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Un algoritmo è una sequenza di istruzioni che vengono eseguite in una sequenza predeterminata per risolvere un problema o completare un lavoro. Una funzione è un blocco di codice che può essere chiamato ed eseguito da altre parti del programma.

Una serie di istruzioni per risolvere un problema o svolgere una determinata attività. Nell'informatica, gli algoritmi vengono utilizzati per un'ampia gamma di operazioni, dalla matematica fondamentale all'elaborazione complessa dei dati.

Uno degli algoritmi comuni utilizzati in C è l'algoritmo di ordinamento. Un algoritmo di ordinamento organizza una raccolta di elementi in un determinato ordine, ad esempio numerico o alfabetico.

Esistono molti algoritmi di ordinamento, ciascuno con vantaggi e svantaggi. Gli algoritmi di ordinamento più comuni in C sono Quicksort, Merge e Sort.

Una delle caratteristiche principali del C è il supporto dei puntatori. Ciò consente una manipolazione efficiente di strutture dati come array, code, ecc. Ciò lo rende adatto all'implementazione di algoritmi che richiedono una manipolazione complessa dei dati, come l'ordinamento e la ricerca algoritmica.

Uno dei famosi esempi di libreria software implementata in C è la Standard Template Library (STL). Questa libreria fornisce un'ampia varietà di algoritmi per attività quali l'ordinamento, la ricerca e la manipolazione di strutture di dati.

Caratteristiche dell'algoritmo

Definisce diverse caratteristiche importanti dell'algoritmo, tra cui:

Ingressi: Gli algoritmi devono ricevere input che possono essere rappresentati come valori o dati.Produzione: L'algoritmo dovrebbe produrre un output. Può essere una conseguenza di un problema o una soluzione progettata per risolverlo.Chiarezza: Gli algoritmi devono essere definiti con precisione, utilizzando istruzioni inequivocabili che un computer o un altro sistema possa seguire in modo inequivocabile.Finitezza: L'algoritmo richiede passaggi limitati. Significa che si dovrebbe uscire dopo aver eseguito un certo numero di comandi.Validità: L'algoritmo deve essere valido. In altre parole, dovrebbe essere in grado di produrre una soluzione al problema che l’algoritmo è progettato per risolvere in un lasso di tempo ragionevole.Efficacia:Un algoritmo deve essere efficace, nel senso che deve essere in grado di produrre una soluzione al problema per cui è progettato in un lasso di tempo ragionevole.Generalità:Un algoritmo deve essere generale, nel senso che può essere applicato a un’ampia gamma di problemi anziché essere specifico per un singolo problema.

Analisi degli algoritmi

L'analisi algoritmica è il processo di valutazione delle prestazioni dell'algoritmo in termini di efficienza, complessità e altri criteri. In genere, questo viene fatto per valutare molti algoritmi e selezionare la soluzione ottimale per un determinato problema o un software.

L'analisi degli algoritmi solitamente comporta la misurazione della loro complessità temporale e spaziale.

Come nel caso della complessità spaziale, che descrive la quantità di memoria o spazio su disco necessaria, la complessità temporale descrive il tempo impiegato da un algoritmo per eseguire un'attività.

Esistono diversi modi per analizzare la complessità temporale degli algoritmi, come la notazione Big O e Omega. Il simbolo Omega fornisce un limite superiore per la complessità temporale dell'algoritmo, mentre il simbolo Omega fornisce un limite inferiore.

Oltre a misurare la complessità temporale e spaziale, l’analisi degli algoritmi include anche altri criteri come stabilità, parallelismo e scalabilità.

Stabilità:- Questo si riferisce alla capacità dell'algoritmo di mantenere l'ordine relativo degli elementi nel set di dati.Parallelizzazione:- Si riferisce alla capacità di eseguire operazioni in parallelo su più processori.Scalabilità:- D'altra parte, si riferisce alla capacità di un algoritmo di gestire grandi volumi di dati e altri input.

