что такое детерминированность алгоритма
Алгоритм. Свойства алгоритма
Существует множество определений понятия «алгоритм»:
Из определений вытекают свойства алгоритма [5]:
Теперь покажем, что конкретный алгоритм обладает этими свойствами. В качестве примера, возьмем алгоритм, изображенный на рис. 1 в виде блок-схемы [6].
Рис 1 Блок-схема алгоритма проверки правильности расстановки скобок
Приведенный алгоритм проверяет правильность расстановки скобок, если скобки расставлены правильно – то каждой закрывающей скобке предшествует соответствующая открывающая, а каждой открывающей соответствует закрывающая.
Суть алгоритма заключается в подсчете глубины вложенности скобок друг в друга. Если в какой-то момент глубина получает значение меньше нуля – то скобки расставлены неправильно. Если просмотрены все символы строки, но счетчик не равен нулю – то в строке есть не закрытые скобки (расставлены неправильно). В противном случае скобки расставлены правильно.
Можно сказать, что алгоритм обладает свойством дискретности, так как весь алгоритм разбит на отдельные части (на блок-схеме это хорошо видно).
Доказать детерминированность алгоритма, достаточно сложно, например, когда алгоритм содержит части, которые выполняются параллельно, но не будем сейчас на этом останавливаться. Скажем, что в данном случае программа является детерминированной, т.к. не содержит фрагментов, зависящих от времени выполнения, т.е. сколько бы мы не тестировали алгоритм на одной и той же строке результат не изменится.
Чтобы показать результативность алгоритма, в данном случае достаточно заметить, что любой путь из начальной вершины в конечную содержит блок вывода результата. Перед блоком «конец» алгоритм содержит лишь 2 альтернативные ветви, каждая из которых выводит некоторый результат.
Алгоритм обладает свойством массовости, т.к. исходными данными для него может быть любая конечная последовательность символов. Алгоритм не обладал бы этим свойством, если бы работал лишь ограниченном наборе исходных данных, например на строках «()» и «())», но на остальных наборах не работал или работал не правильно.
Проверить свойство правильности алгоритма достаточно просто, для этого можно взять несколько примеров исходных данных, для которых результат очевиден и протестировать алгоритм на них, но доказать правильность алгоритма достаточно сложно. Доказательство правильности называется верификацией и явно выходит за рамки этой статьи.
В этой статье мы разобрались с тем, что такое алгоритм и какими основными свойствами он должен обладать. К теме алгоритмов я обязательно вернусь в будущих статьях.
Детерминированный алгоритм
Детерминированный алгоритм — алгоритмический процесс, который выдаёт уникальный и предопределённый результат для заданных входных данных.
Содержание
Недетерминированный алгоритм
В информатике, недетерминированный алгоритм — это алгоритм, который указывает несколько путей обработки одних и тех же входных данных, без какого-либо уточнения, какой именно вариант будет выбран.
Использование
В теории алгоритмов под термином «алгоритм» обычно понимается детерминованый алгоритм. Недетерминированный алгоритм отличается от своего более известного двойника возможностью получения результата несколькими разными путями. Детерминированный алгоритм следует единственным путём от входных данных к выходным, тогда как некоторые пути выполнения недетерминированного алгоритма могут привести к одинаковому результату, а некоторые к другим результатам. Эти свойства описаны математически в «недетерминированной» модели вычислений известной как недетерминированный автомат.
В разработке алгоритмов, недетерминированные алгоритмы часто используются, когда задача, решаемая алгоритмом, по своей сути позволяет много выходов (или когда существует один выход с многими путями через которые он может быть найден, и все одинаково хороши). Важно, что каждый выход недетерминированного алгоритма верный, независимо от путей выбранных алгоритмом во время выполнения.
Примеры
Список покупок
Представим список покупок: список товаров для покупки.
Это можно осмыслить двумя способами:
Сортировка слиянием
Допустим мы имеем набор сущностей (скажем, 300 студенческих экзаменов), которые необходимо отсортировать (скажем, по номерам студентов).
