در آموزش برنامه نویسی، مبحث مهمی که پیش از ورود به کدها و زبان‌های برنامه‌نویسی مطرح می‌شود، الگوریتم است. اما الگوریتم چیست؟ الگوریتم‌ها مجموعهای محدود از دستورات هستند که برای انجام محاسبات یا سایر عملیات حل مسئله باید توسط کامپیوتر اجرا شوند. این دستورالعمل‌ها باید به ترتیب خاصی برای انجام یک کار مهم اجرا شوند. الگوریتم‌ها کل برنامه یا کد نیستند؛ بلکه منطق ساده‌ای برای یک مشکل ارائه می‌دهند که به‌عنوان توصیف غیررسمی در قالب نمودار فلوچارت، یک متن توضیح یا شبه‌کد ارائه می‌شود.
در ادامه این مقاله از کوئرا بلاگ، به بررسی الگوریتم، انواع آن، اجزا یک الگوریتم و غیره خواهیم پرداخت.
الگوریتم چیست؟
الگوریتم‌ها به‌عنوان فهرست دقیقی از دستورالعمل‌ها ساخته می‌شوند که مسئول انجام اقدامات مشخص‌شده‌ای هستند. این اقدامات باید به‌شکل گام‌به‌گام و در روال‌های مبتنی‌بر سخت‌افزار یا نرم‌افزار انجام شوند.
الگوریتم‌ها به‌طور گسترده در تمام زمینه‌های IT استفاده می‌شوند. در ریاضیات، برنامه‌نویسی کامپیوتر و علوم کامپیوتر، یک الگوریتم به‌طور معمول به یک جریان کوچک اشاره دارد که مسئله تکراری را حل می‌کند. همچنین الگوریتم‌ها به‌عنوان مشخصاتی برای انجام پردازش داده‌ها استفاده می‌شوند و نقش عمده‌ای را در سیستم‌های خودکار ایفا می‌کنند.
یک الگوریتم می‌تواند برای مرتب‌سازی مجموعهای از اعداد یا کارهای پیچیده‌تر، مانند توصیه محتوای کاربر در رسانه‌های اجتماعی استفاده شود. اغلب الگوریتم‌ها با ورودی اولیه و دستورالعمل‌هایی شروع می‌شوند که یک محاسبات خاص را توصیف می‌کنند. هنگامی که محاسبات اجرا می‌شود، فرآیند یک خروجی تولید می‌کند.
بیشتر بخوانید: بهترین کانال یوتیوب آموزش برنامه نویسی – ۸ کانال برتر برای تازه‌کاران و حرفه‌ای‌ها
الگوریتم‌ها چگونه کار می کنند؟
الگوریتم‌ها با پیروی از مجموعهای از دستورالعمل‌ها یا قوانینی برای تکمیل یک کار یا حل یک مشکل کار می‌کنند. آن‌ها را می‌توان به‌صورت زبان‌های طبیعی، زبان‌های برنامه‌نویسی، شبه‌کد (Pseudocode)، فلوچارت‌ها (Flowcharts) و جداول کنترل (Control Tables) بیان کرد. به‌طور معمول، زبان‌های برنامه‌نویسی برای بیان الگوریتم‌ها و نحوه اجرای آن‌ها توسط کامپیوتر استفاده می‌شوند.
اجزا الگوریتم چه چیزهایی هستند؟
الگوریتم ها از یک ورودی اولیه به‌همراه مجموعهای از دستورالعمل‌ها استفاده می‌کنند. اما این ورودی‌ها و اجزا الگوریتم ها جزئیات بیشتری دارند که در ادامه آن‌ها را تشریح خواهیم کرد.
1. ورودی
الگوریتم‌ها داده‌های ورودی را می‌گیرند. این داده‌ها می‌توانند در قالب‌های مختلف مانند اعداد، متن یا تصاویر باشند.
2. پردازش
الگوریتم داده‌های ورودی را از طریق یک‌سری عملیات منطقی و ریاضی پردازش کرده و در صورت نیاز آن‌ها را تغییر داده یا تبدیل می‌کند.
3. خروجی
پس از تکمیل پردازش، الگوریتم یک خروجی تولید می‌کند که می‌تواند یک نتیجه، یک تصمیم یا برخی اطلاعات معنی‌دار دیگر باشد.
