Encyklopedia Algorytmów
O stronie
Encyklopedia algorytmów to strona internetowa opisująca wybrane zagadnienia z dziedziny algorytmiki. Jest ona kierowana do osób interesujących się algorytmiką, np. do studentów informatyki. Strona ma przedstawiać omawiane zagadnienia w sposób jak najbardziej przystępny, a jednocześnie możliwie fachowy. Oprócz typowych artykułów strona zawiera też samouczki (tutoriale), które przedstawiają wybrane algorytmy na przykładach, krok po kroku.
Zawartość
Najnowsze artykuły
Najnowsze samouczki
- Symulowane wyżarzanie
- Quicksort
- Algorytm Floyda-Warshalla
- Problem komiwojażera, algorytm genetyczny
- Algorytm Dijkstry
Aby przeglądać strony tematycznie, przejdź do głównej kategorii.
Czy wiesz…
- …które algorytmy wykorzystuje algorytm Johnsona?
- …czym jest sieć residualna, wykorzystywana m.in. w metodzie Forda-Fulkersona?
- …jaką złożoność czasową ma algorytm Helda-Karpa?
- …kiedy występuje przypadek pesymistyczny w sortowaniu szybkim?
- …czym się różnią trasa, ścieżka i droga w grafie?
- …jak rozwiązać problem wydawania reszty wykorzystując programowanie dynamiczne?
- …który algorytm sortujący jest uznawany za najgorszy z możliwych?
- …na czym polega algorytm memetyczny?
- …jak działa powtarzalny algorytm najbliższego sąsiada?
- …jak zbudować minimalne drzewo rozpinające?
Polecany artykuł
Algorytm najmniejszej krawędzi – algorytm służący do rozwiązywania problemu komiwojażera. Jest to algorytm wykorzystujący strategię zachłanną, jednak w inny sposób, niż algorytm najbliższego sąsiada. W anglojęzycznej literaturze algorytm jest najczęściej określany po prostu jako greedy algorithm (algorytm zachłanny), w skrócie GR.
Algorytm działa podobnie do algorytmu Kruskala poszukującego minimalnego drzewa rozpinającego. Polega on na kolejnym dołączaniu do rozwiązania najkrótszych spośród dopuszczalnych krawędzi.
Przykładowe wykonanie algorytmu najmniejszej krawędzi
Zobacz też
Algorytm heurystyczny, heurystyka – algorytm niedający (w ogólnym przypadku) gwarancji znalezienia rozwiązania optymalnego, umożliwiający jednak znalezienie rozwiązania dość dobrego w rozsądnym czasie. Algorytmy tego typu używane są w takich problemach obliczeniowych, gdzie znalezienie rozwiązania optymalnego ma zbyt dużą złożoność obliczeniową (w szczególności są to problemy NP-trudne) lub w ogóle nie jest możliwe. Metody heurystyczne zaliczają się do sztucznej inteligencji.
Pojęcie algorytmów heurystycznych jest bardzo szerokie, dotyczy ono różnych technik projektowania algorytmów. Wiele heurystyk wykorzystuje losowość, inne zaś są deterministyczne (wówczas dla takich samych danych wejściowych algorytm zawsze zwróci ten sam wynik).
Ogólny algorytm heurystyczny (opisujący samą ideę poszukiwań) bywa określany w literaturze jako metaheurystyka. Zgodnie z tym nazewnictwem, metaheurystyką jest np. algorytm zachłanny (jako ogólna idea), zaś heurystyką jest np. algorytm najbliższego sąsiada (jako zastosowanie idei algorytmu zachłannego do konkretnego problemu).
Przykładowe techniki konstruowania algorytmów heurystycznych to:
- przeszukiwanie lokalne,
- algorytmy zachłanne,
- symulowane wyżarzanie,
- przeszukiwanie tabu,
- algorytmy genetyczne.
Przeszukiwanie wszerz (ang. breadth-first search, w skrócie BFS) – jeden z dwóch podstawowych algorytmów przeszukiwania grafu. Polega na przeglądaniu wierzchołków grafu według ich odległości od wierzchołka źródłowego (wyrażanej w liczbie krawędzi).