Hvorfor alt dette snakket om algoritmer? Dette er ment å være en databehandling vitenskap selvfølgelig: vi snakker om datamaskiner skal. Vurdere dette sitatet: [Anany Levitin, Computing Forskningsnytt januar 1993, s. 7] Informatikk er ikke mer om datamaskiner enn astronomi handler om teleskoper, er biologi om mikroskoper eller kjemi er om begre og reagensrør.
Vitenskap handler ikke om verktøy, det handler om hvordan vi bruker dem og hva vi finne ut når vi gjør. Computing Science (også kjent som informatikk) er ikke alt om data- maskiner.
Likevel, det er sikkert mange datamaskiner rundt. Du skal bruke datamaskiner i dette kurset når du programmerer; de fleste datamaskinrealfagene innebære å bruke datamaskiner på en eller annen måte. Databehandling vitenskap er ofte definert som: [G. Michael Schneider og Judith L. Gersting, en invitasjon til Computer Science]
Studiet av algoritmer, inkludert 1. Deres formelle og matematiske egenskaper. 2. Deres hardware erkjennelser. 3. Deres språklige erkjennelser. 4. Deres søknader.
Så, databehandling vitenskap egentlig dreier seg om algoritmer.
Vi vil bruke mye tid på dette kurset snakker om algoritmer. Vi vil se på hvordan man lager dem, hvordan å implementere dem, og hvordan du bruker dem til å løse problemer. Her er litt mer på de fire aspekter:
1. Deres formelle og matematiske egenskaper: Dette inkluderer å spørre spørs- mål som "hva problemer kan løses med algoritmer", "for hvilke problemer kan vi finne løsninger i en rimelig tid, "og" er det mulig å bygge datamaskiner med forskjellige egenskaper som vil være i stand til å løse flere problemer "
2.
Deres maskinvare erkjennelser:? Et av målene når du bygger datamaskiner er å gjøre dem raskt. Det vil si at de bør være i stand til å utføre algo- algoritmer for spesifisert av programmereren raskt. De bør også gjøre god bruk av deres minne og kunne få tilgang til andre systemer (disker, nettverk, skrivere, og så videre). Det er mange valg som er gjort når du utformer en datamaskin; alle valgene har noen effekt på egenskapene til det endelige produktet
3. Deres språklige erkjennelser. Det er mange måter å uttrykke algo- algoritmer for slik en datamaskin kan forstå dem.
Disse beskrivelsene skal skrives av en person, og deretter etterfulgt av en datamaskin. Dette krever noen "språk" som kan forstås av både mennesker og mask- iner. Igjen, det er mange valg her som påvirker hvor lett både personen og datamaskinen kan a