DRAKON.SU

Rod Stephens
Essencial Algorithms: Practical Approach to Computer Algorithms

© 2013 by John Wiley & Sons, Inc., Indianapolis, Indiana. All rights reserved.

Authorised translation from the English language edition published by John Wiley & Sons Limited, 2016. — 544 .

ISBN 978-5-699-81729-0

КРАТКОЕ ОГЛАВЛЕНИЕ

Оглавление ........................................................................................... 6
Об авторе ............................................................................................ 16
Благодарности .................................................................................... 16
Введение ............................................................................................ 17
Глава 1. Основы алгоритмизации .......................................................... 24
Глава 2. Численные алгоритмы ............................................................. 45
Глава 3. Связные списки ...................................................................... 72
Глава 4. Массивы ................................................................................. 96
Глава 5. Стеки и очереди .....................................................................119
Глава 6. Сортировка ...........................................................................136
Глава 7. Поиск ....................................................................................163
Глава 8. Хеш-таблицы .........................................................................168
Глава 9. Рекурсия ...............................................................................181
Глава 10. Деревья ...............................................................................215
Глава 11. Сбалансированные деревья ...................................................257
Глава 12. Деревья принятия решений ...................................................274
Глава 13. Основные сетевые алгоритмы ...............................................296
Глава 14. Дополнительные сетевые алгоритмы ......................................324
Глава 15. Строковые алгоритмы ...........................................................345
Глава 16. Криптография ......................................................................365
Глава 17. Теория вычислительной сложности .......................................387
Глава 18. Распределенные алгоритмы ..................................................402
Глава 19. Головоломки, встречающиеся на собеседованиях ..................432
Приложение А ....................................................................................442
Приложение Б ....................................................................................453
Глоссарий ........................................................................................ 522
Указатель ..........................................................................................536

Глава 1

ОСНОВЫ АЛГОРИТМИЗАЦИИ

Прежде чем приступить к изучению алгоритмов, рассмотрим несколько важных моментов. Для начала вы должны знать, что алгоритм — это набор команд, необходимых для решения той или иной задачи.

Он определяет шаги, согласно которымона будет выполняться.
Такое определение кажется довольно простым, однако никто не станет писать
алгоритмы для выполнения примитивных задач или создавать инструкции, чтобы получить доступ к четвертому элементу массива (подразумевается, что вы уже владеете минимальными навыками программирования и знаете, как это делается).

Как правило, алгоритмы пишутся только для сложных задач, например в том случае, когда нужно найти кратчайший путь через сеть из сотен улиц или отыскать наилучший вариант инвестиций для оптимизации прибыли.

В этой главе объясняются некоторые основные положения алгоритмизации,
о которых вам следует иметь полное представление, особенно если есть желание извлечь максимальную пользу от чтения книги.

Возможно, вы захотите пропустить приведенную здесь информацию и сразу приступить к изучению специальных алгоритмов. Однако лучше хотя бы поверхностно ознакомиться с изложенным материалом.

Подробно изучите подраздел «Асимптотическая сложность алгоритма»
в разделе «Алгоритм и структура данных» текущей главы, поскольку понимание времени существенно для выбора нужного алгоритма. Очень важно, справится он с заданием за секунды, часы или не справится вообще.

Метод

Чтобы понять работу алгоритма, недостаточно просто рассмотреть его шаги.
Нужно выяснить еще несколько важных моментов.

Поведение алгоритма. Находит ли он наилучшее из возможных или просто
хорошее решение? Может ли быть несколько наилучших решений? Есть ли
смысл отдать предпочтение одному из них?

Скорость алгоритма. Быстрый он или нет? Замедляет ли работу только с некоторыми входными данными?

Требования к памяти алгоритма. Сколько компьютерных ресурсов ему необходимо? Является ли такой объем приемлемым? Нужны ли алгоритму мил
лионы терабайтов памяти, которыми компьютер не располагает (по край-
ней мере, сейчас)?

Основные методы, используемые в алгоритме. Можно ли задействовать их
повторно для решения подобных задач?

Основы алгоритмизации

В данном издании затрагиваются все вышеперечисленные темы. Вместе с тем
я не ставлю целью детально рассмотреть каждый алгоритм — используется преимущественно интуитивный подход, без излишне детального анализа его работы.

Подробное изучение отнимает много времени, к тому же не требуется большинству программистов. Тем не менее книга ориентирована в первую очередь на профессионалов, которым нужны действенные и эффективные решения.

