تکنولوژیرپورتاژ آگهی

آموزش طراحی الگوریتم از پایه – راهنمای جامع و کاربردی

در عصر دیجیتال، الگوریتم ها همه جا وجود دارند؛ از تلفن های همراه، کامپیوتر، ماکروویو، یخچال و وسایل خانگی که هر روز با آن سر و کار دارید گرفته تا دستگاه های بزرگ صنعتی، همگی بر پایه الگوریتم های طراحی و برنامه ریزی شده کار می کنند. عملا هر دستگاهی که استفاده می کنید، چیزی است که فعالیت آن فقط با وجود الگوریتم ها انجام می شود. الگوریتم ها پایه و اساس هر تکنولوژی شناخته شده به دست بشر هستند. با توجه به اهمیت آنها در زندگی روزمره ما، با نگاهی کوتاه به آموزش طراحی الگوریتم از پایه، تلاش می کنیم تا درک بهتری در خصوص اینکه الگوریتم ها چه هستند و چرا در زندگی و حیات بشر اهمیت دارند و چگونه با علوم مختلف در ارتباط هستند.

الگوریتم چیست؟

الگوریتم در حقیقت به معنی یک دنباله ای از مراحل خاص و مشخص برای حل یک مشکل است. در ریاضیات و علوم کامپیوتری به معنای یک توالی محدود از دستورالعمل های است که به طور مشخص و دقیق تعریف شده است و به طور معمول برای حل یک دسته خاصی از مسائل ریاضی و یا انجام محاسبات در خلال حل یک مشکل استفاده می شود. طراحی و تجزیه و تحلیل الگوریتم که یکی از پایه های مهم در مهارت طراحی الگوریتم است که برای حل انواع مختلف مشکلات در شاخه علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات بسیار مهم است.

طراحی الگوریتم از پایه

از آنجا که با پیشرفت روز افزون تکنولوژی، تکنیک های طراحی الگوریتم به سرعت در حال رشد هستند و روز به روز پیشرفته تر می شوند، مهندسان و برنامه نویسان حرفه ای فعال در علوم فناوری اطلاعات برای افزایش دامنه دانش خود و تطبیق هر چه بیشتر توانایی های خود با سرعت پیشرفت فناوری و تکنولوژی و همچنین به منظور پاسخ دهی به تقاضا های رو به رشد در صنعت و جوامع پیشرفته، به طراحی الگوریتم و تجزیه و تحلیل آن روی آورده اند. برای یادگیری تمام مباحث طراحی الگوریتم و درس ساختمان داده که پیش نیاز آن است به مجموعه آموزش جامع فرادرس در لینک زیر مراجعه کنید:

تاریخچه الگوریتم

الگوریتم نام خود را از ستاره شناس و ریاضیدان ایرانی، ابو عبدالله محمد بن موسی خوارزمی (780 میلادی) که به آن لقب پدر جبر و بنیان گذار الگوریتم داده اند، گرفته است. خوارزمی همان طور که از نامش پیدا است در یکی از شهر های ایران قدیم به خوارزم که اکنون در کشور ازبکستان واقع شده است زندگی می کرده است. اما شواهد و مدارکی وجود دارد که نشان می دهد ریشه ها و آثاری از وجود الگوریتم ها در گذشته های بسیار دورتر را اثبات می کند.

اولین رد پای وجود الگوریتم ها در تاریخ حیات بشر، ایجاد اولین آتش در غاری شگفت انگیز واقع در آفریقای جنوبی که میلیون ها سال پیش Homo erectus ها که از گونه های اولیه انسان بودند مورد استفاده قرار گرفته است. با این حال، اکثر مورخان معتقدند که دیسک ها و لوح های رسی بابلی (1600-1800 پیش از میلاد) اولین الگوریتم شناخته شده در جهان هستند. بابلی ها یک سیستم عددی را با به کارگیری اعداد CUEMORIFORM که یک سبک شمارش باستانی است و درج این محاسبات بر روی لوح ها و دیسک های از جنس رس نخستین نشانه هایی از الگوریتم ها را برا بشر امروزی حفظ کرده اند.

طراحی الگوریتم از پایه

می توان نمونه هایی از الگوریتم های ابداعی اولیه را در ریاضیات اقلیدسی و در تقریب های ارشمیدس از عدد پی و حتی محاسبه اعداد اول از سوی اراتوستنس پیدا کرد. جورج بول با بررسی و تحلیل این نشانه ها در سال 1847 آنچه که اکنون به عنوان جبر بولین شناخته می شود را پایه گذاری کرد که امروزه این مدل جبر پایه و مبنای کامپیوتر را تعیین می کند.

