時代的演算法

① 在智能時代，數據，算力演算法，是構成了這一經濟時代的基石

近代三次工業技術革命分別是

1、第一次工業革命，又叫產業革命，是指資本主義由工場手工業過渡到大機器生產，在生產領域和 社會 關繫上引起了根本性變化。

2、第二次工業革命，19世紀中期，歐洲國家和美國、日本的資產階級革命或改革的完成，促進了經濟的發展。19世紀60年代後期，開始第二次工業革命。人類進入了「電氣時代」。

3、第三次 科技 革命，20世紀四五十年代以來，在原子能、電子計算機、徽電子技術、航天技術、分子生物學和遺傳工程等領域取得的重大突破，標志著的科學技術的到來，這次科學技術在人類 歷史 上被稱為第三次技術革命。

歷史 是有周期性的，第四次 工業技術革命就在眼前，行業不外呼在那幾個， 歷史 技術革命浪潮帶來的改變關乎國家命運更關乎你我他！

在智能時代，

「數據」是新的生產資料，

「算力」是新生產力，

「演算法」是新生產關系，

構成了這一經濟時代的基石。

② 大數據時代的數據分析技術面臨的挑戰

數據分析是整個大數據處理流程的核心，大數據的價值產生於分析過程。從異構數據源抽取和集成的數據構成了數據分析的原始數據。根據不同應用的需求可以從這些數據中選擇全部或部分進行分析。小數據時代的分析技術，如統計分析、數據挖掘和機器學習等，並不能適應大數據時代數據分析的需求，必須做出調整。

大數據時代的數據分析技術面臨著一些新的挑戰，主要有以下幾點。

（1）數據量大並不一定意味著數據價值的增加，相反這往往意味著數據噪音的增多。因此，在數據分析之前必須進行數據清洗等預處理工作，但是預處理如此大量的數據，對於計算資源和處理演算法來講都是非常嚴峻的考驗。

（2）大數據時代的演算法需要進行調整。首先，大數據的應用常常具有實時性的特點，演算法的准確率不再是大數據應用的最主要指標。在很多場景中，演算法需要在處理的實時性和准確率之間取得一個平衡。其次，分布式並發計算系統是進行大數據處理的有力工具，這就要求很多演算法必須做出調整以適應分布式並發的計算框架，演算法需要變得具有可擴展性。許多傳統的數據挖掘演算法都是線性執行的，面對海量的數據很難在合理的時間內獲取所需的結果。因此需要重新把這些演算法實現成可以並發執行的演算法，以便完成對大數據的處理。最後，在選擇演算法處理大數據時必須謹慎，當數據量增長到一定規模以後，可以從小量數據中挖掘出有效信息的演算法並一定適用於大數據。

（3）數據結果的衡量標准。對大數據進行分析比較困難，但是對大數據分析結果好壞的衡量卻是大數據時代數據分析面臨的更大挑戰。大數據時代的數據量大，類型混雜，產生速度快，進行分析的時候往往對整個數據的分布特點掌握得不太清楚，從而會導致在設計衡量的方法和指標的時候遇到許多困難。

③ 「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。

④ 歷史年份怎麼計算的

關於公元紀年的計算方法：

一、世紀

100年一個世紀，百位前面數值加1， 例：1069年（王安石開始變法），10+1=11，所以，公元11世紀； 例：公元前221年（秦朝建立），2+1=3，所以，公元前3世紀； 例：公元前27年（羅馬帝國建立），0+1=1，所以，公元前1世紀； 例：公元9年（西漢結束），0+1=1，所以，公元1世紀。

二、年代

1．早期（初期）：世紀頭二十年 例：20世紀早期，1900——1919年左右； 例：前594（魯國實行「初稅畝」），公元前6世紀早期。

2．上半期：世紀前50年 例：1800年——1850年左右，19世紀上半期。

3．中期：40——60年代 例：1856年（第二次鴉片戰爭開始），19世紀中期。

4．後半期：世紀後50年代 例：1851年——1899年，18世紀後半期。如：公元20年—公元29年，為公元1世紀20年代；公元1980年—公元1989年則為公元20世紀80年代。20～29年稱為20年代，30～39年稱為30年代，……，90～99年稱為90年代。

