Иногда действительно невозможно создать алгоритм, который обеспечит наилучшее решение для задачи — или вообще, или в доступное время (и это правда невозможно, а не просто трудно). В таких ситуациях используется алгоритм. Он не гарантирует оптимального решения, но обеспечивает разумный вариант в разумный срок. Для создания такого алгоритма необходимо эвристическое решение задачи. И пусть ответ не всегда будет лучшим — в большинстве случаев он окажется хорошим. По этому принципу действует ваш навигатор, когда прокладывает для вас путь.
Чтобы мыслить алгоритмически, необходимо , крайне тщательный и точный подход к деталям. Например, инструкции в алгоритме должны охватить все возможные варианты развития событий. Если в вашем алгоритме используется сложение, указали ли вы, что делать с отрицательными числами? Столкнувшись с ними, компьютер либо даст неправильный ответ, либо вообще зависнет. Разрабатывая алгоритм, нужно предельно логично оценить то, как он работает. Если не на бумаге, то уж точно в голове вам нужно иметь логические аргументы, подтверждающие его бесперебойную работу. Нельзя допустить, чтобы ваш спускаемый аппарат потерпел крушение, когда он наконец-то опустится на поверхность Марса спустя долгие месяцы, только потому, что вы забыли какую-то деталь. Как мы увидим далее, логическое мышление — это часть
Умение видеть две одинаковые (или очень похожие) задачи — важный элемент вычислительного мышления, Мы все время занимаемся этим, даже не задумываясь, и специалисты постоянно используют в работе сопоставление с образцом — они узнают ситуацию и без колебаний делают то, что нужно. Этот же принцип лежит в основе многих программ: они сопоставляют правила с ситуацией и определяют, каким именно указаниям надо следовать. Программисты, создающие подобные программы, должны разработать образцы, на которые будет ориентироваться программа. Машинное самообучение тоже подразумевает сопоставление с образцом, но в этом случаи образцы подбирают сами программы.
При решении задач сопоставление с образцом помогает уменьшить объем работы, потому что при получении новой задачи позволяет не повторять одни и те же сложные операции каждый раз. Нужно найти аналогичную задачу из числа уже решенных и взять старое решение. Например, когда вы видите задачу или головоломку, связанную с составлением маршрута, нужно вспомнить о графах. Эту же мысль можно сформулировать по-другому: если вы видите, что задача соответствует модели передвижения из одной точки в другую, то для ее представления стоит использовать
