalam Latin pada abad ke-12 dengan judul "Algoritmi de numero Indorum".
Judul ini artinya "Algoritmi pada bilangan India", di mana "Algoritmi" adalah pelatinan penerjemah dari nama Al-Khwarizmi.
Al-Khwarizmi dulunya adalah matematikawan yang paling banyak dibaca di Eropa pada akhir Abad Pertengahan, pada umum lewat bukunya yang lain, Aljabar.
Pada akhir abad pertengahan, "algorismus", perubahan dari namanya, berarti "sistem bilangan desimal" yang masih merupakan arti dari kata Inggris modern algorism.
Pada abad ke-17 Prancis kata tersebut berubah, tetapi tidak maknanya, menjadi "algorithme".
Inggris mengadopsi Prancis setelahnya, tetapi tidak pada akhir abad ke-19 lah "Algorithm" mengambil makna dari kata Inggris masa sekarang.
Etimologi alternatif mengklaim asal mulanya dari istilah "algebra" (aljabar) dari makna abad pertengahan "aritmetika Arab" dan "arithmos" istilah Yunani untuk angka (yang secara harfiah berarti "bilangan Arab" atau "perhitungan Arab").
Karya algoritme Al-Kharizmi bukan berbentuk seperti pada masa modern sekarang tetapi sebagai tipe dari pengulangan kalkulus (disini disebutkan bahwa karya fundamentalnya yang dikenal sebagai algebra pada awalnya berjudul "Buku Ringkasan tentang Kalkulasi dengan Penyempurnaan dan Pengimbangan" menjelaskan tipe-tipe dari pengulangan perhitungan dan persamaan kuadrat).
Dalam makna tersebut, algoritima dikenal di Eropa jauh sebelum Al-Kharizmi.
Algoritme paling tua yang dikenal sekarang adalah Algoritme Euklid (lihat juga Pengembangan algoritme Euklid).
Sebelum ditemukan istilah "algorithm" orang Yunani menyebutnya "anthyphairesis" secara harfiah berarti anti-substraksi atau substraksi timbal-balik (untuk bacaan lebih lanjut disini dan ini.
Algoritme dikenal oleh orang Yunani berabad sebelum
Euclid.
Bukannya kata "algebra" orang Yunani menggunakan istilah "arithmetica"(ἀριθμητική, yaitu dalam karya Diophantus yang dikenal "bapak dari Aljabar" - lihat juga artikel Wikipedia persamaan Diophantine dan Eudoxos).
Kata algoritme datang dari nama matematikawan Persia abad ke-9 Abu Abdullah Muhammad ibnu Musa Al-Khwarizmi, yang hasil kerjanya dibangun dari matematikawan India abad ke-7 Brahmagupta.
Kata algorisma awalnya mengacu hanya pada aturan-aturan dalam melakukan aritmetika menggunakan bilangan Hindu-Arab namun berkembang lewat penerjemahan Latin Eropa dari nama Al-Khwarizmi menjadi algoritme pada abad ke-18.
Penggunaan kata tersebut berkembang mengikutkan semua prosedur untuk menyelesaikan masalah atau melakukan unit kegiatan.
Penanda-penghitung: Untuk mencatat hewan gembalaan, kumpulan biji dan uang mereka orang dahulu menggunakan penghitung: akumulasi batu atau tanda yang ditoreh pada tongkat, atau membuat simbol diskrit di kerang.
Sampai orang Babilonia dan Mesir menggunakan tanda dan simbol, pada akhirnya bilangan Roma dan abakus berkembang (Dilson, p. 16-41).
Penanda penghitung muncul dalam sistem bilangan operan aritmetika digunakan dalam mesin Turing dan komputasi mesin Post-Turing.
Karya dari Geometer Yunani kuno (algoritme Euklid), matematikawan India Brahmagupta, dan matematikawan Persia Al-Khwarizmi (yang darinya isitlah "algorism" dan "algoritme" diturunkan), dan matematikawan Eropa Barat memuncak dalam notasi Leibniz dari rasiosinator kalkulus (sekitar 1680-an):
"Jam": Bolter memuji penemuan jam gaya-berat sebagai "Kunci penemuan dari Eropa pada Abad Pertengahan", khususnya pada ambang pelarian
yang menyediakan kita dengan tik dan tak dari jam mekanis.
"Mesin otomatis yang akurat"
mengarah langsung pada "otomata mekanis" dimulai pada abad ke-13 dan terakhir pada "mesin komputasi" -- motor berbeda dan motor analitik dari Charles Babbage dan bangsawan Ada Lovelace, pertengahan abad ke-19.
