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計算機編程中數學算法優化的策略研究

來源:核心期刊咨詢網位置:電子信息論文時間:2020-04-26 10:1312

  摘要:當前,信息技術已經滲透到人們生活的各個方面,各種應用程序已經深刻影響著人們的日常生活。程序由某種編程語言進行編寫。很多應用都需要借助數學算法來完成,不同的算法在計算機中運行的效率是不一樣的。在某些場合,算法的選擇及對應的優化方法尤為重要。該文通過對計算機編程和算法的關系進行分析說明,并給出了對算法進行優化的相關策略。

  關鍵詞:數學算法;計算機編程;優化;建模
 

計算機編程

  1 數學算法與計算機編程概述

  數學算法是根據問題數據之間的關系,給出實現問題解決方案的準確描述。在計算機編程中,算法將轉換為一條條指令。一個算法的優劣可以通過空間復雜度和時間復雜度來度量。通過在程序中合理使用數學算法,可以提高程序執行效率。一般情況下,數學算法需要以數學程序和方法對工作問題進行分析、設計,使問題解決方法可以得到有效的簡化,同時還可以快速獲得準確的結果。在目前的計算機編程中,算法和編程語言的結合已經非常緊密,算法也成為計算機科學中一個重要分支。應用數學算法可以和諸如C語言等面向過程的語言結合,也可以和面向對象的語言結合,使語言的適用性更廣泛,同時還可以對建模思想進行有效的創新,使建立的模型更加規范,使計算機程序可以在短時間內執行完成,得出正確結果。

  通過數學思想建立數學模型,可以為解決實際問題提供便利,可以使復雜的問題以直觀的方式進行展示,簡化問題的煩瑣性,使抽象的問題變得具體。數學模型可以將實際問題進行有效的轉化,對問題進行深入的分析和研究,發現問題蘊含的規律,從而確定合理的解決方案,使問題得到順利的解決。

  計算機編程就是使用某種語言編寫程序代碼,使程序實現某種功能。程序在電腦上執行時,將按照設定的流程進行運行。在選擇和應用算法時,有著非常具體明確的要求,合理的算法選擇,可以保證程序運行的高效、準確、資源占用少。計算機語言是計算機編程的基本實現方式,需要對計算機語言進行深入的分析和研究,才能對基于該語言的算法進行完善[3]。從本質上來說,在編程中使用算法就是數學思維在計算機語言中的具體應用,是電腦對復雜問題進行處理的有效方法。對計算機編程進行算法優化,提高編程的質量,使計算機更有效率地完成任務。

  2 計算機編程中數學算法優化的目的和意義

  同一個問題解決方法可以有多個,對應的算法也會不一樣。不同的算法雖然在結果上是相同的,但步驟和過程卻有很大差異,有的復雜煩瑣,有的簡單明了。如計算1到100之間所有數的累加和,依次累加也可得出結果,使用高斯方法,用加法結合律,也能求出結果,很明顯后一種方法簡單快捷得多。不同算法應用到程序中,程序執行的效率會有差異,這就涉及算法優劣的一個度量。衡量一個算法的優劣有兩個指標:時間復雜度和空間復雜度。對于問題規模n,時間復雜度對應的數量級別越低,時間效率就越高。空間復雜度是指算法從運行開始到結束所需的最大存儲空間,它與程序本身空間、輸人數據占用空間以及輔助變量空間占用有關,其中輔助變量占用空間與算法息息相關。算法的優化是建立在算法分析的基礎上,選擇合適的算法。

  信息化社會中,計算機程序已經深刻影響了人們生活的各個方面,隨著編程方式的不斷創新,計算機編程受到更多人的關注和重視。計算機軟件編程技術對于問題處理非常關鍵。數學模型建立后,需要通過程序對模型進行測試和檢驗,以測試結果為基礎對程序代碼進行調整和完善,使解決方案更加符合實際需要。當所有測試工作都全部結束后,就可以將優化后方案付諸實施,在實際活動中進行應用,對復雜問題進行解決和處理,得到正確的結果。

  在計算機編程中對數學算法進行優化,尋找解決問題的最佳方式,可以使數學和計算機理論知識完美結合,使理論知識可以發揮最大的作用和價值,使計算機發揮最優性能。應用數學算法對計算機編程優化進行分析,需要借助問題的全面數據,深入多元地分析和研究對象特點,發現內在規律,為問題解決提供幫助,使問題得到有效的處理。

  3 數學算法優化編程策略

  衡量算法性能優劣有多個指標,算法優化是指對算法的有關性能指標進行優化,如時間復雜度、空間復雜度、健壯性等,使其符合最優要求。大數據時代,大量的數據在不同的應用場景中產生,這些數據體量巨大,甚至達到pb級,數據也分散在不同地方,如何基于這些數據產生有效的結果,算法的選擇及對應的優化方法尤為重要。對于計算機編程來講,高質量的算法一直是程序編寫者追求的目標。

  3.1 使用合適算法,建立正確數學模型

  一個復雜問題的解決,數學建模是必不可少的。數學建模就是根據實際問題來建立數學模型,對數學模型來進行求解,然后根據結果去解決實際問題。在對計算機編程進行優化時,需要結合數學理論先對問題建立科學、規范的數學模型。數學算法在建立模型的過程中是首要考慮和解決的問題,但是相對比較抽象。數學模型轉化為計算機程序代碼有時需要借助特殊的數據存儲結構,如鏈表、二叉樹、圖等。數學建模是算法優化的關鍵,對于復雜的問題用模型進行定量規范的描述,使其可以轉換為方便計算的數學結構。構建規范的數學模型,可以使建立程序流程更加嚴謹、代碼更為精煉。數學建模不僅可以使數學算法與編程語言完美結合,同時,算法的準確性也對程序優化程度產生直接的影響。在求兩個正整數的最大公約數時,對應的算法就有很多,可以從較小的數開始,通過反向循環找到最大公約數,也可利用輾轉相除法,不同算法,執行效率是明顯不同的。

  計算機編程優化的重點在于問題建模。整合計算機和數學的理論知識,可以為建模提供準確的依據,使建模順利完成。數學模型建立是計算機編程的重要前提,如果想要保證編程優化的合理,就需要準確應用數學算法。數學算法對于編程具有決定性的作用。在分析的過程中,需要對計算機編程影響因素進行分析和考慮,對算法進行全面的優化,可以使計算機以最高的效率完成任務。如在大數據的過濾和推薦應用中,常用的推薦算法有:基于內容的推薦算法、基于協同過濾的推薦算法、基于關聯規則的推薦算法、基于用戶使用效用的推薦算法、基于知識推理的推薦算法以及它們的組合推薦算法。這些算法都有其特定的應用場景和目標,在使用這些算法建立模型時,要針對解決問題實際情況進行優化。

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