ویژگی های مدل بول

بول یک سیستم منطقی را توسعه داد که بر مبنای آن محاسبات و مسائل مختلف ریاضی به راحتی حل شوند و همچنین در عملیات های مختلف ریاضی به جای استفاده از مقادیر واقعی از واحدهای اساسی (جبر باینری) استفاده شود. این سیستم بعدا در فرم دیجیتال توسط رقم های 0 و 1 و یا دودویی در زبان های برنامه نویسی سطح پایین نشان داده می شود. چند دهه بعد، آلن تورینگ یک مدل ریاضی تحت عنوان ماشین محاسباتی فرضی مطرح کرد که در آن از مربع هایی استفاده می شود که حاوی نمادها یا رقم های دودویی در یک نوار بی نهایت طولانی بودند. این نوار به عنوان فضای ذخیره سازی برای داده ها در حافظه کامپیوتر خدمت تعبیه شده بودند.

از ویژگی های این مدل این بود که دارای یک سر یا سوزن بود که می توانست به سمت راست یا چپ هر کدام از مربع ها حرکت کند و قابلیت هایی از قبیل خواندن نماد در مربع و همچنین نوشتن یا پاک کردن نماد درون آن، اساس سیستم CRUD (ایجاد، خواندن، به روز رسانی، به روز رسانی و حذف) در برنامه نویسی بوده است. این سیستم در زمان خود یکی از خلاقانه ترین و هوشمندانه ترین الگوریتم های بشر بوده است که با استفاده از این سیستم این دستگاه خاص می تواند هر گونه الگوریتم را بدون در نظر گرفتن پیچیدگی آن شبیه سازی کند! با گذشت زمان الگوریتم ها با گذر از دوران عملیات باینری به سطح بالاتری از محاسبات رسیدند و در حال حاضر در قالب زبان های برنامه نویسی ساده تر و کاربردی تر مانند C ++ ، جاوا و جاوا اسکریپت تکامل یافته اند.

طراحی الگوریتم چیست؟

همان طور که در بخش های قبل آموزش طراحی الگوریتم از پایه اشاره شد، یک الگوریتم مجموعه ای از دستورالعمل های گام به گام است که هدف آن حل یک مشکل خاص و مشخص است. از این تعریف، می توان این برداشت را داشت که الگوریتم ها از زمانی که انسان ها در تلاش برای حل مشکلات روی زمین بوده اند، وجود داشته اند. بنابراین، دستور العمل ها و علوم مختلفی مانند ریاضیات و فیزیک همگی اشکال خاصی از الگوریتم ها هستند.

طراحی الگوریتم از پایه

طراحی الگوریتم در واقع دانش و مهارت ساخت الگوریتم های مختلف برای حل مسئله ای خاص و مشخص است. طراحی الگوریتم در بسیاری از شاخه های مهندسی کاربرد دارد که مهندسان به شاخه طراحی الگوریتم کاربردی، مهندسی الگوریتم نیز می گویند. این روز ها از علم طراحی الگوریتم و تکنیک های خاص طراحی و اجرای آن در دیجیتال مارکتینگ و مسیر یابی استفاده می شود. در سطح اساسی، یک الگوریتم مجموعه ای از دستورالعمل هایی است که یک ورودی را دستکاری می کنند.

طراحی الگوریتم ها یکی از شغل های بسیار پر درآمد در میان زیر رشته های مربوط به علوم کامپیوتری است و علاوه بر جتبه تئوری که دارد دارای بخش هایی به صورت عملی نیز است که بر پایه توانایی های فردی است و داشتن مهارت در این شاخه می تواند جایگاه فردی و اجتماعی فرد در جامعه در حال پیشرفت را بهبود ببخشد.

همچنین اگر در مورد این مطلب سوالی داشتید در انتهای صفحه در قسمت نظرات بپرسید

دسته بندی الگوریتم ها

الگوریتم ها را می توان به روش های مختلف طبقه بندی کرد که در این بخش آن ها را به سه دسته مشخص تقسیم بندی می کنیم:

  1. روش پیاده سازی
  2. روش طراحی
  3.  طبقه بندی های دیگر

در این بخش از آموزش طراحی الگوریتم از پایه به بررسی هر کدام از این دسته بندی با اشاره به کارایی های آن ها در بخش های مختلف علومی مانند ریاضیات، فیزیک، صنایع  و… می پردازیم.

