第13课《在线生活中的算法 》课件(共21张PPT) -2023-2024学年浙教版（2023）六年级上册同步教学

(课件网) 第13课 在线生活中的算法 浙江版五年级上册 2023.11.18 汇报人：LJ 1.认识在线生活中的算法 2.体验在线生活中的算法 LOREM IPSUM DOLOR part1. 认识在线生活中的算法 生活中的常见算法 一、排队算法 在生活中，我们经常会遇到排队的场景，比如买票、取款等。而在排队时，通常会使用先到先服务（FIFO）算法，即按照先来后到的顺序进行服务。这种算法简单直观，能够保证公平性，确保每个人都有机会得到服务。 二、搜索算法 在生活中，我们经常需要查找某个东西，比如找到一个电影院的位置、找到一本书的作者等。而在搜索时，通常会使用线性搜索算法，即逐个比较每个元素，直到找到目标元素为止。 搜索算法虽然简单，但效率较低，特别是在数据量较大时。因此，我们也可以使用二分搜索算法，即将数据按照一定顺序排列，每次从中间开始查找，以此缩小搜索范围，提高搜索效率。 三、排序算法 在生活中，我们经常需要对一些东西进行排序，比如整理书架、整理衣柜等。而在排序时，通常会使用冒泡排序算法，即依次比较相邻的两个元素，如果顺序错误就交换位置，直到所有元素都排好序为止。 排序算法这种算法简单易懂，但在数据量较大时效率较低。因此，我们也可以使用快速排序算法，即选择一个基准元素，将大于它的放在右边，小于它的放在左边，然后递归地对左右两边进行排序，以此达到整体有序的目的。 四、贪心算法 在生活中，我们经常需要做出一些决策，比如购物、旅行等。而在做决策时，可以使用贪心算法，即每次选择局部最优解，最终达到全局最优解。 例如，在购物时，我们可以根据商品的价格、品质等因素进行排序，然后依次选择价格最低、品质最好的商品，以此达到最优购物方案。虽然贪心算法简单快速，但并不一定能得到最优解，因此需要根据具体情况进行判断和权衡。 五、动态规划算法 在生活中，我们经常需要解决一些复杂的问题，比如旅行商问题、背包问题等。而在解决这些问题时，可以使用动态规划算法，即将问题拆分成若干个子问题，然后通过求解子问题的最优解来求解原问题的最优解。 例如，在解决旅行商问题时，可以将城市间的距离作为子问题，然后通过求解每个子问题的最短路径来得到整体的最短路径。动态规划算法能够有效解决一些复杂的问题，但需要耗费较多的时间和计算资源。 在生活中，我们经常需要进行一些决策，比如选课、规划行程等。而在做决策时，可以使用回溯算法，即尝试所有可能的选择，并在每一步都进行判断和回溯，直到找到解决方案。 六、回溯算法 例如，在规划行程时，可以尝试不同的路线和交通工具，然后在每一步都进行评估和调整，直到找到最优的行程方案。回溯算法能够找到所有可能的解决方案，但在问题规模较大时，会消耗较多的时间和计算资源。 七、分治算法 在生活中，我们经常需要解决一些复杂的问题，比如归并排序、矩阵乘法等。而在解决这些问题时，可以使用分治算法，即将问题拆分成若干个子问题，然后分别求解每个子问题，并将子问题的解合并起来得到原问题的解。 例如，在解决矩阵乘法时，可以将矩阵拆分成若干个子矩阵，然后分别计算每个子矩阵的乘法，最后将子矩阵的乘法结果合并起来得到整体的乘法结果。分治算法能够有效解决一些复杂的问题，但需要耗费较多的时间和计算资源。 八、递归算法 在生活中，我们经常需要解决一些复杂的问题，比如阶乘、斐波那契数列等。而在解决这些问题时，可以使用递归算法，即将问题拆分成一个或多个与原问题相似但规模较小的子问题，然后通过调用自身来解决这些子问题。 01 例如，在计算阶乘时，可以将阶乘拆分成一个或多个较小的阶乘，然后通过递归调用来计算每个较小阶乘的结果，最后 ... ...