4. بهبود کارایی
یکی از جنبه‌های کلیدی الگوریتم‌ها، بهبود کارایی آن‌ها است. این بهبود با هدف انجام سریع و با حداقل منابع باید صورت گیرد.
5. بهینه‌سازی
طراحان الگوریتم به‌صورت دائمی به‌دنبال راه‌هایی برای بهینه‌سازی الگوریتم‌های خود هستند تا آن‌ها را سریع‌تر و قابل اطمینان‌تر کنند.
6. پیاده‌سازی
الگوریتم‌ها در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف پیاده‌سازی می‌شوند و رایانه‌ها را قادر می‌سازند تا آن‌ها را اجرا و نتایج دل‌خواه را تولید کنند.
انواع الگوریتم؛ 11 نوع متداول
چندین نوع الگوریتم وجود دارد که همگی برای انجام وظایف مختلف طراحی شده‌اند. در ادامه با هرکدام به‌شکل خلاصه آشنا خواهید شد.
1. الگوریتم موتور جست‌وجو
این الگوریتم‌ها برای یافتن اطلاعات مرتبط از پایگاه داده‌ها یا وب‌سایت‌ها استفاده می‌شوند. مثال معروف آن الگوریتم‌های گوگل است که صفحات وب را براساس ورودی از جنس کلمات کلیدی و عملگرهای جست‌وجو، رتبه‌بندی و ارائه می‌کند.
2. الگوریتم رمزگذاری
این الگوریتم محاسباتی، داده‌ها را با توجه به اقدامات مشخص‌شده محافظت می‌کند. به‌عنوان مثال، یک الگوریتم کلید متقارن (Symmetric Key Algorithm)، مانند استاندارد رمزگذاری داده، از یک کلید واحد برای رمزگذاری و رمزگشایی داده‌ها استفاده می‌کند. اگر الگوریتم از پیچیدگی مناسبی برخوردار باشد، هیچ‌کس نمی‌تواند بدون داشتن کلید داده‌ها را رمزگشایی کند.
3. الگوریتم حریص
الگوریتم حریص (Greedy Algorithm) با یافتن راه‌حل بهینه محلی، مسائل بهینه‌سازی را حل می‌کند. به این امید که راه‌حل بهینه در سطح جهانی قابل پیاده‌سازی باشد. بااین‌حال، الگوریتم حریص نمی‌تواند تضمین کند که راه‌حل ارائه‌شده، بهینه‌ترین راه‌حل است.
بیشتر بخوانید: آشنایی با الگوریتم های یادگیری ماشین
4. الگوریتم بازگشتی
Recursive Algorithm به‌طور مکرر خود را فراخوانی می‌کند تا زمانی که بتواند مشکلی را حل کند. هربار که یک تابع بازگشتی فراخوانی می‌شود، الگوریتم‌های بازگشتی خود را با مقدار کمتری فراخوانی می‌کنند تا سرعت افزایش یابد.
5. الگوریتم عقب‌گرد
Backtracking Algorithm راه‌حلی برای یک مسئله معین در رویکردهای افزایشی (Incremental Approaches) پیدا و آن را تک‌به‌تک حل می‌کند.
6. الگوریتم تقسیم‌کننده
Divide-and-Conquer Algorithm رایج به دو بخش تقسیم می‌شود:
1. یک بخش مسئله‌ای را به مسائل فرعی و کوچک‌تر تقسیم می‌کند؛
2. بخش دوم این مشکلات را حل می‌کند.سپس آن‌ها را برای ایجاد یک راه‌حل ترکیب می‌کند.
7. الگوریتم برنامه‌نویسی پویا
(Dynamic Programming Algorithm) مسائل را با تقسیم آن‌ها به مسائل فرعی حل می‌کند. سپس نتایج ذخیره می‌شوند تا برای مشکلات مربوطه در آینده اعمال شوند.
8. الگوریتم Brute-Force
این الگوریتم تمام راه‌حل‌های ممکن را برای یک مسئله به‌شکل کورکورانه تکرار تا بتواند یک یا چند راه‌حل را برای یک تابع جست‌وجو کرده و بیابد.