1. طبقه بندی با روش پیاده سازی

در خصوص روش پیاده سازی الگوریتم ها عمدتا سه دسته اصلی وجود دارد که بر همین اساس می توان الگوریتم ها را در بخش های مختلف دسته بندی کرد. این طبقه بندی شامل موارد زیر است:

  • بازگشت یا تکرار:

یک الگوریتم بازگشتی یک الگوریتم است که خود را دوباره و دوباره تکرار می کند تا یک شرایط پایه به دست آید، در حالیکه الگوریتم های تکراری از حلقه ها و یا ساختارهای داده مانند پشته ها و صف ها برای حل هر گونه مشکل و مسئله ای استفاده می کنند. در این روش هر راه حل بازگشتی را می توان به عنوان یک راه حل تکراری اجرا کرد و بالعکس.

الگوریتم هایی که قادر به پیدا کردن یک راه حل بهینه برای هر مشکلی هستند، به عنوان الگوریتم دقیق شناخته می شوند. در نقطه مقابل اما جایی که امکان پیدا کردن راه حل بهینه سازی شده وجود ندارد، یک الگوریتم تقریبی استفاده می شود. الگوریتم های تقریبی در واقع گونه ای از الگوریتم ها هستند که نتیجه به دست آمده را به عنوان یک نتیجه متوسط از زیر خروجی های یک مسئله شناسایی می کنند.

  • الگوریتم های سریال یا موازی یا توزیع شده:

در الگوریتم های سریال، یک دستورالعمل در یک بازه زمانی مشخص و معین اجرا می شود، در حالی که الگوریتم های موازی به گونه ای هستند که در آن واحد مسئله مورد نظر را به زیر رده هایی تقسیم می کند و آنها را در پردازنده های مختلف اجرا می کند و نتیجه هر کدام از این بخش ها را در کنار یکدیگر قرار داده و نتیجه نهایی را بر اساس آن ها به عنوان خروجی ارائه می دهد. لازم به ذکر است که اگر الگوریتم های موازی بر روی ماشین های مختلف توزیع شوند، آنها به عنوان الگوریتم های توزیع شده شناخته می شوند.

طراحی الگوریتم از پایه

2. طبقه بندی با روش طراحی

در درجه اول سه دسته اصلی بر مبنای روش طراحی وجود دارد که الگوریتم ها را می توان در آن طبقه بندی کرد. این دسته ها عبارتند از:

  • روش حریصانه:

در روش حریصانه، در هر مرحله، تصمیم گیری برای انتخاب بهینه محلی، بدون فکر کردن در مورد پیامدهای آینده انجام می شود. مثال هایی از این روش را می توان در مسئله کوله پشتی تقسیم پذیر و انتخاب فعالیت مشاهده کرد.

  • تقسیم و تسخیر:

استراتژی تقسیم و تسخیر شامل تقسیم هر مسئله به زیر بخش های از مسئله و سپس حل آن به طور بازگشتی و سپس رها کردن آنها به عنوان پاسخ نهایی است که نمونه هایی از این سبک در بخش هایی مانند ادغام و مرتب سازی و دسته بندی سریع Quicksort به کار گرفته شده است.

  • برنامه نویسی پویا:

رویکرد برنامه نویسی پویا بسیار شبیه استراتژی تقسیم و تسخیر است اما تفاوت عمده آن این است که هر زمان که ما نتایج بازگشتی مشابه با هم را از سوی الگوریتم دریافت می کردیم به جای آنکه دوباره آنها را فراخوانی کنیم، سعی می کنیم نتیجه را در یک ساختار داده و در قالب یک جدول ذخیره کنیم تا بتوانیم نتایج مطلوب و مورد نظر خود را از جدول بازیابی کنیم. بنابراین، در این روش پیچیدگی های موجود و اتلاف وقت و زمان کاهش می یابد.

  • برنامه نویسی خطی:

در برنامه نویسی خطی، نابرابری هایی در ورودی ها و حداکثر سازی ها و یا به حداقل رساندن برخی از توابع خطی ورودی وجود دارد. این روش در بخش هایی که هدف آن ها عمدتا حداکثر سازی است نظیر حداکثر جریان نمودار هدایت شده کارمی رود.