Includono due tipi di analisi.

sono:-

1. Analisi preliminare.
2. Analisi posteriore.

Analisi preliminare

Prior è un metodo di analisi degli algoritmi che si concentra sulla stima delle prestazioni di un algoritmo in base alle sue proprietà matematiche senza eseguire effettivamente l'algoritmo.

Questo approccio consente di analizzare la complessità temporale e spaziale degli algoritmi e di altri parametri senza la necessità di implementare ed eseguire gli algoritmi.

Analisi posteriore

L'analisi a posteriori, d'altra parte, è un metodo di analisi dell'algoritmo che esegue effettivamente l'algoritmo e ne misura le prestazioni.

Questo approccio fornisce informazioni più accurate e dettagliate sulle prestazioni dell'algoritmo, ma richiede l'implementazione e l'esecuzione dell'algoritmo.

Complessità dell'algoritmo

La complessità algoritmica è una misura per misurare l'efficienza e le prestazioni dell'algoritmo. Gli algoritmi vengono solitamente valutati in termini di tempo e spazio necessari per risolvere un problema o raggiungere un obiettivo specifico.

Due fattori vengono utilizzati nella complessità dell'algoritmo.

sono:-

1. Fattore tempo.
2. Fattore spaziale.

Fattore tempo

• La quantità di tempo necessaria a un algoritmo per eseguire un'attività viene definita complessità temporale. Di solito viene misurata dal numero di operazioni o passaggi che un algoritmo deve eseguire per risolvere un problema.
• La complessità temporale di un algoritmo è importante perché determina il tempo necessario per l'esecuzione e può avere un impatto significativo sulle prestazioni del programma e del sistema.
• La complessità temporale di un algoritmo può essere espressa utilizzando la notazione Big O, un modo per esprimere un limite superiore alla complessità temporale di un algoritmo.
• Un algoritmo con complessità temporale O(n) significa che il tempo richiesto per eseguire l'algoritmo è direttamente proporzionale alla dimensione dei dati di input (n).
• Altre complessità temporali comuni sono la complessità quadratica O(n^2) e la complessità logaritmica O(log n).

Analisi dello spazio

• D'altra parte, la complessità dello spazio si riferisce alla quantità di memoria o spazio di archiviazione richiesta per eseguire l'algoritmo.
• Questo è importante perché determina il numero di risorse necessarie per eseguire algoritmi che possono influire sulle prestazioni complessive dell'applicazione o del sistema.
• Se la complessità spaziale dell'algoritmo è O(n), utilizza una quantità di memoria che cresce linearmente con la dimensione dell'input.
• Se l'algoritmo ha complessità spaziale O(1), utilizza una quantità fissa di memoria indipendentemente dalla dimensione dell'input.

Come scrivere un algoritmo

1. Per prima cosa definisci il problema che vuoi che l'algoritmo risolva.

Ad esempio, supponiamo di voler scrivere un algoritmo per trovare il valore massimo da un elenco di numeri.

2. Suddividere il problema in passaggi più piccoli e gestibili.

• Inizializza la variabile 'max' sul primo valore nell'elenco.
• Per ogni valore successivo nell'elenco, confrontare con 'max'.
• Se il valore è maggiore di 'max', impostare 'max' su quel valore.
• Continua a farlo finché tutti i valori nell'elenco non sono stati confrontati.
• Restituisce il valore 'max' finale.

3. Scrivi il tuo algoritmo in pseudocodice o in un linguaggio di programmazione.

anno in cui fu inventato il computer

Algoritmo scritto in pseudo codice:

 MAX (list) max = list[0] For i = 1 the length of the list list IF[i] > max max = list[i] End for Maximum return Maximum end 

4. Metti alla prova il tuo algoritmo per assicurarti che sia corretto ed efficiente.

Puoi testare l'algoritmo inserendo diversi elenchi di numeri e verificando che restituisca il valore massimo corretto. Puoi anche analizzare la complessità temporale del tuo algoritmo per determinare quanto bene si adatta a input più grandi.

Esempio:-

Ingresso: [1, 5, 2, 7, 3]

Produzione: 7.

