什么叫与计算方法(什么是计算与可计算)

1.什么是计算与可计算

可计算性理论，亦称算法理论或能行性理论，计算机科学的理论基础之一。是研究计算的一般性质的数学理论。可计算性理论通过建立计算的数学模型，精确区分哪些是可计算的，哪些是不可计算的。计算的过程是执行算法的过程。可计算性理论的重要课题之一，是将算法这一直观概念精确化。算法概念精确化的途径很多，其中之一是通过定义抽象计算机，把算法看作抽象计算机的程序。通常把那些存在算法计算其值的函数叫做可计算函数。因此，可计算函数的精确定义为：能够在抽象计算机上编出程序计算其值的函数。这样就可以讨论哪些函数是可计算的，哪些函数是不可计算的。

计算：核算数目，根据已知量算出未知量；运算。

2.与运算是什么意思

㈠进位计数制表示方法 任意一个数N可以用下式表示： N=(dn-1 dn-2 …… d1 d0 d-1 …… d-m)r = dn-1 rn-1 + dn-2rn-2 + …… +d1r1 + d0r0 + d-1 r-1 + …… d-m r-m 其中：r为基数 n、m为正整数，分别代表整数和小数的位数 di 为第i位的数码，可以是0~(r-1)中的一个 ri 为第i位的权 ㈡不同进位计数制的相互转换 1.二进制数转换成十进制数 1）按“权”展开法 例（11011.1）2=1*24+1*23+0*22+1*21+1*20+1*2-1 =27.5 2）按基值重复相乘（除）法 （略） 2.十进制数转换成二进制数 1）重复相除（乘）法 规则：① 整数部分除2取余数，直到商为0； ② 小数部分乘2取整数，直到小数部分为0。

例 将十进制数123.6875转换成二进制数 解： ① 整数部分 重复除以2 得商 余数 123÷2 61 1 最低位 61÷2 30 1 30÷2 15 0 15÷2 7 1 7÷2 3 1 3÷2 1 1 1÷2 0 1 最高位 整数部分 （123）10 = 1111011 ② 小数部分 重复乘以2 得乘积 取整数部分 0.6875*2 1.3750 1 最高位 0.3750*2 0.7500 0 0.7500*2 1.5000 1 0.5000*2 1.0000 1 最低位 小数部分 （0.6875）10 = 1011 故（123.6875）10 = 1111011.1011 2）减权定位法 （略） 3.二进制数与八进制数、十六进制数之间的转换 ① 3位二进制数对应于1位八进制数 ② 4位二进制数对应于1位十六进制数 例 将二进制数（1111000010.01101）转换成八进制和十六进制数。 解：① 转换成八进制数 以小数点为基准点，按3位为一组划分二进制数，然后将每一组二进制码分别转换成对应的八进制码。

001,111,000,010.011,010 1 7 0 2 . 3 2 即1111000010.01101 = (1702.32)8 ② 转换成十六进制数 以小数点为基准点，按4位为一组划分二进制数，然后将每一组二进制码分别转换成对应的八进制码。 0011,1100,0010.0110,1000 3 C 2 . 6 8 即1111000010.01101 = (3C2.68)16 反过来，1位八进制数对应于3位二进制数，1位十六进制数对应于4位二进制数，如： （7652.342）8 = 111,110,101,010.011,100,010 (8CE4.D62)16 = 1000,1100,1110,0100.1101,0110,0010 2.2计算机中数值型数据的表示方法 2.2.1 无符号数和有符号数 ㈠ 无符号数 无符号数是指没有符号的数，即正整数，在机器字长中的全部数位均用来表示数值的大小，相当于数的绝对值。

例如10010110表示96H（十进制数150）。 对于字长为n位的无符号数的表示范围是0~(2n-1)。

如机器字长16位，无符号数的表示范围为0~65535。 ㈡ 有符号数 1、机器真值 对有符号数，在机器内部用“1”表示“+”号，用“0”表示“-”，即用数字来表示“+”、“-”号，并规定放在有效数字的前面。

例如有符号数（小数）： +0.1011 在机器中表示为 01011 ↑小数点位置 -0.1011 在机器中表示为 11011 ↑小数点位置 又如有符号数（整数）： +1100 在机器中表示为 01100 ↑小数点位置 -1100 在机器中表示为 11100 ↑小数点位置 有符号数是指将符号数字化后放在有效数字的前面而组成的数。把符号“数字化”的数叫做机器数，而把带正、负号的数叫做真值。

2、原码表示法 原码表示法是一种最简单的机器数表示法，用最高位表示符号位，符号位为“O”表示该数为正，符号位为“I”表示该数为负，数值部分就是原来的数值，即真值的绝对值，所以原码表示又称作带符号的绝对值表示。 为了书写方便，约定在整数的符号位和有效数值之间加“，”表示区分，对小数，直接用小数点“.”来区分，如0.1011、1.1011、0,1100、1,1100。