  • کاهش (تبدیل و تسخیر):

در این روش از آموزش طراحی الگوریتم از پایه، یک مسئله پیچیده و دشوار را با تبدیل آن به یک مسئله ساده تر و شناخته شده که یک راه حل مطلوب برای آن در دست داریم بررسی و حل می کنیم. اساسا، هدف این است که یک الگوریتم کاهش دهنده ای پیدا کنیم که پیچیدگی آن از سوی الگوریتم های تقلیل داده شده کاهش نمی یابد.به عنوان مثالی از این روش می توان به استفاده از ساختار الگوریتم انتخابی برای پیدا کردن میانه در یک لیست که نخستین مرحله مرتب سازی لیست و سپس پیدا کردن عنصر میانی در این لیست مرتب شده است. این تکنیک ها در برخی منابع به نام به تبدیل و تسخیر نیز شناخته می شوند.

طراحی الگوریتم از پایه

3. طبقه بندی های دیگر

به غیر از طبقه بندی الگوریتم ها به دسته های گسترده که در بالا به آن ها اشاره شد، الگوریتم ها را می توان به سایر دسته های گسترده نیز طبقه بندی کرد.

  • الگوریتم های تصادفی: الگوریتم هایی که انتخاب های تصادفی را برای راه حل های سریع تر به عنوان پاسخ نهایی در نظر می گیرند، الگوریتم های تصادفی شناخته می شوند.
  • طبقه بندی با پیچیدگی: الگوریتم هایی که بر اساس زمان تعیین شده برای به دست آوردن یک راه حل برای هر مسئله بر اساس اندازه ورودی طبقه بندی می شوند. این تجزیه و تحلیل به عنوان تجزیه و تحلیل پیچیدگی زمان نیز شناخته می شوند.
  • طبقه بندی توسط حوزه تحقیقاتیCS: درحوزه تحقیقاتی CS هر فیلد دارای مشکلات خاص خود است و رسیدن به یک نتیجه خوب و کارا نیاز به الگوریتم های کارآمدتری دارد.
  • شاخه و شمارش محدود و بازگشت: این روش بیشتر اوقات در هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می گیرد.

کاربرد های نوین الگوریتم ها

مطمئنا تاکنون با الگوریتم های مختلف که در دنیای محاسبات کاربرد دارد مانند الگوریتم های جستجو، الگوریتم های مرتب سازی، الگوریتم های گراف آشنا شده اید. به عنوان مثال، ‘الگوریتم موتور جستجوی گوگل’ یکی از پیشرفته ترین الگوریتم های استفاده شده توسط گوگل برای رتبه بندی صفحات وب در موتور های جستجو بر اساس میزان ارتباط و تعامل میان آنها است.

در سال های اخیر، تغییرات زیادی در نحوه پیدا کردن داده ها رخ داده است، و الگوریتم هشتگ یکی از نمونه های نوین الگوریتم است که به ویژه با کاربران رسانه های اجتماعی بسیار در ارتباط است.

طراحی الگوریتم از پایه

کلام آخر درباره آموزش طراحی الگوریتم از پایه

دوره های آموزش طراحی الگوریتم از پایه، تکنیک های لازم برای طراحی الگوریتم های مختلف بر اساس ساختارهای متفاوت داده ها، از جمله الگوریتم هشتگ که در سال های اخیر با بازخورد بسیار خوبی از سوی توسعه دهندگان و کاربران مواجه شده است را با زبانی ساده و بدون نیاز به داشتن تجربه و پیش مطالعه ای در این زمینه در اختیار شما قرار خواهد داد. برای یادگیری طراحی الگوریتم با مثال های عملی به آموزش جامع زیر در فرادرس مراجعه کنید:

علاوه بر تمام این ها، تطبیق الگوی رشته ای، الگوریتم های محاسباتی مدول، الگوریتم های هندسی و شبکه شبکه نیز وجود دارد که در برنامه های کاربردی متعددی به کار رفته است و داشتن مهارت در زمینه طراحی انواع الگوریتم ها می تواند فرصت های شغلی فوق العاده ای را در اختیار شما قرار دهد.

لطفا نظر بدید، ممنون

برای دریافت مطالب جدید کانال تلگرام یا پیج اینستاگرام آیرنکس را دنبال کنید.
تصویر از محمد رحیمی

محمد رحیمی

محمد رحیمی هستم. سعی میکنم در آیرنکس مطالب مفید قرار بدهم. سوالات مربوط به این مطلب را در قسمت نظرات همین مطلب اعلام کنید. سعی میکنم در اسرع وقت به نظرات شما پاسخ بدهم.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.