April 13
L'informatica utilizza algoritmi di approssimazione per trovare i migliori elementi di risultato all'interno set di dati di grandi dimensioni e specifiche dette regioni di fattibilità (P). All'interno di questi algoritmi, la qualità degli elementi del set viene valutata utilizzando la funzione rappresentata come f (x). Soluzioni ottimali è determinato minimizzando o massimizzando (min / max) dell'elemento all'interno della funzione valutata in modo che la formula di ottimizzazione per l'algoritmo di approssimazione appare come Optimal Value = min {f (x) | x (- P}. Algoritmi di approssimazione includono greedy algoritmi, divide et impera, algoritmi ammortizzate algoritmi di analisi e algoritmi di matching stringa.
Algoritmi Greedy rispondono spesso "if / then" questioni in informatica. Algoritmi Greedy vengono spesso in coppia. Una funzione contiene gli elementi scelti e l'altra funzione contiene oggetti rifiutati. Questo semplice approccio rende algoritmi greedy facile da implementare. Tuttavia, le decisioni di calcolo formate sono limitate alle informazioni sulla mano, senza una considerazione di variabili future. Un esempio di algoritmi greedy sarebbe un cambiamento registratore di cassa calcolo elettronico.
Divide et impera algoritmi sono utilizzati in set algoritmiche utilizzati per distribuire calcoli complessi in sotto-problemi più piccoli e più gestibili che sono soluzioni parziali al problema originale. Un algoritmo finale combina ogni selezionato risposta uscita sub-problema in una soluzione finale ottimizzata. Un esempio di divide et impera algoritmi in informatica sono la creazione di fogli di calcolo che utilizzano gli algoritmi per creare ricerche binari per l'individuazione di dati statistici, organizzare i dati, ordinare i dati e grafico finito indagini statistiche.
algoritmi di analisi ammortizzato sono algoritmi di ottimizzazione utilizzate per eseguire una sequenza di medie numeriche all'interno di un insieme specifico di dati. algoritmi di analisi ammortizzate richiedono impostare i parametri per determinare quali operazioni sono possibili. In informatica, ammortizzate algoritmi di analisi sviluppare programmi che diffondono la soluzione peggiore dei casi nel corso di un parametro specifico. Un programma di mutuo ipotecario con un costo di interesse fisso per la durata di un mutuo per la casa è un esempio di algoritmo di analisi ammortizzato l'ottimizzazione di un pagamento mensile del mutuo.
algoritmi di stringa corrispondente ricercare ed individuare i modelli di occorrenza all'interno di insiemi di dati. Gli usi comuni di algoritmi di matching stringa in informatica comprendono l'ottimizzazione ricerche sul Web, ricerche di testo all'interno di programmi di elaborazione testi e le richieste di confronto dei dati.