дайте определение алгоритма и приведите примеры

Теория алгоритмов Введение в теорию алгоритмов
Исторический обзор
Первым дошедшим до нас алгоритмом в его интуитивном понимании – конечной последовательности элементарных действий, решающих поставлен-ную задачу, считается предложенный Евклидом в III веке до нашей эры алгоритм нахождения наибольшего общего делителя двух чисел (алгоритм Евклида). Отметим, что в течение длительного времени, вплоть до начала XX века само слово «алгоритм» употреблялось в устойчивом сочетании «алгоритм Евклида». Для описания пошагового решения других математических задач использовалось слово «метод».
Начальной точкой отсчета современной теории алгоритмов можно считать работу немецкого математика Курта Гёделя (1931 год - теорема о неполноте символических логик), в которой было показано, что некоторые математические проблемы не могут быть решены алгоритмами из некоторого класса. Общность результата Геделя связана с тем, совпадает ли использованный им класс алгоритмов с классом всех (в интуитивном смысле) алгоритмов. Эта работа дала толчок к поиску и анализу различных формализаций алгоритма.
Первые фундаментальные работы по теории алгоритмов были опубликованы независимо в 1936 году годы Аланом Тьюрингом, Алоизом Черчем и Эмилем Постом. Предложенные ими машина Тьюринга, машина Поста и лямбда-исчисление Черча были эквивалентными формализмами алгоритма. Сформулированные ими тезисы (Поста и Черча-Тьюринга) постулировали эквивалентность предложенных ими формальных систем и интуитивного понятия алгоритма. Важным развитием этих работ стала формулировка и доказательство алгоритмически неразрешимых проблем.
В 1950-е годы существенный вклад в теорию алгоритмов внесли работы Колмогорова и Маркова. К 1960-70-ым годам оформились следующие направления в теории алго-ритмов:
Классическая теория алгоритмов (формулировка задач в терминах формальных языков, понятие задачи разрешения, введение сложностных классов, формулировка в 1965 году Эдмондсом проблемы P=NP, открытие класса NP-полных задач и его исследование);

Теория асимптотического анализа алгоритмов (понятие сложности и трудоёмкости алгоритма, критерии оценки алгоритмов, методы получения асимптотических оценок, в частности для рекурсивных алгоритмов, асимптотический анализ трудоемкости или времени выполнения), в развитие которой внесли существенный вклад Кнут, Ахо, Хопкрофт, Ульман, Карп;
Теория практического анализа вычислительных алгоритмов (получение явных функции трудоёмкости, интервальный анализ функций, практические критерии качества алгоритмов, методика выбора рациональных алгоритмов), основополагающей работой в этом направлении, очевидно, следует считать фундаментальный труд Д. Кнута «Искусство программирования для ЭВМ».
Цели и задачи теории алгоритмов Обобщая результаты различных разделов теории алгоритмов можно выделить следующие цели и соотнесенные с ними задачи, решаемые в теории алгоритмов:
формализация понятия «алгоритм» и исследование формальных алгоритмических систем;
формальное доказательство алгоритмической неразрешимости ряда задач;
классификация задач, определение и исследование сложностных классов;
асимптотический анализ сложности алгоритмов;
исследование и анализ рекурсивных алгоритмов;
получение явных функций трудоемкости в целях сравнительного анализа алгоритмов;
разработка критериев сравнительной оценки качества алгоритмов.
Практическое применение результатов теории алгоритмов
Полученные в теории алгоритмов теоретические результаты находят достаточно широкое практическое применение, при этом можно выделить следующие два аспекта:
Теоретический аспект: при исследовании некоторой задачи результаты теории алгоритмов позволяют ответить на вопрос – является ли эта задача в принципе алгоритмически разрешимой – для алгоритмически неразрешимых задач возможно их сведение к задаче останова машины Тьюринга. В случае алгоритмической разрешимости задачи – следующий важный теоретический вопрос – это вопрос о принадлежности этой задачи к классу NP–полных задач, при утвердительном ответе на который, можно говорить о существенных временных затратах для получения точного решения для больших размерностей исходных данных. Практический аспект: методы и методики теории алгоритмов (в основ-ном разделов асимптотического и практического анализа) позволяют осуществить:

