Алгоритм приготовления бутерброда по информатике


Методическая разработка по информатике и икт (5 класс) по теме: Алгоритмы. Урок 1.

Алгоритмы. Малышева М.И.

Этапы решения задач на ЭВМ

  1. Постановка задачи
  2. Построение математической (формализованной) модели.
  1. выделить существенные признаки объекта;
  2. определить, что считать аргументами (исходными данными) и результатами;
  3. определение метода решения (математические соотношения, связывающие результаты с исходными данными)
  1. Построение алгоритма.
  1. Программа на языке программирования
  2. Ввод программы в компьютер, ее тестирование, отладка и выполнение на ЭВМ.
  3. Анализ результатов. Если необходимо, уточнение модели (перейти к п.2)

Исполнитель и его характеристики

ИСПОЛНИТЕЛЬ - человек или механическое устройство (или, например, компьютер), который умеет выполнять строго определенный набор команд (и больше ничего!).

Среда        

СКИ

Набор команд, который умеет выполнять Исполнитель (т.е. список всех команд), называется СИСТЕМОЙ КОМАНД ИСПОЛНИТЕЛЯ  (СКИ).Существует множество различных исполнителей. Для знакомства с любым исполнителем, нужно узнать, в какой среде работает исполнитель, и познакомиться с его СКИ (системой команд исполнителя), т.е. узнать:

Задание 1: Назвать исполнителей следующих видов работы: уборка мусора во дворе, перевозка пассажиров, выдача заработной платы, прием экзаменов, сдача экзаменов, обучение детей в школе. Сформулируйте СКИ для каждого из этих исполнителей.                           

АЛГОРИТМ И ЕГО СВОЙСТВА

АЛГОРИТМ – понятное и точное предписание исполнителю выполнить конечную последовательность команд, приводящую от исходных данных к искомому результату.

Примеры:

  1. “Пойди туда - не знаю куда, принеси то - не знаю что” (алгоритмом не является)
  2. Алгоритм приготовления бутерброда: исх. данные: хлеб, продукт. Искомый результат - бутерброд (ломтик продукта, положенный на ломтик хлеба). Словесный алгоритм: а) отрезать ломтик хлеба; б) отрезать ломтик продукта; в) положить продукт на хлеб.

СВОЙСТВА АЛГОРИТМА:

  1. ОПРЕДЕЛЕННОСТЬ  - предписания в алгоритме должны быть однозначными по смыслу, чтобы исполнитель не принимал самостоятельных решений.
  2. МАССОВОСТЬ - пригодность для решения  целого  класса  задач  данного типа при различных исходных данных, отвечающих общей постановке задачи.
  3. ДИСКРЕТНОСТЬ - расчлененность алгоритма  на  отдельные  элементарные (дискретные) шаги, которые исполнитель может выполнить без дополнительных  разъяснений.
  4. РЕЗУЛЬТАТИВНОСТЬ - возможность получения результата за конечное число шагов (как бы долго алгоритм ни выполнялся, он все равно когда-нибудь закончится).
  5. ПОНЯТНОСТЬ – алгоритм должен быть составлен только из команд, входящих в систему команд исполнителя.

 Задание 2: Подумайте и напишите, что из ниже перечисленного является алгоритмом, а что нет:

  1. правила игры в футбол;
  2. политическая карта мира;
  3. телефонный справочник;
  4. вычисление корней квадратного уравнения;
  5. приготовление завтрака.

СПОСОБЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ АЛГОРИТМОВ:

  1. Словесный (например, алгоритм приготовления бутерброда).
  2. Графический (в виде блок-схем).
  3. На алгоритмическом языке.

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ АЛГОРИТМОВ С ПОМОЩЬЮ БЛОК-СХЕМ.

