演算法影響立法

❶ 影響演算法設計的因素

1、從大的方面來講，所選擇的語言對演算法的效率影響很大。一般來說，使用越高級的語言所需要的時間和空間就越大。另外，不同編譯器產生的代碼質量不同，這對演算法的效率也會有影響。

2、存儲結構

數據的存儲結構，分為順序存儲結構和鏈式存儲結構。順序存儲結構的特點是藉助元素在存儲器中的相對位置來表示數據元素之間的邏輯關系；鏈式存儲結構則是藉助指示元素存儲地址的指針表示數據元素之間的邏輯關系。不同的問題求解選用不同的存儲結構。
3、指針操作

在使用指針時，指針的有秩序掃描非常重要。例如在模式匹配中，如果直接進行匹配，當有不完全匹配時，主串的指針需要回溯。在KMP演算法中，我們先可以求出每個元素的next函數值，從而在發生不完全匹配時，主串的指針不必要回溯，只需要模式串的元素回到當前元素的next函數值所指的元素再進行匹配即可。當主串和模式串有很多不完全匹配時，KMP演算法可以大大提高效率。

4、查找的效率

有很多快速查找的演算法都可以提高查找的效率，如建立索引，折半查找等，都是在記錄和關鍵字之間進行比較，從而尋求關系。這一類查找建立在比較的基礎之上。查找的效率依賴於查找過程中所進行的比較次數。

❷ 應對人工智慧挑戰適合過早立法嗎

人工智慧的時代就在眼前！但「人工智慧很快將使50%甚至70%的工人失業」「人工智慧毀滅人類」等話題，也令人議論紛紛。

此外，對於立法的過程，筆者還想強調兩點：

一是要重視「本地知識」（local knowledge）的作用，多傾聽人工智慧產業從業者、相關專家的意見。長久以來，我們認為立法就是法學家的事，這是不對的。所謂術業有專攻，很多法學家雖然在法學上有造詣，但是卻缺乏行業知識，如果只是由他們制定法律，那麼這部法律在適用性上很可能會有問題。

二是要重視調查研究。磨刀不誤乾柴工，對於人工智慧這種高速發展的技術，應當在立法前多花一些時間來對其進行研究，搞清楚其本質。值得欣喜的是，目前美國和歐洲都規定要在正式啟動立法前加強相關知識的研究，我想如果將來中國要制定相關法律，這種工作態度是應當借鑒的。

❸ 名詞解釋 演算法

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。

❹ 演算法給我們帶來了巨大的影響，演算法到底改變了什麼

一、演算法改變了我們接受信息的方式。演算法技術應用在生活中的方方面面，無論我們是通過瀏覽器接受新聞，還是通過微博、微信、資訊類APP接受新聞，我們都不自覺地受著演算法給我們帶來的影響。基於大數據的演算法，通過掌握用戶以往的瀏覽記錄和搜索歷史推測用戶可能感興趣的內容。於是主動給用戶推薦相關內容，我們接收信息的方式從偶然看到或是刻意檢索，變成了各種APP主動給我們推薦。從這個角度來說，演算法讓我們接收信息的方式由主動變得被動起來。

我們享受著技術帶來的便捷，同時我們也要警惕技術可能存在的問題。就像是演算法技術可能存在的隱患，凡是有利有弊，一體有兩面。因此，無論即便演算法本身沒有錯，我們依然要謹慎使用該技術，並且要將此技術關在籠子里，不讓居心叵測之人運用來侵害大多數的權益。

❺ 演算法時代對人類未來會有怎樣的影響

演算法是相當重要的，在計算機時代，演算法的作用與計算機運算速度是推動計算科學前進的主要動力。人工智慧從某種意義上，就是演算法的實踐過程。現在許多科學家所研究的，也都是如何應用演算法的問題。

❻ 影響演算法設計的因素有哪些

影響演算法設計的有以下因素：

針對機器：空間復雜性和時間復雜性。

針對程序員：演算法表達和實現的簡單性。

針對問題：演算法對問題及問題輸入規模的普適性。

影響演算法效率的因素

1、從大的方面來講，所選擇的語言對演算法的效率影響很大。一般來說，使用越高級的語言所需要的時間和空間就越大。另外，不同編譯器產生的代碼質量不同，這對演算法的效率也會有影響。

2、存儲結構

數據的存儲結構，分為順序存儲結構和鏈式存儲結構。順序存儲結構的特點是藉助元素在存儲器中的相對位置來表示數據元素之間的邏輯關系；鏈式存儲結構則是藉助指示元素存儲地址的指針表示數據元素之間的邏輯關系。不同的問題求解選用不同的存儲結構。