Один из алгоритмов для этого (называется Сортировка слиянием):
Тест простоты
Задача: дано натуральное число больше единицы, определить является ли это число простым.
Недетерминированный алгоритм следующий:
Видно, что алгоритм не всегда даёт полезный ответ, но никогда не даёт неправильного ответа.
Этот алгоритм недетерминированный, он не всегда выдаёт верное решение, но только при определённой комбинации выборов. Это пример поискового типа недетерминированного алгоритма.
См. также
Полезное
Смотреть что такое «Детерминированный алгоритм» в других словарях:
Алгоритм Шенкса — (англ. Baby step giant step; также называемый алгоритм больших и малых шагов) в теории групп, детерминированный алгоритм дискретного логарифмирования в кольце вычетов по модулю простого числа. Для модулей специального вида данный… … Википедия
Алгоритм Полига — Хеллмана — Алгоритм Полига Хеллмана (также называемый алгоритм Силвера Полига Хеллмана) детерминированный алгоритм дискретного логирифмирования в кольце вычетов по модулю простого числа. Для модулей специального вида данный алгоритм… … Википедия
Алгоритм Полига-Хеллмана — (также называемый алгоритм Силвера Полига Хеллмана) детерминированный алгоритм дискретного логирифмирования в кольце вычетов по модулю простого числа. Для модулей специального вида данный алгоритм является полиномиальным. Содержание 1 История… … Википедия
Алгоритм Полига — Алгоритм Полига Хеллмана (также называемый алгоритм Сильвера Полига Хеллмана) детерминированный алгоритм дискретного логарифмирования в кольце вычетов по модулю простого числа. Одной из особенностью алгоритма является то,… … Википедия
алгоритм — а, м. algorithme m. 1230 algorisme. Лексис.1. В математике общепонятное предписание, определяющее детерминированный вычислительный процесс, ведущий от исходных данных к искомому результату. БАС 2. Алгебра логика математики; алгоритм ее… … Исторический словарь галлицизмов русского языка
Алгоритм — У этого термина существуют и другие значения, см. Алгоритм (значения). Для улучшения этой статьи желательно?: Переработать оформление в соответствии с правил … Википедия
древовидный алгоритм — 05.02.59 древовидный алгоритм [ tree algorithm]: Детерминированный алгоритм, используемый устройством считывания/опроса, при котором после обнаружения коллизии сигналов радиочастотных меток осуществляется поиск по доступному пространству… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Вероятностный алгоритм — В теории алгоритмов классом сложности BPP (от англ. bounded error, probabilistic, polynomial) называется класс предикатов, быстро (за полиномиальное время) вычислимых и дающих ответ с высокой вероятностью (причём, жертвуя временем, можно добиться … Википедия
Список алгоритмов — Эта страница информационный список. Основная статья: Алгоритм Ниже приводится список алгоритмов, группированный по категориям. Более детальные сведения приводятся в списке структур данных и … Википедия
Программируемые алгоритмы — Служебный список статей, созданный для координации работ по развитию темы. Данное предупреждение не устанавл … Википедия
Информатика. 11 класс
Конспект урока
Информатика, 11 класс. Урок № 1.
Тема — Понятие алгоритма. Свойства алгоритма. Способы записи алгоритма. Понятие сложности алгоритма
Перечень вопросов, рассматриваемых в теме: алгоритм, свойства алгоритма: дискретность, детерминированность, понятность, результативность, конечность, массовость, исполнитель алгоритма, сложность алгоритма
Глоссарий по теме: алгоритм, исполнитель алгоритма, дискретность, детерминированность, понятность, конечность, массовость, сложность алгоритма.