Все приведенные алгоритмы классифицированы определенным образом. Объединяющим признаком может выступать, например, задача, которую они выполняют (сортировка, поиск), используемые структуры данных (связные списки, массивы, хеш-таблицы, деревья) или методы (рекурсия, деревья решений, распределяемые алгоритмы).

Иногда объединение алгоритмов в группы может показаться странным, но
по мере накопления информации вы убедитесь, что такой выбор сделан не случайно.

Многие алгоритмы включают несколько общих моментов, которые упомина-
ются в разных главах. Например, древовидные алгоритмы (главы 10–12) обычно имеют высокую степень рекурсивности (глава 9).

Связные списки (глава 3) могут использоваться для формирования массивов (глава 4), хеш-таблиц (глава , стеков (глава 5) и очередей (глава 5).

Ссылки и указатели применяются для построения связных списков (глава 3), деревьев (главы 10–12) и сетей (главы 13 и 14).

При чтении книги обращайте внимание на подобную связь. В приложении А обобщены используемые в программах стратегии. Это сделано для того, чтобы следовать им было легче.

Алгоритм и структура данных

Как сказано выше, алгоритм представляет собой набор команд для выполнения какой-либо задачи. При этом все данные, необходимые для ее решения, организуются особым образом в так называемую структуру.

Это может быть массив, связный список, дерево, граф, сеть или что-то более замысловатое.

Алгоритмы не могут существовать без структур данных. Например, алгоритм
редакторского расстояния, который описывается в главе 15 и устанавливает схожесть двух строк, тесно связан с сетью и без нее не работает. Точно так же нет смысла строить структуру данных, если вы не планируете использовать ее вместе с алгоритмом.

Псевдокод

Для описания алгоритмов в книге используются интуитивно понятные английские термины. Это сделано для того, чтобы рассматриваемые примеры можно было применять в большинстве языков программирования.

Однако часто использование алгоритма связано с некоторыми нюансами, которые приводятся в псевдокоде.

Псевдокод — это текст, похожий на язык программирования, но не являющийся таковым. Он описывает структуры и детали, которые вам понадобятся для применения алгоритма в полноценном коде вне зависимости от используемого языка программирования.

В следующем фрагменте показан пример псевдокода для вычисления наиболь
шего общего делителя (НОД) двух целых чисел.

// Находим наибольший общий делитель для a и b.
// GCD(a, b) = GCD(b, a Mod b).
Integer: Gcd(Integer: a, Integer: b)
While (b != 0)
// Вычисляем остаток.
Integer: remainder = a Mod b

// Находим наибольший общий делитель для b и остатка.
a = b
b = remainder
End While
// Наибольший общий делитель для a и 0 — это a.
Return a
End Gcd

ОПЕРАТОР MOD

Оператор mod используется для нахождения остатка от деления по модулю.
Например, 13 mod 4 = 1, поскольку если 13 разделить на 4, получится целое
число 3 и 1 в остатке. Само уравнение обычно читается как «13 мод 4» или
«13 по модулю 4».

Псевдокод начинается с комментария, который предваряется символом //.
В первой строке кода происходит объявление алгоритма. В нашем случае
это алгоритм Gcd, который возвращает результат в виде целого числа и прини
мает два параметра с именами a и b, каждый из которых также является це-
лым числом.

ЗАМЕЧАНИЕ

Части кода, которые выполняют задачу и по требованию возвращают результат, обычно называются подпрограммами, методами, процедурами, субпроцедурами или функциями.

Далее следует сам метод. Его начинает строка While, открывающая цикл. Код,
идущий после этого оператора, будет исполняться до тех пор, пока действует заданное условие.

Цикл заканчивается оператором End While. Использовать последний не
обязательно — на конец цикла уже указывает отступ, но все же лучше обозначить блок команд.

О завершении метода свидетельствует оператор Return. Рядом с ним указана
величина, которую должен вернуть приведенный алгоритм. Если целью алгоритма является не получение конкретного значения, а, например, систематизация величин или построение структуры данных, то после оператора Return возвращаемая величина не ставится.

Рассмотренный код ничем не отличается от обычного программного.

В последующих примерах вы можете встретить описание инструкции либо величины, приведенное на русском языке в угловых скобках (< >). Это значит, что программный код на основе инструкций вам нужно дописать самостоятельно.

После объявления параметра или переменной (в алгоритме Gcd это параметры a и b, а также переменная remainder) задается их тип с обязательным использованием двоеточия. Например, Integer: remainder.