9. الگوریتم مرتب‌سازی
الگوریتم‌های مرتب‌سازی (Sorting Algorithm) برای تنظیم مجدد ساختارهای داده براساس یک عملگر مقایسه استفاده می‌شوند. این عملگر مقایسه‌ای وظیفه تصمیم‌گیری برای ساخت ترتیب جدید داده‌ها را برعهده دارد.
بیشتر بخوانید: رسم نمودار در پایتون به‌همراه آموزش کتابخانه Matplotlib و Seaborn
10. الگوریتم هش
Hashing Algorithm داده‌ها را گرفته و با هش کردن به یک پیام یک‌نواخت تبدیل می‌کند.
11. الگوریتم تصادفی
Randomized Algorithm زمان اجرا و پیچیدگی‌های مبتنی بر زمان را کاهش می‌دهد. سپس از عناصر تصادفی به‌عنوان بخشی از منطق خود استفاده می‌کند.
5 کاربرد الگوریتم
در این قسمت، 5 کاربرد الگوریتم را در دنیای واقعی تشریح خواهیم کرد.
1. آنالیز داده‌ها و یادگیری ماشین
الگوریتم‌ها در تجزیهوتحلیل داده‌ها و Machine Learning برای یافتن الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ و پیش‌بینی نتایج استفاده می‌شوند. به‌لطف روش‌های یادگیری ماشینی مانند ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines)، درخت‌های تصمیم‌گیری (Decision Trees) و شبکه‌های عصبی (Neural Networks)، کامپیوترها می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و در طول زمان بهبود پیدا کنند. این تکنیک‌ها برای کاربردهایی مانند سیستم‌های توصیه (Recommendation Systems)، پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) و تشخیص تصویر (Picture Recognition) ضروری هستند.
2. نرم‌افزار اتوماسیون
این نرم‌افزارها که بیشتر در سازمان‌ها و شرکت‌ها استفاده می‌شوند، نوع دیگری از کاربردهای الگوریتم ها هستند. به این علت که اتوماسیون از مجموعهای از قوانین برای تکمیل وظایف پیروی می‌کند. هر نرم‌افزار اتوماسیون از چند الگوریتم تشکیل شده است و مهم‌ترین ماموریت خود را – یعنی خودکارسازی فرآیندهای مشخص – را با کمک الگوریتم‌ها به انجام می‌رساند.
3. تشخیص چهره
تشخیص چهره به‌طور گسترده در گوشی‌های هوشمند و فیلترهای اسنپ‌چت و اینستاگرام استفاده می‌شود. این ویژگی با نمایش ویژگی‌های چهره از یک عکس یا ویدیو روی نقشه بیومتریک با استفاده از الگوریتم‌ها کار می‌کند.
سپس برنامه به‌دنبال تطابق بین این نقشه و پایگاه داده‌ای از چهره‌ها برای تایید هویت کاربر می‌گردد.
اما در سیستم تشخیص چهره برای فیلترهای اسنپ‌چت یا اینستاگرام در پایگاه داده جست‌وجویی انجام نمی‌شود؛ چراکه الگوریتم به‌سادگی نقشه‌ای از چهره می‌سازد و فیلتر را روی آن اعمال می‌کند.
بیشتر بخوانید: معرفی ۸ هوش مصنوعی چهره که شما را شگفت زده خواهند کرد
4. بازیابی اطلاعات و موتورهای جست‌وجو
موتورهای جستجو به‌لطف الگوریتم‌های جست‌وجو گوگل مانند PageRank و Hummingbird، می‌توانند به‌طور موثری اطلاعات مربوط به کوئری‌ها را فهرست‌بندی و بازیابی کنند. این الگوریتم‌ها با اولویت‌بندی صفحات وب و با توجه به اهمیت و ارتباط آن‌ها با عبارت جست‌وجوشده، به کاربران کمک می‌کنند تا مرتبط‌ترین اطلاعات موجود در فضای آنلاین را بیابند. این الگوریتم‌ها برای مدیریت حجم عظیم اطلاعات آنلاین ضروری هستند.
