تفکر الگوریتمی یک مهارت کلیدی در علوم کامپیوتر و حل مسئله است. این شامل تقسیم مشکلات پیچیده به مراحل کوچکتر و قابل مدیریت تر و طراحی یک رویکرد سیستماتیک برای حل آنها است. در اینجا هفت مرحله وجود دارد که به شما کمک می کند الگوریتمی فکر کنید:

1. درک مسئله:اولین گام در تفکر الگوریتمی، درک کامل مسئله است. بیان مسئله را به دقت بخوانید، ورودی ها و خروجی های مورد نظر را شناسایی کنید و ابهامات را روشن کنید.

2. تعریف ورودی ها و خروجی ها:به وضوح تعریف کنید که ورودی های الگوریتم شما چه خواهد بود و چه خروجی هایی باید تولید کند. درک داده هایی که با آنها کار می کنید برای طراحی یک الگوریتم موثر بسیار مهم است.

3. طراحی الگوریتم:زمانی که درک واضحی از مسئله و ورودی/خروجی های آن به دست آوردید، شروع به طراحی الگوریتم خود کنید. مسئله را به مسائل فرعی کوچک‌تر تقسیم کنید، الگوها یا الگوریتم‌هایی را شناسایی کنید که می‌توان از آنها استفاده کرد و یک طرح سطح بالا برای حل مسئله ترسیم کرد.

4. یک طرح تفصیلی ایجاد کنید:بعد از ترسیم طرح کلی، در هر مرحله از الگوریتم عمیق‌تر شوید. عملیات یا محاسبات دقیقی که باید در هر مرحله انجام شود را مشخص کنید. موارد لبه و مشکلات احتمالی را در این مرحله در نظر بگیرید.

5. پیاده سازی الگوریتم: با در دست داشتن یک طرح دقیق، زمان آن رسیده است که الگوریتم خود را در زبان برنامه نویسی مورد نظر خود پیاده سازی کنید. کدی تمیز و مدولار بنویسید که از بهترین شیوه ها پیروی می کند. اجرای خود را با ورودی های مختلف آزمایش کنید تا از صحت اطمینان حاصل کنید.

6. تجزیه و تحلیل الگوریتم:هنگامی که الگوریتم خود را پیاده کردید، ویژگی های عملکرد آن مانند پیچیدگی زمانی و پیچیدگی فضا را تجزیه و تحلیل کنید. این تجزیه و تحلیل به تعیین میزان کارآمدی الگوریتم شما و مقیاس آن با اندازه ورودی کمک می کند.

7. اصلاح و بهینه سازی:در نهایت، الگوریتم خود را تکرار کنید تا عملکرد آن را اصلاح کنید یا در صورت نیاز آن را بیشتر بهینه کنید. به دنبال فرصت هایی برای کاهش محاسبات اضافی، بهبود ساختارهای داده یا به کارگیری تکنیک های بهینه سازی شناخته شده باشید.

با دنبال کردن این هفت مرحله می‌توانید الگوریتمی فکر کنید و به روشی ساختار یافته و موثر به حل مسئله بپردازید.

چگونه الگوریتمی فکر کنیم: 12 مرحله

علاوه بر هفت مرحله ذکر شده در بالا، در اینجا پنج مرحله دیگر برای تقویت مهارت های تفکر الگوریتمی شما وجود دارد:

8. رویکردهای مختلف را در نظر بگیرید:هنگام طراحی یک الگوریتم، چندین رویکرد را برای حل مسئله در نظر بگیرید. الگوریتم‌های مختلف، ساختارهای داده یا تکنیک‌های حل مسئله را که ممکن است راه‌حل‌های بهتری ارائه دهند، کاوش کنید.

9. استفاده از انتزاع:انتزاع یک مفهوم اساسی در تفکر الگوریتمی است. عناصر کلیدی مشکل را شناسایی کنید و جزئیات غیر ضروری را حذف کنید. روی اجزای اصلی که برای حل مشکل ضروری هستند تمرکز کنید.

10. حل کردن مشکلات پیچیده:مشکلات پیچیده اغلب میتوانند طاقت فرسا باشند. آنها را به مشکلات فرعی کوچکتر و قابل کنترل تر تقسیم کنید. هر یک از مسائل فرعی را به صورت جداگانه حل کنید و سپس راه حل ها را برای به دست آوردن نتیجه نهایی ترکیب کنید.