三、計算涉及跨公元前後的時間

與單純的計算公元前或公元後的時間有所不同，即必須在計算出的時間總數上減去一年，如計算公元前841年到1949年之間有多少年，正確的計算是841+1949-1=2789年，可以把這種演算法歸納成一個簡單公式「前後相加再減一」。

這里之所以要減出一年是因為公元紀年不設公元0年，不能按照數學上的正負數的概念來計算跨公元前後的時間。

(4)時代的演算法擴展閱讀

中國歷史的劃分：

1、中國近代史：1840年第一次鴉片戰爭-1919年五四運動

1840年鴉片戰爭是古代史與近代史的分界點，標志著中國由一個獨立的封建社會變為半殖民地半封建社會。

2、中國現代史：1919年-1949年

1919年的五四運動是近代史與現代史的分界點，這標志著中國的革命由舊民主主義革命轉為新民主主義革命。

3、中國當代史：1949年至今，也有將中國現代史包括中華人民共和國成立。

⑤ 以主動尋找的方式，去抵抗互聯網時代的演算法

我前幾天讀到孤獨的閱讀者船長發的一條推文¹

值得學的東西都教不了 ... 無論我們在傳遞怎樣的知識、技能或觀念，都更像是調整自己頻率以『激活』客體的共鳴。

確實，我們能在社會上生存的本能，都不是從哪個老師口中以某種嚴肅的、學術的語氣從書本中講出來的，更多的是在生活中對某人某事產生了某種頻率上的同步，而影響了自己的判斷，形成一種潛默教育。

就如同前段時間我在讀莎士比亞作品的時候，在完全投入後的那麼一個瞬間，清晰的感受到所謂『有朋自遠方來』的親切感，從文字中與莎翁在更高維度中產生了思想上的同頻共振，就有一種老朋友在娓娓道來的感覺。

我想你也有被信息困住的時候：跟朋友聊天、不斷刷新的信息流、公眾號的推送 … 在上一條信息都還沒來得及看完的時候，後面已經堆了好些信息在後面，應接不暇的信息哪裡還能細細地感受到與作者的在精神上的共鳴。我在去年寫過一篇文章『在信息不缺乏時，注意力就變得缺乏』²，我們的注意力在被低質量、低獲取成本、缺乏系統性的信息所干擾，讓我們開始變得不去關心事情的前因後果，武斷地對一個畫面進行斷章取義，無法形成系統思考習慣。

計算機專業中有一個詞叫做碎片化，指的是數據在物理介質中存儲的不連貫性。好比你拍了一張照片，存在了硬碟的A區域，又拍了一張B存在硬碟C區域，A與C之間的B區域就形成了硬碟的碎片。碎片化程度越高，就表明存儲介質的利用率越低、存儲內容越少、檢索效率越差，進而計算機的性能表現也差強人意。大腦中的碎片存在類似的效果，在互聯網演算法的控制之下，人對互聯網的粘性越來越高，越來越離不開互聯網，演算法也會按照你的喜好不斷去尋找、挖掘你的偏好信息，不斷地吸引你的注意力，把你注意力從應該做的事情上吸引下來，讓你的工作效率越來越低，思考能力越來越差。

因此，就需要我們保持專注的能力，在日益加快節奏的生活里就凸顯出其根本價值。保持專注的核心是要能控制住自己不受到信息的影響。比如我，當我察覺對有手機游戲或者是信息類App開始佔用我專注時間的時候，我就會立即把它從手機里刪掉，避免因控制不住而浪費了自己的時間。話說回來，保持專注的目的，是在於更好地吸收信息裡面的知識，而優質的知識的來源，絕對不會是那些按照你喜好的內容不斷給你推送的信息，或者是你天天設法吸引你沉溺於其中的游戲。知識從來不會因為某個人的偏好而發生變化，也不會因為難以被理解而變得容易。