5. ژنومیک و تشخیص پزشکی
الگوریتم‌ها به‌دلیل توانایی زیاد در تجزیهوتحلیل تصاویر پزشکی، پیش‌بینی شیوع بیماری و تشخیص تغییرات ژنتیکی، در تشخیص‌های پزشکی ضروری هستند. پزشکی و درمان افراد به‌ویژه با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تغییرات گسترده‌ای در طول زمان به خود دیدند. نتیجه این تغییرات، امکان ایجاد رژیم‌های درمانی سفارشی‌سازی‌شده بر اساس مشخصات ژنتیکی منحصربه‌فرد هر بیمار را فراهم می‌کند. علاوه‌بر این، الگوریتم‌ها عامل اصلی سرعت بخشیدن به توالی و تفسیر داده‌های ژنومی، بهبود بیوتکنولوژی و تحقیقات ژنومیک هستند.
چرا باید از الگوریتم ها استفاده کنیم؟
به دلایل زیر، برنامه‌نویسان یا شرکت‌های توسعه‌دهنده نرم‌افزار به الگوریتم‌ها نیاز پیدا می‌کنند.
1. مقیاس‌پذیری
کاربرد الگوریتم ها به درک شما از مقیاس‌پذیری کمک می‌کند. هنگامی که یک مشکل قابل توجه در برنامه‌های شما به‌وجود بیاید، باید آن را به مراحل کوچک تقسیم کنید تا فرآیند تجزیهوتحلیل با سرعت بالایی پیش برود.
2. افزایش کارایی
پروژه‌های واقعی پر از چالش هستند که لازمه شناسایی و حل آن‌ها، تبدیل کل برنامه به مراحل کوچک‌تر است. اگر یک مشکل را بتوان به‌راحتی به مراحل کوچک‌تر تقسیم کرد، به این معنا است که حل آن امکان‌پذیر بوده و درنتیجه می‌توان به افزایش کارایی کل سیستم نرم‌افزاری امیدوار بود.
چگونه یک الگوریتم بنویسیم؟
هیچ استاندارد مشخصی برای نوشتن الگوریتم‌ها وجود ندارد؛ اما نوشتن بهترین الگوریتم براساس تعریف درست مسئله شروع می‌شود. با توجه به منابع موجود، می‌توان بهترین راه‌حل را برای مسئله پیدا کرده و الگوریتم مناسب آن را نوشت.
نوشتن الگوریتم‌ها وابسته به زبان برنامه‌نویسی خاصی نیست. بنابراین هر برنامه‌نویس و توسعه‌دهنده‌ای با میزان تسلط و تجربه خود در زبان یا زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف، می‌تواند الگوریتم مدنظر خود را بنویسد.
همان‌طور که همه می‌دانید، ساختارهای پایه در برنامه‌نویسی مانند حلقه‌های do، for، while، و کنترل جریان مانند if-else و غیره در تمام زبان‌های برنامه‌نویسی مشترک هستند. بنابراین با استفاده از این ساختارهای رایج، می‌توانید با هر زبانی یک الگوریتم بنویسید.
به‌طور معمول الگوریتم‌ها به‌صورت گام‌به‌گام نوشته می‌شوند؛ اما این موضوع همیشه صادق نیست؛ چراکه الگوریتم‌نویسی فرآیندی پیچیده است که پس از مشخص شدن دامنه مشکل اتفاق می‌افتد. یعنی باید از حوزه مشکلی که در حال توسعه راه‌حل برای آن هستید، آگاهی کافی داشته باشید.
در ادامه یک نمونه ساده از نوشتن الگوریتم را آورده‌ایم. این الگوریتم دو عدد را دریافت کرده و آن‌ها را در هم ضرب می‌کند. سپس خروجی را به‌نمایش می‌گذارد.
Step 1 − Start
Step 2 − declare three integers x, y & z
Step 3 − define values of x & y
Step 4 − multiply values of x & y
Step 5 − store result of step 4 to z
Step 6 − print z
Step 7 − Stop
شکل دیگر نوشتن همین الگوریتم به شیوه زیر است.
Step 1 − Start mul
Step 2 − get values of x & y
Step 3 − z ← x * y
Step 4 − display z
Step 5 − Stop
در طراحی و تحلیل الگوریتم، روش دوم به‌شکل عمومی‌تری برای توصیف یک الگوریتم استفاده می‌شود. این روش به تحلیل‌گر اجازه می‌دهد تا الگوریتم را تجزیهوتحلیل کند؛ درحالی‌که تمام تعاریف ناخواسته از این الگوریتم جدا شده و در جریان پردازش قرار نمی‌گیرند. به این نمایش الگوریتم سودوکد (یا شبه کد) می‌گویند.