整数原码的定义为： 0,x 0≤x。

3.什么是算法,都什么,举个例子,谢谢

根据我个人的理解：算法就是解决问题的具体的方法和步骤，所以具有以下性质：1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束（如果步骤无限，问题就无法解决）2、确切性：步骤必须明确，说清楚做什么。

3、输入：即解决问题前我们所掌握的条件。4、输出：输出即我们需要得到的答案。

5、可行性：逻辑不能错误，步骤必须有限，必须得到结果。算法通俗的讲：就是解决问题的方法和步骤。

在计算机发明之前便已经存在。只不过在计算机发明后，其应用变得更为广泛。

通过简单的算法，利用电脑的计算速度，可以让问题变得简单。譬如：计算 1*2*3*4。

*999999999*1000000000 如果人为计算，可想而知，即使你用N卡车的纸张都很难计算出来，即使算出来了，也很难保证其准确性。

如果用VB算法：dim a as integer a=1 For i =1 to 1000000000 a=a*i next i input a 就这样，简单的算法，通过计算机强大的计算能力，问题就解决了。关于这段算法的解释：i每乘一次，其数值都会增大1，一直乘到1000000000，这样，就将从1到1000000000的每个数都乘了。

而且每乘一次，就将结束赋给a，这样，a就代表了前面的相乘的所有结果，一直乘到1000000000。最后得到的a，就是我们想要的。

〓以下是百度百科复制过来的，如果你有足够耐心，可以参考一下。 算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。

如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。

一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。 算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。

或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列，并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。 一个算法应该具有以下五个重要的特征： 1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束； 2、确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义； 3、输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件； 4、输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。

没有输出的算法是毫无意义的； 5、可行性： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。 计算机科学家尼克劳斯-沃思曾著过一本著名的书《数据结构十算法= 程序》，可见算法在计算机科学界与计算机应用界的地位。

[编辑本段]算法的复杂度 同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。

一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。 时间复杂度 算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。

一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做 T(n)=Ο（f(n)） 因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。 空间复杂度 算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。

其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。

详见百度百科词条"算法复杂度" [编辑本段]算法设计与分析的基本方法 1.递推法 递推法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。它把问题分成若干步，找出相邻几步的关系，从而达到目的，此方法称为递推法。

2.递归 递归指的是一个过程：函数不断引用自身，直到引用的对象已知 3.穷举搜索法 穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验，并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。 4.贪婪法 贪婪法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。

贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪法不要回溯。

5.分治法 把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。 6.动态规划法 动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。

其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。

7.迭代法 迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法。[编辑本段]算法分类 算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法。

[编辑本段]举例 经典的算法有很多，如："欧几里德算法"。

4.什么叫算法

算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。

算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。

时间复杂度用“O（数量级）”来表示，称为“阶”。常见的时间复杂度有： O(1)常数阶；O(log2n)对数阶；O(n)线性阶；O(n2)平方阶。

算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。

同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。 [font class="Apple-style-span" style="font-weight: bold;" id="bks_etfhxykd"]算法 Algorithm [/font] 算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。

通俗点说，就是计算机解题的过程。在这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在实施某种算法。

前者是推理实现的算法，后者是操作实现的算法。 一个算法应该具有以下五个重要的特征： 1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束； 2、确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义； 3、输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件； 4、输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。

没有输出的算法是毫无意义的； 5、可行性： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。 算法的设计要求。

5.什么是算法

算法和程序嘛。。。对过程化程序来说，有个沃思公式：算法+数据结构=程序。也就是说一个程序主要包含以下两方面的信息：1、对数据的描述。在程序中要指定用到哪些数据以及这些数据的类型和数据的组织形式。这就是数据结构（data structure）。2、对操作的描述。即要求计算机进行操作的步骤，也就是算法（algorithm）。

算法当然要在有穷步后终止啊，不然计算机受得了吗。。。算法的特性就包含有穷这一条，而且有穷性是指在合理的范围之内，你让一个算法持续几千年，也不合常理。

希望对你有用。

6.什么是算法

算法，指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。

特征：有穷性，算法必须能在执行有限个步骤之后终止；确切性，算法的每一步骤必须有确切的定义；输入项，一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象初始情况；输出项，一个算法有一个或多个输出以反映对输入数据加工后的结果；可行性，算法中执行的任何计算步骤都可被分解为基本的可执行的操作步骤。

扩展资料：

算法可以宏泛分为三类：

1、有限的、确定性算法：这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。

2、有限的、非确定算法：这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。

3、无限的算法：是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。

参考资料来源：百度百科-算法