Spiegazione: 7 è il valore massimo nell'elenco.

5. Ottimizza l'algoritmo.

Cerca modi per ottimizzare gli algoritmi per renderli più veloci ed efficienti. Ciò può comportare la modifica dello pseudocodice o l’implementazione di strutture dati o algoritmi più efficienti.

Scrittura di base di algoritmi

Esempio: - La somma di due numeri interi.

Passo 1 - Iniziare

Passo 2 - Dichiarare tre numeri interi a, b, c

Passaggio 3 - Definire i valori di a e b

Passaggio 4 - Somma i valori di a e b

Passaggio 5 - Salvare l'output del passaggio 4 in c

Passaggio 6 - Stampa c

Passaggio 7 - Fermare

Tipo di algoritmi utilizzati nel linguaggio C.

1. Algoritmi di ordinamento

C fornisce un ricco insieme di tipi di dati e operatori che possono essere utilizzati per implementare vari algoritmi di ordinamento come bubble sort, inserimento ordinamento e ordinamento rapido.

Questi algoritmi sono utili in molte applicazioni perché possono essere utilizzati per ordinare dati di diverse dimensioni e tipi.

Esistono diversi algoritmi di ordinamento.

sono:-

(i) Ordinamento delle bolle: Un semplice algoritmo di ordinamento che confronta ripetutamente i componenti vicini e li disattiva se sono fuori servizio.

python // operatore

L'algoritmo per l'ordinamento delle bolle è: -

1. Inizia con un elenco non ordinato di elementi.
2. Confronta i primi due elementi dell'elenco. Se il primo elemento è più grande del secondo elemento, scambiali.
3. Passare alla coppia di elementi successiva e ripetere il passaggio 2 fino al raggiungimento della fine dell'elenco.
4. Per ogni elemento dell'elenco, ripetere ancora una volta i passaggi 2 e 3. questo viene chiamato passaggio.
5. Ripetere i passaggi 2-4 per l'intero elenco. Man mano che si ripetono i passaggi, gli elementi 'riemergeranno' nella loro posizione corretta nell'elenco ordinato.
6. Una volta completato un passaggio e non vengono effettuati scambi, l'elenco viene ordinato e l'algoritmo può arrestarsi.
7. Viene restituito l'elenco ordinato finale.

(ii) Ordinamento di inserzione : un metodo di ordinamento che crea un elenco ordinato un singolo elemento alla volta posizionando ciascuno nel punto appropriato.

L'algoritmo per l'ordinamento di inserimento è: -

1. Inizializza un elenco ordinato vuoto e un elenco non ordinato degli elementi da ordinare.
2. Il primo membro dell'elenco non ordinato dovrebbe essere preso e collocato nella posizione appropriata nell'elenco ordinato.
3. Ripetere il passaggio 2 per ogni elemento successivo nell'elenco non ordinato.
4. Confronta l'elemento corrente con gli elementi nell'elenco ordinato, iniziando dall'elemento immediatamente a sinistra.
5. Scambia i due elementi se l'elemento corrente è più piccolo dell'elemento alla sua sinistra.
6. Se l'elemento corrente è più grande dell'elemento alla sua sinistra, inserirlo nella posizione corretta nell'elenco ordinato.
7. Ripetere i passaggi 4-6 per ciascun elemento successivo nell'elenco non ordinato.
8. Una volta elaborati tutti gli elementi, l'elenco ordinato conterrà tutti gli elementi nell'ordine corretto.
9. Il processo di smistamento è completo.

(iii) Ordinamento della selezione : un metodo di ordinamento che avvia costantemente l'elenco ordinato con il dettaglio più piccolo dall'elenco non ordinato.

L'algoritmo per l'ordinamento della selezione è: -

1. Inizia impostando l'elemento primario della lista come elemento minimo.
2. Ripeti gli elementi rimanenti nell'elenco, confrontandoli ciascuno con il minimo corrente.
3. Imposta un nuovo minimo se un elemento risulta essere più piccolo di quello esistente.
4. Cambia il minimo corrente nel primo elemento dell'elenco ogni volta che raggiunge la conclusione.
5. Per la restante parte non ordinata dell'elenco, ripetere i passaggi 2-4, ma iniziare con il secondo elemento dell'elenco (poiché il primo elemento è già ordinato).
6. Continua a ordinare l'elenco in questo modo finché non sarà tutto ordinato.

