世界是一個演算法

⑴ 「演算法時代」到來，為何網友卻稱這是人類危機

現代社會發展越來越快，科技越來越進步，互聯網時代人們被各種信息包圍，為了讓人們更方便檢索出自己感興趣的信息，演算法解決了這個問題。演算法更加具有個性化和定製化的特點，完美的推薦人類感興趣的話題，會挖掘人類潛在需求，讓人們生活更加方便，但是有些網友卻認為演算法時代到來是人類危機。那麼為什麼如此方便，讓人省心的演算法時代會是人類危機呢？演算法時代人類將沒有隱私，演算法時代人類的視野會被自身眼界困住，無法看到更廣闊的世界，演算法時代人類會被演算法控制。

一、人類在演算法時代將失去個人隱私。

人類如果進入演算法時代，會被互聯網上各種應用收集個人信息，人類的購物記錄將暴露生活個人情況，還有人類身體情況。網上各種應用還會收集個人喜好，因此通過數據匯總描繪出個人畫像。比如收入高低會導致選擇品牌有所不同，身體情況也會導致購物情緒，自己個人喜好會影響各種娛樂平台推送。這樣下去，每個人都會被精準畫像，自己毫無隱私可言。一旦這些數據被有心人利用，將會導致人類危機發生。

大家對演算法時代有什麼看法，歡迎留言討論。

⑵ 是不是數學算數 是不是全世界統一的 演算法一樣的~ 急~

當然全世界統一的

⑶ 全世界最強的演算法平台codeforces究竟有什麼魅力

簡單介紹一下codeforces這個網站，codeforces位於宇宙編程最強的毛國。據說最早是由俄羅斯的一群大學生維護的，它最大的特點就是代碼和題解的公開。所有人都可以隨意查看其它大牛的代碼，可以說是非常具有開源精神了。

codeforces很大的特點就是題目兼容並蓄，什麼難度等級的題目都可以找到。並且題目很有意思，往往思維陷阱比較多，也就是思維題比較多。對於數據結構以及演算法的考察相對弱一些，更多的時候往往是告訴你用什麼演算法你也不知道怎麼做……

codeforces另外一個很大的特點就是它有自己的上分系統，基本上每周會舉辦一到兩次在線的演算法比賽。一般的比賽時長是兩個小時，只要注冊賬號就可以免費參加。我記得當年第一次參加比賽會獲得一個初始分是1500，然後根據你在比賽當中的表現上分或者減分。由於參加的選手水平實力強度不一，所以它開設了好幾個檔次(div)，不同層次的選手面對的題目難度也不一樣，這樣保證了大家都可以愉快地參賽。

codeforces在比賽的時候只會測試一小部分數據，真正的測試集會放到賽後進行測試。所以在比賽中測試通過的代碼，只是通過了小數據驗證，很有可能有隱藏的問題沒被發現。當你通過了這道題之後，你就可以去查看其他通過人的代碼，去分析它們有沒有問題，如果發現了bug，可以構造一份數據hack掉他的提交。hack成功之後，你會獲得分數的獎勵。

你可以雙擊打開其他人的提交記錄，去閱讀他們的代碼。到了比賽後期，能做的問題做的差不多了之後，就進入了緊張刺激的互相hack階段。講道理，這比只是單純做題的競賽要有趣多了。

以前我們acm集訓隊經常晚上一起打codeforces的比賽，有時候看到隊友在一個房間里，還會互相關注一下近況，互相hack一把，不得不說現在懷念起來還是非常有意思的。

好了，關於codeforces網站就介紹到這里了，如果你也對演算法感興趣的話，不妨試著用一下它吧，相信你也會找到演算法的樂趣。

⑷ 世界上最復雜的程序演算法有哪些

Jump-pointer: 在作LA(v,d)的時候, 如果一層一層的往上搜索很慢. 有沒有可能直接跳呢? 比如我們知道LA(u,d) = LA(v,d),如果u是v的一個ancestor. 如果直接儲存了LA(u,d), 並且可以在log(n)的時間"跳"到u, 那麼只要log n的時間就能找到LA(v,d). 這個演算法要用 O(n log n)的preprocess time + O(log n)的time. 每一次跳的距離是上一次的1/2倍.，[這個演算法很簡單的]。

⑸ 世界上最快的排序演算法

Timsort是一個自適應的、混合的、穩定的排序演算法，融合了歸並演算法和二分插入排序演算法的精髓，在現實世界的數據中有著特別優秀的表現。它是由Tim Peter於2002年發明的，用在Python這個編程語言裡面。這個演算法之所以快，是因為它充分利用了現實世界的待排序數據裡面，有很多子串是已經排好序的不需要再重新排序，利用這個特性並且加上合適的合並規則可以更加高效的排序剩下的待排序序列。