Lovelace dikreditkan sebagai yang pertama menciptakan algoritme yang ditujukan untuk diproses di komputer—motor analitis Babbage, perangkat pertama yang dianggap komputer Turing-sempurna sebenarnya bukan hanya sebuah kalkulator—dan terkadang dikenal "programmer pertama dalam sejarah", walaupun implementasi penuh dari perangkat Babbage kedua tidak terealisasi sampai beberapa dekade setelah masanya.
"Mesin logika 1870 - Stanley Jevons "sempoa logika" dan "mesin logika"": Masalah teknisnya adalah untuk mereduksi persamaan boolean bila ditampilkan dalam sebuah bentuk yang pada masa sekarang dikenal sebagai pemetaan Karnaugh.
Jevons (1880) pertama menjelaskan "sempoa" sederhana dari "potongan kayu dilengkapi dengan penyemat, dibuat supaya bagian atau kelas kombinasi logika manapun dapat dipilih secara mekanis ... Baru-baru ini Saya telah mereduksi sistem menjadi bentuk yang secara sempurna mekanis, dan membuatnya mewujudkan keseluruhan proses inferensi tak langsung dalam apa yang disebut sebuah "Mesin Logika""
Mesinnya dilengkapi dengan "beberapa tangkai kayu yang bisa dipindahkan" dan "di bawah ada 21 kunci seperti pada piano [dll] ...".
Dengan mesin ini dia dapat menganalis sebuah "silogisme atau argumen logika sederhana apapun".
"Mesin tenun Jacquard, kartu berlobangnya Hollerith, telegraf dan telepon -- penyiaran elektromekanis": Bell dan Newell (1971) mengindikasikan bahwa mesin tenun Jacquard (1801), pelopor dari kartu Hollerith (kartu berlobang, 1887), dan "teknologi alih telepon" adalah akar dari sebuah pohon yang mengarah pada perkembangan dari komputer pertama.
Pada pertengahan abad ke-19 telegraf, pelopor dari telepon, digunakan diseluruh dunia, pengkodean diskrit dan pembedaan huruf sebagai "titik dan strip".
Pada akhir abad ke-19 pita telegraf (sekitar 1870-an) digunakan, sebagaimana juga kartu Hollerith pada sensus Amerika 1890.
Kemudian muncullah teleprinter (sekitar 1910-an) dengan kerta-berlobang menggunakan kode Baudot di pita.
"Jaringan alih-telepon" dari penyiaran elektromekanis (ditemukan 1835) adalah karya dair George Stibitz (1937), penemu dari perangkat penghitungan digital.
Saat bekerja di laboratorium Bell, dia mengamati "beratnya" penggunaan kalkulator mekanis dengan geligi.
"Dia pulang ke rumah pada suatu malam 1937 berniat untuk menguji idenya ... Saat mengatik selesai, Stibitz telah membangun perangkat hitung digital".
Davis (2000) mengamati pentingnya penyiaran elektromekanis (dengan "keadaan binari"-nya "buka" dan "tutup"):
"Simbol dan aturan": Dengan cepat berkembangnya matematika dari George Boole (1847, 1854), Gottlob Frege (1897), dan Giuseppe Peano (1888-1889) mereduksi aritmetika menjadi serangkaian simbol dimanipulasi oleh aturan-aturan. "The Principles of arithmetic, presented by a new method"-nya Peano (1888) adalah "usaha pertama mengaksiomakan matematika dalam sebuah bahasa simbolik".
Tapi Heijenoort memberi pujian pada Frege (1879): Frege "merupakan karya tulis paling penting mengenai logika. ... yang mana kita lihat sebuah "'bahasa formula', yaitu sebuah "lingua characterica", sebuah bahasa ditulis dengan simbol-simbol khusus, "untuk berpikir murni", yaiut, bebas dari hiasan retorikal ... dibangun dari simbol-simbol tertentu yang dimanipulasi menurut aturan-aturan terbatas".
Karya dari Frege lebih lanjut disederhanakan dan diperkuat oleh Alfred North Whitehead dan Bertrand Russell dalam Principia Mathematical (1910-1913).
"Paradoks": Pada masa yang sama sejumlah paradoks yang mengganggu muncul dalam literatur, pada khususnya paradoks Burali-Forti (1987), paradoks Russell (1902-03), dan Paradoks Richard.
Hasilnya mengarah ke makalah Kurt Godel (1931) -- dia secara khusus merujuk paradoks pembohong—yang mereduksi aturan dari rekursi pada angka.
"Penghitungan Efektif": Dalam usaha untuk menyelesaikan permasalahan keputusan yang didefinisikan oleh Hilbert tahun 1928, matematikawan pertama mendefinisikan apa arti dari "metode efektif" atau "kalkulasi efektif" (misalnya, sebuah kalkulasi yang akan sukses).