如果要擺脫演算法的綁架，就要從演算法中跳出來。我用一個比喻吧，演算法的監獄其實是一個只圍住了在你面前的監獄，你抓住了你面前監獄的鐵柵欄瘋狂的呼喊，而不去瞥一眼身邊自由的空間，明明是只需要扭一下頭或者往側面邁一步就能逃離的困境。是需要以主動的方式，尋求外界的信息，從信息中掘金、積累，形成知識在時間層面上的復利，把雪球的坡道增厚挖深，每滾一圈都會粘上更多蓬鬆柔軟的雪花。

Reference

精通所有對抗路坦克英雄的船長與你聊聊教育, https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5Nzk1NjU3Mg==&mid=2649221936&idx=1&sn=

在信息不缺乏時,注意力就變得缺乏, 劉一峰, 2020, https://ivone.me/superficial/

⑥ 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。

⑦ 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。

⑧ 蜉蝣盛世 | 這個演算法時代的哀愁與覺知

我們還能從那些化身景區的斷壁殘垣里推演出 歷史 變遷，從遺編野史里讀出些無法被認定被史實的舊事，然而過去的終究是過去了。

時代的殘忍並不在於它遺落了那些無法緊追其後的人；而是它以一種迅雷不及之勢，將那些尚未清醒的人在無知無覺時就裹挾而去。

是的， 人類天生就具有適應力，卻並不常擁有質疑力。 我們習慣順應改變而做出調整，至於為什麼改變? 如何實現的改變? 那些背後制定和把控規則的手，我們一概不知。

盡管往後總會出現三兩一群後知後覺者（他們或許還會自稱「先行者」）高呼復古、復興運動；盡管還會有回潮， 會有小部分聰明人能以「順風而呼」的方式，讓我們重新審視、重視那些我們遺落在飛行途中的美麗。

但，新事物終究會取代舊事物，歲月的大刀闊斧，掩蓋了所有夙夜興嘆的聲音。而改變，又從來都是雙刃劍。 演算法在內容推薦領域的廣泛運用，亦曾帶給微弱塵埃的我，驚喜、哀愁與鼓舞。未來我們要做的，還有很多。

當一切內容幻化為一道道餐品，在精心挑選後，不停地端到最喜歡它的人面前，每個個體的甜區，都在被嘗試著被完美擊中。 而當它對你了解越深，擊中你的甜區就變得越來越容易，你會發現，沒有人比它更了解你，它簡直貼心至極。

然而潛移默化間， 它對你的掌握愈加精準，將你固化進你的舒適圈裡就愈深。 設想一下，如果作為人類的你，不幸變成了那隻知道如何獲取多巴胺的老鼠，以人類的智慧和毅力， 真的能控制自己不去頻繁按下按鈕么？被完美命中軟肋，就很難不被捕獲其中 ；當一個人的心理動向在無數數據分析下被完全掌控，如同你熟知一個人的肌肉記憶，你知道他有百分之80的概率就是會出右拳，如何回擊，就太容易。

於是人類的渴望、貪婪、憂慮、仇恨……也通通在演算法面前一覽無余， 最潛隱的心理，在你所關注的、追逐的內容里顯化並被掌握 。在億萬數據里，作為個體的你僅僅由一堆標簽組成，about what you are and what do you want。 它是一面鏡子，你有嘗試過去看它么 ？很少有人通過它看清自己。

人生，終究是苦多；糖，也不能當飯吃。被喜歡的東西包裹是幸福的， 但幸福亦是最容易使人下陷的棉花糖 ，當你越來越只被令自己喜悅和舒適的事物包裹，你的世界，就會越來越狹隘，你越來越不願意直面人生真實的課題—— 因為那些曾經要拚命才能獲取到的成就感與滿足感，它等量的快樂可以來得那麼輕易。

