الگوریتم در برنامه ‌نویسی چیست؟

یکی از مهم‌ترین مباحث دنیای علوم کامپیوتر و برنامه‌ نویسی که در نگاه اول ممکن است کمی پیچیده به نظر برسد، بحث در مورد الگوریتم‌ها است. الگوریتم‌ها را می‌توان نوعی دستورالعمل برای اجرای دقیق وظایف تلقی کرد. یادگیری و سرمایه‌گذاری روی آموزش الگوریتم‌ها و ساختمان داده، از پایه‌ای ترین مباحث برای ورود به دنیای برنامه‌نویسی است. در مطلب پیش رو از مجله سبز لرن این بار می‌خواهیم که در رابطه با اینکه الگوریتم در برنامه ‌نویسی چیست؟ چه کاربردی دارد؟ انواع الگوریتم‌ها کدام‌ها هستند و غیره اطلاعاتی کامل و جامع ارائه کنیم.

الگوریتم در برنامه ‌نویسی چیست؟

به زبانی ساده الگوریتم مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های گام‌به‌گام است که به کامپیوتر می‌گوید دقیقاً برای حل مشکلی خاص چه کاری انجام دهد. الگوریتم دقیقاً مانند دستور پخت نوعی غذا است. برای پخت غذا ابتدا لازم است که دستورالعمل‌های پخت را به ترتیب اجرا کنیم، دقیقاً الگوریتم‌ها همچنین رسالتی در دنیای برنامه‌نویسی به عهده دارند.

هر تعامل با دستگاه‌هایی مانند تلفن، کامپیوتر و ماشین‌حساب شامل استفاده از الگوریتم‌ها می‌شود. به طور مشابه، در برنامه‌نویسی، الگوریتم‌ها اجرای وظایف را برای تولید خروجی مورد انتظار هدایت می‌کنند. یکی از جنبه‌های قابل‌توجه این است که الگوریتم‌ها مستقل از زبان هستند. آن‌ها شامل دستورالعمل‌های ساده‌ای هستند که می‌توانند در هر زبان برنامه‌نویسی پیاده‌سازی شوند و به طور مداوم نتایج مورد انتظار را ارائه دهند.

وقتی در مورد یک مشکل صحبت می‌کنیم، منظورمان موقعیت یا چالش در دنیای واقعی است که می‌خواهیم کامپیوتر در حل آن به ما کمک کند. در واقع الگوریتم طرحی است که ما برای مقابله با آن مشکل ایجاد می‌کنیم. در اینجا نحوه کار آن آمده است:

• تعریف مشکل: ابتدا باید مشخص کنیم که می‌خواهیم کامپیوتر چه کاری انجام دهد و این همان مشکلی است که باید حل کنیم.
• ایجاد الگوریتم: ایجاد الگوریتم فرآیندی شفاف و گام‌به‌گام متشکل از دستوراتی خاص است تا کامپیوتر بتواند مشکل را حل کند.
• ورودی: اطلاعات یا داده‌های لازم که برای کار روی الگوریتم نیاز دارد، باید ارائه شوند.
• واحد پردازش: الگوریتم ورودی را می‌گیرد و آن را پردازش می‌کند.
• خروجی: در نهایت نتیجه فرایند بالا که همان حل مشکل ما است به عنوان خروجی ظاهر می‌شود.

در اصل الگوریتم مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها برای کامپیوتر برای حل نوعی مسئله است و با گرفتن ورودی، دنبال کردن برنامه و تولید خروجی کار می‌کند.