11. تست و اشکال زدایی:تست و اشکال زدایی مراحل بسیار مهمی در توسعه الگوریتم هستند. الگوریتم خود را با ورودی های مختلف از جمله موارد لبه و گوشه ها آزمایش کنید تا از صحت آن اطمینان حاصل کنید. اشکال زدایی هر مشکلی که در طول آزمایش ایجاد می شود.

12. از دیگران بیاموزید:تفکر الگوریتمی مهارتی است که با یادگیری از دیگران می توان آن را تقویت کرد. الگوریتم های مطالعه و تکنیک های حل مسئله مورد استفاده متخصصان در این زمینه. کتاب ها، مقالات تحقیقاتی را بخوانید یا در مسابقات کدنویسی شرکت کنید تا خود را در معرض رویکردهای مختلف قرار دهید.

با گنجاندن این مراحل اضافی در فرآیند تفکر الگوریتمی خود، می‌توانید مهارت های حل مسئله خود را بیشتر اصلاح کنید و الگوریتم های کارآمدتری ایجاد کنید.

27 نکته برای تفکر الگوریتمی

برای تکمیل مراحل ذکر شده در بالا، در اینجا 27 نکته وجود دارد که می‌تواند به شما کمک کند الگوریتمی فکر کنید:

1. قبل از پرداختن به مسائل پیچیده با مشکلات ساده شروع کنید.
2. مشکلات را با استفاده از تجزیه به بخش های کوچکتر تقسیم کنید.
3. از شبه کد یا فلوچارت برای برنامه ریزی الگوریتم خود استفاده کنید.
4. هنگام تجزیه و تحلیل الگوریتم‌ها، هم پیچیدگی زمانی و هم پیچیدگی مکانی را در نظر بگیرید.
5. از تکرار و بازگشت به صورت مناسب برای مشکل استفاده کنید.
6. معادل بین ساختارهای داده مختلف را درک کنید.
7. مراقب موارد لبه باشید و آنها را به درستی مدیریت کنید.
8. از الگوهای حل مسئله مانند تقسیم و غلبه، الگوریتم‌های حریصانه، یا برنامه‌نویسی پویا در صورت امکان استفاده کنید.
9. پراحل معماها یا چالش های الگوریتمی به طور منظم.
10. برای به دست آوردن دیدگاه های مختلف در مورد حل مسئله، با دیگران همکاری کنید.
11. درباره تکنیک های متداول طراحی الگوریتم مانند بک ترک یا جستجوی باینری بیاموزید.
12. مبانی نظریه پیچیدگی محاسباتی را درک کنید.
13. از انتزاع برای ساده کردن مسائل پیچیده استفاده کنید.
14. الگوریتم های خود را با کاهش افزونگی یا بهبود کارایی زمان/مکان بهینه کنید.
15. محدودیت‌های مسئله را در نظر بگیرید و الگوریتم‌ها را متناسب با آن طراحی کنید.
16. الگوریتم های خود را با ورودی های کوچک و بزرگ آزمایش کنید تا از مقیاس پذیری اطمینان حاصل کنید.
17. از کتابخانه ها یا الگوریتم های موجود در صورت موجود بودن و مناسب برای مشکل شما استفاده کنید.
18. الگوریتم های خود را مستند کنید و منطق آنها را به وضوح توضیح دهید.
19. از آخرین پیشرفت‌ها در طراحی و تحلیل الگوریتم به‌روز باشید.
20. الگوریتم های موجود را برای درک نقاط قوت و ضعف آنها تجزیه و تحلیل کنید.
21. اگر با مشکلات مربوط به شبکه سروکار دارید، درباره الگوریتم های گراف بیاموزید.
22. با نحوه کارآمدی ساختارهای داده مانند روش‌های مرتب‌سازی یا جستجو آشنا شوید.
23. شبیه سازی ذهنی الگوریتم ها را برای تجسم مراحل اجرای آنها تمرین کنید.
24. مبادله بین پیچیدگی زمانی و مکانی را بر اساس الزامات خاص در نظر بگیرید.
25. به طور مداوم از اشتباهات خود درس بگیرید و مهارت های تفکر الگوریتمی خود را در طول زمان بهبود بخشید.
26. برای اصلاح بیشتر راه حل های الگوریتمی خود، از همسالان یا مربیان بازخورد بخواهید.
27. هنگام حل مشکلات الگوریتمی چالش برانگیز پایدار و صبور باشید.

با پیروی از این نکات، می‌توانید توانایی‌های تفکر الگوریتمی خود را افزایش دهید و به یک حل‌ال مشکل مؤثرتر تبدیل شوید.