Algoritmo – Classificação por paradigma

Publicado: outubro 10, 2007 em algoritmo

Pode-se classificar algoritmos pela metodologia ou paradigma de seu desenvolvimento, tais como:
Divisão e conquista – algoritmos de divisão e conquista reduzem repetidamente o problema em sub-problemas, geralmente de forma recursiva, até que o sub-problema é pequeno o suficiente para ser resolvido. Um exemplo prático é o algoritmo de ordenação merge sort. Uma variante dessa metodologia é o decremento e conquista, que resolve um sub-problema e utilização a solução para resolver um problema maior. Um exemplo prático é o algoritmo para pesquisa binária.
Programação dinâmica – pode-se utilizar a programação dinâmica para evitar o re-cálculo de solução já resolvidas anteriormente.
Algoritmo ganancioso – um algoritmo ganancioso é similar à programação dinâmica, mas difere na medida que as soluções dos sub-problemas não precisam ser conhecidas a cada passo, uma escolha gananciosa pode ser feita a cada momento com o que até então parece ser mais adequado.
Programação linear
Redução – a redução resolve o problema ao transformá-lo em outro problema. É chamado também transformação e conquista.
Busca e enumeração – vários problemas podem ser modelados através de grafos. Um algoritmo de exploração de grafo pode ser usado para caminhar pela estrutura e retornam informações úteis para a resolução do problema. Esta categoria inclui algoritmos de busca e backtracking.
Paradigma heurístico e probabilístico – algoritmos probabilísticos realizam escolhas aleatoriamente. Algoritmos genéticos tentar encontrar a solução através de ciclos de mutações evolucionárias entre gerações de passos, tendendo para a solução exata do problema. Algoritmos heurísticos encontram uma solução aproximada para o problema.

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