Что такое последовательность инструкций в информатике - Arganabio.ru - инструкции по эксплуатации и многое другое

Алгоритм — это четкая последовательность действий, выполнение которой дает какой-то заранее известный результат. Проще говоря, это набор инструкций для конкретной задачи. Известнее всего этот термин в информатике и компьютерных науках, где под ним понимают инструкции для решения задачи эффективным способом.

Сейчас под этим словом понимают любые последовательности действий, которые можно четко описать и разделить на простые шаги и которые приводят к достижению какой-то цели. Например, пойти на кухню, налить воду и положить в нее пакетик чая — это алгоритм для выполнения задачи «Заварить чай».

Алгоритмы в информатике — инструкции для компьютеров, набор шагов, который описывается программным кодом. Существуют конкретные алгоритмы для тех или иных действий, причем некоторые из них довольно сложные. Одна из целей использования алгоритмов — делать код эффективнее и оптимизировать его.

Кто пользуется алгоритмами

В общем смысле — абсолютно все живые и некоторые неживые существа, потому что любую последовательность действий, ведущую к цели, можно считать алгоритмом. Поиск еды животным — алгоритм, движения робота тоже описываются алгоритмом.

В узком смысле, в котором понятие используется в компьютерных науках, алгоритмами пользуются разработчики, некоторые инженеры и аналитики, а также специалисты по машинному обучению, тестировщики и многие другие. Это одно из ключевых понятий в IT.

Для чего нужны алгоритмы

Алгоритмы в информатике нужны для эффективного решения различных задач, в том числе тех, выполнение которых «в лоб» имеет высокую сложность или вовсе невозможно. На практике существуют алгоритмы практически для чего угодно: сортировки, прохождения по структурам данных, поиска элементов, фильтрации информации, математических операций и так далее.

Например, отсортировать массив можно в ходе полного перебора — это самое очевидное решение. А можно воспользоваться алгоритмом быстрой сортировки: он сложнее и не так очевиден, зато намного быстрее работает и не так сильно нагружает мощности компьютера. Строго говоря, полный перебор — это тоже алгоритм, но очень простой.

Существуют алгоритмически неразрешимые задачи, для решения которых нет и не может существовать алгоритма. Но большинство задач в IT разрешимы алгоритмически, и алгоритмы активно используются в работе с ними.

Алгоритмы применяются во всех направлениях IT и во многих других отраслях. Инструкции для автоматизированного станка или линии производства — алгоритмы, рецепт блюда — тоже.

Свойства алгоритмов

Дискретность. Алгоритм — не единая неделимая структура, он состоит из отдельных маленьких шагов, или действий. Эти действия идут в определенном порядке, одно начинается после завершения другого.

Результативность. Выполнение алгоритма должно привести к какому-либо результату и не оставлять неопределенности. Результат может в том числе оказаться неудачным — например, алгоритм может сообщить, что решения нет, — но он должен быть.

Детерминированность. На каждом шаге не должно возникать разночтений и разногласий, инструкции должны быть четко определены.

Массовость. Алгоритм обычно можно экстраполировать на похожие задачи с другими исходными данными — достаточно поменять изначальные условия. Например, стандартный алгоритм по решению квадратного уравнения останется неизменным вне зависимости от того, какие числа будут использоваться в этом уравнении.

Понятность. Алгоритм должен включать только действия, известные и понятные исполнителю.

Конечность. Алгоритмы конечны, они должны завершаться и выдавать результат, в некоторых определениях — за заранее известное число шагов.

Какими бывают алгоритмы

Несмотря на слово «последовательность», алгоритм не всегда описывает действия в жестко заданном порядке. Особенно это актуально сейчас, с распространением асинхронности в программировании. В алгоритмах есть место для условий, циклов и других нелинейных конструкций.

Линейные. Это самый простой тип алгоритма: действия идут друг за другом, каждое начинается после того, как закончится предыдущее. Они не переставляются местами, не повторяются, выполняются при любых условиях.

Ветвящиеся. В этом типе алгоритма появляется ветвление: какие-то действия выполняются, только если верны некоторые условия. Например, если число меньше нуля, то его нужно удалить из структуры данных. Можно добавлять и вторую ветку: что делать, если условие неверно — например, число больше нуля или равно ему. Условий может быть несколько, они могут комбинироваться друг с другом.

Циклические. Такие алгоритмы выполняются в цикле. Когда какой-то блок действий заканчивается, эти действия начинаются снова и повторяются некоторое количество раз. Цикл может включать в себя одно действие или последовательность, а количество повторений может быть фиксированным или зависеть от условия: например, повторять этот блок кода, пока в структуре данных не останется пустых ячеек. В некоторых случаях цикл может быть бесконечным.

Рекурсивные. Рекурсия — это явление, когда какой-то алгоритм вызывает сам себя, но с другими входными данными. Это не цикл: данные другие, но «экземпляров» работающих программ несколько, а не одна. Известный пример рекурсивного алгоритма — расчет чисел Фибоначчи.

Рекурсия позволяет изящно решать некоторые задачи, но с ней надо быть осторожнее: такие алгоритмы могут сильно нагружать ресурсы системы и работать медленнее других.

Вероятностные. Такие алгоритмы упоминаются реже, но это довольно интересный тип: работа алгоритма зависит не только от входных данных, но и от случайных величин. К ним, например, относятся известные алгоритмы Лас-Вегас и Монте-Карло.

Основные и вспомогательные. Это еще один вид классификации. Основной алгоритм решает непосредственную задачу, вспомогательный решает подзадачу и может использоваться внутри основного — для этого там просто указываются его название и входные данные. Пример вспомогательного алгоритма — любая программная функция.

Графическое изображение алгоритмов

Алгоритмы могут записывать текстом, кодом, псевдокодом или графически — в виде блок-схем. Это специальные схемы, состоящие из геометрических фигур, которые описывают те или иные действия. Например, начальная и конечная точка на схеме — соответственно, начало и конец алгоритма, параллелограмм — ввод или вывод данных, ромб — условие. Простые действия обозначаются прямоугольниками, а соединяются фигуры с помощью стрелок — они показывают последовательности и циклы.

В схемах подписаны конкретные действия, условия, количество повторений циклов и другие детали. Это позволяет нагляднее воспринимать алгоритмы.

Сложность алгоритма

Понятие «сложность» — одно из ключевых в изучении алгоритмов. Оно означает не то, насколько трудно понять тот или иной метод, а ресурсы, затраченные на вычисление. Если сложность высокая, алгоритм будет выполняться медленнее и, возможно, тратить больше аппаратных ресурсов; такого желательно избегать.

Сложность обычно описывают большой буквой O. После нее в скобках указывается значение, от которого зависит время выполнения. Это обозначение из математики, которое описывает поведение разных функций.

Какой бывает сложность. Полностью разбирать математическую O-нотацию, как ее называют, мы не будем — просто перечислим основные обозначения сложности в теории алгоритмов.

O(1) означает, что алгоритм выполняется за фиксированное константное время. Это самые эффективные алгоритмы.
O(n) — это сложность линейных алгоритмов. n здесь и дальше обозначает размер входных данных: чем больше n, тем дольше выполняется алгоритм.
O(n²) тоже означает, что чем больше n, тем выше сложность. Но зависимость тут не линейная, а квадратичная, то есть скорость возрастает намного быстрее. Это неэффективные алгоритмы, например с вложенными циклами.
O(log n) — более эффективный алгоритм. Скорость его выполнения рассчитывается логарифмически, то есть зависит от логарифма n.
O(√n) — алгоритм, скорость которого зависит от квадратного корня из n. Он менее эффективен, чем логарифмический, но эффективнее линейного.