如此下去，人類如何愈來愈廣博呢？如果星辰依舊愈加明亮（雖然被漫天沙塵掩蓋）， 蜉 蝣之輩的我們在這場群體愉悅之中，只是愈加平庸至化為塵土 ；對於人類整體來說，這個過程是下墜的。本質上寫到這里，我也非常迷茫：一方面我很難去評判那些沉浸在自己喜歡的、即便是沒營養的內容里的人，因為那是他們的自由；另一方面我覺得這對於個體、集體的發展都是無益的，因為如果人不能突破自己邊界，去認識到更多更遠，人類也只會越來越無法走向廣博。

不過也許我沒有擔心的必要，真正睡著的人很難叫醒他； 何況他們也很難能讀到我所寫，如此令人不舒適的誠懇建議，不會是他們的甜區范圍。

這個時代除了爆款套路，機器都可以寫詩了，它縱可將千百年的佳作名篇納入腦中，橫可啃下世界各國的優秀文學理論，再加上熟讀人的心理；最終那個冰冷的沒有心臟的機器，一定也會寫出感動世界的文字。 因為它，能比任何一個優秀頭腦，都更懂得討好閱讀者；踩中的每一個點，都能擊穿你的心臟。

演算法在各個領域的普及化，彷彿迎合，才正確的趨勢。文學也要成為一種迎合么? 這是一個人人可以寫作的年代， 蜉 蝣群起的年代。 用蜉蝣作喻，因其小而微弱，曾經不被看到、如今卻被看到。只是盡管這一天到來， 它們也不過是繼續朝生暮死、生生滅滅 ，因為永遠有不停製造的熱點，有更新鮮刺激的話題趕著我們去追逐。

在這樣的時代，卻越來越嚮往裡爾克筆下寂靜的生活——可以誠實地面對苦難、困境，以哲學式的耐心去應對一切，從不將疑難埋藏進心底遺忘、亦不將其投入熱鬧中逃離。難怪他說：「誰此刻孤獨，就永遠孤獨。」 選擇不被芸芸眾生同化，真正沉心篤行、時刻保有獨立的思想認知的，終究是少數派。

往好處想，這樣一個時代，對於創作者來說，也是有利的。因為有更多有才華之人可以被挖掘被展示，只要你的內容足夠好；至於這個好，它的標准又是什麼?

在那個人人詩情畫意的年代，沈三白普通得不能再普通，但他一部《浮生六記》卻為後世帶來諸多沉醉與安心。那個諷刺小說與八股文並行的奇絕時代，他描寫著自己和芸娘最日常的生活，彷彿只為記錄而作的日記，語言平白質朴、故事清麗溫柔。

而如今我們最盛傳的內容是什麼呢? 是情愛糾葛，還是紙醉金迷? 權力、暴力、美色、金錢…… 全然關乎人類靈魂最低階的慾念。

演算法出現在這個全民自媒體時代，更是放大了那些不堪。 那些為博人眼球誇大其詞的文字、那些嘩眾取寵的文字、那些公然愚弄大眾的文字……我無法適從，只能在自己與世界間構建了一個巨大的屏障，門外巨浪滔天，我只在屋內靜心綉花就好。可是到最後，卻也是這場浪潮，鼓舞了我——它我讓同樣看到了許多勇於表達的人、用心分享的人、堅持自我的不一樣卻依舊被大眾認可的人……原來一切不夠完滿的，還可以由你我去扭轉。

我曾經說，發光吧，即便微弱；如今我想說，發光吧，盡管熱烈一點、沸騰一點。未有宏圖大志，便努力做當代其貌不揚的沈三白， 以手寫心、以文作舟，或許有一日能載著三兩者，渡向更光亮的對岸。

你看，這是最壞的時代，也是最好的時代。

寫在最後：作為蜉蝣，我無法扯住時代的車軲轆；作為文科生，我亦無法將其中的更學術性的東西呈現透徹；僅僅作為一個記錄者，我尚能談談自己微弱的所感。演算法這把雙刃劍，切勿全然任其導之、切記避其鋒利而用之；而它亦是一面鏡子，是這個時代放在我們每個人面前的鏡子， 我們一定不能放棄的，是努力跳出局限、跨越自己的甜區，走向更開闊的、不設限的人生。

