Файл: Алгоритмизация как обязательный этап разработки программы (Разработка программ).pdf

Зачем нужно знать всякие алгоритмы. Чтобы использовать алгоритмы должным образом, важно знать все упомянутые типы алгоритмов. Это позволит при разработке важной части программного обеспечения, оценить скорость работы созданного алгоритма. Точность этой оценки зависит от того насколько верно анализируется время исполнения алгоритмов. Кроме этого, знание деталей алгоритмов позволит предсказывать особые случаи, в которых программа не будет работать быстро, или будет давать неприемлемые результаты.

В качестве примера можно рассмотреть, как работают сетевые коммутаторы. Коммутатор имеет N подключенных к нему кабелей, и принимает пакет данных, поступающих по этим кабелям. Коммутатор должен сначала проанализировать пакеты, а затем отправить их обратно по правильному кабелю. Коммутатор также как и компьютер работает в дискретном режиме - пакеты отправляются дискретными интервалами, а не непрерывно. Быстрый коммутатор стремится послать, как можно больше пакетов в течение каждого интервала иначе они накопятся и коммутатор "упадет". Цель алгоритма отправлять максимальное количество пакетов в течение каждого интервала, а также обеспечить порядок, при котором пакеты, пришедшие раньше других отправлялись тоже раньше других. В этом случае оказывается, что для решения этой задачи подходит алгоритм известный как "stable matching", хотя на первый взгляд это может быть не очевидно. Такие связи между задачей и решением можно обнаружить только с помощью уже имеющихся алгоритмических знаний.

Реальные примеры. Примеров решений реальных задач требующих новейших алгоритмов предостаточно. Почти все, что выполняется на компьютере зависит от алгоритмов, которые кто-то очень долго разрабатывал. Даже самых простых программ не существовало бы без алгоритмов, которые работают "за сценой" управляя памятью и загружая данные с жесткого диска.

Существуют десятки примеров применения сложных алгоритмов. Расссмотрим две из них. Первая задача известна как задача о максимальном потоке, а вторая связана с динамическим программированием - методом который часто позволяет решать задачи с казалось бы невозможной молниеносной скоростью.

Алгоритм поиска максимального потока. Задача поиска максимального потока состоит в том, чтобы посредством имеющейся сети наилучшим образом переместить что-то из одного места в другое. Конкретно такая проблема впервые возникла в 1950-х в связи с железнодорожными путями Советского Союза. США хотели знать, как быстро Советский Союз может подвозить материалы к государствам-сателлитам в Восточной Европе через свою сеть железных дорог.

Кроме того США хотели знать какую часть рельсов можно наиболее легко уничтожить чтобы отрезать государства-сателлиты от остальной части Советского Союза. Оказалось, что эти две задачи тесно связаны и что решение задачи поиска максимального потока также решает задачу о минимальном разрезе, что, в конечном счете, позволит выяснить самый дешевый способ отрезать Советский Союз от своих спутников.

Первый эффективный алгоритм для поиска максимального потока был придуман учеными Фордом и Фалкерсоном. Алгоритм впоследствии был назван алгоритмом Форда - Фалкерсона и является одним из наиболее известных алгоритмов в области компьютерной науки. В последние 50 лет алгоритм претерпел ряд улучшений, что сделало его быстрее (правда, некоторые из этих улучшений пугают своей сложностью).

Поскольку задача была четко поставлена, обнаружилось множество различных применений. Алгоритм напрямую связан с Интернетом, где важно транспортировать максимум данных из одной точки в другую. Задача также возникает во множестве бизнес-процессов, и является важной частью исследования операций. Например, если есть N сотрудников и N задач, которые должны быть сделаны, но не каждый сотрудник может справиться с каждой задачей, то поиск максимального потока выдаст решение, как назначить N сотрудников на задачи таким образом, чтобы каждая задача была выполнена при условии что это возможно. Задача Graduation из TopCoder SRM 200 является хорошим примером задачи на поиск максимального потока.

Сравнение последовательностей. Многим кодерам за всю свою карьеру ни разу не приходилось реализовывать алгоритм, использующий динамическое программирование. Тем не менее, динамическое программирование применяется в ряде важных алгоритмов. Один из алгоритмов это нахождение различий между двумя последовательностями, который большинство программистов наверняка использовали, хотя возможно и не разбирались в нем. Этот алгоритм вычисляет минимальное количество вставок, удалений, редактирований необходимых для преобразования последовательность A в последовательность B.

Например, рассмотрим последовательности "AABAA" и "AAAB". Для преобразования первой последовательности во вторую самое простое, что нужно сделать это удалить B в середине и изменить последнюю A на B. Этот алгоритм имеет множество применений, включая некоторые задачи связанные с ДНК и обнаружением плагиата. Однако многие программисты используют его в основном для сравнения версий одного и того же файла с исходным кодом. Если элементы последовательности это строки в файле, тот этот алгоритм позволяет узнать какие строки надо удалить, вставить, изменить чтобы преобразовать одну версию файла в другую.