Tag Archive '演算法'

Posted By Mr. Thursday 不知道各位是否有接聽電話插撥 (call waiting) 的經驗? 我們會先把第一個接聽的人先暫時停著,然後接聽新打來的電話。不知道目前插撥最多能接聽多少通電話?假設依照這個方法一直接聽新的插撥電話,就會一直把上一通電話暫時儲存,等新接通的電話結束後,再回復上一通、上上一通、一直到第一通接聽的電話。 堆疊 (Stack) 就是類似的資料結構。「堆疊」有兩個方法 (method) 可以呼叫:推進 (push) 和 彈出 (pop)。透過這兩個方法的使用,我們可以達到讓資料「先進後出」的效果 (LIFO: Last In First Out)。甚麼是先進後出呢?讓我們再舉一個例子:搭電梯。當我們搭電梯的時候,通常最先進電梯的會擠在後面,後進電梯的比較靠近門口。如果都是同一層離開電梯,剛才比較慢近來電梯的人,反而是比較早離開電梯的人,這就是「先進後出」(LIFO) 的效果了。 再回到剛才接聽插撥電話的例子,正好就是先進後出的例子!最後插撥的先結束對話,最早打來的最慢結束對話。接下來讓我們看看,堆疊實際運作的情形,會向下面這一張動畫所顯示的:  

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Posted By Mr. Thursday 在〈由樹的前序、中序、後序走法來談資料結構〉文章裡面提到了演算法就像是做事情的方法,資料結構則是對應演算法可以運作的東西,譬如說刮鬍子有步驟一、步驟二、步驟三,但是要有刮鬍刀、插頭、以及鬍鬚,那些步驟才有運作的東西,甚至不同的刮鬍刀,也會讓同樣的步驟有不同的執行效率,或是連原來的步驟都要改變,譬如說不是電動刮鬍刀,原來步驟裡面插插頭的那一步,也就可以不用作了。演算法和資料結構之間的關係也是如此,譬如說排序的演算法,可以用不同的資料結構來實現,好的資料結構,可能某一種排序演算法最適合,對其他種排序演算法,可能反而讓速度變慢。 因此,演算法和資料結構,通常會一起考慮,而演算法每一步,也就是電腦可以實現的基本步驟所組成。譬如說兩個數字相加,或是把「樹」這個資料結構裡面的節點根據某種規則移動,都是電腦運算基本步驟所可以達成的。但是如果步驟是「改善排序的品質」的敘述,電腦可能就看不懂了,這時候就是程式設計師,把這些人看的懂的需求,轉換成電腦可以實現的步驟,也就是演算法和對應的資料結構,最後再用程式 (編程) (program),變成電腦真的可以執行的語言,達到最初想要執行的功能。那麼今天想要完成的功能是甚麼呢?「排序」,排序就是把原本雜亂無章的一堆東西,按照某種順序排好,譬如說圖書館裡面的書籍,按照書籍的編號有小到大排好,譬如說醫院的病歷,按照病歷號碼有小到大排好,譬如說一堆檔案,按照字母順序或是檔案時間順序有早到晚排好,這些都是排序的應用。那麼電腦要如何完成「排序」(sort) 這件工作呢?「二元樹」 (binary tree) 怎樣子應用在排序這項工作呢?

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我寫這篇文章並不是在幸災樂禍,而是點出了一個事實。那就是之前所說的,網民因為 “茶餘飯後” 的全民運動,加上 Google “優良的搜尋排序” 演算法,因此讓這些不堪回首的往事將跟隨著這個人的名字一輩子。對於造成排名如此前面的演算法,我在 “部落格: 企業公關的新面向” 中有討論到。 其中比較關鍵的原因是,因為大家在網路上面都用這些 “關鍵字” 在討論這個明星;因此,在 “合理的” 的演算法的計算結果之下,這些關鍵字應該要跟這個明星緊緊結合才是。於是,嗜血的鄉民,加上 Google “無心” 的演算法,則是將這些人的過錯永永遠遠高掛在搜尋結果的頂端。

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想像一下,我剛才說了一句話,那句話是:「想像一下,我剛才說了一句話,那句話是:「想像一下,我剛才說了一句話,那句話是:……….」」,如此下去,就好像站在兩面平行擺設的鏡子中間,鏡子中的影像不斷的重複。再舉個例子,寫完一封信想要匿名保密,就署名「知名不具」。回信的人寫:「知知名不具 具」。之後再回信的時候就變成:知知知名不具具具,加上括號可能比較清楚:(知(知(知名不具)具)具)。

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