⑨ 關於 世紀 和年代的演算法我不是很明白【100分】

世紀公元和年代的演算法 本世紀初，美國物理學會(American Institute of Physics)和IEEE計算機社團 (IEEE Computer Society)的一本聯合刊物《科學與工程中的計算》發表了由田納西大學的Jack Dongarra和橡樹嶺國家實驗室的Francis Sullivan 聯名撰寫的「世紀十大演算法」一文，該文「試圖整理出在20世紀對科學和工程領域的發展產生最大影響力的十大演算法」。作者苦於「任何選擇都將是充滿爭議的， 因為實在是沒有最好的演算法」，他們只好用編年順序依次列出了這十項演算法領域人類智慧的巔峰之作——給出了一份沒有排名的演算法排行榜。有趣的是，該期雜志還 專門邀請了這些演算法相關領域的「大拿」為這十大演算法撰寫十篇綜述文章，實在是蔚為壯觀。本文的目的，便是要帶領讀者走馬觀花，一同回顧當年這一演算法界的盛 舉。

1946 蒙特卡洛方法

在廣場上畫一個邊長一米的正方形，在正方形內部隨意用粉筆畫一個不規則的形 狀，呃，能幫我算算這個不規則圖形的面積么？蒙特卡洛(Monte Carlo)方法便是解決這個問題的巧妙方法:隨機向該正方形內扔N（N 是一個很大的自然數）個黃豆，隨後數數有多少個黃豆在這個不規則幾何形狀內部，比如說有M個:那麼，這個奇怪形狀的面積便近似於M/N，N越大，算出來的 值便越精確。別小看這個數黃豆的笨辦法，大到國家的民意測驗，小到中子的移動軌跡，從金融市場的風險分析，到軍事演習的沙盤推演，蒙特卡洛方法無處不在背 後發揮著它的神奇威力。

蒙特卡洛方法由美國拉斯阿莫斯國家實驗室的三位科學家John von Neumann（看清楚了，這位可是馮諾伊曼同志！）,Stan Ulam 和 Nick Metropolis共同發明。就其本質而言，蒙特卡洛方法是用類似於物理實驗的近似方法求解問題，它的魔力在於，對於那些規模極大的問題，求解難度隨著 問題的維數（自變數個數）的增加呈指數級別增長，出現所謂的「維數的災難」（Course of Dimensionality）。對此，傳統方法無能為力，而蒙特卡洛方法卻可以獨辟蹊徑，基於隨機模擬的過程給出近似的結果。

最後八卦一下，Monte Carlo這個名字是怎麼來的？它是摩納哥的一座以博彩業聞名的城市，賭博其實是門概率的高深學問，不是么？

1947 單純形法

單 純形法是由大名鼎鼎的「預測未來」的蘭德公司的Grorge Dantzig發明的，它成為線性規劃學科的重要基石。所謂線性規劃，簡單的說，就是給定一組線性（所有變數都是一次冪）約束條件（例如a1*x1+ b1*x2+c1*x3>0)，求一個給定的目標函數的極值。這么說似乎也太太太抽象了，但在現實中能派上用場的例子可不罕見——比如對於一個公司 而言，其能夠投入生產的人力物力有限（「線性約束條件」），而公司的目標是利潤最大化（「目標函數取最大值」），看，線性規劃並不抽象吧！線性規劃作為運 籌學(operation research)的一部分，成為管理科學領域的一種重要工具。而Dantzig提出的單純形法便是求解類似線性規劃問題的一個極其有效的方法，說來慚 愧，本科二年級的時候筆者也學過一學期的運籌學，現在腦子里能想起的居然只剩下單純形法了——不過這不也正說明了該方法的簡單和直觀么？

順便說句題外話，寫過《萬曆十五年》的黃仁宇曾說中國的傳統是「不能從數目字上管理」，我們習慣於「拍腦袋」，而不是基於嚴格的數據做決定，也許改變這一傳統的方法之一就是全民動員學習線性規劃喔。