Для простых циклических переменных с целыми числами подобной процедурой можно пренебречь, достаточно написать For i = 1 To 10.

Еще одно отличие псевдокода от других языков программирования — возмож-
ность использовать цикл For вместе с оператором Step, указывающим на вели
чину, по которой изменяется циклическая переменная.

В конце цикла не забудьте написать Next i (где i — переменная цикла), чтобы напомнить о его окончании.

Обратите внимание на следующий псевдокод:
For i = 100 To 0 Step -5
// Вычисляем…
Next i
Он равнозначен нижеприведенному коду C#:
for (int i = 100; i >= 0; i -= 5)
{
// Вычисляем…
}

В псевдокодах из этой книги вы встретите If-Then-Else, Case и некоторые
другие выражения. Они являются базовыми для всех языков программирования и должны быть вам знакомы.

Остальное, что может понадобиться для кода, записывается в комментариях.

Структура данных, которая может быть вам незнакома (в некоторых языках
программирования ее нет), — это List. Она подобна саморасширяющемуся мас
сиву. С помощью метода Add к концу имеющегося списка данных можно добавить еще один элемент.

Например, следующий псевдокод создает List Of Integer,
в котором содержатся числа от 1 до 10.

List Of Integer: numbers
For i = 1 To 10
numbers.Add(i)
Next i

После того как список объявлен, псевдокод может работать с ним, как с обыч-
ным массивом, и обращаться к любому его элементу. Однако в отличие от массивов, списки позволяют удалять какой бы то ни было элемент и добавлять его в какую угодно позицию.

Многие алгоритмы в книге написаны в виде методов и функций, возвращающих результат. В этом случае в объявлении функции нужно указать тип получаемых данных.

Если функция выполняется без возвращения результата, тип данных не
задается.

рассматриваются темы, которые обычно отсутствуют в профессиональных учебниках: работа с числами, массивы, списки.

Но в книге есть темы, которые обычно не рассматриваются в книгах по алгоритмам и структурам данных: деревья решений (рассматривается минимакс, метод ветвей и границ, эвристики), криптография (перестановочные шифры, подстановки, блочные шифры, RSA).

Весьма полезна для начинающих глава о рекурсии, где помимо традиционных задач (8 ферзей, обход конем и т.п) рассматривается проблема удаления рекурсии (и хвостовой, и общей).

Есть главы и об алгоритмах на графах, и строковые алгоритмы (не только поиск подстрок, но и вычисление расстояния, и анализ арифметических выражений).

Естественно, есть глава о вычислительной сложности.
И весьма полезна для начинающих глава о параллельных вычислениях - рассмотрены все основы.

В общем, очень рекомендую как первую книгу по алгоритмам и структурам данных.

Такой книги пока нет. И я не знаю, когда я ее напишу.

Она будет полной противоположностью книге Рода Стивенса. Алгоритмы. Теория и практическое применение

В чем отличие задуманной мной книги?

1. Моя книга не для программистов, а "для блондинок".

2. Моя книга не про программы, а про алгоритмы и алгоритмические предписания.

Этот вопрос уже неоднократно обсуждался:
http://forum.oberoncore.ru/viewtopic.php?p=87780&sid=d8b5d4be22f03aaca82ccec62796254e#p87780
http://forum.oberoncore.ru/viewtopic.php?p=89414#p89414

По формальным (логическим) признакам алгоритмическое предписание - это тавтология

Мы исходим из того, что проектирование процесса обучения представлено нами как задача, определен ее исходный предмет и требование, описан способ ее решения.

Следовательно, способ обучения проектированию может быть рассмотрен как способ обучения решению задач определенного класса.

Результатом обучения будет умение студента проектировать процесс обучения – умение решать задачи некоторого класса, то есть алгоритмическое предписание по их решению, ставшее внутренним достоянием субъекта.

Сам термин «алгоритмическое предписание» введен Л.Н. Ландой в отличие от математического алгоритма.

Отмечая, что алгоритмы могут служить одним из средств управления процессом обучения, Л.Н. Ланда подчеркивал, что понятие
математического алгоритма, «связанное с преобразованием объектов лишь некоторых стандартизированных видов ... и полной формализацией процесса этого преобразования, в педагогике и психологии представляется мало приемлемым» [1, с. 55].

Однако можно строить систему предписаний, которые будут обладать
рядом существенных свойств алгоритма, среди которых автор выделяет детерминированность действий, массовость и результативность.