Основная литература по теме урока:
Л. Л. Босова, А. Ю. Босова. Информатика. Базовый уровень: учебник для 11 класса
— М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2017
Дополнительная литература по теме урока:
К. Ю. Поляков, Е. А. Еремин. Информатика углубленный уровень: учебник для 10 класса: часть 2 — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013
И. Г. Семакин, Т. Ю. Шеина, Л. В. Шестакова Информатика и ИКТ. Профильный уровень: учебник для 10 класса — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010
Теоретический материал для самостоятельного изучения
На протяжении всей жизни, в учебе, на работе или в быту человек сталкивается с необходимостью решения огромного количества задач.
Для решения любой задачи надо знать, что дано и что следует получить. Для получения результатов необходимо знать способ решения задачи, т. е. располагать алгоритмом.
Алгоритм — это точная конечная система предписаний, определяющая содержание и порядок действий исполнителя над некоторыми объектами для получения искомого результата.
Исполнитель алгоритма — это субъект или устройство, способные правильно интерпретировать описание алгоритма и выполнить содержащийся в нем перечень действий.
Исполнители бывают неформальными и формальными.
В информатике рассматривают только формальных исполнителей, которые не понимают и не могут понять смысл даваемых команд. К этому типу относятся все технические устройства, в том числе и компьютер.
Дискретность — алгоритм состоит из отдельных команд, каждая из которых выполняется за конечное число шагов.
Детерминированность (или определенность) — при каждом запуске алгоритма с одними и теми же исходными данными должен быть получен один и тот же результат.
Понятность — алгоритм содержит только те команды, которые входят в систему команд исполнителя, для которого он предназначен.
Конечность (или результативность) — для корректного набора данных алгоритм должен завершиться через конечное время с вполне определенным результатом. При этом результатом может быть и сообщение о том, что задача не имеет решений.
Массовость — алгоритм предназначен для решения не одной частной задачи, а для некоторого класса задач.
Способы записи алгоритмов
Алгоритмы можно записывать разными способами:
— на естественном языке;
— графически в виде блок-схем;
— в виде программы на каком-либо языке программирования.
Если задача имеет алгоритмическое решение вообще, то можно придумать множество алгоритмов ее решения. Критерием выбора наилучшего алгоритма является сложность алгоритма — количество элементарных действий, которые выполняет исполнитель при решении задачи, пользуясь данным алгоритмом.
Сложность алгоритма принято обозначать O(n) (читается «О большое от эн»).
Сложность алгоритма выражают в виде функции от объема входных данных.
Лучшим считается алгоритм, имеющий наименьшую сложность.
Детерминированный и недетерминированный алгоритм (формализация)
Столкнулся с тем, что качество определений википедии оставляет желать лучшего. Да, текста там много, но при этом формализация не является полной и точной. Остальная часть рунета пуста, в буквальном смысле. Все что есть, сотни сайтов копи-пасты с той же википедии. Поиск по книгам, посвященным программированию и алгоритмам (в частности) тоже не дал результатов. Определений либо вообще нет, либо приводятся отрывочно, либо качество перевода и работа редактора настолько запредельная, что сложно уловить смысл.
Решил формализовать различия между ними самостоятельно. Понял, что не смогу один с этим справиться. Кое-что у меня уже получилось, возможно с вашей помощью получится заполнить пробелы в определениях, обозначенные тильдами.
Если можете сформулировать лучше, дайте свои определения для детерминированного и недетерминированного алгоритма (стохастический, уже имеет максимально полное и при этом не большое, но понятное определение).
К разветвляющимся алгоритмам можно отнести:
Таким образом, обработка одних и тех же входных данных всегда приводит к одинаковому результату.
Таким образом, обработка одних и тех же входных данных может приводить как к одинаковым, так и к разным результатам.
Иногда, решение задачи сводиться к использованию случайных величин.
Неужели никто, кроме википедии не в состоянии дать определения этих понятий, которые в принципе, являются фундаментом программирования? Может есть подходящие книги? В общем странно, столько людей получают высшее образование, неужели профессора не дают таких базовых определений своим студентам?
3 ответа 3
Такие виды алгоритмов были введены в обращение в 1967 году Робертом Флойдом. Если обратиться к первоисточнику, то картина будет следующая:
Определение детерминированного алгоритма вы уже дали в вопросе.