1950 Krylov子空間迭代法
1951 矩陣計算的分解方法

50 年代初的這兩個演算法都是關於線性代數中的矩陣計算的，看到數學就頭大的讀者恐怕看到演算法的名字已經開始皺眉毛了。Krylov子空間疊代法是用來求解形如 Ax=b 的方程，A是一個n*n 的矩陣，當n充分大時，直接計算變得非常困難，而Krylov方法則巧妙地將其變為Kxi+1=Kxi+b-Axi的迭代形式來求解。這里的K(來源於作 者俄國人Nikolai Krylov姓氏的首字母)是一個構造出來的接近於A的矩陣，而迭代形式的演算法的妙處在於，它將復雜問題化簡為階段性的易於計算的子步驟。

1951年由橡樹嶺國家實驗室的AlstonHouseholder提出的矩陣計算的分解方法，則證明了任何矩陣都可以分解為三角、對角、正交和其他特殊形式的矩陣，該演算法的意義使得開發靈活的矩陣計算軟體包成為可能。

1957 優化的Fortran編譯器

說 實話，在這份學術氣息無比濃郁的榜單里突然冒出一個編譯器(Compiler)如此工程化的東東實在讓人有「關公戰秦瓊」的感覺。不過換個角度想 想，Fortran這一門幾乎為科學計算度身定製的編程語言對於科學家（尤其是數學家，物理學家）們實在是太重要了，簡直是他們形影不離的一把瑞士軍刀， 這也難怪他們紛紛搶著要把票投給了它。要知道，Fortran是第一種能將數學公式轉化為計算機程序的高級語言，它的誕生使得科學家們真正開始利用計算機 作為計算工具為他們的研究服務，這是計算機應用技術的一個里程碑級別的貢獻。

話說回來，當年這幫開發Fortran的傢伙真是天 才——只用23500行匯編指令就完成了一個Fortran編譯器，而且其效率之高令人嘆為觀止:當年在IBM 主持這一項目的負責人JohnBackus在數十年後，回首這段往事的時候也感慨，說它生成代碼的效率「出乎了所有開發者的想像」。看來作為程序員，自己 寫的程序跑起來「出乎自己的想像」，有時候還真不一定是件壞事！

1959-61 計算矩陣特徵值的QR演算法

呼， 又是一個和線性代數有關的演算法，學過線性代數的應該還記得「矩陣的特徵值」吧？計算特徵值是矩陣計算的最核心內容之一，傳統的求解方案涉及到高次方程求 根，當問題規模大的時候十分困難。QR演算法把矩陣分解成一個正交矩陣（什麼是正交矩陣？！還是趕緊去翻書吧！）與一個上三角矩陣的積，和前面提到的 Krylov 方法類似，這又是一個迭代演算法，它把復雜的高次方程求根問題化簡為階段性的易於計算的子步驟，使得用計算機求解大規模矩陣特徵值成為可能。這個演算法的作者 是來自英國倫敦的J.G.F. Francis。

1962 快速排序演算法

不少讀者恐怕和我一樣,看到「快 速排序演算法」（Quick Sort）這個條目時,心裡的感覺是——「這可總算找到組織了」。相比於其他一些對程序員而言高深莫測的數學物理公式,快速排序演算法真是我們朝夕相處的好 夥伴——老闆讓你寫個排序演算法,如果你寫出來的不是快速排序,你都不好意思跟同事打招呼。其實根本不用自己動手實現, 不論是ANSI C,C++ STL,還是Java SDK,天下幾乎所有的SDK里都能找到它的某種實現版本。

快速排序演算法最早由Tony Hoare爵士設計，它的基本思想是將待排序列分為兩半，左邊的一半總是「小的」，右邊的一半總是「大的」，這一過程不斷遞歸持續下去，直到整個序列有 序。說起這位Tony Hoare爵士，快速排序演算法其實只是他不經意間的小小發現而已，他對於計算機貢獻主要包括形式化方法理論，以及ALGOL60 編程語言的發明等，他也因這些成就獲得1980 年圖靈獎。