Такие предписания он и назвал алгоритмическими.

Алгоритмические предписания представляют собой указания учащимся последовательности выполнения операций познавательной деятельности.

Задача создания алгоритмического предписания состоит в моделировании способа познавательной деятельности: выделение составляющих его действий, отношений между ними и составления на основе этого общего предписания, обеспечивающего применение данного способа для решения задач соответствующего класса.

Другими словами, алгоритмическое предписание – это конструктивная модель необходимой деятельности.

Избранный нами способ моделирования – теоретический, при котором
строится модель познавательной деятельности, основанная на теоретическом
анализе способа решения задач данного класса и на анализе затруднений, возникающих у исполнителей.

Поскольку в реальной профессиональной деятельности учителя проектирование образовательного процесса присутствует в неявном
виде, а у студентов практически отсутствует, то при построении алгоритмического предписания мы основывались только на анализе способа решения задачи проектирования процесса обучения.

Способ решения представляет собой процедуру, состоящую из четырех
операций: анализ условия задачи, поиск приемлемых технологий, оценка каждого варианта и выбор оптимального, перенос избранного варианта технологии в новый контекст.

Алгоритмическое предписание выступает в качестве эвристического средства решения задач, т.к. оно находится в распоряжении исполнителя, несет для него информацию, применение его облегчает решение задачи.

При моделировании был выделен ряд действий в составе необходимой
деятельности, и алгоритмическое предписание по проектированию процесса обучения получило следующий вид.

1. Зная тему занятия и психолого-педагогические особенности класса,
уточнить дидактическую цель, сориентировав ее на результат деятельности учащихся.

2. Отобрать учебный материал по теме, в соответствии с целью и учитывая
особенности класса.
3. Исходя из методических особенностей темы и психолого-
педагогических особенностей класса, определить, какие методы и средства обучения неприемлемы в данном случае.

4. Выделить перечень возможных технологий обучения, т.е. таких сочетаний методов и средств обучения, которые могли бы быть использованы. Это те
варианты, которые рекомендуются методическими пособиями, имеются в опыте учителя или других учителей, или возможны теоретически.

5. Каждый вариант технологии обучения из данного перечня соотнести с
уточненной для данного класса дидактической целью. Оставить приемлемые
варианты.

6. Оценить каждый приемлемый вариант по критерию оптимальности (наибольший эффект при наименьших затратах труда и времени учителя и учащихся в данных условиях). Выбрать один вариант.

7. Определить содержание и последовательность учебных действий учащихся в соответствии с выбранной технологией обучения.

8. Определить содержание и последовательность обучающих воздействий,
соответствующих структуре учебной деятельности.

9. Учитывая наличествующую оснащенность учебного процесса, подобрать дидактические средства, необходимые для его реализации.

Кроме алгоритмического предписания к эвристическим средствам решения
задач относятся эвристические сведения. Применительно к нашей задаче в качестве таковых выступают, во-первых, законы и закономерности педагогического процесса, во-вторых, принципы обучения, в-третьих, любые сведения, а также образы, казалось бы, не имеющие отношения к процессу обучения.

Прежде чем стать внутренним достоянием субъекта, алгоритмическое пред-
писание должно быть предъявлено ему в форме внешней опоры.

В процессе усвоения способа дидактического проектирования были выделены четыре стадии:

- информация о способе деятельности представлена вовне в виде алгоритмического предписания, устанавливающего содержание и последовательность подлежащих выполнению операций.

Субъект (студент) действует с постоянной опорой на инструкцию;
- информация о способе деятельности представлена вовне в свернутом
виде. Субъект при этом владеет способом перехода от неё к развернутому пр

В системе организации СРС решение графических заданий направлено на выработку умений и навыков и усвоение знаний по учебной дисциплине.

Само решение графических заданий в общем виде можно представить как систему действий студентов.

При решении учебных задач студент должен:
-проанализировать ситуацию обучения, своевременно и точно спланировать и в дальнейшем осуществить свою познавательную деятельность;

-конкретизировать задачу (или графическое задание) с позиций данной
дисциплины, то есть отобрать необходимые теоретические знания для обеспечения выполнения задач;

-составить обобщенное алгоритмическое предписание для решения определенного типа задачи;

-найти из всех представленных вариантов решения правильный и наиболее рациональный и суметь доказать это;

-суметь оценить результат своей деятельности.

