计算机编程中数学算法的优化策略

计算机编程中数学算法的优化策略

景泊帆 冯惠岩 肖亚宁

华北理工大学 理学院

华北理工大学 冶金与能源学院

华北理工大学 理学院 063210

摘要：当前，计算机技术被广泛应用于社会生活中的不同领域，在社会生活中的重要性日益凸显。编程软件是计算机技术的核心内容，当计算机编程频率上升时，计算机的效率也将随之上升，而数学算法与编程密切相关。因此，本文基于计算机编程的研究，探究出数学算法的优化方案，最终推动计算机技术的进步。

关键词：数学算法；计算机技术；编程；优化

从计算机编程的发展来看，数学算法是编程的基础，只有进一步优化数学算法，才可能会最大程度提升计算机编程的效率和效益，这也是目前学术界和实务领域关注的重点。当前，学者必须将数学算法优化作为研究方向，探究出最优的算法，从而促进计算机编程的创新与发展。

一、计算机编程与数学算法的概况

计算机编程通常是指应用数学语言编写程序代码，从而达成某项作业目标。当程序在运行时，需要以预先编写的数学语言和相应的流程为操作基础。此时，程序对算法的要求越来越高，要求算法具备明确性和具体性特征，确保程序能够高效运行，尽可能降低资源的占用额。对于计算机编程而言，计算机语言是基础，只有深入探究计算机语言的内涵，才能够进一步优化相应的算法。因此，从根本上来看，编程中的算法相当于计算机中的数学思维，编程是解决电脑运行复杂问题的重要手段。当编程的算法被优化后，能够提升编程的效率，计算机可以更快的解决作业问题。
数学算法本质上属于一种归纳总结的方法，能够将复杂的计算问题进行简单化处理，一方面能够提升作业效率，另一方面可以减少作业压力，最终达到减少作业量的目标。从当前计算机编程的发展状况来看，C语言更加强调数学算法的重要性，并将数学算法作为自身的核心内容。此外，计算机编程中各类语言的转换也是以数学算法为基础，数学算法广泛应用编程工作，进而提升编程的效率。

二、在计算机编程中研究数学算法的价值

在计算机编程中，问题的解决方法具备多样性特征，不同解决方法的算法也存在一定的差异。各种算法虽然能够计算出相同的结果，但是计算程序存在较大的差异，此时算法会表现出相应的优劣性。对于计算机编程工作而言，通常需要构建起相应的数学模型，从而实现复杂问题简单化的目标。此时，将计算机编程进一步简化，形成更加简便的数学结构，不仅能够获取正确的结果，还可以更好的提升作业效率。而效率不仅作用于时间维度，也同样适用于空间维度，当应用数学算法时，需要选择与时间和空间相匹配的最优算法，这有利于降低作业成本。

随着信息化的普及，计算机技术与社会生活密切相关，计算机编程也广泛应用于社会生产领域。在对数学算法进行优化后，能够形成最优的问题解决方案，将数学理论与计算机技术相融合，发挥两者的价值，进而提升计算机的性能。因此，在运用数学算法来优化编程方案时，设计者必须以问题数据为基础，全面探究作业的特点和运行规律，从而为问题解决提供依据。

三、数学算法的策略优化研究

（一）构建合理的数学模型

在处理较为复杂的作业时，必须要构建相应的数学模型。数学模型以现实问题为基础，通过模型开展求解工作，最终解决现实问题。在开展优化计算机编程优化工作时，应当将数学理论与实际问题相融合，构建起合理且正确的数学模型。而数学模型以数学算法为依托，需要借助数学算法这个较为抽象的工具。由此可见，数学算法能够决定编程工作的进展，是数学模型的核心要素。因此，在问题研究和数学模型构建过程中，需要综合考虑编程的影响要素，在此基础上优化数学算法，确保计算机能够高效的解决问题。例如：在大数据分析及应用推荐过程中，主要从内容、协同过滤、关联规则、使用效用、知识推理等方面出发，应用相应的算法。而不同的算法都存在自身的特殊性，需要应用于相应的环境，具备自身的应用目标，在运用算法来构建数学模型时，还需要以现实问题为优化方向。

（二）科学设计数据结构
从计算机编程的工作方式来看，数据结构是编程的重要要素，数据结构属于特定元素的集合，能够将数据信息存储在计算机内。而数学算法以数据结构为基础，当数据结构最优时，数学算法能够发挥出最大的作用，进而提高算法的速度。同时，数据结构还能够结合实际问题的需要来管控内存空间，确保算法能够在最短的时间内实现。例如：在稀疏矩阵中，如果依据正常的数据开展储存工作，将会减少空间的利用程度，出现空间浪费问题。对于此类问题，可以采用十字链来压缩储存空间，从而提升内存所需的空间。

四、结束语
综上所述，可以发现数学算法能够将问题简单化，能够在最大程度上减轻整个社会的作业量并提升作业效率，在社会生活中的重要性日益凸显。当设计者对数学算法进行优化后，构建起更加合理的数学模型，应用科学的数学结构，能够进一步提高编程的质量。

参考文献

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[2]周玉斌,刘海飞,麻选东.数学算法对计算机编程优化策略分析[J].网络安全技术与应用,2020(02):48-49.

[3]殷华英,杨红梅.计算机编程中数学算法优化的策略研究[J].电脑知识与技术,2020,16(05):90-91.