算法的基本要素

心理剧基本要素

一般而言，心理剧必须具备六项基本要素：导演、主角、舞台、替身、辅角与观众。以下大略叙述此六个要素在心理剧中的运作要领。

（1）导演（Director）

心理剧导演即是治疗师。这位治疗师必须具有深厚的心理学及心理剧导演学识。在北美及一些欧洲国家皆有训练心理剧导演之中心，且有一定的训练制度，大概皆以Dr. Moreno之理论与技巧为主。学员必须一一完成各个阶段的考试，方能得到美国心理学会所颁发的心理剧导演证书。

导演在心理剧中，并非如一般电影或戏剧导演那样权威；指示所有演员演出他所想要的效果。相反的，心理剧导演仅是协助主角处理他的问题，是主角想要创造的情境，而非依导演的意愿去创作的。因此，导演必须拥有谘商师同理、宽容、深度了解问题的能力，但同时，他也能自如地运用心理剧的技巧导引主角将其问题以演剧的方式顺畅的呈现出来。

根据Mrs. Zerka Moreno 与她的同仁（Karp, Holmes & Tauvon, 1998）对一位好的心理剧导演所标示的标准看来，这位导演非但得具有一般心理师的洞察力、耐心、坦诚、热情等特质，他更需要有勇气、好奇心、活力、创造力、想象力、胆识去协助主角、了解主角、并能察觉主角内心的世界、或挣扎的症结，而将其情绪或思考过程顺势带到现场，使主角能在安全的氛围中，尽情检视他的障碍，找到宣泄的出口，进而激发力量去重新思考问题、找到解决的方法。

（2）主角 (Protagonist)

主角是心理剧里最重要的元素，所有其它的元素都是随着主角之指示或要求而跟着主角进入他所想要的心理剧当中。“Protagonist”源自于古希腊字，此字具有两个含意：“protos”意指“第一”，而“agon”是指“去行动、去做”。由于Dr. Moreno喜欢古代希腊戏剧，他采用此字乃是希望此心理剧主角既是第一要角、亦是戏剧之作者、表演者与导演 (Moreno,

景深

大家都知道一般相机要对焦后才能拍摄，理论上相片中只有被准确对焦的部分(焦点)清晰，焦点前及焦点后的景物会因在焦点以外而显得模糊。不过，基于镜头、拍摄距离等因素，在焦点前、后仍然会有一段距离的景物能够被清晰显示，不致于落入模糊地带，这个清晰的范围便称为景深。

所谓的景深，就是在拍摄的场景中，被摄主体呈现出清晰的范围。景深可能很长，也可能很短、很浅，我们可以根据需求调整摄影的模式来控制景深的长短。

一般会影响到景深长短的原因，有下面三种：

1.光圈越大、景深越浅，光圈越小、景深越长

在拍摄距离不变的拍摄情况下，使用大光圈来拍摄时，因为景深变浅，被摄体的前后景物会变得比较模糊。而使用小光圈时，被摄体前后景物清晰的距离就会变长。

左边大光圈、右边是小光圈，注意后背景清晰程度的差异

2.镜头的焦距越长、景深越浅，镜头的焦距越短、景深越长 在光圈、快门都不变时，拍摄同一个场景，使用长镜头会让景深变浅。而使用广角镜时，景深就会变长。

左边使用长镜头，右边使用广角镜头，可以看出景深的差异

3.距离拍摄体越近时、景深越浅，距离拍摄体越远时、景深越长

在光圈、快门、镜头焦距都不变的情况下，拍摄同一场景，离被摄体越近时，景深就会越浅。离被摄体越远时，景深就会越长。

相同的焦段，因为拍摄距离不同，景深就会有不同的变化

由上面三点我们可以发现景深的长短，主要是由光圈、镜头焦距及拍摄距离来控制的，因此在需要控制景深的拍摄场合中，我们就可以调整这些要素来拍出合适的照片。

在早期的镜头环上面都有景深的速查表，可以从上面读出景深的范围和长度，但是现在的自动对焦镜头大都舍去了这个设计，要不就是在镜头上附个非常简陋的景深表，实用功能不大。

对于业余拍摄者来说，会去读景深表的人其实是相当少的，大多数人都用经验法则去判断景深长度；另一个方法是利用相机的「景深预视」功能，按下景深预视钮后，从观景窗判断景深长短，这是最快也最直接的方法。不过它的缺点是当使用小光圈拍摄时，因为进光量变小，而使得按下景深预视钮后，从观景窗看出去会变得比较暗。