Умение справиться с заданием, которое предполагает выполнение всего
перечня названных действий, означает, что у студентов развит творческий подход к решению задач по учебному предмету.

Такого рода задания необходимо включать в планируемый перечень семестровых заданий, однако экспериментальные данные, полученные В.И. Андреевым, говорят о том, что «при изучении естественных дисциплин решение репродуктивных задач оправдывает себя, поскольку, не зная логики их решения, не усвоив определенную сумму знаний, нельзя перейти к решению творческих задач» [2, с. 44].

Таким образом, подбирая задания для СРС, необходимо предусмотреть задания репродуктивного, репродуктивно-поискового и творческого типа.

Подбор заданий для самостоятельных графических работ мы осуществляли по следующим критериям:

-соответствие предлагаемых заданий изучаемой дисциплине, теме, уровню
подготовленности студентов;

-внесение затруднений в типовые задачи, выдача задач с избыточными
данными, включение задач повышенной трудности;

-определение основных умений и навыков, которыми студенты овладевают
посредством выполнения данной самостоятельной работы [3, с. 12].

Помимо этого следует придерживаться ряда четких требований к профессиональной ориентации дисциплины в вузе в условиях кредитной технологии обучения:

-отбор и подача материала должны обеспечивать достижение целей, из-
ложенных в квалификационной характеристике, понимание прикладного значения данной дисциплины для своей профессии;

-материал заданий должен быть методолoгичен, осознаваем, а также должен служить средством выработки обобщенных умений;

-в теоретической части любой дисциплины должно быть выделено фундаментальное ядро знаний;

-выявление и демонстрация множественных связей между «ядрами» помогут создать в сознании студентов научную картину мира и современную методологию познания;

-при составлении задач и заданий следует формулировать их содержание
в контексте специальности, а также учить студентов формированию мысленной модели объекта и обоснованию выбора расчетной схемы;

-определение внутренних сильных и слабых сторон предлагаемых заданий
с целью разработки методических рекомендаций, способствующих облегчению выполнения заданий студентами в процессе самостоятельной работы.

Профилирование заданий, таким образом, предусматривает в равной мере
их прикладной характер, связанный со спецификой будущей профессии, и методологические особенности, связанные с формированием «инженерного мышления

Российское педагогическое образование в условиях модернизации: Сборник научных трудов Девятой Международной заочной
научно-методической конференции. – Саратов: Изд-во «Издательский Центр «Наука», 2013. – 332 с.
ISBN 978-5-9999-1578-8

Сборник научных трудов содержит материалы Девятой Международной заоч-
ной научно-методической конференции, посвящен проблемам современного педагогического образования, современным тенденциям, проблемам и перспективам.

В сборник вошли работы о довузовском, вузовском и послевузовском образовании в России и за рубежом.
Для научных работников, преподавателей вузов, аспирантов, слушателей института повышения квалификации работников высшего и среднего образования, учителей общеобразовательных школ.

С материалами конференции можно ознакомиться на сайте СГУ им. Н.Г. Чернышевского http://www.sgu.ru/faculties/physical/de ... s/konf.php

Это не так. Это совсем не тавтология. Вам просто не хватает знаний по данному вопросу.

На этот счет существует обширная литература.

Алгоритмическое предписание и алгоритм — существенно разные понятия.
Их ни в коем случае нельзя путать.

По формальным (логическим) признакам алгоритмическое предписание - это тавтология

Посмотрите здесь: http://www.sgu.ru/sites/default/files/t ... e_2013.pdf

Но главное, надо самостоятельно и добросовестно разбираться с разными понятиями алгоритма

Алгоритмическое предписание и алгоритм — существенно разные понятия. Их ни в коем случае нельзя путать.

АХИЛЛЕСОВА ПЯТА МЕДИЦИНЫ И ПРОБЛЕМА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

НЕОБХОДИМО ИСПОЛЬЗОВАТЬ
ПРАВИЛЬНУЮ ТЕРМИНОЛОГИЮ

С математической точки зрения, медицинский алгоритм – это совсем не
алгоритм. А что же это такое? Это всего лишь алгоритмическое предписа-
ние (algorithmic prescription), то есть (по сравнение с алгоритмом) вещь
ущербная, неполноценная, второсортная.

Между алгоритмом и алгоритмическим предписанием лежит глубокая
пропасть, маракотова бездна. Наша задача – построить мост через эту про-
пасть, мост взаимопонимания между медиками и математиками.

