دانلود پاورپوینت ساختمان داده ها و الگوریتم ها به زبان# C -در 140 اسلاید

اختصاصی از کوشا فایل دانلود پاورپوینت ساختمان داده ها و الگوریتم ها به زبان# C -در 140 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

ž

žبه عقیده بسیاری از دانشمندان، علم کامپیوتر علم الگوریتم ها است.

ž

žبنابراین نیاز داریم به:

1)یک ماشین برای اجرای الگوریتمها

2)زبانی برای بیان الگوریتم

3)ساختار الگوریتم

ž در درس ساختمان داده ها مدلهای منطقی و ریاضی سازماندهی داده ها به شکلهای مختلف را بررسی می کنیم.

žساختمان داده ها به طور کلی به سه دسته تقسیم می شوند:

1)ایستا(استاتیک یا ثابت) مانند آرایه

2)نیمه ایستا مانند پشته(STAEK) و صف(QUEUE)

3)پویا مانند لیست پیوندی ،درخت و گراف

کارایی الگوریتم

ž

žبرای حل یک مساله ممکن است الگوریتم های مختلفی وجود داشته باشد.

žدو عامل زیر برای تعیین کارایی یک الگوریتم بسیار مهم و اساسی هستند:

.1استفاده از فضا(حافظه ای که برای ذخیره داده ها لازم است.)

.2زمان لازم برای پردازش

 

 

 پیچیدگی الگوریتم ها

žبا استفاده از متغیر کمکی و بدون استفاده ازمتغیر کمکی محتوای دو متغیر را جابجا کنید؟ (YوX را بخواند و چاپ کند، جابجا کند، دوباره چاپ کند)

readln(a,b);

writeln(a,b);

temp:=a;

a:=b;

b:=temp;

writeln(a,b);

ž نکته:

ž

žبرای پیاده سازی صف با استفاده از آرایه نیاز به دو متغیر Front  و Rear داریم که برای نشان دادن ابتدا و انتهای صف از آنها استفاده می شود.

 

درخت پر:

žدرختی است که حداکثر گره ها را داشنه باشد و تمام گره های سطح آخر آن برگ می باشند.

درخت دودویی کامل:

žاگر در یک درخت شماره گذاری شده، گره ها مطابق با شماره گذاری درخت پر متناظر باشد، درخت دودویی کامل گفته می شود.

žهر درخت پر، کامل است.

 

žگراف بدون وزن اگر یک گذر بین راس ها ی (i,j) وجود داشته باشد عنصر متناظر در سطر (i) و ستون(j) را یک و اگر وجود نداشته باشد صفر قرار می دهیم.

پاورپوینت درباره پردازش زیر آرایه ها

اختصاصی از کوشا فایل پاورپوینت درباره پردازش زیر آرایه ها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : power point  (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد اسلایدها 14 اسلاید

بخشی از اسلایدها:

فهرست:

از آرایه برای نگهداری مجموعه ای از داده های به هم وابسته استفاده می کنیم
برای استفاده از آرایه لازم است قبل از شروع برنامه، حداکثر اندازه آرایه را مشخص نماییم و در طول برنامه اندازه آرایه را بدست آوریم.
ماشین حساب 30 رقمی
با تغییر اندیس آرایه می توانیم به صورت ترتیبی به آن دسترسی پیدا کنیم

پردازش:

در بعضی از الگوریتم ها لازم است محاسبات را بر روی قسمتی از آرایه از اندیس شروع تا اندیس پایان انجام دهیم.

جستجو:

آرایه ای را برای رسیدن به عددی خاص مورد جستجو قرار می دهیم.
از عنصر اول آرایه جستجو را شروع کرده، آن را با عنصر مورد نظر مقایسه می کنیم و این عمل را تا پیدا شدن داده مورد نظر ادامه می دهیم.

مرتب سازی:

مرتب سازی انتخابی : برای اجرای مرتب سازی انتخابی روی آرایه ای که دارای N عضو است (اندیس 1..N)، کوچکترین عنصر آرایه را پیدا کرده و آن را با اولین عنصر آرایه جایگزین می کنیم.
کوچکترین عنصر در اندیس 1 قرار دارد
کوچکترین عنصر از آرایه باقیمانده را (اندیس 2..N) در اندیس 2 قرار می دهیم.
کوچکترین عنصر از آرایه باقیمانده را (اندیس 3..N) در اندیس 3 قرار می دهیم.
...

