Ein Algorithmus ist eine endliche, wohldefinierte Abfolge von Schritten, die Eingaben in die gewünschte Ausgabe umwandelt. Wir beurteilen ihn auf zwei Achsen: Korrektheit (produziert er immer die richtige Antwort?) und Effizienz (wie viel Zeit und Speicher verbraucht er?).
Ein gültiger Algorithmus muss sein (jeder Schritt ist klar), sein (er terminiert) und das Ergebnis für jede gültige Eingabe produzieren.
# Find the maximum value in a list
def find_max(nums):
if not nums:
return None # handle empty input
largest = nums[0] # assume first is the max
for n in nums[1:]: # scan the rest
if n > largest:
largest = n # update when we see something bigger
return largest
find_max([3, 9, 2, 7]) # -> 9
Dies besucht jedes Element einmal.
Algorithmen sind der Kern der Problemlösung in Software.
Zwei Programme können die gleiche Antwort liefern, während eines tausendmal schneller ist.
In Begriffen von Korrektheit und Effizienz zu denken ist das, was Code, der auf einem Testfall funktioniert, von Code unterscheidet, der im großen Maßstab funktioniert.
Es ist auch die gemeinsame Sprache von technischen Interviews und Systemdesign-Diskussionen.
Gleiches Problem, viele Algorithmen mit unterschiedlichen Kosten. Überprüfen Sie immer Grenzfälle (leere Eingabe, einzelnes Element, Duplikate) — dort bricht Korrektheit normalerweise zusammen.