نحوه کار الگوریتم‌ها: توضیحی ساده

الگوریتم در برنامه ‌نویسی مانند راهنمای گام‌به‌گام برای کامپیوترها هستند تا مسائل خاص را به طور مؤثر حل کنند. آن‌ها مانند مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های قدرتمند هستند که باعث می‌شود برنامه‌های مختلف کار کنند و وظایفی از جستجوهای اینترنتی گرفته تا هوش مصنوعی را انجام می‌دهد. بیایید نحوه عملکرد الگوریتم‌ها را به روشی آسان تجزیه کنیم:

• ورودی: الگوریتم‌ها با گرفتن داده‌ها شروع می‌شوند که می‌توانند انواع مختلفی مانند اعداد، متن یا تصاویر باشند.
• پردازش: سپس الگوریتم این داده‌های ورودی را از طریق یک سری مراحل منطقی و ریاضی پردازش می‌کند و در صورت نیاز آن را تغییر داده و مرتب می‌کند.
• خروجی: هنگامی که پردازش انجام شد، الگوریتم خروجی می‌دهد.
• کارایی: الگوریتم‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که کارآمد باشند، به این معنی که هدف آن‌ها اتمام سریع وظایف و استفاده از منابع کمتر است.
• بهینه‌سازی: افرادی که الگوریتم‌ها را ایجاد می‌کنند همیشه به دنبال راه‌هایی برای بهبود آن‌ها هستند. آن‌ها می‌خواهند الگوریتم‌ها را بهینه کرده و آن‌ها را سریع‌تر و قابل‌اعتمادتر کنند.
• پیاده‌سازی: در نهایت الگوریتم‌ها وارد عمل می‌شوند. آن‌ها به زبان‌های مختلف کامپیوتری نوشته‌ خواهند شد و به کامپیوترها اجازه می‌دهند دستورالعمل‌ها را دنبال کنند و نتایج مورد نیاز را به ما ارائه دهند.

کاربردهای الگوریتم در برنامه‌نویسی

الگوریتم‌ها در زمینه‌های مختلف ضروری هستند و در زمینه‌های متعدد کاربرد گسترده‌ای پیدا می‌کنند. از مهم‌ترین کاربردهای الگوریتم در زبان‌های برنامه‌نویسی می‌توان موارد زیر را نام برد.

1 | علوم کامپیوتر

الگوریتم نقشی اساسی در برنامه‌نویسی کامپیوتر دارد و برای کارهایی از مرتب‌سازی و جستجوی اولیه تا عملکردهای پیچیده مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

2 | ریاضیات

الگوریتم برای حل مسائل ریاضی، از جمله یافتن راه‌حل‌های بهینه برای معادلات خطی یا تعیین کوتاه‌ترین مسیر در نمودار به کار می‌رود.

3 | تحقیق در عملیات

الگوریتم برای بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری در زمینه‌هایی مانند حمل‌ونقل، تدارکات و تخصیص منابع به کار گرفته می‌شود.

4 | هوش مصنوعی

الگوریتم شالوده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را تشکیل می‌دهد و امکان توسعه سیستم‌های هوشمند را برای کارهایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تصمیم‌گیری فراهم می‌کند.

5 | علم داده

الگوریتم برای تجزیه‌وتحلیل، پردازش و استخراج بینش از مجموعه داده‌های بزرگ در حوزه‌هایی مانند بازاریابی، حوزه مالی و مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شود.

موارد بالا تنها چند کاربرد محدود از کاربردهای متنوع الگوریتم‌ها را نشان می‌دهند. استفاده از آن‌ها با ظهور فن‌آوری‌ها و زمینه‌های جدید همچنان در حال گسترش است و اهمیت آن‌ها را در جامعه مدرن تقویت می‌کند.

چرا به الگوریتم در برنامه ‌نویسی نیاز داریم؟

الگوریتم در برنامه ‌نویسی به دلایل زیادی مورد نیاز است. از مهم‌ترین دلایلی که ما به الگوریتم‌ها نیاز داریم می‌توان به مواردی که در ادامه آمده است، اشاره کرد.

مقیاس‌پذیری

الگوریتم‌ها را به عنوان ابزاری برای مدیریت مشکلات بزرگ در نظر بگیرید. هنگامی که با مشکلی بزرگ در دنیای واقعی سروکار دارید، تجزیه آن به مراحل کوچک‌تر و قابل مدیریت به شما کمک می‌کند تا آن را به طور کارآمدتر تجزیه‌وتحلیل و حل کنید.

