Источник изображения: pixabay.com
Языки программирования для изучения алгоритмов
Итак, прежде чем я начну со своей тяжелой артиллерией о языках и их масках с алгоритмами, давайте сначала узнаем, что такое алгоритмы.
Возможно, вы слышали это в фильмах, особенно в фильмах, таких как «Рыба-меч», или в любом другом фильме о хакерстве, в котором хакер говорит что-то вроде: «Если я пойду и поменяю алгоритм и добавлю бла-бла-бла, тогда я смогу взломать ЦРУ». и вещи.
Но это довольно бред. Такого не бывает. Алгоритмы предназначены не только для взлома.
Перво-наперво, алгоритмы просто структуры данных. Это метод или способ сделать что-то, более вероятно, чтобы решить проблемы алгоритмов. Все еще в замешательстве, позвольте мне принять это более простым способом.
Думайте об алгоритмах как о формулах. Формулы, которые могут помочь вам выполнить свою задачу без лишних слов. Что-то вроде следующего:
(a + b) 2 = a 2 + 2ab + b 2
Но это довольно просто. Правильные алгоритмы гораздо полезнее, чем просто (a + b). Эти алгоритмы используются в банках, но не только для безопасности и прочего, но и везде. Допустим, вы открываете свой счет в банке.
Вы вводите X сумму денег в нее и хотите знать сумму процентов, которые вы получите.
Бухгалтер в банке затем просто вставил бы числа в сумму, количество периодов и процентную ставку внутри коробки в программном обеспечении. Программное обеспечение алгоритмов запускается и выдает результат.
Теперь этот результат был рассчитан с помощью алгоритмов … кусок кода, который уже имеет формулы для расчета процентов. В нашем случае для простого интереса это будет:
A = P (1 + rt)
A = сумма
P = руководитель
R = процентная ставка
T = время или n
Теперь, скорее всего, вы, должно быть, поняли, что такое алгоритмы. Стоит помнить одну вещь, если вы новичок в программировании, это не смущает и никогда не путает с функциями и алгоритмами. Оба это разные вещи.
Если у вас есть путаница, просто очистите их и только потом продолжайте.
Языки, математика и алгоритм
Немного вещей, которые нужно иметь в виду, что понимание математических алгоритмов является наиболее важным, когда вы хотите написать лучшие алгоритмы. Сходный случай с небьющимися или защищенными от ошибок алгоритмами.
Эти алгоритмы, которые называются неразрушимыми, являются просто частями кода чистой математики, которые не решат проблему без необходимых частей. Скажем, например: a + b = 20
Давайте предположим, что 5 здесь. Теперь, если я знаю, что а равно 5, то этот алгоритм может быть легко взломан. Но, тем не менее, если я даже не знаю, что это такое, есть вероятность, что я смогу взломать этот алгоритм.
Путь к взлому был бы таким, как я бы его использовал. Грубая сила означает пробовать каждую возможную комбинацию.
Так что я бы начал угадывать числа вроде 1 + 19, 2 + 18, 3 + 17, 10 + 10 и так далее. Итак, теперь может произойти одно из двух.
Первая вероятность состоит в том, что, поскольку все вышеупомянутые комбинации дали бы мне ответ как 20, все они могли бы взломать этот алгоритм. Но если программист жестко запрограммировал его на прием только 5 + 15, то все комбинации не сработают.
Но опять же, поскольку я пробую все возможные комбинации, будет время, когда я попробую 5 + 15, и это сломает алгоритм.
Опять же, программист может попытаться сохранить ограниченное количество попыток и гораздо большую структуру безопасности между ними, но даже для этого у нас есть много инструментов, чтобы обойти это.
Нерушимый алгоритм или миф?
Итак, вопрос в том, существует ли что-нибудь, что называется нерушимым алгоритмом или это просто миф. Ответ оба. Недавно я читал кое-что в Интернете, где я читал знаменитую цитату:
«Невозможно только означает, что никто не попробовал все решения»
Да. Вот как работают алгоритмы. Давайте возьмем вышеупомянутый случай. Давайте предположим, что есть другой алгоритм, который выглядит так:
a + b + c + d + e + f = (-9)
Да. Вот как вы пишете небьющийся алгоритм. Дело в том, что приличный компьютер с хорошей видеокартой может легко взломать это с помощью oclhashcat. Но это всего лишь пример. Здесь комбинации могут быть как угодно.
Ответ отрицательный девять, что означает, что в a, b, c, d, e и f может быть несколько отрицательных чисел, по крайней мере одно большое число вычитается из небольшого числа.
Это возвращает меня к нашим первым алгоритмным примерам a + b = 20. Даже здесь может быть намного больше комбинаций, таких как -1 + 21 или -29354+ 29374. Получение моей точки зрения.