(iv) Ordinamento rapido : un algoritmo di ordinamento divide et impera che sceglie un elemento pivot e divide l'elenco in sottoliste a seconda che gli elementi siano inferiori o superiori al pivot. Successivamente, i sottoelenchi vengono ordinati ripetutamente finché non viene ordinato l'elenco completo.

L'algoritmo per l'ordinamento rapido è: -

1. Scegli un elemento pivot dall'elenco. Solitamente si tratta del primo elemento, ma può anche essere un elemento casuale o la mediana dell'elenco.
2. Dividi l'elenco in due sottoliste: una contenente elementi inferiori al pivot e una contenente elementi maggiori del pivot.
3. Ordina ricorsivamente la sottolista contenente elementi inferiori al pivot utilizzando lo stesso processo.
4. Utilizzare la stessa procedura per ordinare ricorsivamente il sottoelenco di voci più grandi del pivot.
5. Concatena i sottoelenchi ordinati con l'elemento pivot in mezzo per formare un elenco completamente ordinato.
6. Restituisce l'elenco completamente ordinato.

(v) La sorte va : l'algoritmo di ordinamento divide et impera divide l'elenco in due metà, ordina ciascuna metà e quindi unisce le due metà in ordine ordinato.

Algoritmo di ordinamento in unione:

1. Crea due sottoliste dall'elenco: una con elementi sotto il pivot e una con elementi sopra il pivot.
2. Produce un nuovo sottoelenco ordinato unendo iterativamente i sottoelenchi finché non esiste un solo sottoelenco. Questo sarà il tuo elenco ordinato.
3. Passaggi per unire due sottodirectory: -
4. Crea un elenco vuoto per contenere gli elementi ordinati.
5. Confronta il primo elemento di ogni sottolista.
6. Aggiunge l'elemento più piccolo al nuovo elenco e lo rimuove dalla sottolista principale.
7. Ripetere i passaggi 2 e 3 finché l'elenco non sarà completamente vuoto.
8. Aggiunge gli elementi rimanenti da altri sottoelenchi a un nuovo elenco.
9. Sostituisce la sottolista unita con la nuova lista ordinata.
10. Ripeti questo processo finché tutti i sottoelenchi non vengono uniti in un unico elenco ordinato.

(vi) Ordinamento dell'heap : un algoritmo di ordinamento che ordina gli elementi utilizzando una struttura dati chiamata heap.

Questo è l'algoritmo di classificazione:

Costruisci l'heap massimo: Iniziando dal primo nodo non foglia, confronta ciascun nodo con i suoi nodi figli e sostituisci i nodi con il più grande dei suoi figli per soddisfare la proprietà heap massima.Scambia la radice con l'ultimo elemento: scambia la radice (elemento più grande) con l'ultimo elemento nello stack.
1. Impila il resto degli elementi. Partendo dalla radice, ogni nodo viene confrontato con i suoi figli, scambiando i nodi con i figli più grandi finché non viene soddisfatta la proprietà max heap.
2. Ripeti i passaggi 2 e 3 con gli elementi appena impilati, ad eccezione dell'ultimo elemento nella posizione corretta.
3. Ripeti questo processo finché non rimane un solo elemento nello stack. Ora è tutto risolto.
Accumula giù: Partendo dal nodo radice, confronta gli elementi con i suoi figli e li scambia con il più grande dei due finché non viene soddisfatta la proprietà max heap.Accumula: Inizia con l'ultimo elemento nell'heap, confrontalo con il suo genitore e scambialo con il genitore per soddisfare la proprietà max heap.

(vii) Ordinamento radicale : un algoritmo di ordinamento che ordina gli elementi in base alle cifre o alle cifre della loro rappresentazione binaria.