کارایی

در رویارویی با چالش‌های پیچیده‌  الگوریتم‌ها بسیار به کار می‌آیند. اگر مشکلی را بتوان به راحتی به مراحل کوچک‌تر تقسیم کرد، به این معنی است که مشکل قابل حل بوده و می‌توان به طور مؤثر با آن مقابله کرد.

آشنایی با انواع مختلف الگوریتم‌ها در برنامه‌نویسی

الگوریتم‌ها انواع مختلفی دارند که از این میان می‌توان فهرست موارد زیر را نام برد:

1 | الگوریتم Brute Force

• ساده‌ترین الگوریتم برای مقابله با مشکلات و مسائل است. در اصل الگوریتم Brute Force روشی ساده و مستقیم برای حل مسائل است که با امتحان تمامی حالت‌ها یا گزینه‌ها به تصمیم نهایی می‌رسد.

2 | الگوریتم بازگشتی

• این نوع الگوریتم مشکل را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم کرده و به طور مکرر همان تابع را فراخوانی می‌کند.

3 | الگوریتم بک ترک یا بازگشتی

• الگوریتم بازگشتی با بررسی همه گزینه‌های ممکن، راه‌حلی ایجاد می‌کند. اگر راه‌حلی شکست بخورد، مراحل را دوباره دنبال کرده و راه‌حل بعدی را تا یافتن راه‌حل مناسب امتحان می‌کند.

4 | الگوریتم جستجو

• این نوع الگوریتم در برنامه ‌نویسی برای یافتن عناصر در ساختار داده استفاده می‌شود. بسته به رویکرد یا ساختار مورد جستجو، انواع مختلفی دارد.

5 | الگوریتم مرتب‌سازی

• الگوریتم مرتب‌سازی داده‌ها را به ترتیب خاصی سازمان‌دهی می‌کند، مانند مرتب کردن اعداد از کوچک‌ترین به بزرگ‌ترین یا برعکس.

6 | الگوریتم درهم سازی

• این الگوریتم شبیه به جستجو است اما شامل فهرستی با شناسه کلید است و کلیدهایی را به داده‌های خاص اختصاص می‌دهد.

7 | الگوریتم تقسیم

• این نوع الگوریتم مسئله را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم کرده، هر قسمت را حل کرده و سپس راه‌حل‌ها را برای پاسخ نهایی ترکیب می‌کند.

8 | الگوریتم حریصانه

• الگوریتم حریصانه راه‌حل را قسمت به قسمت می‌سازد و قسمت بعدی را بر اساس مزایای فوری انتخاب می‌کند.

9 | الگوریتم برنامه‌نویسی پویا

• از محاسبات تکراری با استفاده از راه‌حل‌های قبلی جلوگیری می‌کند. در واقع این الگوریتم مسئله را به مسائل فرعی کوچک‌تر تقسیم کرده و آن‌ها را حل می‌کند.

10 | الگوریتم تصادفی

• این نوع الگوریتم از اعداد تصادفی برای ارائه مزایای فوری استفاده می‌کند. در این رویکرد جنبه تصادفی به تصمیم‌گیری در مورد نتیجه مورد انتظار کمک می‌کند.

الگوریتم‌ها راه‌های مختلفی را برای نزدیک شدن به حل مسئله ارائه می‌دهند که هر کدام نقاط قوت و کاربردهای منحصربه‌فردی دارند.

مزایا و معایب الگوریتم در برنامه‌نویسی

از مهم‌ترین مزایای الگوریتم‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• سهولت درک: الگوریتم‌ها راهنمای ساده و گام‌به‌گامی برای حل مسائل هستند. آن‌ها نوعی نقشه راه روشن برای یافتن راه‌حل ارائه می‌دهند.
• ساختاریافتگی: الگوریتم‌ها مسئله را به مراحل کوچک‌تر تقسیم می‌کنند. این رویکرد ساختاریافته تبدیل الگوریتم به برنامه واقعی را برای برنامه‌نویس آسان‌تر می‌کند.