3、指針操作

在使用指針時，指針的有秩序掃描非常重要。例如在模式匹配中，如果直接進行匹配，當有不完全匹配時，主串的指針需要回溯。

在KMP演算法中，我們先可以求出每個元素的next函數值，從而在發生不完全匹配時，主串的指針不必要回溯，只需要模式串的元素回到當前元素的next函數值所指的元素再進行匹配即可。當主串和模式串有很多不完全匹配時，KMP演算法可以大大提高效率。

4、查找的效率

有很多快速查找的演算法都可以提高查找的效率，如建立索引，折半查找等，都是在記錄和關鍵字之間進行比較，從而尋求關系。這一類查找建立在比較的基礎之上。查找的效率依賴於查找過程中所進行的比較次數。

在哈希表中，使得記錄的存儲位置和關鍵字之間建立一個確定的存儲關系，因而在查找時，只需要根據這個對應的關系f 找到給定值K 的像f(k)。用這個思想建立哈希表。如在基因組匹配時，用哈希表非常方便。

5、數據類型的選擇

數據類型的選擇也會影響演算法效率，在對時間和空間要求非常嚴格時，盡可能的使用佔用空間較小的數據類型。使用動態開辟空間會使得效率降低，所有在能確定或估計出需要的空間大小的情況下盡量使用靜態數字。個人覺得用vector雖然方便，但是效率並不高。

6、存儲方式

用堆操作還是用棧操作，對於不同的問題需要仔細選擇。在串和隊列的有關操作中用堆操作合適，在樹的操作中用棧操作合適，如建立二叉樹中序遍歷的遞歸演算法或非遞歸演算法，用棧操作好。

❼ 大數據對法律產業的新影響

大數據對法律產業的新影響

如今，法律行業與大多數行業相比，產生數據的更多，而且每年產生的數據量不斷增加。雖然法律行業領域對於新技術採用一直慢於其他一些行業，隨著越來越多的年輕一代進入法律界，他們為這個行業帶來了掌握的技術，並正在慢慢改變整個格局。LLC公司是一家提供執法、法律、學術、金融和一般轉錄服務的外包企業，其首席執行官親眼目睹了這一轉變。他表示，如今幫助法律領域可以訪問信息的方式，在以前是根本不可能實現的。直到幾年前，大量的法律公司用來存儲他們的情況下的文件在硬拷貝。他們不情願地碼在他們意識到空間的限制和缺乏安全的硬拷貝的要求。大多數合法的公司把他們的案例文件移動到雲，這使得搜索和存儲一個麻煩的任務。即時訪問大量的數據，可以促進執法機構之間更大程度的合作，縮短了審判的期限。數字案卷能夠提供更快的分析，從而簡化決策。演算法現在開始進入法律行業，並以驚人的速度應用和發展。律師事務所可以通過過去案例的數據利用演算法來預測結果。以前曾經花費幾天的時間來確定一個案子是否值得考慮，而使用演算法之後，這個過程縮短到只有20分鍾。大數據也為那些尋求法律服務的人提供了新的見解和透明度。一種新的智能手機應用程序RateDriver，可以幫助用戶計算在任何特定情況下，他們為所聘請的律師應該支付的費用。這個程序包含在美國所有50個州的法律服務的成本估算。這也使人們在接觸律師之前進行成本估算，讓他們知道從財務角度來看會發生什麼。初創公司可以針對他們的付費設計點擊廣告，例如，在大數據的幫助下，可以針對35至55歲的男性牙醫。如果你知道你的受眾是誰，你可以確定你的營銷計劃，並且獲得令人難以置信的精度，這意味著你可以省錢，比過去花費更加明智。你只想購買某些雜志廣告或廣播節目，你可以通知男性牙醫關注或收聽。大數據為律師事務所人力資源部門的招聘過程提供幫助。它可以幫助他們找到最合適的人選。管理大量的數據已被證明是一個挑戰，尤其是因為在法律方面，必須手動輸入。通常始於一個律師或法院的記者，現在需要越來越多的打字員，這些打字員通常像我們這樣的人遠程工作。而另一家專門從事法律轉錄公司，使法院和律師事務所不必再配備律師助理或法庭記者開展這樣的工作。小型的律師事務所現在可以用滑鼠點擊幾下與那些大型事務所進行競爭。試想一下，不需要數十名律師助理和實習生，通過檔案和文件只是為了獲得佛羅里達州的男性50歲以上參保率，因為所有的數據可以通過你的指尖獲得。中小企業可以做訪問大型企業相同的數據。你可以利用它，或通過傳統的方式進行。這也就是為什麼LLC公司會擁有所有的德克薩斯州律師事務所和公司的信息的原因，而LLC公司知道哪些公司做什麼的，並且可以得到確切的數字。因此使用可用的數據是非常有意義的，而且它是免費的。大數據已經顯示出其對法律制度的潛在價值，可以減少律師需要完成的研究和個案所承諾的時間，這將最終降低成本，並增加所有司法系統的訪問量。