L'algoritmo per l'ordinamento digitale è: -

1. determinare quante cifre sono contenute nell'elemento più grande dell'elenco di input.
2. Inizializza una variabile, ad esempio la posizione della cifra, su 1, che rappresenta la posizione della cifra corrente.
3. Crea un elenco vuoto per ogni possibile valore numerico da 0 a 9.
4. Scorri l'elenco di input e aggiungi ciascun elemento all'elenco appropriato in base al valore della posizione della cifra corrente.
5. Concatenare tutti gli elenchi insieme per formare il nuovo elenco nell'ordine degli elenchi di cifre.
6. Moltiplica digitPlace per 10 per passare alla cifra successiva.
7. Ripetere i passaggi 4-6 per ciascuna cifra finché non sono state considerate tutte le cifre dell'elemento più grande.
8. L'elenco finale sarà ordinato in ordine crescente in base alle cifre degli elementi.
9. Restituisce l'elenco ordinato finale.

2. Algoritmi di ricerca

Il C fornisce inoltre gli strumenti necessari per implementare una varietà di algoritmi di ricerca, come la ricerca lineare e la ricerca binaria. Questi algoritmi possono trovare rapidamente elementi specifici in un set di dati, rendendoli utili per un'ampia gamma di applicazioni.

Esistono molti tipi di algoritmi di ricerca.

Sono:-

(i) Ricerca lineare : un algoritmo di ricerca di base che esamina ogni articolo nell'elenco uno per uno finché non trova l'articolo desiderato.

Algoritmo per la ricerca lineare: -

1. Definire l'input per l'algoritmo: l'input per un algoritmo di ricerca lineare è un elenco di elementi (o un array) e un elemento di destinazione che stiamo cercando.
2. Inizializza una variabile chiamata 'index' su -1: questa variabile verrà utilizzata per memorizzare l'indice dell'elemento di destinazione se viene trovato.
3. Scorri l'elenco degli elementi: partendo dal primo elemento, controlla ogni elemento nell'elenco uno per uno.
4. Confronta l'elemento presente con l'elemento desiderato per la valutazione: mantieni l'indice dell'elemento corrente nella variabile indice ed esci dal ciclo se l'elemento moderno e l'elemento obiettivo sono identici.
5. Restituisce l'indice dell'elemento di destinazione: al termine del ciclo, restituisce il valore memorizzato nella variabile indice. Se l'elemento di destinazione non viene trovato, il valore dell'indice sarà -1.

(ii) Ricerca binaria : un algoritmo di ricerca che opera suddividendo l'elenco a metà e effettuando ricerche all'interno di tali metà è più probabile che includa l'elemento.

Algoritmo per la ricerca binaria: -

1. Input: un elenco ordinato di n elementi e un elemento di destinazione x.
2. Inizializza variabili: imposta l'indice basso su 0, l'indice alto su n-1 e quello medio su (basso+alto)/2.
3. Avvia un ciclo: mentre l'indice basso è inferiore o uguale all'indice alto, ripeti i passaggi seguenti.
4. Confronta l'elemento medio con x: se l'elemento medio è uguale a x, restituisce l'indice medio.
5. Aggiorna l'indice basso o alto: se x è maggiore dell'elemento medio, imposta l'indice basso su medio + 1. Altrimenti, imposta l'indice alto su medio - 1.
6. Aggiorna l'indice medio: Medio = (basso+alto)/2.
7. Fine del ciclo: se l'indice basso è maggiore dell'indice alto, allora x non è nell'elenco e l'algoritmo restituisce un errore.
8. Output: l'indice di x nell'elenco o nel messaggio di errore.

(iii) Ricerca in profondità : Un algoritmo di ricerca che esamina ciascun ramo per quanto possibile prima di voltarsi indietro.

