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(共21张PPT)
第13课
在线生活中的算法
浙江版五年级上册
2023.11.18
汇报人：LJ
1.认识在线生活中的算法
2.体验在线生活中的算法
LOREM IPSUM DOLOR
part1.
认识在线生活中的算法
生活中的常见算法
一、排队算法
在生活中，我们经常会遇到排队的场景，比如买票、取款等。而在排队时，通常会使用先到先服务（FIFO）算法，即按照先来后到的顺序进行服务。这种算法简单直观，能够保证公平性，确保每个人都有机会得到服务。
二、搜索算法
在生活中，我们经常需要查找某个东西，比如找到一个电影院的位置、找到一本书的作者等。而在搜索时，通常会使用线性搜索算法，即逐个比较每个元素，直到找到目标元素为止。
搜索算法虽然简单，但效率较低，特别是在数据量较大时。因此，我们也可以使用二分搜索算法，即将数据按照一定顺序排列，每次从中间开始查找，以此缩小搜索范围，提高搜索效率。
三、排序算法
在生活中，我们经常需要对一些东西进行排序，比如整理书架、整理衣柜等。而在排序时，通常会使用冒泡排序算法，即依次比较相邻的两个元素，如果顺序错误就交换位置，直到所有元素都排好序为止。
排序算法这种算法简单易懂，但在数据量较大时效率较低。因此，我们也可以使用快速排序算法，即选择一个基准元素，将大于它的放在右边，小于它的放在左边，然后递归地对左右两边进行排序，以此达到整体有序的目的。
四、贪心算法
在生活中，我们经常需要做出一些决策，比如购物、旅行等。而在做决策时，可以使用贪心算法，即每次选择局部最优解，最终达到全局最优解。
例如，在购物时，我们可以根据商品的价格、品质等因素进行排序，然后依次选择价格最低、品质最好的商品，以此达到最优购物方案。虽然贪心算法简单快速，但并不一定能得到最优解，因此需要根据具体情况进行判断和权衡。
五、动态规划算法
在生活中，我们经常需要解决一些复杂的问题，比如旅行商问题、背包问题等。而在解决这些问题时，可以使用动态规划算法，即将问题拆分成若干个子问题，然后通过求解子问题的最优解来求解原问题的最优解。
例如，在解决旅行商问题时，可以将城市间的距离作为子问题，然后通过求解每个子问题的最短路径来得到整体的最短路径。动态规划算法能够有效解决一些复杂的问题，但需要耗费较多的时间和计算资源。
在生活中，我们经常需要进行一些决策，比如选课、规划行程等。而在做决策时，可以使用回溯算法，即尝试所有可能的选择，并在每一步都进行判断和回溯，直到找到解决方案。
六、回溯算法
例如，在规划行程时，可以尝试不同的路线和交通工具，然后在每一步都进行评估和调整，直到找到最优的行程方案。回溯算法能够找到所有可能的解决方案，但在问题规模较大时，会消耗较多的时间和计算资源。
七、分治算法
在生活中，我们经常需要解决一些复杂的问题，比如归并排序、矩阵乘法等。而在解决这些问题时，可以使用分治算法，即将问题拆分成若干个子问题，然后分别求解每个子问题，并将子问题的解合并起来得到原问题的解。
例如，在解决矩阵乘法时，可以将矩阵拆分成若干个子矩阵，然后分别计算每个子矩阵的乘法，最后将子矩阵的乘法结果合并起来得到整体的乘法结果。分治算法能够有效解决一些复杂的问题，但需要耗费较多的时间和计算资源。
八、递归算法
在生活中，我们经常需要解决一些复杂的问题，比如阶乘、斐波那契数列等。而在解决这些问题时，可以使用递归算法，即将问题拆分成一个或多个与原问题相似但规模较小的子问题，然后通过调用自身来解决这些子问题。
01
例如，在计算阶乘时，可以将阶乘拆分成一个或多个较小的阶乘，然后通过递归调用来计算每个较小阶乘的结果，最后将这些结果合并起来得到原阶乘的结果。递归算法能够简化问题的求解，但需要注意递归的退出条件，以避免无限循环。
02
九、哈希算法
在生活中，我们经常需要对一些信息进行存储和查询，比如电话号码、邮箱地址等。而在存储和查询时，可以使用哈希算法，即将信息通过哈希函数转换成一个固定长度的哈希值，然后将哈希值作为索引存储和查询。
01
例如，在存储电话号码时，可以使用电话号码的后几位作为哈希值，然后根据哈希值进行存储和查询。哈希算法能够快速定位信息，提高存储和查询的效率，但也需要注意哈希冲突的问题，以避免信息的丢失或混淆。
02
生活中的常见算法涵盖了排队算法、搜索算法、排序算法、贪心算法、动态规划算法、回溯算法、分治算法、递归算法和哈希算法等多个方面。这些算法在解决各种问题时发挥着重要的作用，帮助我们提高效率、优化决策和解决复杂的问题。了解和掌握这些算法，对我们的生活和工作都有积极影响。
part2.
体验在线生活中的算法
随着科技的发展，智能对我们衣食住行都带来了巨大的方便，比如出门可以在手机上查阅路线，订餐、还可以购买车票、浏览信息等。
比如出门可以在手机上查阅路线
可以在手机上订餐
作业
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