भले ही छद्म कोड एक एल्गोरिथ्म की तुलना में कोड के करीब लगता है, व्यवहार में, छद्म कोड कम औपचारिक है और यह अधिक उच्च स्तरीय विवरण है। उदाहरण के लिए आप एक शतरंज खेलने वाले कंप्यूटर का वर्णन इस तरह से एक छद्म कोड के रूप में कर सकते हैं:
- प्रारंभिक स्थानों को उनके स्थानों पर रखें
- शो बोर्ड
- जबकि खेल खत्म नहीं हुआ है
- चाल और प्रदर्शन बोर्ड बनाते हैं
- कदम के लिए शीघ्र उपयोगकर्ता
- उपयोगकर्ताओं को स्थानांतरित करें
हां, यह स्यूडकोड है, यह एक अच्छे शुरुआती बिंदु के रूप में सहायक है, लेकिन बहुत सारे विवरणों पर निर्भर करता है। यह कार्यान्वयन कठिनाइयों और विविधताओं के लिए जिम्मेदार नहीं है, लेकिन सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह आपको सभी विवरणों को हल किए बिना पूरी स्थिति की अवधारणा करने की अनुमति देता है।
आप इसे संशोधित कर सकते हैं, जैसे एक और स्तर जोड़ सकते हैं:
- प्रारंभिक स्थानों को उनके स्थानों पर रखें
- शो बोर्ड
- जबकि बोर्ड चेकमेट या ड्रॉ नहीं है
- सफेद कानूनी चालों की एक सूची बनाएं
- कुछ मानदंडों के अनुसार सर्वश्रेष्ठ चुनें
- जिसके परिणामस्वरूप बोर्ड बनाते हैं और गणना करते हैं
- देखें कि क्या चेकमेट या ड्रॉ हुआ है
- प्रदर्शन बोर्ड
- काले कानूनी चालों की एक सूची बनाएं
- इनपुट के लिए कानूनी कदम के लिए शीघ्र उपयोगकर्ता
- जिसके परिणामस्वरूप बोर्ड बनाते हैं और गणना करते हैं
- देखें कि क्या चेकमेट या ड्रॉ हुआ है
- प्रदर्शन बोर्ड
अब आप प्रत्येक प्रमुख चरणों के लिए छद्मकोड लिख सकते हैं जैसे "काले की कानूनी चालों की सूची बनाएं", जैसे:
- प्रत्येक काले टुकड़े के लिए
- दिए गए स्थान में टुकड़ा प्रकार के लिए
- अगले संभावित स्थानों की सूची बनाएं
अब आप देख सकते हैं कि स्यूडोकोड की शक्ति वास्तव में पूरी स्थिति को एक बार में दिखाने की क्षमता में है और फिर आपको टुकड़ा द्वारा विवरण टुकड़ा को संबोधित करने की अनुमति देता है। कमजोरी यह है कि कोई भी कदम निश्चित सरल कदम नहीं है।
एक एल्गोरिथ्म आमतौर पर इनमें से एक कदम उठाता है और एक प्रतीकात्मक भाषा में विभिन्न डेटा संरचनाओं का विवरण देता है ताकि आप कुशलता से कदम के लक्ष्य को पूरा कर सकें।
उदाहरण के लिए, get_legal_moves(board, color)
एक एल्गोरिथ्म डिजाइन के योग्य है:
get_legal_moves(board, color):
for i,j in board_dimensions
if piece_at i,j is of color
if piece type is KNIGHT
add the following to the next moves list:
location i+1 j+2, i-1 j+2... etc
if piece type is rook
add locations:....
आप देख सकते हैं कि एल्गोरिदम को उपयोगी होने के लिए बहुत सटीक होना चाहिए।
यह कई चीजों को सुनिश्चित करता है: लक्ष्यों को त्रुटियों के बिना पूरा किया जाएगा, सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण। मशीनीकृत तरीके से कदम बहुत विस्तृत और निष्पादन योग्य हैं और यह कदम काफी छोटे हैं कि आप उन्हें दक्षता (गति) बढ़ाने के लिए फिर से व्यवस्थित कर सकते हैं जिसके साथ आप कार्य पूरा करते हैं।