Ввод или  вывод данных

начало

Проверка условия

нет

да

конец

вычисления

Изображение  основных блоков:

                

да

                         

        

        

        

С:=А

конец

А>B

С:=В

начало

Ввод А, В

Да

Нет

Вывод С

начало

Ввод А, В

S=A*B

Конец

Вывод S

Примеры:

Рис2. Нахождение наибольшего числа

Рис.1 Определение площади стола

Ошибки в алгоритмах

  1. Синтаксические. Если при составлении алгоритма Роботу вместо «вправо» скомандуем «вправа» то ЭВМ нашу запись не поймет и, даже не приступая к выполнению алгоритма, сообщит об ошибке.

  2. Отказы - проявляются при выполнении алгоритма, например, при попытке исполнителя Робот выйти за пределы поля или попытке деления на 0. В этом случае выполнение алгоритма или программы прекратится, и ЭВМ сообщит об ошибке.

  3. Логические ошибки, которые ни ЭВМ, ни исполнитель вообще не могут обнаружить. Например, если мы вместо команды “вправо” напишем случайно “влево”, Робот выполнит алгоритм, но мы не попадем в ту клетку, куда было надо. Или если вместо команды S=A*B мы напишем S=A/B, ЭВМ все равно выполнит эту команду. Однако никаких сообщений об ошибках мы не получим (да и откуда ЭВМ может знать, куда мы на самом деле хотели переместить Робота, или по какой формуле мы хотели считать).

Что такое «компьютерный алгоритм»?

Чтобы заставить компьютер что-либо делать, вы должны написать компьютерную программу. Чтобы написать компьютерную программу, вы должны шаг за шагом сказать компьютеру, что именно вы хотите, чтобы он делал. Затем компьютер «выполняет» программу, механически следуя за каждым шагом, для достижения конечной цели.

Когда вы сообщаете компьютеру , что делать , вы также можете выбрать , как будет это делать. Вот тут-то и пригодятся компьютерных алгоритмов .Алгоритм - это основной метод, используемый для выполнения работы. Давайте рассмотрим пример, который поможет понять концепцию алгоритма.

Объявление

Допустим, у вас есть друг, прибывающий в аэропорт, и вашему другу нужно добраться из аэропорта к вам домой. Вот четыре различных алгоритма, которые вы можете дать своему другу, чтобы добраться до дома:

Алгоритм такси :

  1. Подойдите к стоянке такси.
  2. Садись в такси.
  3. Сообщите водителю мой адрес.

Алгоритм вызова по телефону :

  1. Когда прилетит ваш самолет, позвони мне на мобильный.
  2. Встретимся вне зоны выдачи багажа.

Алгоритм аренды автомобиля :

  1. Воспользуйтесь маршруткой до пункта проката автомобилей.
  2. Прокат авто.
  3. Следуйте указателям, чтобы добраться до моего дома.

Алгоритм шины :

  1. Вне выдачи багажа, автобус № 70.
  2. Пересадка на автобус 14 по Мейн-стрит.
  3. Сойти на улице Вязов.
  4. Пройдите два квартала на север до моего дома.

Все четыре этих алгоритма достигают одной и той же цели, но каждый алгоритм делает это совершенно по-разному. У каждого алгоритма разная стоимость и разное время в пути. Например, такси, вероятно, самый быстрый, но и самый дорогой способ. Автобус определенно дешевле, но намного медленнее.Вы выбираете алгоритм исходя из обстоятельств.

В компьютерном программировании часто существует множество различных способов - алгоритмов - для выполнения любой заданной задачи. Каждый алгоритм имеет свои преимущества и недостатки в разных ситуациях. Сортировка - это то место, где было проведено много исследований, потому что компьютеры тратят много времени на сортировку списков. Вот пять различных алгоритмов, которые используются при сортировке:

  • Сортировка корзин
  • Сортировка слиянием
  • Сортировка пузырьков
  • Сортировка по скорлупе
  • Quicksort

Если у вас есть миллион целочисленных значений от 1 до 10 и вам нужно их отсортировать, то алгоритм bin sort - правильный алгоритм.Если у вас миллион названий книг, лучшим алгоритмом может быть quicksort . Зная сильные и слабые стороны различных алгоритмов, вы выбираете лучший для решения поставленной задачи.