Существуют также O(n³), O(nn) и другие малоэффективные алгоритмы с высокими степенями. Их сложность растет очень быстро, и их лучше не использовать.

Графическое описание сложности. Лучше разобраться в сложности в O-нотации поможет график. Он показывает, как изменяется время выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных. Чем более пологую линию дает график, тем эффективнее алгоритм.

O-нотацию используют, чтобы оценить, эффективно ли использовать ту или иную последовательность действий. Если данные большие или их много, стараются искать более эффективные алгоритмы, чтобы ускорить работу программы.

Использование алгоритмов в IT

Мы приведем несколько примеров использования разных алгоритмов в отраслях программирования. На самом деле их намного больше — мы взяли только часть, чтобы помочь вам понять практическую значимость алгоритмов.

Разработка ПО и сайтов. Алгоритмы используются для парсинга, то есть «разбора» структур с данными, таких как JSON. Парсинг — одна из базовых задач, например в вебе. Также алгоритмы нужны при отрисовке динамических структур, выводе оповещений, настройке поведения приложения и многом другом.

Работа с данными. Очень активно алгоритмы применяются при работе с базами данных, файлами, где хранится информация, структурами вроде массивов или списков. Данных может быть очень много, и выбор правильного алгоритма позволяет ускорить работу с ними. Алгоритмы решают задачи сортировки, изменения и удаления нужных элементов, добавления новых данных. С их помощью наполняют и проходят по таким структурам, как деревья и графы.

Отдельное значение алгоритмы имеют в Big Data и анализе данных: там они позволяют обработать огромное количество информации, в том числе сырой, и не потратить на это слишком много ресурсов.

Поисковые задачи. Алгоритмы поиска — отдельная сложная отрасль. Их выделяют в отдельную группу, в которой сейчас десятки разных алгоритмов. Поиск важен в науке о данных, в методах искусственного интеллекта, в аналитике и многом другом. Самый очевидный пример — поисковые системы вроде Google или Яндекса. Кстати, подробности об используемых алгоритмах поисковики обычно держат в секрете.

Машинное обучение. В машинном обучении и искусственном интеллекте подход к алгоритмам немного другой. Если обычная программа действует по заданному порядку действий, то «умная машина» — нейросеть или обученная модель — формирует алгоритм для себя сама в ходе обучения. Разработчик же описывает модель и обучает ее: задает ей начальные данные и показывает примеры того, как должен выглядеть конечный результат. В ходе обучения модель сама продумывает для себя алгоритм достижения этого результата.

Такие ИИ-алгоритмы могут быть еще мощнее обычных и используются для решения задач, которые разработчик не в силах разбить на простые действия сознательно. Например, для распознавания предметов нужно задействовать огромное количество процессов в нервной системе: человек просто физически не способен описать их все, чтобы повторить программно.

В ходе создания и обучения модели разработчик тоже может задействовать алгоритмы. Например, алгоритм распространения ошибки позволяет обучать нейросети.

Источник

Что такое алгоритм

Здравствуйте, уважаемые читатели блога KtoNaNovenkogo.ru. В интернете очень часто встречается слово «алгоритм», и для многих оно является загадкой.

Разберемся на понятных и простых примерах с понятием алгоритма (что такое), а также с его видами и применением.

Алгоритм — это…

Алгоритмы окружают нас повсюду. По их принципам существует животный мир, люди, работают компьютеры и механизмы. Некоторые из них очевидны, другие же скрыты от глаз (но это не значит, что их нет).

Алгоритм в информатике — это последовательность действий, которая направлена на достижение окончательного решения проблемы наиболее оптимальными и эффективными способами.

Существует версия, что термин алгоритм произошел от имени древнего ученого Аль-Хорезми, который написал трактат «Книга о сложении и вычитании».

Позднее один из переводчиков на латинский язык неправильно перевел имя ученого и вынес его в название книги — «Алгоритмии о счете индийском». Так этот термин проник в европейские языки и закрепился в них.

Существуют сложные и легкие алгоритмы. Для решения одних не требуется усилий, а для других не хватит и всей мощности компьютеров.

Любые действия, предполагающие определенную последовательность в жизни животных и людей, можно назвать алгоритмом (поиск пищи для животного, поход в магазин за хлебом).

Конечно, животное, ищущее корм, не подозревает, что использует алгоритмы, но действует по определенным правилам (инстинктам), чтобы добыть пропитание:

животное ищет место, где есть корм (используя обоняние и другие органы чувств);
затем осуществляет действия, чтобы добраться до лакомства;
при удачном исходе съедает найденное.

В информатике и программировании алгоритмы используются для написания программ (что это такое?). Чем качественнее алгоритмы, используемые в программе, тем лучше она работает.

Когда вы начинаете изучать любой язык программирования, то первое, что вам объясняют — это принципы построения алгоритма для будущей программы. Это такие блок-схемы, которые наглядно покажут ход обработки данных и логику вычислений. Без них поначалу будет очень трудно писать программы.

Как все это делается и выглядит на практике отлично показано на приведенном выше видео. Не буду повторяться, а лишь настоятельно посоветую потратить десять минут на его просмотр.

Виды и типы алгоритмов

Линейный алгоритм — это последовательное выполнение инструкций в строгой очередности их расположения (пример, «сделать бутерброд с сыром»).

Последовательность действий:

взять кусок хлеба;
отрезать кусок сыра;
положить его на хлеб.

Ветвления — последовательность действий в соответствии с определенными условиями (если одно условие, то выполняется действие 1, если другой условие, то выполняется действие 2);

Пример: Если идет сильный дождь, тогда возьми зонт, а иначе брать зонт не нужно.

В большинстве случаев слово «иначе» опускается, так как из контекста первой части фразы уже понятна дальнейшая логика.

Пример: Если хотите сообщить что-то важное, позвоните по телефону (в данном случае, очевидно, что если сообщение неважное, то звонить не нужно).

Циклические алгоритмы — это последовательность действий, которую необходимо повторять несколько раз для достижения положительного результата («проверка груш на гнилые и не гнилые»).

Пример: В одном ящике лежат груши, необходимо отобрать гнилые и хорошие. Для этого совершаем следующие действия:

взять из ящика грушу;
посмотреть, гнилая она или нет;
если гнилая, то выбросить;
если нет, положить в другой ящик;
повторить операцию до перебора всех груш в ящике.

Иногда случаются ситуации, когда цикл начинает бесконечно повторяться. Это называется зацикливанием или бесконечный цикл.

Это происходит в том случае, когда условие не может быть выполнено, тогда цикл замыкается в бесконечное повторение. Стоит отметить, что таких ситуаций следует избегать.

В языках программирования существуют различные виды алгоритмов для решения определенных задач.

К основным видам, которые должен знать каждый начинающий программист, можно отнести те, которые используют методы сортировки и поиска.

Все, что нас окружает построено именно на этих алгоритмах, они считаются простыми для понимания.

Где применяют алгоритмы

В математических науках и информатике это поиск эффективного решения поставленной задачи с использованием инструментов и средств.

