एक एल्गोरिथम चरणों का एक सीमित, सुपरिभाषित क्रम है जो इनपुट को वांछित आउटपुट में बदल देता है। हम इसका मूल्यांकन दो अक्षों पर करते हैं: सहीपन (क्या यह हमेशा सही उत्तर देता है?) और दक्षता (यह कितना समय और मेमोरी का उपयोग करता है?).
एक वैध एल्गोरिथम (प्रत्येक चरण स्पष्ट है), (यह समाप्त होता है), और हर वैध इनपुट के लिए परिणाम देता है।
# 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
यह प्रत्येक तत्व को एक बार देखता है।
एक ही समस्या, विभिन्न लागतों वाले कई एल्गोरिथम। हमेशा किनारे के मामलों की जांच करें (खाली इनपुट, एकल तत्व, डुप्लिकेट) — यह वह जगह है जहां सहीपन आमतौर पर टूटता है।
एल्गोरिथम सॉफ्टवेयर में समस्या समाधान का मूल है।
दो प्रोग्राम एक ही उत्तर दे सकते हैं जबकि एक हजारों गुना तेजी से चल सकता है।
सहीपन और दक्षता दोनों के संदर्भ में सोचना वह है जो परीक्षण मामलों पर काम करने वाले कोड को बड़े पैमाने पर काम करने वाले कोड से अलग करता है।
यह तकनीकी साक्षात्कार और सिस्टम डिज़ाइन चर्चा की साझी भाषा भी है।
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