Недетерминированный алгоритм отличается от детерминированного алгоритма не фактом использования случайных чисел, а наличием других переменных, влияющих на результат, кроме полученных из входных данных. Если вы возьмете какую-то функцию, реализующую недетерминированный алгоритм, то один раз для входного числа она вернёт один результат, а в другой раз для того же числа она может вернуть другой результат.
Как видите, поведение функции rand() предсказуемо и зависит от исходного внутреннего состояния. Вместе с тем, если вы не знаете исходного состояния, то поведение предсказать будет сложно, если вообще возможно.
Алгоритмы, которые определяются случайными числами, являются подвидом недетерминированных. Их принято называть вероятностными алгоритмами (probabilistic algorithms). Например, к числу таких можно было бы отнести простую нейронную сеть в которой изначальные веса указываются случайными числами. При прочих равных для данного набора данных и данных исходных весов после обучения вы всегда получите те же самые конечные веса. Другим примером алгоритм, который одновременно недетерминированным и вероятностным, может быть сверточная нейронная сеть, которая содержит содержит dropout-cлой. Итоговые веса после обучения в такой сети могут случайно отличаться при тех же входных данных и исходных весах.
Кто же ты такой, алгоритм?
Сегодня довольно легко столкнуться с недобросовестными школьными учебниками, в частности с учебниками по информатике. В главах, посвященных алгоритмам, вы можете найти непосредственно определение алгоритма. Не пояснение, о чем идет речь, не рассказ о предмете, а именно определение. Причем выделенное жирным шрифтом, старательно обведенное в рамку и помеченное какой-нибудь заметной пиктограммой в виде восклицательного знака. Обычно приправлено всё это соусом из кучи обязательных и необязательных свойств, образуя в итоге феерический кавардак. Давайте попытаемся понять, что же такое алгоритм, почему мы не может дать ему конкретного определения и выясним, какие свойства являются обязательными, а какие нет.
Составителей учебников легко понять, ведь на самом деле строгого определения алгоритма не существует, и более того, такого определения быть не может. Но вместо попыток объяснить, что к чему, авторы подсовывают бедным ученикам еще одно задание по зубрежке бесполезных и неправильных терминов. Чтобы не быть голословным, приведу выдержку из одного весьма распространенного учебника:
В университетах дела обстоят получше, однако автору этих строк на курсе по математической логике и теории алгоритмов пришлось столкнуться все с тем же винегретом из определения алгоритма и его свойств. Разберемся, что тут не так.
Бесконечность не предел
Такой же трюк с нумерацией не пройдет для бесконечных непериодических дробей (иррациональных чисел). Допустим такое множество счетное, то есть элементы этого множества можно пронумеровать натуральными числами. Тогда рассмотрим бесконечную десятичную дробь с нулевой целой частью, у которой первая цифра после запятой не равняется цифре на той же позиции у дроби с номером 1, вторая цифра не равняется цифре на второй позиции у дроби с номером 2 и т.д. Тогда полученная дробь будет заведомо отличаться от всех дробей хотя бы одной цифрой. Получается для нее не нашлось номера в нашей бесконечной нумерации! Примененная схема доказательства называется канторовским диагональным методом в честь придумавшего ее математика Георга Кантора.
Про бесконечные дроби
Не стоит делать ошибку, записывая в иррациональные числа все бесконечные дроби. Иррациональными являются только те числа, которые нельзя представить в виде несократимой дроби вида m/n. В десятичной системе счисления дроби 1/3 и 2/7 тоже окажутся бесконечными, однако их «бесконечность« обусловлена выбранной системой счисления. В системе счисления по основанию 21 эти дроби будут иметь конечное представление, а вот, например, дробь 1/2 окажется бесконечной (периодической).
Говорят, что множество бесконечных десятичных дробей имеет мощность континуум, которая обозначается символом ℵ1 (алеф-один). В дальнейшем нам понадобится следующее множество. Рассмотрим некоторый алфавит (конечное множество символов). Теперь представим множество всех конечных цепочек символов алфавита A*. Коль скоро алфавит конечен, и каждая цепочка конечна, то множество таких цепочек счетно (их можно пронумеровать натуральными числами).