Dalam waktu yang cepat hal berikut muncul: kalkulus-λ oleh Alonzo Church, Stephen Kleene, dan J.B. Rosser
definisi dari "rekursi umum" yang benar-benar diasah dari karya Godel berdasarkan saran dari Jacquard Herbrand (cf. kuliah Godel di Princeton tahun 1934) dan penyederhaan selanjutnya oleh Kleene.
Church membuktikan
bahwa permasalahan keputusan tidak terpecahkan, definisi Emil Post tentang penghitungan efektif yaitu sebagai pekerja yang tanpa berpikir mengikuti suatu daftar instruksi untuk bergerak ke kiri atau kanan lewat sederetan ruangan dan bersamaan dengan itu bisa menandai atau menghapus kertas atau mengamati kertas dan membuat pilihan ya-tidak tentang instruksi selanjutnya.
Pembuktian Alan Turing bahwa permasalahan keputusan tidak terpecahkan dengan menggunakan "sebuah mesin [otomatis]"-nya
dengan efek yang mirip dengan "formulasi"-nya Post, definisi J. Barkley Rosser tentang "metode efektif" dalam makna "sebuah mesin".
Proposal S. C. Kleene dari pelopor "Tesis Church" yang disebutnya "Thesis I",
dan beberapa tahun kemudian Kleene menamakan tesisnya "Tesis Church"
dan mengajukan "Tesis Turing".
Berikut adalah kebetulan yang luar biasa dari dua orang yang tidak saling mengenal tetapi mendeskripsikan sebuah proses orang-sebagai-komputer mengerjakan perhitungan—dan mereka menghasilkan definisi yang mirip.
Emil Post (1936) mendeskripsikan aksi dari sebuah "komputer" (manusia) sebagai berikut:
Simbol ruangnya yaitu
Turing—model dari komputasinya sekarang dikenal dengan mesin Turing—memulai, sebagaimana Post, dengan analisis dari komputer manusia yang ia sederhanakan menjadi sekumpulan gerakan dasar sederhana dan "keadaan pikiran".
Tapi dia terus maju selangkah ke depan dan membuat sebuah mesin sebagai model dari komputasi angka.
Reduksi Turing menghasilkan hal berikut:
"Bisa saja beberapa dari perubahan tersebut menyebabkan perubahan keadaan pikiran. Operasi tunggal paling umum oleh karena itu harus diambil jadi salah satu hal berikut:
Beberapa tahun kemudian, Turing mengembangkan analisanya (tesis, secara definisi) dengan ekspresi kuat berikut:
Walau sangat mudah menangkap ide ini, namun ia membutuhkan beberapa definisi matematikan terbatas yang bisa diekspresikan . . . [dia mendiskusikan sejarah dari definisi seperti di atas dengan menghormati Godel, Herbrand, Kleen, Church, Turing dan Post] ... Kita mungkin gunakan pernyataan tersebut secara harfiah, memahami murni dengan proses mekanis yang mana dapat dilakukan oleh sebuah mesin. Memungkinkan untuk memberikan deskripsi matematis, dalam beberapa bentuk normal, dari struktur mesin tersebut. Perkembangan dari ide ini mengarah pada definisi penulis dari sebuah fungsi yang dapat dihitung, dan untuk mengidentifikasi komputibilitas † dengan penghitungan yang efektif . . . .
"J. Barkley Rosser" mendefinisikan 'metode [matematis] efektif' dengan cara berikut (kemiringan ditambahkan):
Catatan kaki Rosser #5 merujuk karya dari (1) Church dan Kleene dan definisi dari definabiliti-λ, secara khusus Church menggunakannya dalam "An Unsolvable Problem of Elementary Number Theory"-nya (1936);
(2) Herbrand dan Godel dan penggunaan rekursi mereka terutama Godel menggunakannya dalam makalah terkenalnya "On Formally Undecidable Propositions of Principia Mathematica and Related Systems I" (1931);
dan (3) Post (1936) dan Turing (1936-7) dalam model mekanisme komputasi mereka.
"Stephen C. Kleene" didefinisikan sebagai "Thesis I"-nya yang terkenal yang dikenal sebagai tesis Church-Turing.
Tapi dia melakukan hal tersebut dalam konteks berikut (penebalan dari aslinya):
Sejumlah usaha telah diarahkan untuk memperbaiki lebih lanjut definisi dari "algoritme", dan aktivitas tersebut masih terus berjalan karena isu-isu yang mengelilinginya, terutama, fondasi matematika (khususnya tesis Church-Turing) dan filsafat pikiran (khususnya argumen menyangkut kecerdasan buatan).
Lebih lanjut, lihat karakterisasi algoritme.