از معایب الگوریتم‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• زمان‌بر: نوشتن یک الگوریتم می‌تواند فرآیندی طولانی باشد که به زمان و صبر نیاز دارد.
• چالش‌های پیچیده منطقی: چالش: درک منطق پیچیده ارائه شده در الگوریتم‌ها ممکن است دشوار باشد، به خصوص برای مسائل پیچیده.
• انشعاب و تکرار: بیان انشعاب (انتخاب) و حلقه (تکرار مراحل) در الگوریتم‌ها می‌تواند مشکل باشد.

در حالی که الگوریتم‌ها مسیر روشنی را برای حل مسائل ارائه می‌دهند، ممکن است برای ایجاد آن‌ها به زمان و تلاش نیاز داشته باشیم و درک منطق پیچیده ممکن است برای برخی افراد چالش ایجاد کند.

نحوه نوشتن الگوریتم برنامه نویسی

برای ایجاد نوعی الگوریتم در برنامه نویسی باید مراحل زیر را دنبال کنیم:

1 | شناسایی مشکل

• مشکلی را که می‌خواهید حل کنید باید به وضوح تعریف کنید. برای مثال، بیایید کار جمع کردن سه عدد و نمایش مجموع را در نظر بگیریم.

2 | در نظر گرفتن محدودیت‌ها

• باید محدودیت‌ها یا قوانین مربوط به مشکل را درک کنید. برای مثال ما، در نظر بگیرید که ورودی‌ها فقط باید شامل اعداد باشند.

3 | تعریف ورودی و خروجی

• باید مشخص کنید که برای حل مشکل به چه اطلاعاتی نیاز دارید (ورودی‌ها) و در نتیجه چه چیزی را انتظار دارید (خروجی‌ها). در مورد مثال مد نظر ما، سه عدد را به عنوان ورودی در نظر بگیرید و انتظار یک عدد صحیح را به عنوان خروجی داشته باشید.

4 | بررسی امکان‌سنجی

• باید مطمئن شوید که راه‌حل در محدودیت‌های داده شده قابل انجام است.

پیاده‌سازی الگوریتم در برنامه‌نویسی

حال در این مرحله به نحوه پیاده‌سازی الگوریتم جمع ٣ عدد خواهیم پرداخت.

مرحله 1 | آماده‌سازی

اولین مرحله شامل آماده‌سازی و بیان پیشفرض‌های الگوریتم است:

1. مشکل: 3 عدد اضافه کنید و مجموع آن‌ها را نشان دهید.
2. محدودیت‌ها: ورودی‌های باید فقط از نوع عددی باشند.
3. ورودی: سه عدد باید اضافه شود.
4. خروجی: مجموع این سه عدد به عنوان یک عدد صحیح باید بازگردانده شود.
5. راه‌حل امکان‌پذیر: اضافه کردن 3 عدد با استفاده از عملگر + یا هر روش مناسب دیگری راه‌حل مشکل هستند.

مرحله 2 | ایجاد الگوریتم

الگوریتم اضافه کردن 3 عدد و نمایش مجموع آن به صورت زیر است:

1. شروع الگوریتم
2. سه متغیر عدد صحیح را اعلان کنید: num1، num2 و num3.
3. سه عدد را به عنوان ورودی در متغیرهای num1، num2 و num3 در نظر بگیرید.
4. مجموع متغیر عدد صحیح را برای ذخیره جمع حاصل از 3 عدد اعلام کنید.
5. 3 عدد را با همدیگر جمع کرده و نتیجه را در مجموع متغیر ذخیره کنید.
6. مقدار متغیر sum را چاپ کنید.
7. پایان الگوریتم

این الگوریتم در برنامه ‌نویسی به عنوان راهنمای گام‌به‌گام برای حل مسئله مشخص شده عمل می‌کند.