遗传算法的五个基本要素

遗传算法是一种模拟生物进化过程的搜索算法，它通过不断地迭代和选择最优解来解决问题。遗传算法的五个基本要素是遗传、变异、选择、交叉和编码，这些要素共同构成了遗传算法的核心。

一、遗传

遗传算法的第一个基本要素是遗传。遗传是指通过复制种群中的个体来创建新的种群。在遗传算法中，我们通常使用一种称为染色体或基因组的表示法来代表问题空间中的解决方案。染色体通常被表示为一组二进制位，这些位代表了解决方案的特征或属性。

二、变异

变异是指染色体中的某些位发生随机变化，以引入新的解决方案。变异有助于打破种群的平衡，增加搜索空间的多样性，从而促进算法找到更好的解决方案。变异通常是通过随机改变染色体中的某些位来实现的，这种变化可以是替换、添加或删除位。

三、选择

选择是指根据个体的适应度或质量来选择哪些个体将被复制到下一代。在遗传算法中，我们通常使用适应度函数来评估每个解决方案的质量。适应度函数通常与问题的目标函数相对应，因此可以根据问题的具体需求来定义。选择过程通常采用轮盘赌机制，根据个体的适应度来决定其在下一代中的比例。

四、交叉

交叉是指两个个体之间进行随机配对，以创建新的个体。交叉有助于在搜索过程中产生新的解决方案，从而扩大搜索空间。在遗传算法中，我们通常使用一些特定的交叉策略，如单点交叉、多点交叉等。这些策略可以根据问题的具体需求和搜索空间的大小来选择。

五、编码

编码是指将问题空间中的解决方案转换为一种可以用于遗传操作的形式。编码过程通常采用二进制编码、浮点数编码等不同的方式，这取决于问题的具体需求和搜索空间的大小。良好的编码方式可以提高算法的效率和鲁棒性，并帮助算法更快地找到最优解。

综上所述，遗传算法的五个基本要素——遗传、变异、选择、交叉和编码，共同构成了遗传算法的核心。这些要素相互作用，相互影响，共同推动搜索过程，以找到问题的最优解。在实际应用中，我们应根据问题的具体需求和搜索空间的大小来选择合适的参数和操作，以获得最佳的搜索效果。

第1章 数据结构与算法

经过对部分考生的调查以及对近年真题的总结分析，笔试部分经常考查的是算法复杂度、数据结构的概念、栈、二叉树的遍历、二分法查找,读者应对此部分进行重点学习。

详细重点学习知识点：

1．算法的概念、算法时间复杂度及空间复杂度的概念

2．数据结构的定义、数据逻辑结构及物理结构的定义

3．栈的定义及其运算、线性链表的存储方式

4．树与二叉树的概念、二叉树的基本性质、完全二叉树的概念、二叉树的遍历

5．二分查找法

6．冒泡排序法

1.1算法

考点1 算法的基本概念

考试链接：

考点1在笔试考试中考核的几率为30%，主要是以填空题的形式出现，分值为2分，此考点为识记内容，读者还应该了解算法中对数据的基本运算。

计算机解题的过程实际上是在实施某种算法,这种算法称为计算机算法.

1．算法的基本特征:可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。

2．算法的基本要素：

（1）算法中对数据的运算和操作

一个算法由两种基本要素组成：一是对数据对象的运算和操作;二是算法的控制结构。

在一般的计算机系统中，基本的运算和操作有以下4类：算术运算、逻辑运算、关系运算和数据传输。

（2)算法的控制结构:算法中各操作之间的执行顺序称为算法的控制结构.

描述算法的工具通常有传统流程图、N—S结构化流程图、算法描述语言等。一个算法一般都可以用顺序、选择、循环3种基本控制结构组合而成。

考点2 算法复杂度

考试链接：

考点2在笔试考试中，是一个经常考查的内容，在笔试考试中出现的几率为70%，主要是以选择的形式出现，分值为2分,此考点为重点识记内容，读者还应该识记算法时间复杂度及空间复杂度的概念。

1.算法的时间复杂度

算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。

同一个算法用不同的语言实现,或者用不同的编译程序进行编译，或者在不同的计算机上运行，效率均不同。这表明使用绝对的时间单位衡量算法的效率是不合适的。撇开这些与计算机硬件、软件有关的因素，可以认为一个特定算法"运行工作量”的大小，只依赖于问题的规模（通常用整数n表示），它是问题规模的函数。即