Прежде всего, следует внести ясность в терминологию. Мы будем опи-
раться на тезис, который сформулировал математик Николай Непейвода:


На этот счет существует обширная литература, восходящая к пионер-
ской работе Льва Ланды «Алгоритмизация в обучении» [84]. Ланда пер-
вым указал различие, но мы предпочитаем более точную формулировку
Непейводы1.

Тезис Ланды-Непейводы создает научный фундамент для четкого раз-
граничения медицинских и математических алгоритмов.

Глава 3 называется:

В частности, там говорится:

С математической точки зрения, медицинский алгоритм – это совсем не алгоритм.
А что же это такое?
Это всего лишь алгоритмическое предписание (algorithmic prescription),
то есть (по сравнение с алгоритмом) вещь
ущербная, неполноценная, второсортная.

Между алгоритмом и алгоритмическим предписанием лежит глубокая
пропасть, маракотова бездна. Наша задача – построить мост через эту пропасть, мост взаимопонимания между медиками и математиками.

Прежде всего, следует внести ясность в терминологию.
Мы будем опираться на тезис, который сформулировал математик Николай Непейвода:

На этот счет существует обширная литература,
восходящая к пионерской работе Льва Ланды «Алгоритмизация в обучении» [84].
Ланда первым указал различие,
но мы предпочитаем более точную формулировку Непейводы.

Тезис Ланды-Непейводы создает научный фундамент для четкого раз-
граничения медицинских и математических алгоритмов.

Сейчас ясно, где первоисточник этих терминологических проблем.
и далее нам надо добросовестно и критически разбираться с первоисточником.

Без подмены объективных аргументов ссылками на субъективные авторитеты,
без чинопочитания, чинообожания, их обожествления и т.п.

Ланда Лев Наумович [1927-1999] в диссертации и в книге:
Алгоритмизация в обучении, М., «Просвещение», 1966 г, 523 с., изложил свой подход.

Позже – в 1976 г. он переехал в США. где этот подход был назван ландаматикой.

Важно отметить, что в 50-х годах XX века алгоритмы преимущественно использовались в области математики и кибернетики.

Оказалось, что в ряде традиционных учебных дисциплин можно выявить и достаточно точно описать последовательность правильных шагов для получения учеником заданного результата.

Подобные эксперименты по алгоритмизации начали проводить исследователи в разных странах см. например, – см.: Беррес Скиннер.

Выяснилось также, что помимо обучения школьников,
можно разрабатывать алгоритмы для решения этих многочисленных нематематических задач взрослых специалистов: чиновников, военных и т.п.

Традиционная средняя школа учит преимущественно знаниям
(которые иногда называют описательными или декларативными),
но, к сожалению, не учит применять эти знания на практике, решать практические задачи.
(Недаром, подобные знания американец Б. Скиннер называл инструментальными, а англичанин Л. Сквайр – процедурными).

По мнению Л.Н. Ланды, следовало преодолеть пропасть между знанием и применением знаний...

Особенно важны готовые алгоритмы для тех учащихся с неразвитым мышлением, поскольку, цитируем:
«…психологи и учителя часто объясняют этот факт, говоря, что их ученики просто не знают, как правильно мыслить».

Более талантливых учащихся, естественно, желательно учить выявлять, по терминологии Л.Н. Ланды отдельные «механизмы мышления» и сводить их в соответствующие «алгоритмы умственных действий».

Учитывая, что не все задачи – например, творческие - можно свести к подробным алгоритмам,
но, тем не менее, можно дать отдельные рекомендации по их решению,
Л.Н. Ланда оговаривал, что эти процедуры могут быть отнесены к полуэвристическим или эвристическим.

Заметим, наибольших успехов в последнем направлении добился создатель ТРИЗ Г.С. Альтшуллер.

=====================
Далее надо добраться до книги "Алгоритмизация в обучении".
И главное, как автор определяет понятие "алгоритм" - до введения понятия "алгоритмическое предписание".

Алгори́тм — набор инструкций, описывающих порядок действий исполнителя для достижения некоторого результата.

В старой трактовке вместо слова «порядок» использовалось слово «последовательность»,

но по мере развития параллельности в работе компьютеров слово «последовательность» стали заменять более общим словом «порядок».

Независимые инструкции могут выполняться в произвольном порядке, параллельно, если это позволяют используемые исполнители

Начало качественной теории вероятностных алгоритмов было положено в 1956 году,[1]
когда впервые было установлено, что посредством вероятностных алгоритмов можно вычислить в точности те же функции, что и посредством обычных, детерминированных алгоритмов.