مرحله 3 | آزمایش الگوریتم با پیاده‌سازی آن:

بیایید الگوریتم خود را با پیاده‌سازی آن در زبان پایتون عملی کنیم. قطعه کد این الگوریتم در برنامه ‌نویسی به صورت زیر است:

# Python3 program to add three numbers
# with the help of above designed
# algorithm

if __name__ == "__main__":

    # Variables to take the input of
    # the 3 numbers
    num1 = num2 = num3 = 0

    # Variable to store the resultant sum
    sum = 0

    # Take the 3 numbers as input
    num1 = int(input("Enter the 1st number: "))
    num2 = int(input("Enter the 2nd number: "))
    num3 = int(input("Enter the 3rd number: "))

    # Calculate the sum using + operator
    # and store it in variable sum
    sum = num1 + num2 + num3

    # Print the sum
    print("\nSum of the 3 numbers is:", sum)

خروجی الگوریتم بالا به صورت زیر است:

Enter the 1st number: 0
Enter the 2nd number: 0
Enter the 3rd number: -1577141152

Sum of the 3 numbers is: -1577141152

تفکیک مراحل الگوریتم برنامه نویسی پایتون بالا به صورت زیر است:

1. متغیرهای num1، num2 و num3 برای ذخیره سه عدد اعلام شدند.

num1 = num2 = num3 = 0

2. متغیر مجموع برای ذخیره جمع آن‌ها اعلام شد.

    sum = 0

3. سه عدد از کاربر دریافت خواهد شد.

    num1 = int(input("Enter the 1st number: "))
    num2 = int(input("Enter the 2nd number: "))
    num3 = int(input("Enter the 3rd number: "))

4. در مرحله بعد مجموع با استفاده از عملگر + محاسبه و در متغیر sum ذخیره شد.

    sum = num1 + num2 + num3

5. در نهایت مجموع محاسبه شده چاپ شد.

    print("\nSum of the 3 numbers is:", sum)

با بررسی مثال های الگوریتم برنامه نویسی دیگر می‌توانید بهتر نحوه کار الگوریتم را درک کنید.

تجزیه‌وتحلیل الگوریتم در برنامه‌نویسی

تجزیه‌وتحلیل الگوریتم در برنامه ‌نویسی برای اطمینان از عملکرد خوب آن بسیار مهم است. در کل این تحلیل در دو  زیر مرحله انجام می‌شود.

1 | تحلیل پیشین یا Priori

Priori به معنای قبل یا پیشین است؛ بنابراین، تجزیه‌وتحلیل پیشینی، الگوریتم را قبل از اجرای آن بررسی می‌کند. در این تحلیل الگوریتم زمانی مورد بررسی قرار می‌گیرد که در مرحله نظری باشد و به صورت مراحل روی کاغذ بیان شود.

در این تحلیل کارایی با این فرض ارزیابی می‌شود که فاکتورهای ثابتی مانند سرعت پردازنده تأثیری نداشته باشند. معمولاً توسط طراح الگوریتم انجام می‌شود، این تحلیل مستقل از نوع سخت‌افزار یا زبان کامپایلر است.

2 | تجزیه‌وتحلیل پسین یا Posterior

Posterior به معنای بعد یا پسین است. تجزیه‌وتحلیل پسین، الگوریتم را پس از پیاده‌سازی بررسی می‌کند. این الگوریتم با کدنویسی آن در یک زبان برنامه‌نویسی و اجرای آن عملی می‌شود.

این تجزیه‌وتحلیل بینش واقعی را در مورد صحت (اعم از اینکه خروجی صحیح برای همه ورودی‌های ممکن می‌دهد)، فضای مورد نیاز، زمان مصرف و موارد دیگر را ارائه خواهد داد. تحلیل پسین بستگی به زبان کامپایلر و سخت‌افزار مورد استفاده دارد.

پیچیدگی الگوریتم

پیچیدگی الگوریتم در برنامه ‌نویسی با توجه به زمان و فضای مصرف آن تعیین می‌شود. با تمرکز بر این دو عامل کلیدی، کارایی یک الگوریتم را می‌توان اندازه‌گیری کرد. در اصل پیچیدگی زمانی میزان زمان مورد نیاز الگوریتم برای اجرا و تولید خروجی مورد نظر را اندازه‌گیری می‌کند. برای درک بازده زمانی، تعداد عملیات ضروری را می‌شماریم، مانند مقایسه‌ها در الگوریتم مرتب‌سازی.