Таким образом, теория неразрушимых алгоритмов идет так далеко, как только может представить человеческий разум. Нерушимые алгоритмы - не миф. Хорошо написанный алгоритм может взломать 2-3 компьютера или даже больше, даже если компьютер взломает, например, зашифрованный материал WPA2.
Дело в том, что нужно иметь терпение, чтобы оставаться в душевном покое, пока это не будет решено. Согласно математике, не существует такого алгоритма, который нельзя взломать. Просто нужно, чтобы кто-то действительно заинтересовался этим.
Лучшие языки для написания алгоритмов
Честно говоря, официально не существует специального языка, который превосходно подходит для написания алгоритмов.
Функциональные языки, однако, имеют преимущество, потому что они намного лучше с точки зрения вычислений и математики, чем другие объектно-ориентированные языки. Но я бы просто перечислил несколько алгоритмов, которые я считаю достаточно хорошими для написания математики:
-
Python и Ruby
Прежде всего, я бы порекомендовал языки высокого уровня. С языками высокого уровня легче всего ладить. Причина, по которой эти языки проще, состоит в том, что, в отличие от C или любого другого языка низкого уровня, эти языки проще с точки зрения чтения.
Даже их синтаксис настолько прост, что простой новичок поймет это, и никто их не научит.
Все общие структуры данных в этих языках имеют абстракции. Вы даже можете создавать свои собственные реализованные версии и строить структуры данных на основе структур данных. Эти языки набираются динамически.
Но здесь есть только одна проблема, с которой программисту легче начинать, но когда они запускают тесты, они могут видеть множество ошибок, которых не видели до времени выполнения, в отличие от других языков низкого уровня.
-
С
C здесь полная противоположность Python. Вы можете даже запутаться здесь, потому что, хотя C является языком высокого уровня, некоторые люди даже считают его языком низкого уровня из-за его способа кодирования.
Даже C очень хорош с точки зрения абстракции. Если вы знакомы с алгоритмами, то позже вам может понадобиться выучить надлежащие языки низкого уровня, такие как ассемблер.
Суть в том, что если вы хорошо знаете C, было бы очень легко перейти с C или любого другого типа языка на язык ассемблера. Управление памятью также очень хорошо в C, и это очень важно для алгоритмов.
-
Джава
Многие люди на самом деле ненавидят Java за слишком многословность и строгость. Даже некоторые люди говорят, что ему не хватает многих функций, доступных на современных сложных языках. Но это на самом деле не указывает на то, чтобы беспокоиться о.
Java, в отличие от Python, не является динамически типизированным языком. Это статически типизированный язык с множеством сборщиков мусора.
Это означает, что Java будет фактически отображать ошибки во время компиляции и даже до выполнения. И по сравнению с другими высокоуровневыми языками Java имеет чрезвычайно низкую утечку памяти, которая, очевидно, может быть исправлена и не имеет ошибок сегментации.
- C # и C ++
C # почти похож на Java. Это больше похоже на Java с возможностями современного языка. Некоторые люди любят использовать даже C ++. Но это крайне излишне сложно.
Некоторые люди используют его, потому что так как его трудно понять, но как только вам удастся его взломать, людям будет очень трудно понять ваши алгоритмы, что делает его идеальным для работы. C #, с другой стороны, имеет сборку мусора, похожую на Java.
Есть и другие функциональные языки, такие как Haskell (семейство Lisp) и Scala (основанные на Java). Вы можете прочитать мои другие блоги на них, где я подробно написал о том, как они работают и прочее. Java, C и C ++ все работают на одной или другой виртуальной машине.
В то время как Ruby и Python являются интерпретаторами своего интерпретатора.
Если вы спросите меня, я бы предпочел C #, поскольку он обладает всеми современными возможностями, а также упростил бы перенос на более низкие языки программирования. С научной точки зрения, он обладает свойствами Java, Scala, C и языков более низкого уровня.
Если вы просто хотите начать с алгоритмов, вы можете рассмотреть возможность использования Visual Studio Community Edition или Visual Studio Express. Вам, вероятно, придется купить это, за исключением того, что в случае с Python, большинство вещей, которые вы хотите, будут бесплатными.
Рекомендуемые статьи: -
Вот несколько статей, которые помогут вам получить более подробную информацию о языках программирования для изучения алгоритмов, поэтому просто перейдите по ссылке.
- 8 Потрясающий Алгоритм Интервью Вопросы и Ответы
- Лучшие алгоритмы и криптография (примеры)
- Лучшие структуры данных и алгоритмы C ++ | основы
- Интервью по структурам данных и алгоритмам