Вот несколько интересных ссылок:

.Алгоритм

- что такое NP-Complete в информатике?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
  5. Рекламная
.

Чем занимается специалист по алгоритмам?

Специалист по алгоритмам - это компьютерный ученый, который исследует и разрабатывает алгоритмы для академических и реальных приложений. Алгоритмы - это последовательности инструкций, которые выполняют различные типы задач, и их можно разделить на категории по длительности их выполнения. Человек, изучающий алгоритмы, тратит много времени, пытаясь найти способы заменить более быстрые последовательности инструкций на последовательности, которые усложняют алгоритм.

Как анализируются алгоритмы

Самые медленные алгоритмы требуют экспоненциального количества шагов по отношению к количеству входных значений. Самые быстрые алгоритмы могут выполняться за некоторое постоянное количество шагов, и на них не влияет количество входных значений. При разработке алгоритмов количество входных значений представлено переменной n, и иногда дополнительные переменные используются для алгоритмов, время работы которых зависит от размеров более чем одного набора входных значений.п) время.

Одной из наиболее важных областей исследования алгоритмов является проблема сравнения P и NP, или алгоритмов с полиномиальным временем и недетерминированных алгоритмов с полиномиальным временем. Приз в размере 1 миллиона долларов предлагается каждому, кто сможет доказать, что P является или не является NP. Эта премия существует уже несколько десятилетий, и до сих пор ни один из самых умных компьютерных ученых не нашел способа доказать это. Если можно доказать, что они одинаковы, то такие функции, как взлом пароля методом перебора, могут выполняться с полиномиальной временной сложностью или O (n ^ C), где C - любая константа.

Рабочая среда для исследований в области компьютерных наук

Для того, чтобы стать специалистом по алгоритмам, обычно требуется докторская степень. Эти ученые разрабатывают программы для выполнения сложной работы, такой как автоматическая финансовая торговля, искусственный интеллект, интеллектуальный анализ данных, физическое моделирование и квантовые вычисления. Компьютерные исследователи могут быть наняты университетами или компаниями, инвестирующими в технологии алгоритмов, такими как IBM и Google. Знаменитым примером работы этих ученых является компьютерная программа Watson, которая участвовала в конкурсе Jeopardy в 2011 году.IBM разработала Watson для игры против людей на Jeopardy, и ей удалось победить двух бывших чемпионов Jeopardy, занимавших первое место.

Исследователи алгоритмов также нанимаются банками и инвестиционными фондами для создания программного обеспечения для автоматической торговли, которое снижает риск совершения сотен или тысяч сделок для паевых инвестиционных фондов и других типов инвестиций. По данным Бюро статистики труда США, в 2012 году эти исследователи получали среднюю годовую зарплату в размере 102 190 долларов США, и ожидается, что в течение следующих десяти лет отрасль вырастет на 15 процентов.В развитии компьютерных технологий исследование алгоритмов не менее важно, чем инновации в оборудовании, поскольку более быстрые алгоритмы позволяют существующему оборудованию работать более эффективно. В настоящее время разработки программного обеспечения значительно больше, чем разработки оборудования.

Исследование алгоритмов требует большой любви к математике и количественному решению задач. На получение докторской степени обычно уходит от шести до восьми лет, а докторская степень по информатике - одна из самых трудных для получения степени. Если вы увлечены дискретной математикой и хотите совершить прорыв в информатике, подумайте о том, чтобы стать специалистом по алгоритмам.

.

основ машинного обучения с алгоритмом K-ближайших соседей | by Onel Harrison

Алгоритм k-ближайших соседей (KNN) - это простой, легко реализуемый алгоритм контролируемого машинного обучения, который можно использовать для решения задач классификации и регрессии. Пауза! Давайте распакуем это.

ABC. Мы делаем это очень просто!

Алгоритм машинного обучения с учителем (в отличие от алгоритма машинного обучения без учителя) - это алгоритм, который полагается на помеченные входные данные для изучения функции, которая производит соответствующий результат при получении новых немаркированных данных.