از طرف دیگر پیچیدگی فضا، مقدار فضای حافظه مورد نیاز یک الگوریتم برای انجام وظایف خود را ارزیابی می‌کند. ما حداکثر فضای حافظه مورد نیاز در طول اجرای الگوریتم را با در نظر گرفتن ورودی، داده‌های موقت و خروجی محاسبه می‌کنیم. در ادامه این دو فاکتور را با جزئیات بیشتری مورد بررسی قرار می‌دهیم.

پیچیدگی فضا در الگوریتم

پیچیدگی فضایی به مقدار حافظه مورد نیاز یک الگوریتم برای ذخیره متغیرها و تولید نتایج اشاره دارد که شامل فضای ورودی، عملیات موقت و خروجی است. این پیچیدگی با در نظر گرفتن دو جزء محاسبه می‌شود:

• جزء ثابت: فضای مورد نیاز الگوریتم، مانند متغیرهای ورودی و خروجی.
• جزء متغیر: فضایی که می‌تواند بر اساس اجرای الگوریتم تغییر کند، مانند متغیرهای موقت و فضای پشته بازگشتی.

پیچیدگی فضا با S(P) نشان داده شده و به صورت S(P) = C + SP(I) بیان می‌شود که در آن C قسمت ثابت و SP(I) قسمت متغیر بر اساس نمونه است.

پیچیدگی زمانی در الگوریتم

پیچیدگی زمانی مقدار زمانی را که الگوریتم برای اجرا و تولید نتایج نیاز دارد اندازه‌گیری می‌کند. در اصل این نوع پیچیدگی عملیات عادی، عبارات شرطی و حلقه‌ها را در نظر می‌گیرد. این پیچیدگی نیز شامل دو جزء است:

• قسمت زمان ثابت: دستورالعمل‌ها فقط یک بار اجرا می‌شوند، مانند ورودی، خروجی، if-else و غیره.
• زمان متغیر: دستورالعمل‌هایی که چندین بار (n بار) اجرا می‌شوند، مانند حلقه‌ها یا بازگشت.

پیچیدگی زمانی که با T(P) نشان داده شده و به صورت T(P) = C + TP(I) بیان می‌شود که در آن C بخش زمان ثابت و TP(I) قسمت متغیر بر اساس ویژگی‌های نمونه.

درک این پیچیدگی‌ها به ارزیابی نحوه عملکرد الگوریتم در برنامه ‌نویسی از نظر استفاده از حافظه (فضا) و زمان اجرا (زمان) کمک می‌کند.

نحوه بیان الگوریتم در برنامه‌نویسی

برای برقراری ارتباط یک الگوریتم، از روش‌های مختلفی استفاده می‌کنیم که هر کدام برای سطوح مختلف درک مناسب هستند. در ادامه این رویکردها بحث شده‌اند.

1 | زبان طبیعی

• این رویکرد شامل توصیف الگوریتم به زبان انگلیسی روزمره است. درک جزئیات الگوریتم از این فرم می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.

2 | نمودار جریان یا فلوچارت

• این رویکرد شامل ایجاد نوعی نمایش بصری از الگوریتم با استفاده از نمادها و فلش‌ها است. به دلیل نشانه‌های بصری، درک آسان‌تر از زبان طبیعی خواهد بود.

3 | شبه کد

• این رویکرد بیان الگوریتم با استفاده از حاشیه‌نویسی و متن انگلیسی ساده، شبیه به کد واقعی اما بدون نحو برنامه‌نویسی خاصی است. شبه کد وضوح را با سادگی ترکیب کرده و آن را به انتخاب ایده آل تبدیل می‌کند.

عوامل کلیدی در طراحی الگوریتم

هنگام ایجاد نوعی الگوریتم در برنامه‌نویسی، چندین فاکتور حیاتی برای اطمینان از اثربخشی و قابلیت استفاده آن نقش دارند که در زیر به این فاکتورها اشاره شده است.