На сколько велика бесконечность?
Допустим в наш алфавит вошли все придуманные на земле символы: русский алфавит, японские иероглифы, шумерская клинопись и т.д. Тогда в наше множество войдут все написанные когда-либо книги, все книги, которые будут написаны и все книги, которые никто не стал бы писать (например, хаотичные последовательности символов). Кроме того, представим книгу, толщиной в Солнечную систему и диагональю листа равной диаметру Млечного Пути, набранную 12-м шрифтом. В наше придуманное множество войдут все такие книги, отличающиеся хотя бы одним символов, и не только они, ведь вселенная бесконечна! Кто мешает представить себе книгу, размером в миллиарды световых лет? А все такие книги? Уже на этом этапе воображение может давать сбои, а ведь наше множество всего лишь счетное. Чтобы дополнить множество до континуума, нужно рассмотреть бесконечную книгу, по сравнению с которой, предыдущие книги — детские игрушки. Но и одной бесконечной книги нам не хватит, нужно рассмотреть все бесконечные книги.
Конструктивно оперировать континуальными бесконечностями невозможно. Даже работая со счетными множествами, мы не рассматриваем сами множества, а только говорим, что какой бы не был элемент N, всегда найдется элемент N+1. Если мы ставим себе прикладную задачу, появление в наших рассуждениях континуальной бесконечности должно служить нам «тревожной лампочкой»: осторожно, выход за пределы конструктивного.
Алгоритмы и вычислимость
Компьютер проводит свои вычисления, подчиняясь некоторой программе, которая воплощает собой конструктивную процедуру, или алгоритм. Не сложно догадаться, что алгоритм как раз и есть то правило, по которому вычисляется функция. Можно сказать, функция считается вычислимой, если для нее существует некоторый алгоритм.
Понятия алгоритм и вычислимая функция оказываются настолько заковыристыми, что некоторые составители учебной литературы не утруждают себя попытками разъяснить их суть. Дело в том, что определения алгоритма не существует, и кроме того, существовать не может, иначе пришлось бы выбросить на свалку целый раздел математики — теорию вычислимости. Попробуем разобраться более подробнее.
Частично-рекурсивные функции и тезис Черча
Все началось с того, что математик Давид Гильберт в 1900 году предложил список нерешенных на тот момент математических проблем. Позже выяснилось, что десятая проблема (проблема решения произвольного диофантового уравнения) оказалось неразрешимой, но для доказательства этого факта пришлось составить целую новую математическую теорию. Вопросами того, какие задачи можно конструктивно решить, и что такое конструктивное решение, занялись математики Курт Гедель, Стивен Клини, Алонсо Черч и Алан Тьюринг.
Курт Гедель наиболее известен тем, что сформулировал и доказал 2 теоремы о неполноте. Между прочим, сделал он это в возрасте всего лишь 24 лет.
Как выяснилось выше, континуальные бесконечности не всегда подходят под конструктивные рассуждения, поэтому Гедель и Клини предложили рассматривать только функции натурального аргумента (при необходимости любые функции над счетными множествами можно привести к «натуральным функция» путем замены элементов множеств их номерами). Изучая вычислимость таких функций, Гедель, Клини, Аккерман и другие математики пришли к так называемому классу частично-рекурсивных функций. В качестве определения этого класса рассматривается набор базовых, очень простых функций (константа, увеличение на единицу и проекция, которая сопоставляет функции многих аргументов один из ее аргументов) и операторов, позволяющих из функций строить новые функции (операторы композиции, примитивной рекурсии и минимизации). Слово «частичные» показывает, что эти функции определены лишь на некоторых числах. На остальных они не могут быть вычислены. Попытки расширить класс частично-рекурсивных функций ни к чему не привели, так как введение новых операций приводило к тому, что получалось множество функций, совпадающее с классом частично-рекурсивных. В дальнейшем Алонсо Черч отказался от попыток расширения этого класса, заявив, что, видимо:
Частично-рекурсивные функции соответствуют вычислимым функциям в любом разумном понимании вычислимости.
