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计算机科学与技术领域内的算法分类 其体系结构是怎么样的？
2023/6/11 上午1:08:06

计算机科学与技术领域内的算法可以根据不同的特征进行不同的分类。以下是根据常见的几种分类标准对算法进行体系结构分类的简要介绍：

一根据时间复杂度分类
1常数阶算法：执行次数固定，与问题规模无关
2对数阶算法：执行次数随问题规模增加而增加，但增长率远远低于线性
3线性阶算法：执行次数正比于问题规模
4线性对数阶算法：执行次数随问题规模增加而增加，并且增长率介于线性和对数之间
5平方阶算法：执行次数随问题规模的平方增加
6指数阶算法：执行次数随问题规模指数级增加
二根据空间复杂度分类
1常数空间算法：算法所需的额外空间不随问题规模增加而增加
2线性空间算法：算法所需的额外空间随问题规模增加而线性增加
三根据算法思想分类
1贪心算法：每个步骤都选择当前最优解，最终得到全局最优解
2分治算法：将问题分解为若干个子问题，递归求解，最后合并子问题的解得到全局最优解
3动态规划算法：将问题分解为若干个子问题，使用记忆化搜索或者递推的方式求解子问题，最终得到全局最优解
4回溯算法：尝试所有可能的解，并在此过程中剪枝，最终得到全局最优解
5广度优先搜索算法：从起点开始，依次遍历当前节点的所有相邻节点，在遍历的过程中记录距离和路径，直到找到目标节点为止
6深度优先搜索算法：从起点开始，选择一个未访问过的相邻节点进行遍历，直到找到目标节点为止
根据具体应用领域分类
7图论算法：包括最短路径算法、最小生成树算法等
字符串匹配算法：包括暴力匹配算法、KMP算法、BM算法等
8排序算法：包括冒泡排序、插入排序、归并排序、快速排序等
9数学算法：包括大数运算、多项式求值、矩阵计算等
10机器学习算法：包括决策树、神经网络、支持向量机等

11深度学习算法
以上是对计算机科学与技术领域内算法分类的一个简要介绍。实际上，算法的分类标准还有很多，具体分类方式也因应用领域和具体问题而异。



电子信息专业领域内的算法分类 其体系结构是怎么样的？
 

电子信息专业领域内的算法可以分为以下几个方面：

一通信算法
1调制解调算法：包括ASK、FSK、PSK等常用调制解调方法，以及OFDM、QAM等复杂调制方法。
编码和纠错算法：包括卷积编码、块编码、码距编码、Turbo编码、LDPC编码、FEC技术等纠错编码方法，以及重复编码、哈密尔顿码等简单编码方法。
2多址和多路访问算法：包括ALOHA算法、CDMA算法、TDMA算法、FDMA算法、OFDMA算法、SDMA算法等。
3信道均衡算法：包括线性均衡算法、最小均方误差算法、后向判决反馈均衡算法、盲均衡算法等。
二信号处理算法
1数字滤波器算法：包括FIR、IIR数字滤波器等。
频谱分析算法：包括离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、小波变换等频域分析方法，以及自相关函数、功率谱密度等时频分析方法。
2信息压缩算法：包括基于统计学原理的数据压缩算法、基于波形分析的音频压缩算法等。
图像处理与计算机视觉算法
3图像滤波算法：包括高斯滤波、中值滤波、均值滤波等常用滤波方法。
图像增强算法：包括直方图均衡化、对比度拉伸等。
4特征提取与匹配算法：包括SIFT、SURF、ORB等特征点提取算法，以及FLANN、RANSAC等匹配算法。
5目标检测与跟踪算法：包括HOG+SVM、Fast R-CNN、YOLO等目标检测算法，以及Kalman滤波、particle filter等跟踪算法。
三控制系统算法
1PID控制算法：包括位置式PID控制、增量式PID控制等。
2状态空间控制算法：包括状态反馈控制、输出反馈控制、最优控制等。
3自适应控制算法：包括模型参考自适应控制、模型预测控制等。
以上是电子信息专业领域内算法的一些典型例子。实际上，随着技术不断发展，新的算法也在不断涌现，算法的分类体系也在不断改进和更新。