⑹ 風靡全球的十大演算法

作者 | George Dvorsky

編譯 | 深度學習這件小事

1 排序演算法

所謂排序，就是使一串記錄，按照其中的某個或某些關鍵字的大小，遞增或遞減的排列起來的操作。排序演算法，就是如何使得記錄按照要求排列的方法。排序演算法在很多領域得到相當地重視，尤其是在大量數據的處理方面。一個優秀的演算法可以節省大量的資源。

穩定的

冒泡排序（bubble sort） — O(n^2） 雞尾酒排序(Cocktail sort，雙向的冒泡排序) — O(n^2） 插入排序（insertion sort）— O(n^2) 桶排序（bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 額外空間 計數排序(counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 額外空間 合並排序（merge sort）— O(nlog n);需要 O(n) 額外空間 原地合並排序— O(n^2) 二叉排序樹排序 （Binary tree sort） — O(nlog n)期望時間； O(n^2)最壞時間；需要 O(n) 額外空間 鴿巢排序(Pigeonhole sort)— O(n+k); 需要 O(k) 額外空間 基數排序（radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 額外空間 Gnome 排序— O(n^2) 圖書館排序— O(nlog n) withhigh probability，需要（1+ε)n額外空間

不穩定的

選擇排序（selection sort）— O(n^2) 希爾排序（shell sort）— O(nlog n) 如果使用最佳的現在版本 組合排序— O(nlog n) 堆排序（heapsort）— O(nlog n) 平滑排序— O(nlog n) 快速排序（quicksort）— O(nlog n) 期望時間，O(n^2) 最壞情況；對於大的、亂數列表一般相信是最快的已知排序 Introsort—O(nlog n) Patience sorting— O(nlog n+k) 最壞情況時間，需要額外的 O(n+ k) 空間，也需要找到最長的遞增子串列（longest increasing subsequence）

不實用的

Bogo排序— O(n× n!) 期望時間，無窮的最壞情況。 Stupid sort— O(n^3); 遞歸版本需要 O(n^2)額外存儲器 珠排序（Bead sort） — O(n) or O（√n)，但需要特別的硬體 Pancake sorting— O(n)，但需要特別的硬體 stooge sort——O（n^2.7）很漂亮但是很耗時

2 傅立葉變換與快速傅立葉變換

傅立葉是一位法國數學家和物理學家，原名是JeanBaptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier於1807年在法國科學學會上發表了一篇論文，論文里描述運用正弦曲線來描述溫度分布，論文里有個在當時具有爭議性的決斷：任何連續周期信號都可以由一組適當的正弦曲線組合而成。當時審查這個論文拉格朗日堅決反對此論文的發表，而後在近50年的時間里，拉格朗日堅持認為傅立葉的方法無法表示帶有稜角的信號，如在方波中出現非連續變化斜率。直到拉格朗日死後15年這個論文才被發表出來。誰是對的呢？拉格朗日是對的：正弦曲線無法組合成一個帶有稜角的信號。但是，我們可以用正弦曲線來非常逼近地表示它，逼近到兩種表示方法不存在能量差別，基於此，傅立葉是對的。為什麼我們要用正弦曲線來代替原來的曲線呢？如我們也還可以用方波或三角波來代替呀，分解信號的方法是無窮多的，但分解信號的目的是為了更加簡單地處理原來的信號。用正餘弦來表示原信號會更加簡單，因為正餘弦擁有原信號所不具有的性質：正弦曲線保真度。一個正餘弦曲線信號輸入後，輸出的仍是正餘弦曲線，只有幅度和相位可能發生變化，但是頻率和波的形狀仍是一樣的。且只有正餘弦曲線才擁有這樣的性質，正因如此我們才不用方波或三角波來表示。

3 Dijkstra 演算法

Dijkstra演算法是典型的演算法。Dijkstra演算法是很有代表性的演算法。Dijkstra一般的表述通常有兩種方式，一種用永久和臨時標號方式，一種是用OPEN, CLOSE表的方式，這里均採用永久和臨時標號的方式。注意該演算法要求圖中不存在負權邊。