Это утверждение называют тезисом Черча. Стоит отметить, что тезис Черча не является теоремой или доказанным утверждением. Во-первых, не понятно, что такое «разумное понимание», во-вторых, превратив тезис Черча в доказанный факт, мы лишаем себя перспектив дальнейшего исследования вычислимости и механизмов вычислений. Никто, впрочем, не мешает попробовать определить такой набор операций, который был бы мощнее базиса для частично-рекурсивных функций. Только вот, до сих пор это никому не удавалось сделать.
Ученые долго не могли привести пример частично-рекурсивной функции, не являющейся примитивно-рекурсивной (без оператора минимизации). Наконец это удалось Вильгельму Аккерману. Предложенная функция Аккермана растет так быстро, что количество цифр в десятичной записи числа A(4,4) превосходит количество атомов во Вселенной.
Формальная теория алгоритмов во многом построена аналогично теории вычислимости. Считается, что алгоритм есть некое конструктивное преобразование входного слова (цепочки символов некоторого алфавита) в некоторое выходное слово. Опять же, здесь мы имеем с функциями вида A*->A*. Конечно, предложенное описание не подходит под определение алгоритма, так как неясно, что же такое «конструктивное преобразование». Хоть понятия алгоритма и вычислимой функции близки, не стоит их смешивать. Для одного и того же алгоритма может быть предъявлено сколько угодно его записей на каком-нибудь формальном языке, но соответствующая вычислимая функция всегда одна. Один из основателей формальной теории алгоритмов, Алан Тьюринг, предложил формальную модель автомата, известного как машина Тьюринга. Тезис Тьюринга гласит:
Каково бы не было разумное понимание алгоритма, любой алгоритм, соответствующий такому пониманию, может быть реализован на машине Тьюринга.
Любые попытки построить более мощные автомат заканчивались неудачей: для каждого такого автомата (машина Поста, нормальные алгоритмы Маркова, автоматы с регистрами и несколькими лентами) удавалось построить аналогичную машину Тьюринга. Некоторые ученые объединяют тезис Черча и тезис Тьюринга в тезис Черча-Тьюринга, так как они весьма близки по духу.
С помощью такого незамысловатого автомата можно формализовать любой алгоритм.
Таким образом, определив понятие алгоритма, мы будем вынуждены забыть о тезисе Черча-Тьюринга, и отказаться от целой математической теории, богатой содержанием и подарившую нам множество практических результатов.
Свойства алгоритмов
Мы выяснили, почему у алгоритма не может быть конкретного определения. Однако можно определить свойства, которыми должен обладать каждый алгоритм. К сожалению, в литературе часто смешивают обязательные и необязательный свойств. Разберемся подробнее.
Обязательные свойства
Начнем с обязательных свойств. Алгоритм можно записать в виде конечного текста из символов конечного алфавита. Действительно, бесконечный текст мы не можем записать чисто технически, а раз алгоритмы имеют отношение к конструктивной деятельности, бесконечными они быть не могут. Возможность представить алгоритм в виде конечного текста можно назвать свойством объективности и конечности.
Еще одно достаточно очевидное свойство любого алгоритма — его дискретность. Независимо от исполнителя, исполнение алгоритма представляет собой дискретный процесс, при рассмотрение распадающийся на элементарные действия. Понимать дискретность можно и в том смысле, что любая информация, над которой работает алгоритм может быть представлена в виде текста.
Третье фундаментальное свойство алгоритмов называется детерминированностью. Оно заключается в том, что следовать предписанной процедуре можно только одним способом. Единственное, что может повлиять на ход выполнения — это исходные данные, однако при одних и тех же исходных данных, алгоритм всегда выдает один и тот же результат.