Представьте, что компьютер - это ребенок, мы - его руководитель (например, родитель, опекун или учитель), и мы хотим, чтобы ребенок (компьютер) узнал, как выглядит свинья. Мы покажем ребенку несколько разных картинок, некоторые из которых - это свиньи, а остальные могут быть изображениями чего угодно (кошек, собак и т. Д.).

Когда мы видим свинью, мы кричим «свинья!» Когда это не свинья, мы кричим: «Нет, не свинья!» Проделав это с ребенком несколько раз, мы показываем ему картинку и спрашиваем: «Свинья?» и они будут правильно (в большинстве случаев) сказать «свинья!» или "нет, не свинья!" в зависимости от того, что на картинке.Это машинное обучение с учителем.

«Свинья!»

Алгоритмы машинного обучения с учителем используются для решения задач классификации или регрессии.

Задача классификации имеет дискретное значение на выходе. Например, «любит ананас на пицце» и «не любит ананас на пицце» дискретны. Там нет никакого среднего. Вышеупомянутая аналогия с обучением ребенка распознавать свинью является еще одним примером проблемы классификации.

Изображение, показывающее случайно сгенерированные данные

На этом изображении показан базовый пример того, как могут выглядеть данные классификации.У нас есть предиктор (или набор предикторов) и метка. На изображении мы, возможно, пытаемся предсказать, любит ли кто-то ананас (1) в пицце или нет (0), в зависимости от его возраста (предсказатель).

Стандартной практикой является представление вывода (метки) алгоритма классификации в виде целого числа, такого как 1, -1 или 0. В этом случае эти числа являются чисто репрезентативными. Математические операции над ними не должны выполняться, потому что это было бы бессмысленно. Задумайтесь на минутку.Что значит «любит ананас» + «не любит ананас»? Именно. Мы не можем добавлять их, поэтому мы не должны добавлять их числовые представления.

Задача регрессии имеет на выходе действительное число (число с десятичной точкой). Например, мы могли бы использовать данные в таблице ниже, чтобы оценить вес человека с учетом его роста.

Изображение, показывающее часть набора данных высоты и весов SOCR.

Данные, используемые в регрессионном анализе, будут похожи на данные, показанные на изображении выше.У нас есть независимая переменная (или набор независимых переменных) и зависимая переменная (то, что мы пытаемся угадать с учетом наших независимых переменных). Например, мы могли бы сказать, что рост является независимой переменной, а вес - зависимой переменной.

Кроме того, каждая строка обычно называется примером , наблюдением или точкой данных , в то время как каждый столбец (не включая метку / зависимую переменную) часто называется предиктором , измерением, независимой переменной или функцией.

Алгоритм неконтролируемого машинного обучения использует входные данные без каких-либо ярлыков - другими словами, учитель (ярлык) не сообщает ребенку (компьютеру), когда он прав или когда он сделал ошибку, чтобы он мог -верный.

В отличие от обучения с учителем, которое пытается изучить функцию, которая позволит нам делать прогнозы на основании некоторых новых немаркированных данных, обучение без учителя пытается изучить базовую структуру данных, чтобы дать нам более глубокое понимание данных.

Алгоритм KNN предполагает, что похожие объекты существуют в непосредственной близости. Другими словами, похожие вещи находятся рядом друг с другом.

«Птицы стая падают».

Изображение, показывающее, как похожие точки данных обычно существуют близко друг к другу.

Обратите внимание на изображение выше, что большую часть времени похожие точки данных расположены близко друг к другу. Алгоритм KNN зависит от того, насколько верно это предположение, чтобы алгоритм был полезен. KNN улавливает идею сходства (иногда называемого расстоянием, близостью или близостью) с некоторой математикой, которую мы, возможно, усвоили в детстве, - вычислением расстояния между точками на графике.

Примечание: Прежде чем двигаться дальше, необходимо понять, как мы рассчитываем расстояние между точками на графике. Если вы не знакомы с этим расчетом или нуждаетесь в нем заново, полностью прочтите « Расстояние между 2 точками » и сразу же вернитесь.