Например, даже при решении простой задачки (2 * 6) используются определенные методы и инструменты для получения правильного результата. Самое интересное заключается в том, что ее можно решить несколькими способами: использовав листок и ручку, посчитав на компьютере или выполнив умножение в уме. Наиболее эффективный способ решения этой задачи и будет лучшим алгоритмом в данном случае.

Но такие простые примеры не очень интересны для любителей информатики. Есть гораздо более захватывающие проблемы, волнующие умы многих программистов, и над их решением бьются ученые всего мира.

Задача продавца (коммивояжера)

Существуют более интересные примеры для понимания сложности функционирования алгоритмов. Например, задача коммивояжера.

Дано: одному продавцу необходимо посетить четыре города: например, Москву, Берлин, Лондон, и Сан-Франциско. Продать там товар, а затем вернуться обратно.

Решение задачи выглядит простым. Сначала из Москвы поехать в Берлин, затем посетить Лондон, а потом отправиться в Сан-Франциско и вернуться в Москву.

На самом деле это сложный для компьютера алгоритм. В этих 4-х вариантах скрыто 24 различных комбинаций путешествия для решения задачи. Компьютер высчитывает расстояние от одного города до другого, затем сравнивает варианты и выдает решение.

Но если увеличить количество городов (например, до 100), то компьютер не сможет решить эту задачу, так как вариантов будут миллионы, а на решение понадобится несколько веков.

Но самым интересным является то, что, поняв принцип решения подобной задачи, его можно распространить на все подобные, что расширит знания в области информатики (это что?) и других наук.

Машина Тьюринга — это основа для понимания алгоритмов

Это абстрактная машина, которую придумал Алан Тьюринг, известный британский ученый. Гениальность этого автомата состоит в следующем. Есть некая лента, состоящая из множества отдельных (бесконечных) ячеек, в которых содержатся данные или биты (0 и 1). Есть считывающее устройство, имеющее доступ к ленте.

В процессе движения устройство снабжено определенными инструкциями, получает доступ к ячейкам, считывает информацию и шагает дальше. Но машина может изменять свои действия, записать другую информацию или передвигаться то в одну, то в другую сторону (на основе стека внутренних инструкций).

В результате исследований таких машин Тьюрингом выдвинута гипотеза о том, что алгоритм при нахождении значений некоторой функции, которая задана в области алфавита, только тогда существует, когда данная функция вычисляется на машине Тьюринга.

Это аксиома, постулат, которые невозможно доказать математическим методом, так как алгоритм — это не точное математическое понятие.

Заключение

Изучение алгоритмов — это важная часть в понимании работы компьютеров. Оно позволяет узнать, как компьютер функционирует, как принимает, обрабатывает данные и выдает необходимый результат.

Понимание принципов работы поможет лучше овладеть компьютерными языками, так как, владея принципами построения и создания эффективных алгоритмов, можно изучить любой язык программирования (как алфавит в иностранных языках).

Изучаете, осваивайте, применяйте алгоритмы. Надеемся, что наша статья помогла вам в этом!

Источник

В этой статье будет рассмотрено происхождение понятия «Алгоритм», а также то, какими свойствами обладают современные рациональные алгоритмы и какие задачи они решают. Дополнительное внимание будет уделено видам математических алгоритмов, которые могут быть представлены в виде циклов, разветвлений и линейных последовательностей.

Алгоритмом является определенная конечная последовательность инструкций, выполнение которых приводит к достижению конкретной цели (решению поставленной задачи). Существует множество разнообразных вариантов этого определения, которые можно найти в учебной литературе (чаще всего, это математические книги, а также учебники по информатике и программированию). Основная мысль тут следующая: алгоритм — это некий замкнутый перечень действий, а также дискретный процесс, у которого есть входная и выходная точки. И результат исполнения (решение) достигается за счет пошагового выполнения конкретной последовательности (арифметической, логической и т. п.).

С какими значениями можно связать слово «алгоритм»:

— цикл;

— метод (способ);

— процесс;

— рецепт;

— инструкция.

Немного истории

Это сегодня данное понятие является фундаментальным как в информатике, так и в математике. Но сам термин появился очень давно — тогда, когда еще не было персональных компьютеров, смартфонов и прочей вычислительной техники.

Впервые термин Algorithm был широко озвучен в средние века — это произошло, когда ученые Европы узнали о методах вычислений, используемых математиком из Азии Мухаммедом аль-Хорезми. Как раз от его имени и образовалось слово «Алгоритм».

В течение следующих веков после того, как перевели его сочинения, возникло множество математических трудов, которые были посвящены искусству счета. Если посмотреть на описание алгоритма европейцами в те далекие годы, то можно увидеть следующее определение:

Еще несколько терминов

Поначалу алгоритмизация подразумевала выполнение вычислительных действий над десятичными числами. Спустя годы, этот термин стал использоваться при обозначении любой последовательности, позволяющей достигать конкретного результата. Но эти последовательности не являются абстрактными — они разрабатываются для определенного исполнителя:

— человека;

— механизма;

— компьютера;

— роботизированного устройства;

— языка программирования и т. п.

Такой исполнитель характеризуется способностью исполнять поставленные перед ним задачи в виде соответствующих команд. Это значит, что последовательность описывается на понятном для исполнителя языке, формируя программу.

Способы представления алгоритмов бывают разные:

Подробнее о способах читайте здесь, а о блок-схемах — тут.

Основные свойства

Основные свойства следующие:

1. Массовость. Она же универсальность. Хороший и рациональный алгоритм может эффективно использоваться для разных наборов входных данных. Даже подставляя в абстрактную последовательность новые значения снова и снова, пользователь должен получать верный результат.

2. Дискретность. Другое название — разрывность. Здесь речь идет о структуре. Алгори тм считают дискретным, если он делится на шаги, то есть решить задачу — значит последовательно выполнить эти простые шаги или этапы, причем исполнение каждого шага занимает определенный временной отрезок. Такой алгоритм и будет дискретным.

3. Определенность. У этого свойства есть два синонима: точность и детерминированность. Важный момент — шаги должны быть строго определены, причем каждый, то есть разные толкования не допускаются. Строго определен и порядок выполнения этих этапов. Если все хорошо, при условии одинаковых исходных данных и той же самой цепочки команд (последовательности арифметических действий) результат будет одинаков для разных исполнителей.

4. Понятность, ясность. Уже выше было сказано, что последовательность описывается на понятном для исполнителя языке, то есть команды входят в систему понятий исполнителя.

5. Формальность. «Приказы не обсуждают, а выполняют» — говорит директор. Так и разработчик алгоритма — он формирует задачу исполнителю, к примеру, компьютеру, которому не важен смысл, — он просто выполняет соответствующие команды (задания) и получает результат. Зачем и почему — не его вопросы.

6. Завершаемость и результативность. При корректности входных данных рациональный алгоритм должен без проблем завершать свою работу за определенное и установленное разработчиком число шагов, то есть он не должен «зависать» и работать бесконечно. И завершение работы (решение алгоритма) будет сопровождаться получением конкретных результатов.

Виды алгоритмов: цикл, разветвление, линейная последовательность

Сегодня алгоритмов существует огромное множество. Если говорить вкратце, то можно выделить три основные группы:

— линейные;

— разветвляющиеся;

— циклические (они же циклы).

Следует рассмотреть эти группы подробнее, начиная с линейного алгоритма.

