1. 算法设计的要求

华为算法工程师岗位要求

1、计算机、通信、电子、电路、射频、微电子、自动化、模式识别、数学、物理（凝聚态物理）、电化学、材料等相关专业；

2、具有相应的专利、业界标准会议参会经验、国际顶级期刊杂志发表过学术论文者优先；

3、英语可作为工作语言，具有良好的沟通与团队合作能力。

2. 算法设计的要求、衡量算法优劣的标准有哪些?

算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量.

算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤.或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列,并且这样的步骤和序列可以解决一类问题.

3. 算法的基本设计要求

1.   专业要求：硕士及以上学历，数学、计算机、电子信息、软件工程、新能源、自动化、电力系统等理工科相关专业。

2.   技能要求：1）熟悉机器学习常用算法，熟悉深度学习开发平台，如Caffe/TensorFlow/Theano/Pytorch等，有深度网络开发经验；

3.   优选条件：1）有过FPGA开发、计算架构设计经验者优先；2）对小样本、域迁移学习、视觉Transformer、无监督/半监督学习、神经网络可解释性等其中某领域有深度了解者优先；3）具有互联网公司或能源行业算法实习经验优先；算法比赛中取得top10%名次优先。

4. 算法设计的要求有哪几点

1，有穷性（Finiteness）：算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；

2，确切性(Definiteness)：算法的每一步骤必须有确切的定义；

3，输入项(Input)：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；

4，输出项(Output)：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；

5，可行性(Effectiveness)：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。

5. 算法设计的要求评价标准

作业调度算法的选择原则有：

1、公平性：对每个用户公平对待且使每个用户满意；

2、平衡使用资源：使同时进入系统的作业在执行时尽可能地利用系统中的不同资源提高资源利用率；

3、极大的流量：缩短作业的平均周转时间提高系统的吞吐能力；

以上这些原则不能兼顾。在设计计算机系统时，应根据系统的设计目标来决定调度原则。不同的计算机系统采用不同的调度原则和调度算法，但都必须遵循一个必要条件，即系统的现有的尚来分配的资源可以满足被选作业的资源要求。

6. 算法设计的要求就是要设计高效率

编程实现算法后，算法就是由一组语句构成，算法的执行效率就由各语句执行的次数所决定。一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比，哪个算法语句执行次数多，它花费的时间就多，把时间复杂度记为 T(n) ，一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是关于模块 n 的一个函数 f(n) ，因此，我们可以把算法的时间复杂度记做： T(n) = O(f(n)) 。

随着模块 n 的增大，算法执行的时间的增长率和 f(n) 的增长率成正比，所以 f(n) 越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。我们研究复杂度的目的是要比较两个算法的效率的高低，并不需要仔细地分析这个算法比那个算法多几次运算那么清，所以我们采用渐近复杂度分析来比较算法的效率。我们在分析算法的时间复杂度时，一般都会规定各种输入情况得出最好情况下 T_{max}(n) 、最坏情况下 T_{min}(n) 和平均情况下 T_{avg}(n) 。

1. 求绝对值

我们需要求一个整数的绝对值，在算法设计上，只需要输入的值为负数时，返回它的相反数，其他情况返回本身，代码如下：

public static int abs(int a) {

return a < 0 ? -a : a;

}

该代码中只有一条运算指令语句，时间复杂度为 O(1) 。

2. 数组求和

已知一个整型数组，需要对数组内所有元素求和，如果只是通过遍历所有元素而不使用其他方法进行求和，可以使用如下代码实现：

public static int sum(int[] a) {

int s = 0;

for (int i : a) {

s += i;

}

return s;

}

由代码可知，如果输入数组的大小为 n ，执行语句中初始化赋值需要时间 O(1) ，循环语句中的赋值操作需要时间为 O(1)*n ，所以语句执行的时间为： O(1)+O(1)*n=O(n+1)=O(n) 。

3. 二分查找

已知一个有序数组，需要在数组中找到某个元素的位置，我们可以通过二分法来实现，代码如下：

public static int binarySearch(int[] a, int b) {

int i, r = 0, l = a.length;

while (r <= l) {

7. 算法设计的要求是什么性

一个算法应该具有以下五个重要的特征：

1，有穷性（Finiteness）：一个算法必须保证执行有限步之后结束；

2，确切性(Definiteness)：算法的每一步骤必须有确切的定义；

3，输入项(Input)：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；

4，输出项(Output)：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；

5，可行性(Effectiveness)：算法原则上能够精确地运行,而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。

8. 算法设计的要求包括

根据算法的特点

如果在执行过程中，不需要分类讨论，则不需要有条件结构；

如果不需要重复执行某些操作，则不需要循环结构；

算法的基本结构不包括逻辑结构．

但任何一个算法都必须有顺序结构

故选A．

9. 算法设计的要求就是要设计高效率和低存储的算法

算法的复杂性 算法的复杂性是算法效率的度量，是评价算法优劣的重要依据。一个算法的复杂性的高低体现在运行该算法所需要的计算机资源的多少上面，所需的资源越多，我们就说该算法的复杂性越高；反之，所需的资源越低，则该算法的复杂性越低。 计算机的资源，最重要的是时间和空间（即存储器）资源。因而，算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。 不言而喻，对于任意给定的问题，设计出复杂性尽可能低的算法是我们在设计算法时追求的一个重要目标；另一方面，当给定的问题已有多种算法时，选择其中复杂性最低者，是我们在选用算法适应遵循的一个重要准则。因此，算法的复杂性分析对算法的设计或选用有着重要的指导意义和实用价值。 简言之，在算法学习过程中，我们必须首先学会对算法的分析，以确定或判断算法的优劣。 1.时间复杂性： 例1：设一程序段如下（为讨论方便，每行前加一行号） (1) for i:=1 to n do (2) for j:=1 to n do (3) x:=x+1 ...... 试问在程序运行中各步执行的次数各为多少？ 解答： 行号 次数(频度) (1) n+1 (2) n*(n+1) (3) n*n 可见，这段程序总的执行次数是：f(n)=2n2+2n+1。在这里，n可以表示问题的规模，当n趋向无穷大时，如果 f(n)的值很小，则算法优。作为初学者，我们可以用f(n)的数量级O来粗略地判断算法的时间复杂性，如上例中的时间复杂性可粗略地表示为T(n)=O(n2)。 2.空间复杂性: 例2:将一一维数组的数据(n个)逆序存放到原数组中,下面是实现该问题的两种算法: 算法1:for i:=1 to n do b[i]:=a[n-i+1]; for i:=1 to n do a[i]:=b[i]; 算法2:for i:=1 to n div 2 do begin t:=a[i];a[i]:=a[n-i-1];a[n-i-1]:=t end; 算法1的时间复杂度为2n,空间复杂度为2n 算法2的时间复杂度为3*n/2,空间复杂度为n+1 显然算法2比算法1优，这两种算法的空间复杂度可粗略地表示为S(n)=O(n) 信息学比赛中，经常是：只要

10. 算法设计要求计算s=1+3+5…(2n+1)c语言

做这个题目的关键是会观察：

第一项的和： 1=1的平方

第一项与第二项的和是：4=2的平方

第一、二、三项的和是：9=3的平方

……

第一项到第N项的和就等于N的平方

记住：某些数学题目是不可能完全计算的。