В 1974 году было показано, что можно построить такой язык {\displaystyle L} L и функцию {\displaystyle t(x)} t(x), что для любого {\displaystyle \epsilon >0} \epsilon > 0 существует вероятностная машина Тьюринга, распознающая {\displaystyle L} L с вероятностью {\displaystyle 1-\epsilon } 1 - \epsilon за время {\displaystyle t(x)} t(x) и если {\displaystyle t'(x)} t'(x) — время работы детерминированной машины Тьюринга, распознающей {\displaystyle L} L, то для бесконечного множества {\displaystyle x} x выполняется {\displaystyle t'(x)>t(x)} t'(x) > t(x)[2].

Эвристический алгоритм (эвристика) — алгоритм решения задачи,
не имеющий строгого обоснования,
но, тем не менее, дающий приемлемое решение задачи в большинстве практически значимых случаев.

Виды методов творчества[править | править вики-текст]

Интуитивные методы.
Используют не формализованные правила, а, минуя логический этап, непосредственно человеческую интуицию, основанную на опыте и не формализуемых знаниях.
Решение задачи приходит в результате внезапного «озарения».
Успех применения зависит от знаний и опыта.

Эвристические методы.
Наиболее распространенные методы изобретательского творчества.
В условиях неполноты и нечеткости исходной информации
применяют приемы и правила научного и инженерно-технического исследования,
адаптируемые к исходным неопределенным условиям и не являющимися четкой программой.

Алгоритмические методы.
Основываются на логической обработке при помощи компьютерных программ
полностью заданной исходной информации в виде баз знаний,
содержащих сведения о патентах, научно-технических эффектах
и основных приемах устранения научно-технических противоречий.

Книга про язык ДРАКОН: "Алгоритмы и жизнеритмы"

"Алгоритмы, жизнеритмы и бизнес-процессы"

По-видимому, лучше назвать книгу иначе:
Акцент на слове "бизнес-процессы".

Нужны примеры бизнес-процессов на языке ДРАКОН.
Много примеров бизнес-процессов, хороших и разных.

=====================
Далее надо добраться до книги "Алгоритмизация в обучении".
И главное, как автор определяет понятие "алгоритм" - до введения понятия "алгоритмическое предписание".

Далее надо было бы рассмотреть (в первом приближении)
разные виды предписаний (плохих и хороших)
и их соотношение с разными видами алгоритмов (плохих и хороших).

ПРЕДПИСА́НИЕ, предписания, ср. (книжн. офиц.).
1. только ед. Действие по гл. предприсать-предписывать.
2. Письменное распоряжение кому-нибудь, приказ. Секретное предписание - Грозные предписания следовали одно за другим. «Староста читал их на вече.» Пушкин.
3. Вообще распоряжение, то что предписано. Выполнить предписание врача.

Алгоритмизация в обучении — а именно обучение алгоритмам и построение алгоритмов самого обучения ...

Кибернетические идеи в педагогике и программированное обучение привели к введению в оборот
теоретической и практической педагогики некоторых математических средств,
используемых в теоретической кибернетике.
Среди них видное место в настоящее время занимают средства, которые черпаются из арсенала трех дисциплин:
теории алгоритмов (в ее прикладном аспекте),
математической логики
и теории информации.

Предлагаемая вниманию читателя монография Л. Н. Ланды
приобретает в свете сказанного особый интерес,
поскольку в ней подробно изучается проблема алгоритмизации обучения
на различных стадиях
и
в различных предметах школьного курса

Две примерно равные части книги — теоретическая и экспериментальная — направлены к достижению одной цели:
к выявлению целесообразности алгоритмизации в обучении
и показу того,
что уже сейчас может дать для педагогической теории и практики такая алгоритмизация.

В теоретической части книги читатель найдет систематический анализ ряда проблем обучения
с позиций кибернетики, математики и математической логики,
проводимый на основе понятия об алгоритмах,
которые в книге названы предписаниями алгоритмического типа

Центральным понятием, вокруг которого группируется теоретический материал данной книги,
является введенное автором понятие предписания алгоритмического типа, или алгоритмического предписания.
В каком отношении находится это понятие к математическому понятию алгоритма?

-----------------------------
Далее идет обсуждение понятия математического алгоритма и его соотношения с указанными предписаниями (Ланды).
Но пока не видно четкого явного определения (математического) понятия алгоритма.
А без этого трудно делать заключения по обсуждаемой специфике соотношения этих понятий.