4 RSA演算法變換

RSA是目前最有影響力的公鑰加密演算法，它能夠抵抗到目前為止已知的絕大多數密碼攻擊，已被ISO推薦為公鑰數據加密標准。今天只有短的RSA鑰匙才可能被強力方式解破。到2008年為止，世界上還沒有任何可靠的攻擊RSA演算法的方式。只要其鑰匙的長度足夠長，用RSA加密的信息實際上是不能被解破的。但在分布式計算和量子計算機理論日趨成熟的今天，RSA加密安全性受到了挑戰。

5 安全哈希演算法

一種對輸入信息（例如消息）進行摘要的演算法。摘要過程能夠完成下列特點：不同的輸入信息絕對不會具有相同的指紋：相近輸入信息經過摘要之後的輸出信息具有較大的差異，同時計算上很難生產一個與給定輸入具有相同指紋的輸入。（即不可逆）。

6 整數因式分解

這是在計算機領域被大量使用的數學演算法，沒有這個演算法，信息加密會更不安全。該演算法定義了一系列步驟，得到將一合數分解為更小因子的質數分解式。這被認為是一種FNP問題，它是NP分類問題的延伸，極其難以解決。許多加密協議（如RSA演算法）都基於這樣一個原理：對大的合數作因式分解是非常困難的。如果一個演算法能夠快速地對任意整數進行因式分解，RSA的公鑰加密體系就會失去其安全性。量子計算的誕生使我們能夠更容易地解決這類問題，同時它也打開了一個全新的領域，使得我們能夠利用量子世界中的特性來保證系統安全。

7 鏈接分析

鏈接分析，源於對Web結構中超鏈接的多維分析。當前其應用主要體現在網路信息檢索、網路計量學、數據挖掘、Web結構建模等方山。作為Google的核心技術之一，鏈接分析演算法應用已經顯現出j驚人的商業價值。

8 比例積分微分演算法

你是否曾經用過飛機、汽車、衛星服務或手機網路？你是否曾經在工廠工作或是看見過機器人？如果回答是肯定的，那麼你應該已經見識過這個演算法了。大體上，這個演算法使用一種控制迴路反饋機制，將期望輸出信號和實際輸出信號之間的錯誤最小化。無論何處，只要你需要進行信號處理，或者你需要一套電子系統，用來自動化控制機械、液壓或熱力系統，這個演算法都會有用武之地。可以這樣說，如果沒有這個演算法，現代文明將不復存在。

9 數據壓縮演算法

在現今的電子信息技術領域，正發生著一場有長遠影響的數字化革命。由於數字化的多媒體信息尤其是數字視頻、音頻信號的數據量特別龐大，如果不對其進行有效的壓縮就難以得到實際的應用。因此，數據壓縮技術已成為當今數字通信、廣播、存儲和多媒體娛樂中的一項關鍵的共性技術。

10 隨機數生成

在統計學的不同技術中需要使用隨機數，比如在從統計總體中抽取有代表性的樣本的時候，或者在將實驗動物分配到不同的試驗組的過程中，或者在進行蒙特卡羅模擬法計算的時候等等。

⑺ 什麼是演算法，都什麼，舉個例子，謝謝

根據我個人的理解：
演算法就是解決問題的具體的方法和步驟，所以具有以下性質：

1、有窮性： 一個演算法必須保證執行有限步之後結束（如果步驟無限，問題就無法解決）
2、確切性：步驟必須明確，說清楚做什麼。
3、輸入：即解決問題前我們所掌握的條件。
4、輸出：輸出即我們需要得到的答案。
5、可行性：邏輯不能錯誤，步驟必須有限，必須得到結果。

演算法通俗的講：就是解決問題的方法和步驟。在計算機發明之前便已經存在。只不過在計算機發明後，其應用變得更為廣泛。通過簡單的演算法，利用電腦的計算速度，可以讓問題變得簡單。

譬如：計算 1×2×3×4。。。。×999999999×1000000000
如果人為計算，可想而知，即使你用N卡車的紙張都很難計算出來，即使算出來了，也很難保證其准確性。
如果用VB演算法：
dim a as integer
a=1
For i =1 to 1000000000
a=a*i
next i
input a
就這樣，簡單的演算法，通過計算機強大的計算能力，問題就解決了。
關於這段演算法的解釋：i每乘一次，其數值都會增大1，一直乘到1000000000，這樣，就將從1到1000000000的每個數都乘了。而且每乘一次，就將結束賦給a,這樣，a就代表了前面的相乘的所有結果，一直乘到1000000000。最後得到的a，就是我們想要的。