Линейность предполагает последовательное выполнение действий, то есть друг за другом. Вот как это может выглядеть на практике в виде блок-схемы:

Когда речь идет о разветвлении, подразумевается наличие хотя бы одного условия. Это условие проверяется по ходу работы. По итогу возможно разделение на несколько ветвей. Пример:

Отдельного упоминания заслуживает цикл, он же циклический алгоритм. При наличии цикла обеспечивается многократное повторение одной и той же операции. В цикле могут быть и вычисления, и перебор вариантов.

У цикла программы есть тело цикла (серия команд). И это тело цикла выполняется до тех пор, пока не будет удовлетворено конкретное условие.

Пример цикла на блок-схеме:

Источники:

https://urok.1sept.ru/articles/631785;
https://www.sites.google.com/site/algoritmyvidyisvojstva/materialy/sposoby-opisania-vidy-algoritmov;
https://math-it.petrsu.ru/users/semenova/Informatika/DOC/Sam_Izuch/Algoritm.pdf.

Источник

Структура данных и алгоритмы являются неотъемлемой частью информатики. Все энтузиасты в какой-то момент изучают эти две важные темы. Это разные, но очень взаимосвязанные темы. Эта взаимосвязь выявляет большой вопрос, на который необходимо ответить: «Что я должен изучить в первую очередь — структуры данных или алгоритмы?»

Содержание

Что я должен изучить в первую очередь: структуры данных или алгоритмы?
Что такое структура данных?
Типы структуры данных:
Что такое алгоритм?
Почему важно изучать структуры данных и алгоритмы?
Почему вы должны изучать структуру данных?
Зачем вам изучать алгоритмы?
Как связаны структуры данных и алгоритмы?
Достоинства и недостатки изучения структуры данных в первую очередь
Достоинства и недостатки обучения алгоритмам в первую очередь
Чему следует научиться в первую очередь: структурам данных или алгоритмам? — Вывод

Что я должен изучить в первую очередь: структуры данных или алгоритмы?

В этой статье мы сосредоточимся на этой проблеме и постараемся дать вам решение, а также общий обзор обеих возможностей. Во-первых, прежде чем понять, что является для вас первоочередной задачей, необходимо сначала узнать, что такое структура данных и что такое алгоритм.

Что такое структура данных?

Структура данных — это математическая или логическая модель организации данных. Короче говоря, структура данных — это способ организации данных в форме, доступной для компьютеров. Он позволяет обрабатывать большие объемы данных за относительно короткий промежуток времени. Основная цель использования структур данных — сократить временные и пространственные сложности. Эффективная структура данных использует минимум памяти и требует минимально возможного времени для выполнения.

Если мы думаем сначала изучить структуру данных, мы должны охватить следующие темы, которые в основном используются в информатике:

Типы структуры данных:

Массивы. Массив представляет собой набор элементов одного типа, размещенных в смежных областях памяти.
Связанные списки: это линейная структура данных, в которой элементы не хранятся в смежных ячейках памяти, а элементы связаны друг с другом.
Стеки: следуйте принципу LIFO (Last In First Out). При этом последний элемент в стеке будет удален первым.
Очереди: следует принципу FIFO (First In First Out), в этом первый сохраненный элемент удаляется первым.
Хеш-таблицы: это тип структуры данных, в которой хранятся значения, имеющие ключи, связанные с каждым из них.
Деревья: это структура данных, в которой данные организованы иерархически и связаны друг с другом. Некоторыми примерами являются двоичное дерево поиска, двоичное дерево, расширенное дерево, дерево AVL и т. д.
Кучи: это специализированная древовидная структура данных, также называемая двоичной кучей, в которой хранятся данные.
Графики: он состоит из набора узлов и ребер, соединяющих друг друга.

Что такое алгоритм?

Теперь давайте переключимся на другую сторону медали и посмотрим, что подразумевается под термином «алгоритм». Алгоритмы — это четко определенные наборы инструкций, предназначенные для решения проблем или выполнения задачи. Проще говоря, это набор операций, выполняемых поэтапно для выполнения задачи.

Рассмотрим простой алгоритм умножения двух чисел:

Возьмите два числовых входа
Умножение чисел с помощью оператора *
Показать результат

Мы видим, что для выполнения задачи умножения мы должны выполнять операцию шаг за шагом. Любой шаг, сделанный другим способом, или любой другой шаг, оба не приведут к ожидаемому результату.

Что такое алгоритм

Если мы думаем сначала изучить алгоритмы, то мы должны охватить следующие темы, которые в основном используются в информатике:

Анализ алгоритмов
Поиск и сортировка
Жадные алгоритмы
Динамическое программирование
Поиск шаблона
Возвращение
Разделяй и властвуй
Геометрические алгоритмы
Математические алгоритмы
Битовые алгоритмы
Алгоритмы графов
Рандомизированные алгоритмы

Почему важно изучать структуры данных и алгоритмы?

Естественно сомневаться в любом решении, как это может быть в случае с изучением DSA. Вы легко можете столкнуться с дилеммой, зачем вам изучать DSA? Не волнуйтесь, мы прикроем ваши замерзшие ноги. Структура данных и алгоритмы помогают понять природу проблемы на более глубоком уровне и тем самым лучше понять мир.

Почему вы должны изучать структуру данных?

Структуры данных являются строительным блоком более сложных задач. В общем, структуры данных реализуют физические формы абстрактных типов данных. Они играют важную роль в разработке эффективного программного обеспечения и реализации алгоритмов. Помимо использования структур данных, также важно выбрать правильную структуру данных для каждой задачи. Выбор неподходящей структуры данных может привести к замедлению времени выполнения или неэффективному коду.
Ниже приведены несколько примеров использования структур данных:

Хранение данных. Структуры данных используются для хранения записей в системе управления базами данных путем указания набора атрибутов и их структур.
Управление ресурсами и службами: основные ресурсы и службы операционной системы (ОС) активируются за счет использования структур данных, таких как связанные списки для выделения памяти, управления файловыми каталогами и деревьями структуры файлов, а также очередей планирования процессов.
Обмен данными. Структуры данных организуют информацию, совместно используемую приложениями, например пакеты TCP/IP.
Упорядочивание и сортировка. Структуры данных обеспечивают эффективные способы сортировки объектов, таких как двоичные деревья поиска, также называемые упорядоченными или отсортированными двоичными деревьями. Структуры данных очередей приоритетов организуют элементы в соответствии с их приоритетом и т. д.
Индексирование. Базы данных часто используют для индексирования объектов еще более сложные структуры данных, такие как B-деревья.
Поиск: индексы, созданные с использованием двоичных деревьев поиска, B-деревьев или хэш-таблиц, ускоряют поиск определенного искомого элемента.
Масштабируемость. Приложения для работы с большими данными используют структуры данных для распределения и управления хранилищем данных в распределенных хранилищах, обеспечивая масштабируемость и производительность.

Зачем вам изучать алгоритмы?

Алгоритм — это последовательность инструкций или действий, которые выполняются в ограниченном пространстве-времени для решения конкретной проблемы. Это систематический и логичный подход к решению или преодолению проблемы с помощью пошагового процесса, чтобы начать с нуля и разработать решение.

Крайне важно иметь алгоритм, опережающий время и пространство, и лучший способ осветить различные проблемы — это использовать различные алгоритмические методы.

Предположим, например, что вы решили приготовить новый рецепт, прочитали инструкции и затем выполняете каждый шаг, как описано в рецепте. После выполнения шагов вы сможете приготовить еду.

Алгоритмы в программировании используются для получения желаемого результата, эти алгоритмы не зависят от языка, то есть их можно вызывать на любом языке. Как и ожидалось, результат будет таким же.

