Algoritma: Perbedaan antara revisi

Konten dihapus Konten ditambahkan
InternetArchiveBot (bicara | kontrib)
Add 1 book for Wikipedia:Pemastian (20231010)) #IABot (v2.0.9.5) (GreenC bot
Asal kata algoritme
Tag: halaman dengan galat kutipan VisualEditor
Baris 1:
[[Berkas:Euclid flowchart 1.png |jmpl|lright | [[Diagram alur]] dari sebuah algoritme ([[Algoritme Euclid]]) untuk menghitung faktor persekutuan terbesar (f.p.b.) dari dua angka ''a'' dan ''b'' dalam lokasi bernama A dan B. Algoritme dijalankan dengan pengurangan berturut-turut dalam dua pengulangan: JIKA pengujian B >= A menghasilkan "ya" (atau benar) (lebih akuratnya ''angka'' ''b'' dalam lokasi B lebih besar atau sama dengan ''angka'' ''a'' dalam lokasi A) MAKA, algoritme menentukan B ← B - A (artinya angka ''b'' - ''a'' menggantikan ''b'' sebelumnya). Hal yang sama, JIKA A > B, MAKA A ← A - B. Proses tersebut berhenti saat (isi dari) B adalah 0, menghasilkan f.p.k. dalam A. (Algoritme tersebut diambil dari Scott 2009:13; simbol dan gaya penggambaran dari Tausworthe 1977).]]
 
Dalam [[matematika]] dan [[ilmu komputer]], '''algoritme''' ([[katadiambil serapan dalamdari bahasa Indonesia|serapan]]Arab merujuk kepada sang penemu dari {{lang-nl|algoritme}} itu sendiri yaitu Muhammad Ibn Musa al-Khwarizmi/الخوارزمي (lihat bagian sejarah) adalah rangkaian terbatas dari instruksi-instruksi yang rumit, yang biasanya digunakan untuk menyelesaikan atau menjalankan suatu kelompok masalah [[komputasi]] tertentu. Algoritma digunakan sebagai spesifikasi untuk melakukan perhitungan dan pemrosesan [[data]]. Algoritma yang lebih mutakhir dapat melakukan deduksi otomatis (disebut sebagai penalaran otomatis) dan menggunakan tes matematis dan logis untuk mengarahkan eksekusi kode melalui berbagai rute (disebut sebagai pengambilan keputusan otomatis). Penggunaan karakteristik manusia sebagai deskriptor mesin secara metaforis telah dipraktekkan oleh [[Alan Turing]] dengan terminologi seperti "memory", "search" dan "stimulus".<ref>Blair, Ann, Duguid, Paul, Goeing, Anja-Silvia and Grafton, Anthony. Information: A Historical Companion, Princeton: Princeton University Press, 2021. p. 247</ref>
 
Sebaliknya, [[heuristika]] adalah pendekatan untuk pemecahan masalah komputasi yang mungkin tidak sepenuhnya terspesifikasi atau tidak menjamin hasil yang benar atau optimal, terutama dalam ranah masalah komputasi yang mana tidak ada hasil yang benar atau optimal yang terdefinisi dengan baik.<ref>David A. Grossman, Ophir Frieder, ''Information Retrieval: Algorithms and Heuristics'', 2nd edition, 2004, {{isbn|1402030045}}</ref>
Baris 573:
 
; [[Algoritme pengacakan]]
: Algoritme ini membuat pilihan secara acak (atau pseudo-acak). Ia sangat berguna untuk menemukan solusi perkiraan untuk masalah dimana solusi yang pasti tidak praktis (lihat metode heuristik di bawah). Untuk beberapa masalah, diketahui bahwa perkiraan tercepat harus mengikutkan beberapa [[pengacakan]].<ref>Misalnya, [[volume]] dari suatu [[politop kompleks]] (dijelaskan menggunakan sebuah keanggotaan oracle) dapat diperkirakan sampai keakuratan yang tinggi dengan mengacak algoritme waktu polinomial, bukan dengan deterministik; lihat {{citation|last1=Dyer|first1=Martin|last2=Frieze|first2=Alan|last3=Kannan|first3=Ravi|date=January 1991|doi=10.1145/102782.102783|issue=1|journal=J. ACM|location=New York, NY, USA|pages=1–17|publisher=ACM|title=A Random Polynomial-time Algorithm for Approximating the Volume of Convex Bodies|volume=38}}.</ref> Apakah algoritme pengacakan dengan [[P (kompleksitas)|kompleksitas waktu polinomial]] bisa menjadi algoritme tercepat untuk beberapa masalah masih menjadi pertanyaan terbukan yang dikenal sebagai [[Masalah P versus NP]]. Ada dua kelas besar dari algoritme ini:
| last1 = Dyer | first1 = Martin
| last2 = Frieze | first2 = Alan
| last3 = Kannan | first3 = Ravi
| date = January 1991
| doi = 10.1145/102782.102783
| issue = 1
| journal = J. ACM
| location = New York, NY, USA
| pages = 1–17
| publisher = ACM
| title = A Random Polynomial-time Algorithm for Approximating the Volume of Convex Bodies
| volume = 38}}.</ref> Apakah algoritme pengacakan dengan [[P (kompleksitas)|kompleksitas waktu polinomial]] bisa menjadi algoritme tercepat untuk beberapa masalah masih menjadi pertanyaan terbukan yang dikenal sebagai [[Masalah P versus NP]]. Ada dua kelas besar dari algoritme ini:
# [[Algoritme Monte Carlo]] mengembalikan jawaban yang benar dengan probabilitas-tinggi. Misalnya, [[RP (kompleksitas)|RP]] adalah sub-klas dari algoritme ini yang berjalan dalam [[waktu polinomial]])
# [[Algoritme Las Vegas]] selalu mengembalikan jawaban yang benar, tetapi waktu prosesnya adalah hanya terikat secara probabilistik, misalnya [[Waktu Probabilistik Polinomial Galat-Nol|ZPP]].