最近，我读了这些关于算法的书，特别是关于算法分析的部分：
- 算法导论. 第3版.
- 算法设计手册. 第2版. S. 斯基耶纳
- 算法设计。J.Kleinberg & Eva Tardos
- 算法. 第4版 R. 塞奇威克
- S. Dasgupta， C. Papadimitriou & Vazirani
- 其他几本书
在那之后，我有点困惑，因为我不完全了解算法计数步骤的起源。
我的意思是，在算法导论和算法设计手册中，提到了一种叫做RAM计算模型的东西。在这些书中，据说在该模型下我们计算步骤，但在其他书籍中没有提到这样的计算模型。
其他书籍讨论了计算算法行进路径的步骤，即以常识方式或逻辑方式。所以，如果你们能帮助我解决这些问题，我将不胜感激：
步数方法(其他书籍(和使用计算模型(TCRC和S. Skiena(之间有什么关系(或区别(？ 当有人谈到计算分析算法的步骤时，我可以假设他指的是使用计算模型(RAM(吗？
我们的常识是基于一个可以隐式或显式的计算模型。 通常在入门课程中，它是隐含的。 明确地，您使用的通常是 RAM 模型。 这是基于顺序处理的思想，其中每个简单的操作都需要恒定的时间。 所以你只是计算步数。
您可以在 http://people.seas.harvard.edu/~cs125/fall14/lec6.pdf 中找到该模型的正式描述。
当然，现实是完全不同的。 正如 https://gist.github.com/jboner/2841832 所示，操作所需的时间大不相同。 我个人看到通过切换到使用排序而不是哈希查找，作业从 5 天增加到 1 小时。 是的，哈希查找是O(1)，但是当数据由磁盘备份时，有一个可怕的常量。 分布式计算使事物并行运行。 在 GPU 上计算为您提供了大量的并行性。只要所有计算都完美同步运行。 我们正试图建造量子计算机，理论上它可以给我们带来很多很多数量级的并行性。以失去像"如果"这样的不可逆转的操作为代价。
我们可以创建处理所有这些复杂性的模型。 但是，在您了解基础知识之前，无需考虑其中任何内容。 这是RAM模型中的标准"计数操作"内容。