الگوریتم مرتب سازی:

برای Fill برابر با 1 تا N-1 انجام بده
در زیر آرایه nums[Fill..N]، موقعیت کوچکترین عنصر را پیدا کن
اگر Fill در موقعیت کوچکترین عنصر قرار نگرفته، آنگاه
کوچکترین عنصر را با عنصری که در موقعیت Fill قرار گرفته است، تعویض کن.

تحقیق درباره ی الگوریتم 20 ص

اختصاصی از کوشا فایل تحقیق درباره ی الگوریتم 20 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 25

الگوریتم

هر برنامه، می بایست دارای یک طرح و یا الگو  بوده تا برنامه نویس بر اساس آن عملیات خود را دنبال نماید.از دیدگاه برنامه نویسان ، هر برنامه نیازمند یک الگوریتم است . بعبارت ساده ، الگوریتم ، بیانه ای روشمند بمنظور حل یک مسئله بخصوص است . از منظر برنامه نویسان ،الگوریتم بمنزله یک طرح کلی و یا مجموعه دستورالعمل هائی است که با دنبال نمودن آنان ، برنامه ای  تولید می گردد.

الگوریتم های میکرو در مقابل ماکرو

الگوریتم ها دارای ویژگی های متفاوتی می باشند . ما می توانیم در رابطه با  الگوریتم  استفاده شده  به منظور نوشتن یک برنامه مشخص صحبت نمائیم . از این زاویه  ، ما  صرفا" در رابطه با الگوریتم  در سطح ماکرو(macro level)  ، صحبت نموده ایم . در چنین مواردی ، الگوریتم ارائه شده ، سعی در بدست آوردن جنبه های عمومی برنامه از طریق یک مرور کلی به برنامه در مقابل درگیر شدن در جزئیات را  دارد.ما می توانیم در رابطه با الگوریتم ها ، از سطح "میکرو" صحبت نمائیم . از این زاویه ، به سطوح پایین تر رفته و به عوامل اساسی ونگهدارنده ای  که یک جنبه خاص از برنامه را با  یکدیگر مرتبط می نماید، صحبت کرد.  مثلا" در صورتیکه شما دارای داده هائی هستید که می بایست قبل از استفاده  مرتب گردند ،الگوریتم های مرتب سازی متعددی در این زمینه وجود داشته و  می توان یکی از آنها را بمنظور تامین اهداف مورد نظر خود انتخاب نمود. انتخاب یک الگوریتم مرتب سازی  ، صرفا" باعث حل شدن یکی از جنبه های متفاوت برنامه می گردد . پس از مرتب سازی داده ها ،می بایست از یک الگوریتم میکرو دیگر بمنظور نمایش  داده  ها ی مرتب شده استفاده  گردد .

همانگونه که احتمالا" حدس زده اید ، ما می توانیم تمام الگوریتم های میکرو را بمنظور ایجاد یک الگوریتم ماکرو ، جمع آوری نمائیم . اگر ما با الگوریتم های میکرو ، آغاز نمائیم ، و حرکت خود را بسمت نمایش ماکروی یک برنامه ، پیش ببریم ، کاری را انجام داده ایم که موسوم به طراحی " پایین به بالا" (buttom-up)  ، است . اگر ما فعالیت خود را با یک الگوریتم ماکرو آعاز و حرکت خود را بسمت پائین و الگوریتم های میکرو ، ادامه دهیم ، طراحی از نوع " بالا به پایین " (top-down)  را انجام داده ایم .