Существуют и другие способы расчета расстояния, и один из них может быть предпочтительнее в зависимости от решаемой проблемы. Однако расстояние по прямой (также называемое расстоянием Евклида) - популярный и знакомый выбор.

Алгоритм KNN

  1. Загрузите данные
  2. Инициализируйте K для выбранного количества соседей

3. Для каждого примера в данных

3.1 Вычислите расстояние между примером запроса и текущим примером по данным.

3.2 Добавьте расстояние и индекс примера в упорядоченную коллекцию

4. Отсортируйте упорядоченную совокупность расстояний и индексов от наименьшего к наибольшему (в порядке возрастания) по расстояниям

5.Выберите первые K записей из отсортированной коллекции

6. Получите метки выбранных K записей

7. В случае регрессии верните среднее значение K меток

8. При классификации верните режим K меток

Реализация KNN (с нуля)

Выбор правильного значения для K

Чтобы выбрать K, который подходит для ваших данных, мы запускаем алгоритм KNN несколько раз с разными значениями K и выбираем K, который уменьшает количество ошибок мы сталкиваемся, сохраняя при этом способность алгоритма точно делать прогнозы, когда ему предоставляются данные, которых он раньше не видел.

Вот некоторые вещи, о которых следует помнить:

  1. По мере того, как мы уменьшаем значение K до 1, наши прогнозы становятся менее стабильными. Подумайте на минуту, представьте, что K = 1 и у нас есть точка запроса, окруженная несколькими красными и одним зеленым (я думаю о верхнем левом углу цветного графика выше), но зеленый - единственный ближайший сосед. Разумно, мы могли бы подумать, что точка запроса, скорее всего, красная, но поскольку K = 1, KNN неправильно предсказывает, что точка запроса зеленая.
  2. И наоборот, когда мы увеличиваем значение K, наши прогнозы становятся более стабильными из-за большинства голосов / усреднения и, следовательно, с большей вероятностью будут делать более точные прогнозы (до определенного момента).В конце концов, мы начинаем замечать все большее количество ошибок. Именно в этот момент мы знаем, что зашли слишком далеко в значении K.
  3. В случаях, когда мы принимаем большинство голосов (например, выбираем режим в задаче классификации) среди меток, мы обычно делаем K нечетным числом, чтобы иметь возможность разрешить ничью.

Преимущества

  1. Алгоритм прост и удобен в реализации.
  2. Нет необходимости строить модель, настраивать несколько параметров или делать дополнительные предположения.
  3. Алгоритм универсален. Его можно использовать для классификации, регрессии и поиска (как мы увидим в следующем разделе).

Недостатки

  1. Алгоритм становится значительно медленнее по мере увеличения количества примеров и / или предикторов / независимых переменных.

Главный недостаток KNN в том, что он становится значительно медленнее по мере увеличения объема данных, что делает его непрактичным выбором в средах, где нужно делать прогнозы быстро.Более того, существуют более быстрые алгоритмы, которые могут дать более точные результаты классификации и регрессии.

Однако при условии, что у вас достаточно вычислительных ресурсов для быстрой обработки данных, которые вы используете для прогнозирования, KNN может быть полезен при решении проблем, решения которых зависят от идентификации похожих объектов. Примером этого является использование алгоритма KNN в рекомендательных системах, приложение KNN-поиска.

Рекомендательные системы

В масштабе это выглядело бы как рекомендация продуктов на Amazon, статей на Medium, фильмов на Netflix или видео на YouTube.Хотя мы можем быть уверены, что все они используют более эффективные способы предоставления рекомендаций из-за огромного объема данных, которые они обрабатывают.

Однако мы могли бы воспроизвести одну из этих рекомендательных систем в меньшем масштабе, используя то, что мы узнали здесь, в этой статье. Давайте создадим ядро ​​рекомендательной системы фильмов.

На какой вопрос мы пытаемся ответить?

Учитывая наш набор данных о фильмах, какие 5 фильмов наиболее похожи на запрос фильма?

