например, опыт свахи: Живите близко – насколько близко считается близко? близко к дому? Рядом с работой? Приоритизация между несколькими местоположениями...

Алгоритмы решают проблемы с детерминированными гарантиями

например, при покупке чайника-термоса в Интернете всегда рекомендуется использовать чайник-термос при поиске «Ветер» и различных шпионских фильмов;

Моделирование: рассматривайте разные проблемы одинаково и решайте их с помощью одного и того же набора алгоритмов.

Аппаратные зависимости

гигантский

«Функциональная зависимость», при которой «общее количество основных операций» растет с «размером входных данных» алгоритма.

например, чтобы построить пирамиду высотой 10 метров, чертеж определяет, следует ли построить 100 000 камней или 500 000 камней: Каменное основание = базовая операция; 10 метров = масштаб ввода; чертеж = общий объем каменного основания; функциональная зависимость между общим объемом каменного основания и высотой пирамиды – временная сложность;

пространство для времени

разделяй и властвуй мышление

Полезность: Удовлетворение

например, на то, голосуют американские избиратели или нет, влияет множество факторов, таких как пол, этническая принадлежность, уровень образования, род занятий и т. д. Существует слишком много факторов, влияющих на полезность, а некоторые факторы даже имеют сложные корреляции.

Если модель слишком сложна, решение невозможно получить; в этом случае модель необходимо упростить; предполагается, что связь между всеми факторами представляет собой только линейную суперпозицию без сложных взаимодействий; это называется моделью линейного эффекта;

Масштаб слишком велик для компьютеров, поэтому вам придется найти способ выбросить некоторую информацию.

например, Техасский Холдем: объединить похожие состояния.

например, веб-сайт с видео сначала будет рекомендовать вам различный контент, а через некоторое время начнет рекомендовать контент, который вы смотрите чаще всего.

Например, оба книжных магазина устанавливают свои цены, кратные ценам другого, что приводит к необычно высоким ценам.

например, я взяла черный чай со льдом для анализа мочи и обнаружила, что уровень сахара превышает норму, что указывает на подозрение на диабет.

например, IBM создает систему медицинской диагностики Watson, но алгоритм не может дать объяснений.

ясная цель

Четкие ограничения

Уточнить критерии оценки

Это процесс преобразования реальных проблем в алгоритмические, а также процесс абстрагирования множества деталей.

Прежде чем разрабатывать алгоритм, необходимо создать математическую модель.

Итерация модели очень важна

Определяется уровнем достижения цели и временной сложностью

алгоритмы, аппаратное обеспечение

Определить требования к точности результатов прогнозирования, отбросить неважные детали, а также уточнить и количественно оценить нечеткие проблемы.

Используйте здравый смысл для проверки; используйте исторические данные для проверки;

Она должна быть близка к реальности и легко решаема.

например, проблема с рюкзаком

например, решение о размещении онлайн-рекламы должно быть принято мгновенно и с использованием жадного алгоритма;

например, планируя защиту диких животных, мы должны найти максимально оптимальное решение и использовать алгоритм ветвей и границ.

Предпочитайте алгоритмы с низкой чувствительностью к данным, небольшим количеством ограничений и небольшой зависимостью от данных.

например, поиск машины в Чикаго происходит очень медленно. Это называется алгоритмом грубой силы.

Например, используйте итерационный алгоритм для поиска автомобиля. На первом этапе расстояние от автомобиля составляет 10 километров. Когда вы поворачиваете на первый поворот и входите во вторую итерацию, расстояние становится 1 километром. После еще одной итерации оно становится 100. метров. Это расстояние называется «остаточным».

например, главный судья теннисного матча передает судейскую работу на разных уровнях по субподряду.

Можно ли его использовать? Убедитесь, что проблему можно разложить на подзадачи, аналогичные исходной задаче, и что эти подзадачи независимы друг от друга.

Решение быстрое или нет?

например, игра с конфетами: тот, кто в конце концов столкнется с 4 конфетами, проигрывает.

например, вертикальная мягкая посадка ракеты: конечное положение должно быть очень близко к заданному положению, угол между ракетой и землей должен быть очень близок к 90 градусам, а скорость приземления должна быть очень близка к 0.

например, игра со сбором конфет: оптимальная стратегия должна заключаться в том, чтобы взять две конфеты в начале, но если вы не будете следовать оптимальной стратегии, столкнувшись с меньшим количеством конфет в будущем, вы не выиграете, если возьмете две конфеты сейчас;

Найти осуществимое решение несложно, но особенно трудно найти оптимальное решение.

например: Найдите самое большое яблоко на дереве: отрежьте ветки, которые заведомо меньше, и оставьте несколько ветвей для сравнения.

например, найти самого высокого ученика в средней школе.

Когда цель, которую можно получить в определенном подпространстве, не так хороша, как известное допустимое решение, это подпространство будет напрямую исключено.

Это зависит от того, насколько эффективно вы сможете обрезать, если вы будете разветвлять только без обрезки, нет никакой разницы от подсчета их всех;

Стратегия «ранней остановки»: если полученная временная оптимальная диссоциация очень близка к реальному оптимальному решению, ранняя остановка может значительно сэкономить время.

например, прецедентное право в системе общего права.