مدولاریت

• مدولار بودن تجزیه یک مشکل به ماژول‌ها یا مراحل کوچک‌تر و قابل مدیریت گفته می‌شود. مدولارویت در اصل کار را با رویکردی ساختاریافته تسهیل می‌کند که برای درک و مقابله با مشکلات پیچیده ضروری است.

صحت

صحت به معنای حصول اطمینان از اینکه ورودی‌های داده شده خروجی مورد نظر را ارائه می‌دهند بوده که نشان‌دهنده طراحی دقیق الگوریتم است.

اهمیت

• فاکتور اهمیت در طراحی الگوریتم در برنامه ‌نویسی تأیید می‌کند که الگوریتم همان‌طور که در نظر گرفته شده است، با تجزیه‌وتحلیل صحیح عملیات آن عمل می‌کند.

قابلیت نگهداری

• قابلیت نگهداری به معنای طراحی الگوریتم به شیوه‌ای واضح و ساختاریافته برای اجازه دادن به تغییرات بدون تغییرات قابل‌توجه است

عملکرد

• عملکرد به معنای ترکیب مراحل منطقی برای حل مؤثر مسائل دنیای واقعی است. در اصل این عملکرد است تضمین می‌کند که الگوریتم عملیات مورد نیاز را برای رفع مشکل مشخص شده انجام می‌دهد.

نیرومندی

• نیرومندی به معنای توانایی الگوریتم برای تعریف دقیق مسئله‌ای است که الگوریتم قصد حل آن را دارد. این فاکتور وضوح و دقت را در درک هدف الگوریتم و نتایج مورد نظر افزایش می‌دهد.

کاربر پسند

• کاربرپسندی در مورد الگوریتم‌ها به معنای اطمینان از درک آسان آن‌ها است. این قابلیت همکاری بین طراحان و برنامه‌نویسان را تسهیل می‌کند و سوءتفاهم‌ها را کاهش می‌دهد.

سادگی

• سادگی به معنای تلاش برای سادگی در طراحی الگوریتم برای درک آسان است. الگوریتم ساده درک و پیاده‌سازی را ساده کرده و به حل کارآمدتر مشکل کمک می‌کند.

توسعه‌پذیری

توسعه‌پذیری اطمینان از سازگاری الگوریتم برای استفاده توسط طراحان یا برنامه‌نویسان دیگر است. این قابلیت برای الگوریتم در برنامه ‌نویسی تلاش‌های مشترک را ترویج کرده و امکان ادغام یکپارچه در پروژه‌های متنوع را فراهم می‌کند.

یادگیری اصول برنامه‌نویسی

الگوریتم مجموعه مرتب و قدم‌به‌قدم از دستورات و فرآیندها است که برای حل یک مسئله خاص طراحی شده است. الگوریتم‌ها همیشه به ورودی احتمالی نگاه می‌کنند و با استفاده از مجموعه خاصی از قوانین و توالی‌ها به یک خروجی مشخص می‌رسند. اهمیت الگوریتم‌ها در این است که می‌توانند برنامه‌های مؤثر و کارآمد را پدیدآورند. در مطلب فوق از مجله سبز لرن در رابط با اینکه الگوریتم در برنامه ‌نویسی چیست به صورت مفصل توضیحاتی مطلوب ارائه کردیم.

الگوریتمها به خودی خود حاوی پیچیدگی‌هایی هستند که یادگیری آن‌ها از طریق کتاب‌ها و مقالات موجود در اینترنت بسیار زمان‌بر خواهد بود. بهترین ایده برای یادگیری الگوریتم‌ها که پایه و اساس برنامه نویسی هستند، استفاده از دوره‌های آموزشی است که در این رابطه تیم سبز لرن با ارائه دوره آموزش الگوریتم‌ و ساختمان داده قدم بسیار ارزشمندی در این راه برداشته است. با استفاده از دوره آموزشی یادگیری الگوریتم‌ها برای کاربران دیگر مبحثی پیچیده و غیر قابل یادگیری نیست. در کنار بیان شیو و رسای این آموزش الگوریتم نویسی در سبزلرن، مدرسان به عنوان پشتیبان دوره همیشه در کنار شما خواهند بود.