Сбор данных о фильмах

Если бы мы работали в Netflix, Hulu или IMDb, мы могли бы получить данные из их хранилищ данных.Поскольку мы не работаем ни в одной из этих компаний, нам приходится получать наши данные другими способами. Мы могли бы использовать некоторые данные фильмов из репозитория машинного обучения UCI, набор данных IMDb или кропотливо создать свои собственные.

Изучить, очистить и подготовить данные

Где бы мы ни получали наши данные, в них могут быть некоторые ошибки, которые нам необходимо исправить, чтобы подготовить их для алгоритма KNN. Например, данные могут быть не в том формате, который ожидает алгоритм, или могут быть отсутствующие значения, которые мы должны заполнить или удалить из данных, прежде чем передавать их в алгоритм.

Наша реализация KNN, описанная выше, основана на структурированных данных. Он должен быть в виде таблицы. Кроме того, реализация предполагает, что все столбцы содержат числовые данные и что последний столбец наших данных имеет метки, с которыми мы можем выполнять некоторые функции. Итак, откуда бы мы ни брали данные, нам нужно привести их в соответствие этим ограничениям.

Приведенные ниже данные являются примером того, на что могут быть похожи наши очищенные данные. Данные содержат тридцать фильмов, включая данные по каждому фильму семи жанров и их рейтинги IMDB.В столбце ярлыков все нули, потому что мы не используем этот набор данных для классификации или регрессии.

Набор данных рекомендаций по самодельным фильмам

Кроме того, существуют отношения между фильмами, которые не будут учитываться (например, актеры, режиссеры и темы) при использовании алгоритма KNN просто потому, что данные, которые фиксируют эти отношения, отсутствуют в данных устанавливать. Следовательно, когда мы запускаем алгоритм KNN на наших данных, сходство будет основываться исключительно на включенных жанрах и рейтингах фильмов на IMDB.

Используйте алгоритм

Представьте себе на мгновение. Мы просматриваем веб-сайт MoviesXb, вымышленное дочернее предприятие IMDb, и встречаем The Post . Мы не уверены, что хотим его смотреть, но нас заинтриговали его жанры; нам интересно узнать о других подобных фильмах. Мы прокручиваем вниз до раздела «Еще как это», чтобы увидеть, какие рекомендации сделает MoviesXb, и алгоритмические механизмы начинают вращаться.

Веб-сайт MoviesXb отправляет запрос на свой сервер для 5 фильмов, наиболее похожих на The Post .Бэкэнд имеет набор данных рекомендаций, точно такой же, как у нас. Он начинается с создания представления строки (более известного как вектор функций ) для The Post , затем запускается программа, аналогичная приведенной ниже, для поиска 5 фильмов, наиболее похожих на The Post , и наконец, отправляет результаты обратно на сайт MoviesXb.

Когда мы запускаем эту программу, мы видим, что MoviesXb рекомендует 12 Years A Slave , Hacksaw Ridge , Queen of Katwe , The Wind Rises и A Beautiful Mind .Теперь, когда мы полностью понимаем, как работает алгоритм KNN, мы можем точно объяснить, как алгоритм KNN дал эти рекомендации. Поздравляю!

Алгоритм k-ближайших соседей (KNN) - это простой алгоритм машинного обучения с учителем, который можно использовать для решения задач классификации и регрессии. Его легко реализовать и понять, но у него есть серьезный недостаток: он значительно замедляется по мере роста размера используемых данных.

KNN работает, находя расстояния между запросом и всеми примерами в данных, выбирая указанное число примеров (K), ближайших к запросу, затем голосует за наиболее частую метку (в случае классификации) или усредняет метки (в случае регресса).

В случае классификации и регрессии мы увидели, что выбор правильного K для наших данных осуществляется путем проверки нескольких K и выбора того, который работает лучше всего.

Наконец, мы рассмотрели пример того, как алгоритм KNN может быть использован в рекомендательных системах, приложение KNN-поиска.

.

Смотрите также

<\br> Карта сайта.