Структура данных и алгоритмы помогают понять природу проблемы на более глубоком уровне и тем самым лучше понять мир.

Как связаны структуры данных и алгоритмы?

Как мы уже говорили ранее, хотя структуры данных и алгоритмы разные, они очень взаимосвязаны. Теперь давайте посмотрим, как это сделать.

Структура данных — это объект, который содержит информацию, используемую алгоритмами.
Структура данных позволяет хранить элементы в памяти и предоставляет функции для управления сохраненными элементами.
Некоторые структуры данных больше подходят для решения конкретных задач.
Мы реализуем алгоритм на нашем компьютере, используя структуры данных, которые позволяют хранить данные, которые вы будете использовать для решения задачи.

Например, если нам нужно отсортировать список чисел, мы можем использовать структуру данных массива для хранения чисел и применять алгоритмы сортировки, такие как быстрая сортировка, сортировка вставками и т. д., для сортировки массива.
Если мы хотим хранить только уникальные элементы и находить в нем любой элемент, то мы можем подумать об использовании заданной структуры данных, которая хранит только уникальные элементы, и мы можем использовать алгоритм двоичного поиска для поиска элемента в нем.

Достоинства и недостатки изучения структуры данных в первую очередь

Планируете сначала использовать структуры данных, а затем алгоритмы? Мы вас понимаем. Вот почему мы создали следующий раздел, чтобы помочь вам понять преимущества и недостатки выбора в первую очередь структур данных.

Преимущества изучения структуры данных в первую очередь:

Вы узнаете, как структура данных помогает эффективно хранить данные на устройстве хранения.
Также Вы узнаете, как структура данных обеспечивает удобство извлечения данных с устройств хранения и обеспечивает эффективную и действенную обработку как небольших, так и больших объемов данных.
Вы получите представление о том, как выбор правильной структуры данных может снизить стоимость операций, таких как извлечение или обработка данных. что сэкономит время и деньги программистов и пользователей.
Вы увидите, что можно легко вносить изменения в большие данные, выбирая наиболее подходящую структуру данных.
Узнаете свойства каждой структуры данных, их преимущества и недостатки, что в конечном итоге поможет в решении проблем.

Недостатки изучения структуры данных в первую очередь:

Углубление только в структуры данных без знания алгоритмов может усложнить концепцию.
Существуют некоторые расширенные структуры данных, такие как непересекающиеся наборы, самобалансирующиеся деревья, деревья сегментов, попыткии т. д., для которых требуется предварительное знание алгоритма. Поэтому, не зная их правильного алгоритма, реализовать его будет очень сложно.
Изучение только структур данных не поможет, поскольку нет необходимости в том, чтобы лучшая структура данных была наиболее эффективной для конкретного сценария.

Достоинства и недостатки обучения алгоритмам в первую очередь

Иногда вы чувствуете, как сложно будет сначала изучить алгоритмы без знания структуры данных! Чтобы помочь вам разобраться в этой ситуации, мы обобщили лучшие из достоинств и недостатков того, что может произойти, если вы сначала изучите алгоритмы, а не DS.

Достоинства алгоритма обучения в первую очередь:

Вы узнаете, как разбить проблему на более мелкие подзадачи, которые можно легко преобразовать в программу.
Вы узнаете, как алгоритмы помогут программистам легко реализовать решение проблемы.
Также Вы узнаете, как алгоритмы могут уменьшить временную сложность решения любой конкретной задачи.
Вы узнаете о том, как логическая реализация программ написана пошагово для решения задачи.
Любому программисту становится легко отлаживать код и выявлять логическую ошибку в программе.

Недостатки алгоритма обучения сначала:

Поскольку большинство проблем связано с данными, их поиск, обработка и модификация без каких-либо предварительных знаний о структуре данных не могут быть применены напрямую.
Будет очень сложно изучить и применить алгоритм без какой-либо структуры данных.
Концепция наиболее эффективного алгоритма решения проблемы не будет встречаться в каждом сценарии.

Чему следует научиться в первую очередь: структурам данных или алгоритмам? — Вывод

Структуры данных и алгоритмы зависят друг от друга. Мы используем подходящую структуру данных для применения алгоритмов и аналогичным образом применяем алгоритмы к структуре данных. И также из определения ясно, что структура данных хранит неструктурированные данные в организованной форме, тогда как алгоритмы представляют собой набор инструкций, которым компьютер следует для решения конкретной задачи.

Структуры данных — это строительные блоки алгоритмов, а алгоритмы — это платформы, на которых применяются и тестируются структуры данных.

Со всеми выдвинутыми случаями и после обсуждения достоинств и недостатков каждого сценария важно, чтобы вы сначала начали изучать структуры данных, но не углублялись в них без знания алгоритмов. Структуры данных и алгоритмы необходимы для достижения наилучших результатов, и, следовательно, лучше всего изучать их одновременно.

Источник

#статьи

7 дек 2022
0

Что такое алгоритмы и какими они бывают

Ты можешь разрабатывать микросервисы и знать все уровни модели OSI, но какой ты программист, если не можешь объяснить ребёнку, что такое алгоритм?

Иллюстрация: Катя Павловская для Skillbox Media

Пишет об истории IT, разработке и советской кибернетике. Знает Python, JavaScript и немного C++, но предпочитает писать на русском.

Ведущий бэкенд-разработчик мобильного приложения «Альфа-Банка».

Иногда совсем простые вопросы о профессии вводят в ступор даже опытных специалистов. Примерно так происходит, когда у разработчика с 5–10-летним стажем спрашивают: «Что такое алгоритм?»

Но для того мы здесь и собрались, чтобы дать понятные ответы на «глупые» вопросы. В этой статье расскажем, что такое алгоритмы, для чего они нужны и какими бывают.

Вы узнаете:

Что такое алгоритмы
Для чего их используют
Какие у них есть свойства
Что такое псевдокод
Что такое блок-схемы и как их рисовать
Примеры линейных, ветвящихся, циклических и рекурсивных алгоритмов и блок-схем

В широком смысле алгоритм — это последовательность действий, которые нужно выполнить, чтобы получить определённый результат.

Слово «алгоритм» произошло от имени персидского математика Абу Абдуллаха аль-Хорезми. В своём труде «Китаб аль-джебр валь-мукабала» учёный впервые дал описание десятичной системы счисления. А наука алгебра получила своё название в честь его книги.

Мы часто пользуемся алгоритмами в повседневной жизни. Например, когда хотим приготовить кофе в капсульной кофемашине, руководствуемся примерно таким алгоритмом:

1. Устанавливаем капсулу.

2. Проверяем уровень воды в специальном отсеке.

3. Если воды недостаточно — доливаем.

4. Ставим чашку под кран кофемашины.

5. Запускаем кофемашину.

6. Выключаем кофемашину, когда чашка наполнилась.

7. Достаём кружку.

Если не перепутать порядок шагов, то с помощью такой инструкции любой сможет порадовать себя чашкой горячего кофе. Достаточно лишь знать, как установить капсулу и включить/выключить кофемашину.

С компьютерами намного сложнее. Им неизвестно, что значит «установить капсулу», «долить воду», «запустить кофемашину» и так далее. Чтобы запрограммировать робота-баристу под определённую модель бытовой техники, алгоритм придётся расписать более детально:

1. Возьми штепсельную вилку шнура питания кофемашины.