Le seguenti linee guida si applicano alla ricerca approfondita:

1. seleziona il vertice o il nodo iniziale del grafico con cui iniziare.
2. Aggiungi un segno di visita al primo vertice.
3. Posiziona direttamente il vertice iniziale in una pila.
4. Fino a quando lo stack è vuoto, ripetere le seguenti azioni: -
   • Rimuovi il vertice superiore dello stack.
   • Contrassegna come visitato e inserisci nello stack ciascun vicino non visitato del vertice spuntato.
5. Continua questo processo finché tutti i vertici del grafico non sono stati visitati.
6. Una volta che tutti i vertici sono stati visitati, l'algoritmo è completo e viene eseguita una ricerca in profondità sul grafico.

(iv) Ricerca in ampiezza : Un algoritmo di ricerca che esplora tutti i vicini di un nodo prima di passare al livello successivo.

L'algoritmo per la ricerca in ampiezza è: -

1. Inizia con il nodo radice o lo stato iniziale.
2. Aggiungi il nodo root a una coda.
3. Controlla se la coda è vuota; se sì, termina l'algoritmo.
4. Prendi il primo elemento dalla coda e contrassegnalo come visitato.
5. Amplifica il nodo contemporaneo aggiungendo alla coda tutti i suoi vicini non visitati.
6. Finché non viene individuato il nodo desiderato o la coda è vuota, ripetere i passaggi da 3 a 5.
7. Restituisce il percorso dallo stato preliminare allo stato di destinazione se viene trovato il nodo obiettivo.
8. Termina l'insieme di regole e segnala che lo stato dell'obiettivo non è stato identificato se la coda è vuota.

(v) Ricerca per interpolazione : un algoritmo di ricerca che utilizza i valori degli elementi cercati per stimare la posizione nell'indice.

È importante che l'array sia distribuito uniformemente. Altrimenti è un algoritmo.

Funziona come previsto.

L’algoritmo può essere riassunto come segue.

1. Ottieni l'elenco di input e il valore della chiave da cercare.
2. Inizializza le variabili inferiore e superiore al primo e all'ultimo indice dell'elenco.
3. Se il valore inferiore è inferiore o uguale al valore superiore, allora: -
   1. Calcolare la posizione stimata utilizzando la seguente formula:
      pos = basso + ((alto - basso) / (arr[alto] - arr[basso])) * (x - arr[basso]).
   2. Restituisce la posizione se il valore della posizione stimato è un valore chiave.
   3. c) Se il valore della posizione stimata è inferiore al valore chiave, impostarlo su un valore inferiore.
      Posizione +1.
   4. d) Se il valore della posizione stimata è maggiore del valore del tasto Imposta, posizione - 1 in alto.
4. Se il valore della chiave non viene trovato, restituisce -1 per indicare che il valore non è nell'elenco.

(vi) Salta la ricerca : un metodo di ricerca che scorre l'elenco in passaggi di lunghezza costante finché non trova l'elemento rilevante o determina che non è più presente.

L'algoritmo di ricerca del salto è il seguente:

1. Innanzitutto, imposta la dimensione del salto sulla radice quadrata del numero di elementi dell'array.
2. Imposta una variabile denominata 'corrente' sul primo elemento dell'array.
3. Itera sull'array saltando in base alla dimensione del salto mentre incrementa una variabile chiamata 'salto'.
4. Passare al salto successivo se l'elemento esistente è più piccolo dell'elemento desiderato.
5. Se l'elemento corrente è più grande dell'elemento di destinazione, eseguire una ricerca lineare tra l'elemento corrente e l'elemento di salto precedente per trovare l'elemento di destinazione.
6. Se l'elemento di destinazione non viene trovato nell'array, restituisce -1 per indicare che non è nell'array.
7. Se l'elemento viene trovato, restituisce l'indice dell'elemento nell'array.

3. Algoritmi grafici

Il supporto del C per puntatori e strutture dati come array ed elenchi concatenati lo rende adatto per implementare algoritmi che manipolano i grafici, come trovare il percorso più breve tra due nodi in un grafico.

