迭代演算法是什麼意思

疊代算法是一種通過重複執行某種運算或規則來逐步得到問題的解的算法。在每次疊代中，算法會根據當前的疊代結果更新變數的值，直到達到某個終止條件，如達到最大疊代次數、解收斂到一定精度或者找到目標值等。

疊代算法的步驟通常包括：

初始化：設定算法的起始狀態，包括變數的初始值和其它必要的設定。
疊代：重複執行一個或多個步驟，每次疊代都根據規則更新變數的值。
終止條件：在每次疊代後檢查是否滿足終止條件，如果滿足則停止疊代，否則繼續下一次疊代。
更新：根據疊代過程中的計算結果更新變數的值。

疊代算法的例子包括：

梯度下降法：用於最佳化問題，通過疊代更新參數的值來最小化損失函式。
快速排序：一種排序算法，通過選擇一個基準元素，然後疊代地將數組劃分為兩個子數組來排序。
線性規劃的單純形法：通過疊代調整變數來找到線性規劃問題的最優解。
動態規劃：在解決最最佳化問題時，通過疊代構建最優解的子結構。

疊代算法在許多領域都有套用，如機器學習、數值計算、圖形學和數據分析等。它們通常具有實現簡單、易於理解和擴展等優點，但也可能存在收斂速度慢、計算量大等問題。