快速排序的平均時間復雜度僅僅為O(Nlog(N))，相比於普通選擇排序和冒泡排序等而言，實在是歷史性的創舉。

1965 快速傅立葉變換

如 果要評選對我們的日常生活影響最大的演算法，快速傅立葉變換演算法應該是當仁不讓的總冠軍——每天當拿起話筒，打開手機，聽mp3，看DVD，用DC拍照 ——毫不誇張的說，哪裡有數字信號處理，哪裡就有快速傅立葉變換。快速傅立葉演算法是離散傅立葉演算法（這可是數字信號處理的基石）的一種快速演算法，它有 IBM 華生研究院的James Cooley和普林斯頓大學的John Tukey共同提出，其時間復雜度僅為O(Nlog(N))；比時間效率更為重要的是，快速傅立葉演算法非常容易用硬體實現，因此它在電子技術領域得到極其 廣泛的應用。

1977 整數關系探測演算法

整數關系探測是個古老的問題，其歷史甚至可以追溯到歐幾里德的時代。具體的說:

給 定—組實數X1,X2,...,Xn，是否存在不全為零的整數a1,a2,...an，使得:a 1 x 1 +a 2 x 2 + . . . + a n x n ＝ 0 這一年BrighamYoung大學的Helaman Ferguson 和Rodney Forcade解決了這一問題。至於這個演算法的意義嘛，呃，該演算法應用於「簡化量子場論中的Feynman圖的計算」——太深奧的學問拉！

1987 快速多極演算法

日 歷翻到了1987 年，這一年的演算法似乎更加玄奧了，耶魯大學的Leslie Greengard和Vladimir Rokhlin提出的快速多極演算法用來計算「經由引力或靜電力相互作用的N 個粒子運動的精確計算——例如銀河系中的星體，或者蛋白質中的原子間的相互作用」，天哪，不是我不明白，這世界真是變得快！

所謂浪花淘盡英雄，這些演算法的發明者許多已經駕鶴西去。二十一世紀的頭五年也已經在不知不覺中從我們指尖滑過，不知下一次十大演算法評選的盛事何時再有，也許我們那時已經垂垂老去，也許我們早已不在人世，只是心中唯一的希望——裡面該有個中國人的名字吧！

⑩ 網路時代：用演算法和員工對話

每天，全世界的人要發送超過2000億份郵件，無數條微博、朋友圈。單單通過人力沒辦法從這些龐大的數據里找到頭緒，把信息中的主題和眾多信息所呈現的趨勢連接起來。不過，人做不到的事，計算機正在慢慢學著做。

經過超過10年的研究，研究人員已經成功開發出一些計算機程序，能夠獲取大量信息，並通過抓取的數據理解一個想法或者一個產品所激盪起的人類情感。有了這種技術，老闆們可以聽到員工們真正的心聲。

?亟待改進的分析技術

現階段，情緒分析技術還很不成熟。計算機理解人類自然語言的能力還很有限，想要准確理解人的意思非常困難。一項研究測試了基本分析工具分析郵件信息內容的能力，發現分析工具理解人類意圖的准確率不超過30%（不過，讓兩個人來做同樣的事，准確率也只能達到75%）。依靠計算機演算法來進行情感分析雖然便捷高效，但是僅僅依靠這一技術似乎是不夠的。

檢測人類元素仍然是情緒感知演算法中非常重要的一項工作。即便是IBM公司用了3年的社交脈搏軟體也需要人類參與輔助工作。該系統需要一組人類分析師定期檢查系統所辨認的信息流，確保系統在得出結果並送交給管理者之前能夠正確理解數據。

機器學習技術的發展使得計算機演算法理解人類文字的能力已經有了很大程度的提升，但是研究者們不局限於這一種途徑，許多科學家已經開始找尋各種新手段來優化情感分析技術。兩位印度的計算機科學家去年發表了一篇論文，提議採取新的方式確定員工的態度和幸福感——面部識別。他們所創造的系統在每次員工進入公司的時候採集他們的面部信息，辨別他們的情緒是開心、傷心、沮喪還是憤怒，這樣可以根據這些數據來優化分析生產率和員工績效。