Esistono diversi tipi di algoritmi grafici.

sono:-

Algoritmo di Dijkstra: Un algoritmo che trova il percorso più breve tra due nodi in un grafico aggiornando continuamente la distanza più breve da ciascun nodo.Algoritmo A*: Un metodo che aggiorna continuamente il percorso più breve verso ciascun nodo in un grafico per determinare il percorso più breve tra di loro.Algoritmo di Prim: Un approccio per determinare lo spanning tree più piccolo del grafo connesso pesato.Algoritmo di Kruskal: Un approccio per identificare lo spanning tree più basso del grafo pesato collegato.Algoritmo di Bellman-Ford: Un algoritmo che, anche quando il grafico ha pesi degli archi negativi, mostra il percorso più breve tra un particolare nodo di fornitura e ogni altro nodo della rete.

4. Algoritmi crittografici

C supporta operazioni di basso livello e un'efficiente manipolazione dei dati, rendendolo ideale per implementare algoritmi utilizzati nella crittografia, come algoritmi di crittografia e decrittografia dei dati.

Esistono diversi tipi di algoritmi di crittografia.

trasmissione mediatica

Sono:-

Algoritmi hash: Questi algoritmi producono output di dimensione fissa (hash) da input di dimensione arbitraria. Gli esempi includono MD5, SHA-1 e SHA-2.Algoritmi a chiave simmetrica: le fasi di crittografia e decrittografia in tali algoritmi utilizzano la stessa chiave privata. AES, DES e Blowfish sono alcuni esempi.Algoritmi a chiave asimmetrica: una chiave pubblica e una chiave non pubblica vengono utilizzate da questi metodi come chiavi separate per la crittografia e la decrittografia. Alcuni esempi includono RSA, ECC e DSA.Algoritmi di scambio di chiavi: Questi algoritmi consentono a due parti di scambiare chiavi in ​​modo sicuro su un canale non sicuro. Ad esempio, possiamo citare Diffie-Hellman e Elliptic Curve Diffie-Hellman.

Vantaggi dell'algoritmo

Gli algoritmi hanno molti vantaggi.

sono:-

Velocità ed efficienza: gli algoritmi possono elaborare grandi quantità di dati in modo rapido e accurato, rendendoli utili per attività che richiedono troppo tempo o sono soggette a errori per essere eseguite dalle persone.Consistenza: Gli algoritmi seguono una serie di linee guida predeterminate. Può produrre risultati coerenti senza essere influenzato da pregiudizi ed emozioni personali.Automazione: gli algoritmi possono eseguire attività automaticamente, lasciando le persone libere di concentrarsi su attività più complesse o creative.Maggiore precisione: Gli algoritmi possono spesso raggiungere livelli di precisione più elevati rispetto agli esseri umani, soprattutto quando si tratta di grandi quantità di dati.Migliore processo decisionale: Gli algoritmi ci aiutano a prendere decisioni più informate e obiettive analizzando i dati e identificando modelli e tendenze che non sono facilmente visibili alle persone.Scalabilità: Gli algoritmi possono essere facilmente aumentati o ridotti per soddisfare le mutevoli esigenze e carichi di lavoro.

Svantaggi dell'algoritmo

Gli algoritmi sono molto utili per la programmazione, ma presentano degli svantaggi.

sono:-

Portata limitata: Gli algoritmi possono risolvere solo problemi che rientrano nel loro ambito e potrebbero non essere in grado di risolvere problemi complessi o astratti.Pregiudizio: Gli algoritmi possono perpetuare e rafforzare i pregiudizi nei dati utilizzati per la formazione, portando a risultati ingiusti.Trasparenza insufficiente: Molti algoritmi nascondono il processo attraverso il quale arrivano alle loro conclusioni. Ciò potrebbe rendere difficile pensare o verificare i risultati.Affidamento alla finezza dei dati:La correttezza dell'insieme di regole dipende fortemente dalla finezza e dall'applicabilità dei dati utilizzati nell'istruzione. Effetti imprecisi o imprecisi possono essere il risultato di dati errati.adattabilità contenuta:Gli algoritmi sono progettati per seguire le linee guida e non si adattano alle mutevoli circostanze e condizioni.