2. Вставь штепсельную вилку в розетку.

3. Проверь, есть ли вода в отсеке для воды.

4. Если воды недостаточно:

4.1. Подними крышку отсека.

4.2. Возьми кувшин с водой.

4.3. Лей воду из кувшина в отсек, пока он не заполнится.

4.4. Закрой крышку отсека.

4.5. Поставь кувшин с водой на стол.

5. Открой крышку кофемашины.

6. Возьми из коробки капсулу с кофе.

7. Вставь капсулу в отсек для капсулы.

8. Закрой крышку кофемашины.

9. Поверни рычаг кофемашины вправо.

10. Когда чашка наполнится, поверни рычаг кофемашины влево.

11. Возьми кружку.

12. Принеси кружку хозяину.

Конечно, если мы собираем робота с нуля, то даже такой детализации будет недостаточно. Каждую процедуру ещё нужно будет реализовать на языке программирования (например, на C++ или Python), что само по себе — нетривиальная задача. Тем не менее описание стало более точным и формальным.

C научной точки зрения определение алгоритма, которое мы дали выше, не совсем точное. Ведь не всякую последовательность действий, приводящую к результату, можно назвать алгоритмом.

Алгоритм в информатике — это понятный исполнителю набор правил для решения конкретного множества задач, который получает входные данные и возвращает результат за конечное время.

У алгоритмов есть два замечательных качества: они позволяют эффективно решать задачи и не изобретать решения, которые кто-то уже придумал до нас. Это справедливо как для повседневной жизни, так и для IT.

Представьте, что оформляете загранпаспорт. Если будете всё делать сами и без инструкции, около 40 минут потратите только на выяснение необходимых справок и порядка оформления. Куда проще воспользоваться «Госуслугами», потому что алгоритм там уже составлен — делаете, что вам говорят, и ждёте результат. А ещё проще — обратиться к посреднику, который подготовит все справки и оформит паспорт за неделю.

Это очень бытовой пример, но программирование примерно так и работает. Разработчики изучают алгоритмы, чтобы писать быстрый и эффективный код, — распознают типовую задачу и подбирают для неё оптимальный алгоритм.

Допустим, нужно отсортировать в порядке возрастания числа в списке из 1000 элементов. Можно пройтись по списку 1000 раз: на каждой итерации находить наименьшее число и переставлять его в начало списка. В этом случае общее количество шагов будет равно 1 000 000 — современный компьютер справится с этим за секунду.

А если нужно упорядочить массив из 10 000 000 элементов? Тогда компьютеру придётся выполнить 10¹⁴ шагов, что потребует гораздо больше времени. Надо оптимизировать!

Разработчик, не сведущий в computer science, начнёт ломать голову над более эффективным решением. А опытный специалист применит алгоритм быстрой сортировки, который в среднем случае даст «время» 16 × 10⁷ шагов.

Знатоки скажут, что ещё проще было бы воспользоваться библиотечной функцией сортировки (например, sorted() в Python). Тем не менее даже встроенные алгоритмы бывают недостаточно эффективными и разработчикам приходится писать собственные функции для сортировки. Но это уже совсем другая история 🙂

Теперь представьте: вы живёте в XX веке где-нибудь в США и зарабатываете тем, что ездите по городам и продаёте мультимиксеры. Чтобы сэкономить время и деньги, вам нужно придумать кратчайший маршрут, который позволит заехать в каждый город хотя бы один раз и вернуться обратно.

Иллюстрация: Катя Павловская для Skillbox Media

Это знаменитая задача коммивояжёра, для которой практически невозможно подобрать лучшее решение. Простой перебор здесь не поможет. Уже при 10 городах количество возможных маршрутов будет равно 3,6 млн, а при 26 — даже самым мощным компьютерам понадобится несколько миллиардов лет, чтобы перебрать все варианты.

Тем не менее каждый день миллионы устройств решают эту задачу: смартфоны строят маршруты между городами, а маршрутизаторы рассчитывают оптимальный путь для пакетов в сети. Дело в том, что существуют специальные алгоритмы, которые дают неидеальный, но достаточно эффективный результат. И их нужно знать, если вы хотите работать в компаниях, которые создают сложные, интересные проекты.

Информатик и автор классических учебников по программированию Дональд Кнут выделял следующие свойства алгоритмов:

конечность,
определённость,
наличие ввода,
наличие вывода, или результативность,
универсальность,
эффективность.

Рассмотрим каждое подробно.

Конечность. Алгоритм должен решать задачу за конечное число шагов. Необходимость этого критерия очевидна: программа, которая решает задачу бесконечно долго, никогда не приведёт к результату.

Определённость. Исполнитель (компьютер, операционная система) должен однозначно и верно интерпретировать каждый шаг алгоритма.

Наличие ввода. Как и у математической функции, результат работы алгоритма зависит от входных данных. Например, на вход алгоритма сортировки подаётся массив чисел. А функция, рассчитывающая факториал, принимает натуральное число.

Наличие вывода, или результативность. Алгоритм должен выдавать конкретный результат. Например, если мы ищем подстроку в строке и такая подстрока в ней присутствует, то на выходе мы должны получить позицию этой строки. Если такой подстроки нет — алгоритм должен вернуть соответствующее значение, например -1.

Универсальность. Алгоритм должен решать задачи с разными входными данными. Например, хорошая функция для сортировки массивов должна одинаково хорошо справляться с массивами из 10, 100 и 1 000 000 элементов.

Эффективность. Это требование продиктовано ограниченными ресурсами компьютеров. На заре развития вычислительной техники каждая секунда работы процессора, каждый байт памяти были на счету. И хотя современные компьютеры гораздо мощнее своих предшественников, они тоже могут «тормозить» из-за неэффективных алгоритмов.

Представьте, что вы изучили какой-нибудь язык программирования, например Go, и устроились бэкенд-разработчиком в IT-компанию. В вашей команде, помимо бэкендеров, есть фронтенд-разработчики, которые пишут код на JavaScript.

Вы придумали крутой алгоритм, который ускорит работу приложения, и хотите рассказать о нём коллегам. Но как это сделать, если они программируют на другом языке?

Для таких ситуаций есть псевдокод. Он позволяет изложить логику программы с помощью понятных для всех команд, не углубляясь в детали реализации конкретного языка. В учебной литературе алгоритмы описывают в основном с помощью псевдокода.

У псевдокода нет общепринятых стандартов, и авторы используют собственные оригинальные нотации. Хотя часто они заимствуют названия операций из Python, Pascal и Java. Например, код ниже напоминает программу на Python:


int linear_search(int[] arr, int x):
	if arr is empty:
		return -1
	for i in 0..n:
		if arr[i] == x:
			return i
	return -1

Также псевдокод можно писать на русском языке, как в школьных учебниках по информатике:

ФУНКЦИЯ линейный_поиск(целое[] массив, целое x):

ЕСЛИ массив ПУСТОЙ:

ВЕРНУТЬ -1

ДЛЯ i В ДИАПАЗОНЕ ОТ 0 ДО ДЛИНА(массив):

ЕСЛИ массив[x] РАВНО x:

ВЕРНУТЬ i

ВЕРНУТЬ -1

Главное — чтобы тот, кто читает ваш алгоритм, понял его и воспроизвёл на своём языке программирования.

Если у вас в школе были уроки по информатике, то вы наверняка рисовали и читали блок-схемы. Если нет, то знайте: алгоритмы можно описывать не только словесно, но и графически.