Надо будет внимательно пересмотреть этот пункт статьи (и далее).

Согласно всем указанным (3-м) определениям термины типа
предписание алгоритмического типа или алгоритмическое предписание - это
терминологическая бессмыслица типа тавтологии.

Это не так. Это совсем не бессмыслица.
Это строго определенное понятие.
Оно принято педагогическим сообществом.
Вы, по-видимому, об этом не знаете.

Это строго определенное понятие

Зачем это понятие нужно?
Чтобы отграничить его от алгоритма (математического алгоритма).

Алгоритм — это одно, а алгоритмическое предписание — совсем другое.
Это нужно хорошо понимать.

Что доказывают Ваши рассуждения? Увы, они ничего не доказывают.

Вы, по-видимому, хотели скомпрометировать понятие "алгоритмическое предписание"?
Вам это не удалось.

Понятие "алгоритмическое предписание", введенное Ландой, по-прежнему живет.
И применяется в литературе.
И в русской, и в английской.

Тема алгоритмов сегодня в бОльшей степени является средой обитания и интересов для всяких парней из Google DeepMind'a и алгоритмических трейдеров Renaissance Capital. Вся лента обсуждения тому подтверждение.

А вот принести алгоритмическое мышление в массы, чтобы обсуждения велись все-таки вокруг бизнес-процессов, или алгоритмов пикапа - большая миссия и сложность.
Нужен дар евангелизма.

Потому что нужно пробиваться сквозь толщу весьма устоявшейся модели понимания алгоритмов и отношения миллиардов людей к слову "алгоритм" с одной стороны, и фильтровать всяких умников от народных масс как недружественный контрреволюционный элемент с другой. )))

принести алгоритмическое мышление в массы

чтобы обсуждения велись все-таки вокруг бизнес-процессов, или алгоритмов пикапа

большая миссия и сложность

Нужен дар евангелизма.

Потому что нужно пробиваться сквозь толщу весьма устоявшейся модели понимания алгоритмов и отношения миллиардов людей к слову "алгоритм" с одной стороны

Следует только иметь в виду, что такая задача в широком плане уже давно (с середины 80-х)
решается в общеобразовательной школе - начиная со старших классов и далее в средних и младших.
Следовало прямо бы с нее и начинать и продвигать во всевозможные частные практические приложения.

...Особенно параллельные процессы и алгоритмы, которые нас окружают - с самого раннего детства,
и которые мы с детства успешно осваиваем на интуитивном уровне.

А потому, в частности, что она застряла на последовательных алгоритмах.

В каком это смысле:
в смысле движения благой вести - о чем?;
или
в смысле секты протестантов - против чего?
Но зачем такие дремучие формы энтузиазма:
дар-даром, но на первом месте должон быть регулярный профессионализм - с понятием.

"толщу весьма устоявшейся модели понимания алгоритмов":
-- какая такая устоявшаяся модель (понимания алгоритмов)?:
конкретно;
-- какая такая толща?
конкретно.

Пока все это сильнодействующие эмоциональные размытые образы, типа.
На темные слабонервные массы.

А это уже просто на испуг: кто не с нами, тот против нас - прямо по евангелию.

В школах рисуют алгоритмы? Или Вы про алгебру? Я не совсем уловил мысль.

Люди много чем пользовались до того, как наука сказала что "оно" есть. С алгоритмами тоже самое. Чтобы перевести в поле сознания, маловато будет разумной аргументации. Вспоминаем по этому поводу сгоревших на кострах ученых и умершего в нищете Николу Тесла. Мы до сих пор пользуемся нефтью. Но прогресс в том, что мы теперь наверняка, знаем, что земля круглая. Вопрос алгоритмики на массовом уровне - такая же по "высоте" задача, как переход на другой вид энергии.

Она застряла, как и все вокруг нас, в декларативной логике.

Евангелизм в том, что хватит сидеть в декларативной логике, можно перейти на процедурную. Кстати, самая большая секта протестантов пока что является самой большой экономикой в мире.
Так что протестантом тут тоже надо быть - против всей системы мышления "Земля Плоская".
Если уж взять именно эту аллегорию, то протестантизм в лице Мартина Лютера прежде всего боролся ЗА просвещение, а потом уже против чего-то. Хотя, каждый конечно же поставит акценты так, как партия научила.