〓以下是網路復制過來的，如果你有足夠耐心，可以參考一下。

演算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令，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。
演算法可以理解為有基本運算及規定的運算順序所構成的完整的解題步驟。或者看成按照要求設計好的有限的確切的計算序列，並且這樣的步驟和序列可以解決一類問題。
一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：
1、有窮性： 一個演算法必須保證執行有限步之後結束；
2、確切性： 演算法的每一步驟必須有確切的定義；
3、輸入：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定除了初始條件；
4、輸出：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；
5、可行性： 演算法原則上能夠精確地運行，而且人們用筆和紙做有限次運算後即可完成。
計算機科學家尼克勞斯-沃思曾著過一本著名的書《數據結構十演算法= 程序》，可見演算法在計算機科學界與計算機應用界的地位。
[編輯本段]演算法的復雜度
同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。
時間復雜度
演算法的時間復雜度是指演算法需要消耗的時間資源。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做
T(n)=Ο(f(n))
因此，問題的規模n 越大，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度（Asymptotic Time Complexity）。
空間復雜度
演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的空間資源。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。
詳見網路詞條"演算法復雜度"
[編輯本段]演算法設計與分析的基本方法
1.遞推法
遞推法是利用問題本身所具有的一種遞推關系求問題解的一種方法。它把問題分成若干步，找出相鄰幾步的關系，從而達到目的，此方法稱為遞推法。
2.遞歸
遞歸指的是一個過程：函數不斷引用自身，直到引用的對象已知
3.窮舉搜索法
窮舉搜索法是對可能是解的眾多候選解按某種順序進行逐一枚舉和檢驗，並從眾找出那些符合要求的候選解作為問題的解。
4.貪婪法
貪婪法是一種不追求最優解，只希望得到較為滿意解的方法。貪婪法一般可以快速得到滿意的解，因為它省去了為找最優解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間。貪婪法常以當前情況為基礎作最優選擇，而不考慮各種可能的整體情況，所以貪婪法不要回溯。
5.分治法
把一個復雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題，再把子問題分成更小的子問題……直到最後子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合並。
6.動態規劃法
動態規劃是一種在數學和計算機科學中使用的，用於求解包含重疊子問題的最優化問題的方法。其基本思想是，將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。動態規劃的思想是多種演算法的基礎，被廣泛應用於計算機科學和工程領域。
7.迭代法
迭代是數值分析中通過從一個初始估計出發尋找一系列近似解來解決問題（一般是解方程或者方程組）的過程，為實現這一過程所使用的方法統稱為迭代法。
[編輯本段]演算法分類
演算法可大致分為基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法。
[編輯本段]舉例
經典的演算法有很多，如："歐幾里德演算法"。
[編輯本段]演算法經典專著
目前市面上有許多論述演算法的書籍，其中最著名的便是《計算機程序設計藝術》（The Art Of Computer Programming) 以及《演算法導論》（Introction To Algorithms）。
[編輯本段]演算法的歷史
「演算法」即演演算法的大陸中文名稱出自《周髀算經》；而英文名稱Algorithm 來自於9世紀波斯數學家al-Khwarizmi，因為al-Khwarizmi在數學上提出了演算法這個概念。「演算法」原為"algorism"，意思是阿拉伯數字的運演算法則，在18世紀演變為"algorithm"。歐幾里得演算法被人們認為是史上第一個演算法。 第一次編寫程序是Ada Byron於1842年為巴貝奇分析機編寫求解解伯努利方程的程序，因此Ada Byron被大多數人認為是世界上第一位程序員。因為查爾斯·巴貝奇(Charles Babbage)未能完成他的巴貝奇分析機，這個演算法未能在巴貝奇分析機上執行。 因為"well-defined procere"缺少數學上精確的定義，19世紀和20世紀早期的數學家、邏輯學家在定義演算法上出現了困難。20世紀的英國數學家圖靈提出了著名的圖靈論題，並提出一種假想的計算機的抽象模型，這個模型被稱為圖靈機。圖靈機的出現解決了演算法定義的難題，圖靈的思想對演算法的發展起到了重要作用的。

⑻ 世界上演算法最強的Ai可以預測一個人的一生嗎

我的觀點是：大概率可以。為什麼不是百分之百？因為變化是宇宙的規律。不要把一個粒子看成一個恆常的存在，而應看成一個瞬間生滅的過程，由於過程連續不斷，造成了恆常不滅的假象。所以用AI計算預測人生，大概率是可以，100%基本不可能。

⑼ 演算法是什麼演算法能改變世界嗎

從某種意義上講 演算法是可以改變世界的

⑽ 世界上第一個加密演算法,誰能簡單介紹下並說說它的原理

字母替換:a->b,b->c,...z->a...