Блок-схемы — это геометрические фигуры, соединённые между собой стрелками. Овалы, прямоугольники, ромбы и другие фигуры обозначают отдельные шаги алгоритма, а стрелки указывают направление потока данных. При этом в каждый блок записывается команда в виде логического или математического выражения.

В таблице ниже представлены основные элементы блок-схем:

Графическое изображение

Значение

Элемент кода в Python

Начало/конец программы

Никак не обозначается
или обозначается как начало функции:


def foo(x):
   #код

Конец функции обозначается словом return

Ввод/вывод данных

Операторы ввода и вывода:


print("Hello!")
word = input()

Арифметические операции

Арифметические операторы:


100 - 10
25 + 100
6 * 12.0

Условие

Условный оператор:


if n < 5:
   sum += 10

Цикл со счётчиком

Цикл for:


for k,v in enumerate(arr):
   print(k, v)

Ввод/вывод в файл

Функции для работы с файлами:


f = open("text.txt", 'r')
f.close()

С помощью этого нехитрого набора фигур можно нарисовать схему практически любого алгоритма. Другие фигуры блок-схем вы найдёте в документации к ГОСТ 19.701-90.

Блок-схемы можно рисовать в Microsoft Visio и в Google Docs (Вставка → Рисунок → Новый +). Также есть специальные сервисы: например, облачный Draw.io и десктопные Dia и yEd.

А теперь разберёмся, какими бывают алгоритмы, напишем примеры на Python и нарисуем для них блок-схемы.

По конструкции алгоритмы можно разделить на несколько групп.

В линейных алгоритмах действия идут последовательно, одно за другим. Такие программы — самые простые, но на практике они встречаются редко.

Пример. Напишите программу, которая умножает число, введённое пользователем, на 100 и выводит результат на экран.

Последовательность действий уже изложена в задании: ввести число → умножить на 100 → вывести результат. Переведём это на язык блок-схем:

Изображение: Skillbox Media

Ниже приведена реализация алгоритма на языке Python:


x = int(input())
x = x * 100
print(x)

>>> 5
>>> 500

В ветвящихся алгоритмах ход программы зависит от значения логического выражения в блоке «Условие». По большому счёту, любое логическое выражение сводится к выбору между истиной (True, «1») или ложью (False, «0»).

Пример. Напишите программу, которая запрашивает у пользователя возраст. Если он равен или больше 18, программа выводит приветствие, увеличивает значения счётчика посетителей на 1 и прощается, а если меньше — сразу прощается и завершает работу.

Чтобы изобразить ход решения, воспользуемся условным блоком. Во всех схемах его обозначают ромбом с вписанным условием:

Изображение: Skillbox Media

То же самое на Python:


visits_counter = 0
answer = int(input("Сколько вам лет? "))
if answer >= 18:
   print("Добро пожаловать!")
   visits_counter += 1
else:
   print("Доступ запрещён")

Когда пользователь вводит 18 или больше, программа выполняет часть кода, которая записана под оператором if. Если же возраст меньше 18, то на экран выводится сообщение «Доступ запрещён» и программа завершает работу.

Такие алгоритмы содержат циклы — наборы действий, которые выполняются несколько раз. Количество повторений может задаваться целым числом или условием. В некоторых случаях, например, в операционных системах и прошивках микроконтроллеров, используются бесконечные циклы.

Пример. Напишите программу, которая циклично увеличивает значения счётчика на 1 и на каждом шаге выводит его значение. Когда значение счётчика достигнет 10, программа должна завершиться.

В основе нашего решения будет лежать следующее условие: если значение счётчика меньше 10 — прибавить 1, иначе — завершить работу. Вот как это выглядит в виде блок-схемы:

Изображение: Skillbox Media

Переведём это в код на Python. Обратите внимание, что мы не прописываем отдельную ветвь для случая «Нет»:


count = 0
#прибавлять 1 к count, пока count меньше 10
while count < 10:
   count += 1
   print(count)
print("Переменная count равна 10!")

Результат работы программы:

Рекурсия — это явление, при котором система вызывает саму себя, но с другими входными данными. Такие алгоритмы используют для обхода словарей в глубину, вычисления факториала, расчёта степеней и других практических задач. В целом всё это можно сделать с помощью циклов, но код рекурсивных функций более лаконичен и удобочитаем.

Пример. Пользователь вводит число n. Посчитайте его факториал и выведите результат на экран.


#функция, которая вызывает саму себя
def factorial(n):
   if n == 1:
       return 1
   #когда функция возвращает значение, 
   #она вызывает себя, но с аргументом n - 1
   return n * factorial(n - 1)

Вот как выглядит блок-схема рекурсивного алгоритма:

Изображение: Skillbox Media

На практике чисто последовательные, условные или циклические алгоритмы встречаются редко, но вместе они позволяют создать решение любой сложности.

Есть и другие классификации алгоритмов. Например, по множеству решаемых задач их можно разделить на численные, поисковые, сортировочные, строковые, сетевые и криптографические. А по точности получаемых результатов — на нормальные и стохастические (вероятностные).

Если хотите изучить алгоритмы более подробно, начните с простых и увлекательных книг по computer science:

«Грокаем алгоритмы», Адитья Бхаргава;
«Теоретический минимум по Computer Science», Владстон Фило;
«Гид по Computer Science», Вильям Спрингер.

Когда познакомитесь с основными алгоритмами и научитесь решать с их помощью стандартные задачи, переходите к более серьёзной литературе. Например, прочитайте Computer Science Роберта Седжвика и «Алгоритмы» Рода Стивенса.

У «Яндекса» есть бесплатные тренировки с разбором алгоритмических задач и распространённых ошибок. А попрактиковаться, закрепить теорию и подготовиться к техническому интервью можно на LeetCode — там есть сотни задач разной сложности и для разных языков программирования.

Научитесь: Профессия Python-разработчик
Узнать больше

Источник

Код Itaniumсостоит из последовательности инструкций
и остановок упакованных в связки.
Исполнение инструкций упорядочено так:

Связки упорядочены
от меньших адресов памяти к большим.
Инструкции в связках с меньшими адресами
памяти рассматриваются как предшествующие
инструкциям в связках с большими
адресами. Байты каждой связки упорядочены
в памяти по убыванию (поле шаблона
содержится в нулевом байте связки).
Внутри связки
(как это видно на рис.3.15), инструкции
упорядочены от слота инструкции 0 к
слоту инструкции 2.

Выполнение
инструкций состоит из четырех фаз:

Чтение
инструкций из памяти (фаза
fetch
– выборка)
Чтение
архитектурного состояния, если
необходимо (фаза
read)
Исполнение
заданной операции (фаза
execute)
Обновление
архитектурного состояния, если
необходимо (фаза
update)

Группа инструкций– это последовательность инструкций
начинающаяся от заданного адреса связки
и номера слота и включающая все инструкции
с последовательно увеличением номеров
слотов и адресов связок до первой
остановки, сделанного перехода, ошибки
“BreakInstruction”
происшедшей приbreak.bили ошибки «Запрещенная операция»
происшедшей при резервировании, либо
если в коде операции типа «B»
закодированоPR[qp]=1.
Для инструкций в группе инструкций
имеется ясно определенное правило: они
должны встречаться в порядке и в
зависимости от требований описанных
далее.