рациональный выбор из известного множества алгоритмов решения данной задачи с учетом особенностей их применения (например, при ограничениях на размерность исходных данных или объема дополнительной памяти);
получение временных оценок решения сложных задач;
получение достоверных оценок невозможности решения некоторой задачи за определенное время, что важно для криптографических методов;
разработку и совершенствование эффективных алгоритмов решения задач в области обработки информации на основе практического анализа.
Формализация понятия алгоритма
Во всех сферах своей деятельности, и частности в сфере обработки информации, человек сталкивается с различными способами или методиками решения задач. Они определяют порядок выполнения действий для получения желаемого результата – мы можем трактовать это как первоначальное или интуитивное определение алгоритма. Некоторые дополнительные требования приводят к неформальному определению алгоритма:
Определение 1.1 Алгоритм - это заданное на некотором языке конечное предписание, задающее конечную последовательность выполнимых элементарных операций для решения задачи, общее для класса возможных исходных данных.
Пусть D – область (множество) исходных данных задачи, а R – множест-во возможных результатов, тогда мы можем говорить, что алгоритм осуществ-ляет отображение D --> R. Поскольку такое отображение может быть не полным, то вводятся следующие понятия:
Алгоритм называется частичным алгоритмом, если мы получаем результат только для некоторых d є D и полным алгоритмом, если алгоритм получает правильный результат для всех d є D.
Несмотря на усилия исследователей отсутствует одно исчерпывающе строгое определение понятия алгоритм, в теории алгоритмов были введены различные формальные определения алгоритма и удивительным научным результатом является доказательство эквивалентности этих формальных определений в смысле их равномощности.
Варианты словесного определения алгоритма принадлежат российским ученым А.Н. Колмогорову и А.А. Маркову
Определение 1.2 (Колмогоров): Алгоритм – это всякая система вычис-лений, выполняемых по строго определенным правилам, которая после какого-либо числа шагов заведомо приводит к решению поставленной задачи.
Определение 1.3 (Марков): Алгоритм – это точное предписание, определяющее вычислительный процесс, идущий от варьируемых исходных данных к искомому результату. Отметим, что различные определения алгоритма, в явной или неявной форме, постулируют следующий ряд требований:
алгоритм должен содержать конечное количество элементарно выполнимых предписаний, т.е. удовлетворять требованию конечности записи;
алгоритм должен выполнять конечное количество шагов при решении задачи, т.е. удовлетворять требованию конечности действий;
алгоритм должен быть единым для всех допустимых исходных данных, т.е. удовлетворять требованию универсальности;
алгоритм должен приводить к правильному по отношению к поставленной задаче решению, т.е. удовлетворять требованию правильности.
Другие формальные определения понятия алгоритма связаны с введением специальных математических конструкций (машина Поста, машина Тьюринга, рекурсивно-вычислимые функции Черча) и постулированием тезиса об эквивалентности такого формализма и понятия «алгоритм».
Введение в теорию алгоритмов
Машина Поста
Машина Тьюринга и алгоритмически неразрешимые проблемы
Введение в анализ алгоритмов
Трудоемкость алгоритмов и временные оценки
Теория сложности вычислений и сложностные классы задач
Пример полного анализа алгоритма решения задачи о сумме
Рекурсивные функции и алгоритмы
Рекурсивные алгоритмы и методы их анализа
Прямой анализ рекурсивного дерева вызовов

дайте определение алгоритма

дайте определение алгоритма в информатике

Определения по информатике.  Сегодня мы дадим ответ на вопрос о том, что такое алгоритм.

Читать

дайте определение линейного алгоритма

По ходу урока учащиеся конспектируют определения и отвечают на вопросы.  С алгоритмами человек встречается на каждом шагу. Пример 1. Дан угол.