Эти три свойства присущи всем алгоритмам. Если нарушено хотя бы одно из них, перед нами уже не алгоритм. С натяжкой к обязательным свойствам можно добавить понятность для исполнителя, хотя это уже на грани фола. По большей части. это относится не к самому алгоритму, а к его записи.
«Винегрет» из свойств из того же учебника по информатике.
Необязательные свойства
Наряду с обязательными свойствами, алгоритм может обладать некоторыми частными свойствами, которые вовсе не обязательны. Начнем с массовости. Конечно, хочется, чтобы алгоритмы решали классы задач в зависимости от входных данных. Однако существуют алгоритмы, которые вообще не зависят от входных данных, например всем известный вывод на экран «Hello world». Как среди вычислимых функций существуют константные, так и среди алгоритмов существуют генераторы единственного результата.
Теперь рассмотрим широко распространенное убеждение, что алгоритмы должны обладать свойством правильности и завершаемости. Начнем с правильности. Такое свойство попросту невозможно формализовать, так как отсутствуют критерии этой правильности. Наверняка, многие из вас сталкивались с ситуацией, когда программист считает программу правильной, а заказчик нет. С завершаемостью дела обстоят интереснее. Рассмотрим термин «применимость« — алгоритм называется применимым к слову, если, получив на вход это слово, он завершается за конечное число шагов. Самое интересное то, что проблема применимости является алгоритмически неразрешимой, то есть невозможно составить алгоритм, которые определял бы по записи алгоритма и входному слову, завершится ли он за конечное число шагов. Никто не мешает вам составить программу, состоящую только из одного бесконечного цикла. И эта программа все еще будет алгоритмом.
Про зависающие программы
Программы, которые не могут зациклиться, на самом деле входят в класс примитивно-рекурсивных — подмножество частично-рекурсивного класса. Отличает их отсутствия оператора минимизации. Он то и вносит пикантности. Если вы используете «неарифметический цикл» while или рекурсию, для которых нельзя заранее определить, сколько раз они выполняться, то ваша программа сразу переходит из класса примитивно-рекурсивных в класс частично-рекурсивных.
Теперь перейдем к пресловутой последовательности шагов. Дело в том, что алгоритм может быть представлен в любой из имеющихся формальных систем (частично-рекурсивные функции, машина Тьюринга, лямбда-исчисление и т.д.). Воплощение алгоритма в виде компьютерной программы далеко не всегда будет описанием последовательности шагов. Здесь все зависит от парадигмы программирования. В императивной парадигме программисты действительно оперируют последовательностью действий. Однако существуют и другие парадигмы, такие как функциональная (привет Haskell программистам), где нету никаких действий, а лишь функции в сугубо математическом смысле, или чистая объектно-ориентированная, которая основана не на «последовательности действий», а на обмене сообщениями между абстрактными объектами.
Заключение
Иногда мир устроен несколько сложнее, чем хотелось бы. Существующие формализмы в теории алгоритмов не более чем абстрактные математические системы, наподобие геометрии Евклида или теории вероятности, тогда как понятие вычислимости, возможно, находится вне математики и является свойством нашей Вселенной наряду со скоростью света и законом всемирного тяготения. И хотя, скорее всего, нам так и не удастся ответить на вопрос, что такое алгоритмы и вычислимость, попытки найти ответ на этот вопрос оказались более ценными, чем возможный однозначный ответ.
Материал данной статьи во многом опирается на 1-ый том «Программирование: введение в профессию» А. В. Столярова. Тем, кто хочет подробнее изучить вопросы, связанные с алгоритмами и теорией вычислимости, кроме этой книги, советую Босс В «От Диофанта до Тьюринга» и трехтомник А. Шеня по математической логике и теории алгоритмов.
Дата-центр ITSOFT — размещение и аренда серверов и стоек в двух дата-центрах в Москве. За последние годы UPTIME 100%. Размещение GPU-ферм и ASIC-майнеров, аренда GPU-серверов, лицензии связи, SSL-сертификаты, администрирование серверов и поддержка сайтов.