❽ 演算法的基本概念是什麼，演算法復雜度的概念和意義

計算機系統中的任何軟體,都是由大大小小的各種軟體組成部分構成,各自按照特定的演算法來實現,演算法的好壞直接決定所實現軟體性能的優劣.用什麼方法來設計演算法,所設計演算法需要什麼樣的資源,需要多少運行時間,多少存儲空間,如何判定一個演算法的好壞,在實現一個軟體時,都是必須予以解決的.計算機系統中的操作系統,語言編譯系統,資料庫管理系統以及各種各樣的計算機應用系統中的軟體,都必須用一個個具體的演算法來實現.因此,演算法設計與分析是計算機科學與技術的一個核心問題.
歐幾里德曾在他的著作中描述過求兩個數的最大公因子的過程.20世紀50年代,歐幾里德所描述的這個過程,被稱為歐幾里德演算法,演算法這個術語在學術上便具有了現在的含義.下面是這個演算法的例子及它的一種描述.

歐幾里德曾在他的著作中描述過求兩個數的最大公因子的過程.20世紀50年代,歐幾里德所描述的這個過程,被稱為歐幾里德演算法,演算法這個術語在學術上便具有了現在的含義.下面是這個演算法的例子及它的一種描述.

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❾ 為什麼中國古代數學會形成演算法思想它對後世的影響如何

數學的發展包括了兩大主要活動：證明定理和創造演算法。定理證明是希臘人首倡，後構成數學發展中演繹傾向的脊樑；演算法創造昌盛於古代和中世紀的中國、印度，形成了數學發展中強烈的演算法傾向。統觀數學的歷史將會發現，數學的發展並非總是演繹傾向獨占鰲頭。在數學史上，演算法傾向與演繹傾向總是交替地取得主導地位。古代巴比倫和埃及式的原始演算法時期，被希臘式的演繹幾何所接替，而在中世紀，希臘數學衰落下去，演算法傾向在中國、印度等東方國度繁榮起來；東方數學在文藝復興前夕通過阿拉伯傳播到歐洲，對近代數學興起產生了深刻影響。事實上，作為近代數學誕生標志的解析幾何與微積分，從思想方法的淵源看都不能說是演繹傾向而是演算法傾向的產物。

從微積分的歷史可以知道，微積分的產生是尋找解決一系列實際問題的普遍演算法的結果6。這些問題包括：決定物體的瞬時速度、求極大值與極小值、求曲線的切線、求物體的重心及引力、面積與體積計算等。從16世紀中開始的100多年間，許多大數學家都致力於獲得解決這些問題的特殊演算法。牛頓與萊布尼茲的功績是在於將這些特殊的演算法統一成兩類基本運算——微分與積分，並進一步指出了它們的互逆關系。無論是牛頓的先驅者還是牛頓本人，他們所使用的演算法都是不嚴格的，都沒有完整的演繹推導。牛頓的流數術在邏輯上的瑕疵更是眾所周知。對當時的學者來說，首要的是找到行之有效的演算法，而不是演算法的證明。這種傾向一直延續到18世紀。18世紀的數學家也往往不管微積分基礎的困難而大膽前進。如泰勒公式，歐拉、伯努利甚至19世紀初傅里葉所發現的三角展開等，都是在很長時期內缺乏嚴格的證明。正如馮·諾伊曼指出的那樣：沒有一個數學家會把這一時期的發展看作是異端邪道；這個時期產生的數學成果被公認為第一流的。並且反過來，如果當時的數學家一定要在有了嚴密的演繹證明之後才承認新演算法的合理性，那就不會有今天的微積分和整個分析大廈了。

現在再來看一看更早的解析幾何的誕生。通常認為，笛卡兒發明解析幾何的基本思想，是用代數方法來解幾何問題。這同歐氏演繹方法已經大相徑庭了。而事實上如果我們去閱讀笛卡兒的原著，就會發現貫穿於其中的徹底的演算法精神。《幾何學》開宗明義就宣稱：「我將毫不猶豫地在幾何學中引進算術的術語，以便使自己變得更加聰明」。眾所周知，笛卡兒的《幾何學》是他的哲學著作《方法論》的附錄。笛卡兒在他另一部生前未正式發表的哲學著作《指導思維的法則》(簡稱《法則》)中曾強烈批判了傳統的主要是希臘的研究方法，認為古希臘人的演繹推理只能用來證明已經知道的事物，「卻不能幫助我們發現未知的事情」。因此他提出「需要一種發現真理的方法」，並稱之為「通用數學」(mathesis universakis)。笛卡兒在《法則》中描述了這種通用數學的藍圖，他提出的大膽計劃，概而言之就是要將一切科學問題轉化為求解代數方程的數學問題：