شاید این سوال مطرح گردد که  کدام روش بهتر است ؟ اگر شما تمام مقالاتی را که تاکنون در این زمینه نوشته شده اند را  دنبال نمائید ، هرگز به یک نتیجه قابل قبول دست نخواهید یافت . هر رویکرد، دارای نکات مثبت و منفی مربوط به خود است . صرفنظر از رویکرد طراحی استفاده شده ، می بایست دارای الگوئی (طرحی) مناسب برای برنامه باشیم .حداقل، نیازمند یک اعلامیه از مسئله برنامه نویسی و یک طرح ( الگو) برای برخورد با مسئله ، خواهیم بود . پس از شناخت مسئله ، می توان  نحوه حل مسئله را  ترسیم کرد.  شناخت عمیق و مناسب نسبت به  مسئله ای که قصد حل آن را داریم ، شرط اساسی و ضروری برای طراحی یک برنامه است .با توجه به اینکه این اعتقاد وجود دارد که شناخت جامع و کلی از مسئله ای که حل آن را داریم ، بخشی ضروری در اولین مرحله برنامه نویسی است ، ما در ادامه از رویکرد "بالا - پایین "، تبعیـت می نمائیم . فراموش نکنیم که  رویکرد فوق ، امکان مشاهده مجازی از هر مسئله برنامه نویسی را فراهم خواهد نمود.

مراحل پنج گانه

هر برنامه را صرفنظر از میزان پیچیدگی آن ، می توان  به  پنج مرحله اساسی تجزیه کرد :

مقدار دهی اولیه

ورودی

پردازش

خروجی

پاکسازی

در ادامه به بررسی هریک از مراحل فوق ، خواهیم پرداخت .

مرحله مقداردهی اولیه

مرحله مقداردهی اولیه ، اولین مرحله ای است که می بایست در زمان طراحی یک برنامه  در رابطه با آن فکر کرد . مرحله فوق ، شامل تمامی عملیات مورد نیازی  است که برنامه می بایست قبل ازبرقراری ارتباط  با کاربر ، انجام دهد . در ابتدا ممکن است این موضوع که عملیاتی را قبل از برقراری  ارتباط با کاربر می بایست انجام داد ، تا اندازه ای عجیب بنظر رسد ولی احتمالا" برنامه های زیادی را مشاهده نموده اید که در این راستا عملیات مشابهی را انجام می دهند. مثلا" ،  در زمان استفاده از برنامه هائی نظیر Word ، Excel و یا برنامه های مشابه دیگر ، با چنین مواردی برخورد نموده ایم . مثلا"  با انتخاب  گزینه منو File ، می توان  لیستی از فایل هائی را که با آنها

بررسی الگوریتم ژنتیک با تاکید بر کد نویسی مطلب

اختصاصی از کوشا فایل بررسی الگوریتم ژنتیک با تاکید بر کد نویسی مطلب دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm - GA) تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکامل است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی برگشتی مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند. ددر واقع الگوریتم‌های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای تصادف هستند. مختصراً گفته می‌شود که الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسأله‌ای که باید حل شود ورودی است و راه‌حل‌ها طبق یک الگو کد گذاری هر راه حل کاندید را ارزیابی می‌کند که اکثر آنها به صورت تصادفی انتخاب می‌شوند. کلاً این الگوریتم‌ها از بخش های زیر تشکیل می‌شوند: تابع برازش، نمایش، انتخاب، تغییر.

دانلود الگوریتم های ژنتیک 27 اسلاید

اختصاصی از کوشا فایل دانلود الگوریتم های ژنتیک 27 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از اسلاید پاورپوینت : 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

1 الگوریتم های ژنتیک 2 الگوریتم ژنتیک الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است. این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
3 ایده کلی یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند. هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد. آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند.
که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد. بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
4 فضای فرضیه الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد. در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید. 5 ویژگیها الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود. همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجرا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود. برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد. امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست. از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند. تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
6 Parallelization of Genetic Programming در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc.
یک کامپیوتر موازی با 1000 گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد. 7 کاربر دها کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد optimization, automatic programming, machine learning, economics, operations research, ecology, studies of evolution and learning, and social systems 8 زیر شاخه های EA روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند: Genetic Algorithms (GAs) در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
Genetic Programming (GP) این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.
9 الگوریتم های ژنتیک روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که: استخری از فرضیه ها که population نامیده میشود تولید وبطور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین میگردد. در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده میشوند.
آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل میدهند. تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده به همان صورت مورد استفاده واقع ش

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه پاورپوینت کمک به سیستم آموزشی و رفاه دانشجویان و علم آموزان میهن عزیزمان میباشد. 
  

---

دانلود فایل  پرداخت آنلاین