برنامه‌نویسان می‌توانند ببینند که کدام عملیات در طول اجرای الگوریتم استفاده می‌شوند و روند پیشرفت چگونه است. نوشتن اعداد در این الگوریتم یک مرحله اختیاری است.
8 اصل بسیار مهم در طراحی و نوشتن الگوریتم چیست ؟
فاکتورهای زیر جزو مهم‌ترین موارد در نوشتن و به‌کارگیری یک الگوریتم هستند.
1. ماژولار بودن
این ویژگی منحصربه الگوریتم‌ها است. ماژولار بودن به‌معنی کوچک کردن یک برنامه کامل به اجزا کوچک‌تر است تا بتوان مدیریت، نظارت و اجرای هر بخش را با اطمینان خاطر بالا پیش برد.
2. صحت
صحت و درستی یک الگوریتم زمانی تعریف می‌شود که ورودی‌های داده‌شده، خروجی مورد نظر را تولید کنند. این خروجی نشان می‌دهد که الگوریتم به‌درستی طراحی شده است.
3. قابلیت نگهداری
قابلیت نگهداری به این معنی است که الگوریتم باید به‌شکلی ساده و ساختاریافته طراحی شود تا زمانی که آن را دوباره تعریف می‌کنید، هیچ تغییر قابل توجهی در الگوریتم ایجاد نشود.
4. کارکرد
برای افزایش کارکرد یک الگوریتم، باید مراحل منطقی و مختلفی را برای حل یک مشکل در دنیای واقعی درنظر گرفت.
5. شفافیت
شفافیت به‌معنای توانایی یک الگوریتم برای تعریف واضح مشکل است.
6. کاربرپسند
اگر درک الگوریتم برای سایر توسعه‌دهندگان و برنامه‌نویسان مشکل باشد، باید یک بازنگری کلی روی آن انجام شود. این بازنگری برای اصلاح کدها و خواناتر کردن آن‌ها انجام می‌شود.
7. سادگی
اگر یک الگوریتم ساده باشد، درک آن هم ساده است. اصل سادگی در کنار کاربرپسندی قرار می‌گیرد.
8. توسعه‌پذیری
اگر طراح یا برنامه‌نویس دیگری بخواهد از الگوریتم شما استفاده کند، باید بتواند به‌راحتی آن را خوانده و توسعه دهد.
آنچه در الگوریتم چیست خوانیدم
الگوریتم ها بلوک‌های اساسی در برنامه‌نویسی هستند که در قالب دستورالعمل‌های گام‌به‌گام عمل می‌کنند. ماموریت اصلی این پایه‌ها، حل مسائل مختلف توسط کامپیوترها است. با تقسیم وظایف پیچیده به مراحل قابل مدیریت، الگوریتم‌ها برنامه‌نویسان را قادر می‌سازند تا نرم‌افزارهای کارآمد و قدرت‌مندی بسازند. این دستورات در مرتب‌سازی داده‌ها، قدرت‌بخشی به موتورهای جست‌وجو و هوش مصنوعی به‌طور گسترده‌ای استفاده می‌شوند. درک الگوریتم ها، برنامه‌نویسان را به قدرت حل مسئله مجهز می‌کند تا راه‌حل‌های نوآورانه بسازند و آینده فناوری را شکل دهند.
سوالات متداولی که شما می‌پرسید
1. الگوریتم چیست؟ الگوریتم یک جریان کنترل برنامه است که با دریافت ورودی، انجام پردازش روی آن و ارائه خروجی، عملکرد موردنظر را ارائه می‌دهد.
2. انواع الگوریتم کدامند؟ سه نوع متداول الگوریتم شامل الگوریتم‌های تصادفی، مرتب‌سازی و تقسیم‌کننده هستند.
3. اجزا یک الگوریتم چیست؟ ورودی، پردازش، خروجی، بهبود کارایی، بهینه‌سازی و پیاده‌سازی از اجزا یک الگوریتم هستند.