С целью ясности не
следует заканчивать группы инструкций:

Инструкциями
перехода отличными от break.b
(break.f,
break.i,
break.m,
break.x)
Инструкциями
проверки (chk.s,
chk.a,
fchkf)
Инструкциями
rfi
не следующими за остановкой
Инструкциями
brl
не следующими за остановкой
Прерываниями
отличными от ошибки “Break
Instruction”
происшедшей при break.b
или ошибки “Illegal
Operation”
происшедшей при резервировании, либо
если PR[qp]=1
закодировано в коде операции типа «B».

Таким образом, даже
если произошла одна из вышеприведенных
причин изменения потока управления, не
выполняются инструкции с последовательно
увеличивающимися адресами за местом
изменения потока управления до следующего
истинного конца группы инструкций,
который изменит поток управления. Тем
не менее, можно увидеть неопределенные
значения для адресата изменения потока
управления, если они вызывают нарушение
зависимости. Однако никогда нет никакой
зависимости между инструкциями в
адресате изменения потока управления
и предшествующим ему изменением потока
управления, даже для вышеприведенных
случаев.

Если инструкции в
группе инструкций встречают требования,
которые зависят от ресурсов, то поведение
программы будет состоять в том, как если
бы каждая индивидуальная инструкция
следовала через эти фазы в порядке
перечисленном выше. Порядок фаз данной
инструкции относительно любой фазы
предыдущей инструкции предписан
правилами следования инструкции
описанными ниже.

Нет
никаких приоритетных отношений между
фазой fetch
(выборки инструкции) и фазами read,
execute,
update
относящимися к любой предшествующей
инструкции. Инструкции sync.i
и srlz.i
могут быть использованы для принудительных
последовательных отношений между фазой
выборки всех динамически завершенных
инструкций и фазой обновления всех
динамически предшествующих инструкций.
Между группами
инструкций, каждая инструкция в данной
группе инструкций будет вести себя
так, как если бы ее чтение произошло
после обновления всех инструкций
предыдущей группы инструкций. Все
инструкции затрачивают время
исполнительного устройства. Инструкции
по разные стороны от стопа, будут
разделены по крайней мере одним циклом
работы исполнительного устройства.

Некоторые
обновления состояния системы требуют
более строгих требований, чем описано
здесь. Подробнее см. раздел 3.2 «Сериализация»
во втором томе.

В
пределах группы инструкций, каждая
инструкция будет вести себя так, как
если бы ее чтение памяти и состояния
ALAT,
произошли бы после модификации памяти
и состояния ALAT
всех предшествующих инструкций в этой
группе инструкций.
В
пределах группы инструкций, каждая
инструкция будет вести себя так, как
если бы ее чтение состояния регистра
произошло до обновления состояния
регистра любой другой инструкцией
(предыдущей или последующей) в этой
группе инструкций, кроме случаев,
отмеченных в Зависимостях
по регистрам
и Зависимостях
по памяти
описанных ниже.

Правила упорядочивания
сначала формируют контекст для ограничений
зависимости регистра, ограничений
зависимости памяти и порядка сообщения
исключений. Эти ограничения зависимости
применяются только между инструкциями,
чей ресурс чтения и записи не является
динамически заблокированным с помощью
предикации.

Зависимости
по регистрам.
В группах инструкций, регистровые
зависимости типа RAW
(чтение после записи) и WAW
(запись после записи) не разрешены
(исключения отмечены ниже, в разделах
3.4.1 «Специальные случаи зависимости
RAW»
и 3.4.2 «Специальные случаи зависимости
WAW»).
Регистровые зависимости WAR
(запись после чтения) разрешены
(исключения отмечены ниже, в разделе
3.4.3 «Специальные случаи зависимости
WAR»).

Эти
ограничения зависимости применяются
и для явных регистровых обращений (из
операндов инструкций), и для неявных
регистровых обращений (некоторые
инструкции неявно обращаются к прикладным
и управляющим регистрам). Предикатный
регистр PR0
является исключением для этого ограничения
регистровой зависимости, поскольку
запись в PR0
игнорируется, а чтение всегда возвращает
1.

Некоторые обновления
системных состояний требуют более
строгих требований, чем описано здесь.
Подробнее см. раздел 3.2 «Сериализация»
во втором томе.

Зависимости
по памяти.
В группах инструкций, разрешены
зависимости по памяти RAW,
WAW,
WAR,
а также зависимости ALAT.
Загрузка будет наблюдать результаты
самого последнего сохранения по тому
же адресу памяти. Если многократные
сохранения присутствуют в одной и той
же группе инструкций, то память будет
содержать результат самого последнего
запоминания после выполнения группы
инструкций. Сохранение после загрузки
по тому же самому адресу не будет
затрагивать данные, загруженные
загрузкой. Инструкции предварительной
загрузки, проверки загрузки, проверки
предварительной загрузки, запоминания
и семафор памяти неявно обращаются к
ALAT.
Зависимости RAW,
WAW,
WAR
и ALAT
разрешены в пределах группы инструкций
и ведут себя точно также, как это было
описано для зависимостей по памяти.

Результирующий эффект
ограничений зависимости описанных выше
сводится к тому, что процессор может
выполнять все (или любое подмножество)
инструкций в пределах правильной группы
инструкций одновременно или последовательно
с одним и тем же конечным результатом.
Если эти ограничения зависимости не
выполняются, то поведение программы не
определено (см. ниже раздел 3.5 «Неопределенное
поведение»).

Исключения сообщаются
в порядке инструкций. Ограничения
зависимости применяются независимо от
присутствия или отсутствия исключений,
то есть ограничения должны быть
удовлетворены, не зависимо от того
случится ли исключение в пределах группы
инструкций. Для правильно сформированной
группы инструкций, в точке возникновения
исключения все предшествующие инструкции
завершат свою модификацию архитектурного
состояния. Все последующие инструкции
не будут модифицировать архитектурное
состояние. Если группа инструкций
нарушает требование зависимости, то
модификация архитектурного состояния
до и после исключения не гарантируется
(обработчик ошибки увидит неопределенное
значение в регистрах вовлеченных в
нарушение зависимости, даже если
исключение произойдет между первой и
второй инструкциями в нарушении). В
случае многократных исключений
происходящих при выполнении инструкций
той же самой группы инструкций, будет
сообщено исключение, встреченное в
самой ранней инструкции.

Последовательность
инструкций, вытекающая из правил
заявленных выше называется последовательным
выполнением (“sequentialexecution”).

Правила упорядочивания
и ограничений зависимости позволяют
процессору динамически переупорядочивать
инструкции, выполнять инструкции со
скрытым временем затрачиваемым
устройством, или даже одновременно
выполнять инструкции по разные стороны
стопа или выполненного перехода при
условии, что предписана корректная
последовательность, а формирование
последовательности выполнения
предоставлено программисту.

IP– это
специальный ресурс. Чтение и запись вIPвыполняется последовательно,
а не параллельно. ДляIPразрешены зависимостиRAW,
а чтение получитIPсвязки,
который его (чтение) содержит. Так, каждая
связка, выполняемая параллельно,
логически читаетIP,
увеличивает его и записывает обратно.
Кроме того, разрешена зависимостьWAW.

Игнорируемые прикладные
регистры не является исключением для
целей проверки зависимости. Зависимости
RAWиWAWне
разрешены для игнорируемых прикладных
регистров.

Детальнее о ресурсной
зависимости см. главу 5 «Ресурсы и
семантики зависимости» в третьем томе.

Соседние файлы в папке M8

Источник