任何問題→數學問題→代數問題→方程求解而笛卡兒的《幾何學》，正是他上述方案的一個具體實施和示範，解析幾何在整個方案中扮演著重要的工具作用，它將一切幾何問題化為代數問題，這些代數問題則可以用一種簡單的、幾乎自動的或者毋寧說是機械的方法去解決。這與上面介紹的古代中國數學家解決問題的路線可以說是一脈相承。

因此我們完全有理由說，在從文藝復興到17世紀近代數學興起的大潮中，回響著東方數學特別是中國數學的韻律。整個17—18世紀應該看成是尋求無窮小演算法的英雄年代，盡管這一時期的無窮小演算法與中世紀演算法相比有質的飛躍。而從19世紀特別是70年代直到20世紀中，演繹傾向又重新在比希臘幾何高得多的水準上占據了優勢。因此，數學的發展呈現出演算法創造與演繹證明兩大主流交替繁榮、螺旋式上升過程：

演繹傳統——定理證明活動

演算法傳統——演算法創造活動

中國古代數學家對演算法傳統的形成與發展做出了毋容置疑的巨大貢獻。

我們強調中國古代數學的演算法傳統，並不意味中國古代數學中沒有演繹傾向。事實上，在魏晉南北朝時期一些數學家的工作中，已出現具有相當深度的論證思想。如趙爽勾股定理證明、劉徽「陽馬」一種長方錐體體積證明、祖沖之父子對球體積公式的推導等等，均可與古希臘數學家相應的工作媲美。趙爽勾股定理證明示意圖「弦圖」原型，已被採用作2002年國際數學家大會會標。令人迷惑的是，這種論證傾向隨著南北朝的結束，可以說是戛然而止。囿於篇幅和本文重點，對這方面的內容這里不能詳述，有興趣的讀者可參閱參考文獻3。

3 古為今用，創新發展

到了20世紀，至少從中葉開始，電子計算機的出現對數學的發展帶來了深遠影響，並孕育出孤立子理論、混沌動力學、四色定理證明等一系列令人矚目的成就。藉助計算機及有效的演算法猜測發現新事實、歸納證明新定理乃至進行更一般的自動推理……，這一切可以說已揭開了數學史上一個新的演算法繁榮時代的偉大序幕。科學界敏銳的有識之士紛紛預見到數學發展的這一趨勢。在我國，早在上世紀50年代，華羅庚教授就親自領導建立了計算機研製組，為我國計算機科學和數學的發展奠定了基礎。吳文俊教授更是從70年代中開始，毅然由原先從事的拓撲學領域轉向定理機器證明的研究，並開創了現代數學的嶄新領域——數學機械化。被國際上譽為「吳方法」的數學機械化方法已使中國在數學機械化領域處於國際領先地位，而正如吳文俊教授本人所說：「幾何定理證明的機械化問題，從思維到方法，至少在宋元時代就有蛛絲馬跡可尋，」他的工作「主要是受中國古代數學的啟發」。「吳方法」，是中國古代數學演算法化、機械化精髓的發揚光大。

計算機影響下演算法傾向的增長，自然也引起一些外國學者對中國古代數學中演算法傳統的興趣。早在上世紀70年代初，著名的計算機科學家D.E.Knuth就呼籲人們關注古代中國和印度的演算法5。多年來這方面的研究取得了一定進展，但總的來說還亟待加強。眾所周知，中國古代文化包括數學是通過著名的絲綢之路向西方傳播的，而阿拉伯地區是這種文化傳播的重要中轉站。現存有些阿拉伯數學與天文著作中包含有一定的中國數學與天文學知識，如著名的阿爾·卡西《算術之鑰》一書中有相當數量的數學問題顯示出直接或間接的中國來源，而根據阿爾·卡西本人記述，他所工作的天文台中就有不少來自中國的學者。

然而長期以來由於「西方中心論」特別是「希臘中心論」的影響以及語言文字方面的障礙，有關資料還遠遠沒有得到發掘。正是為了充分揭示東方數學與歐洲數學復興的關系，吳文俊教授特意從他榮獲的國家最高科學獎中撥出專款成立了「吳文俊數學與天文絲路基金」，鼓勵支持年輕學者深入開展這方面的研究，這是具有深遠意義之舉。

❿ 推薦演算法會產生哪些負面影響

‍‍‍‍長期刷網頁的人會有一個感覺，每天花了大量的時間看頭條新聞，結果偶爾打開電視，發現錯過了很多重要有意義的新聞，說明演算法推薦方式本身有缺陷，它並沒有足夠全面的掌控用戶喜好，結果就是大家獲取到的信息是片面的。‍‍‍‍