演算法即興展

⑴ 大數據的發展，伴隨的將是軟體工程師的漸退，演算法工程師的崛起

大數據在人類 歷史 長河的各個時期一直存在著，只是要等到技術發展到一定階段，它才開始嶄露頭角。而它的未來又在哪裡？來自 Intercom 的工程師 Cathal Horan 表達了他對大數據的看法，他認為，未來屬於演算法，而不是代碼。以下內容翻譯自 Cathal 在 hackernoon 網站發表的博文，已獲得翻譯授權。原文鏈接：The future is algorithms, not code。

「大數據時代」的稱號並不能為當今世界所獨享，數據充斥著人類文明 歷史 長河的各個時期。縱觀這些 歷史 時期，通過從離散到抽象的轉換，我們就會明白為什麼演算法比代碼重要。

說到大數據……

如果我們把整個人類 歷史 看成一天，那麼我們只能從晚上 11 點 7 分開始說起。這是安靜的一天。但是在隨後的一丁點時間里，我們積攢了很多知識和故事，並打算將它們傳達給其他人。你可以想像最開始人類通過對話的形式將知識代代相傳，從父輩傳給子輩，從老師傳給學生。但是整個 社會 的知識量增長迅速，以至於最初的對話形式無法傳達這么多的信息。

我們需要將這些信息編撰成冊進行保存和傳播。通過書寫的方式將知識編撰成冊代表著這些時期在技術上的重大轉變。事實上，蘇格拉底（柏拉圖「斐德羅篇」里的角色）認為這種技術轉變比不上最初的對話形式，擔心它會降低我們開發智慧和知識的能力。所以很自然地，我不認為蘇格拉底會喜歡電視。

問題的核心是，對話代表了一種離散的溝通手段。你知道你的交談對象是誰，而且參與對話的人通過論證和反證的方式進行直接的互動。反過來，書本是一種抽象的溝通手段，作者和讀者之間不存在直接的互動。作者並不知道誰讀了他的書，也不知道有多少人、在什麼時候、在哪裡讀了他的書。有時候，我們可能知道潛在的讀者群體是誰，然後根據讀者群體進行內容裁剪。不過大多數時候，書本都只是一種抽象的傳播知識和學習新技能的手段。

等腰三角形的大數據

當我們從簡單的計算形式轉變為由定理、符號和演算法組成的抽象形式（我們現在稱其為數學），就開啟了另一個大數據時代。第一批有記載的計算發生在公元前 2500 年的美索不達米亞。當時，美索不達米亞人需要計算出一谷倉的糧食能夠養活多少人。

或許你想知道人類 歷史 上的其他大數據時期，不過我想直接跳到 20 世紀，看看代碼如何成為現代技術領域的重要組成部分（如果你有其他大數據時期的資料，可以聯系我 @cathalhoran，我相信它們會很有趣）。

代碼的崛起

1945 年，當 Grace Hopper 開始在 Harvard Mark I 計算機上工作時，編碼（或者說編程，不過我們不打算在這里區分它們有什麼不同）這項工作的重要性就開始凸顯出來。在這之前，電腦（如果可以這么叫它的話）充其量只是個計算工具。以二戰為例，當時的大炮需要藉助矩陣進行輔助瞄準。矩陣是一些方程式的計算結果，這些方程式使用數百種不同的計算因子，比如距離、海拔、風速、溫度、濕度，等等。電腦（computer）這個名字的由來也是很偶然的，人們用它描述在二戰中操作計算機的女性，她們被稱為「computer」。操作員們必須使用打孔卡和曲柄來處理方程式。一個打孔卡需要 170 個人月才能完成。

這個與我們之前討論的事情有什麼相似之處？美索不達米亞人使用黏土矩陣來進行計算，而到了 20 世紀，計算媒介變成了編碼。雖然已經有了長足的進步，不過編碼仍然是一種離散的操作，因為它執行的是具體的計算任務，只是效率上有所提升而已。編碼解放了人工操作，讓我們可以處理更多的數據。

演算法與代碼

演算法 ：一系列用於描述一個問題解決方案的步驟，符合正確性和有限性的標准。是與具體實現相互獨立的抽象計算步驟。

代碼 ：一系列計算機指令。它們是計算的具體實現，使用一種特定的編程語言，運行在一個特定的平台上。

人們可以藉助這種直接向計算機發送編碼指令的方式來實現更為復雜的指令序列，並以演算法的形式呈現出來。演算法比編碼的出現要早得多。穆斯林數學家 Al-Khawarizm 早在公元 820 年就對解決線性方程和二次方程式的演算法進行了描述。演算法一詞來源於這位數學家的拉丁文名字「Algoritmi」，而「algebra」則來源於「al-jabr」，Al-Khawarizm 用它來解決二次方程式問題。演算法由一系列有限的計算或指令組成，並產生一個結果。正如我們所知道的那樣，代碼是向計算機發出指令的一種方式，很適合用於實現演算法。它們只不過是一系列按照一定次序執行的操作。

與早期的大數據時期一樣，我們這個時代的信息量也在增長。根據摩爾定律，我們在編碼的設計和使用方面所作的改進換來了性能的提升，從而能夠應付不斷增長的數字化需求。你可以繼續編寫代碼從資料庫查詢相關的資源列表。這些操作的離散特徵仍然被保留了下來，因為人們仍然在通過編寫代碼告訴硬體應該做哪些事情。就算操作變得越來越復雜，它仍然只是人類的編碼指令。不過，演算法已經開始展露頭角，正在創造一個抽象的新時代。

演算法的崛起

所以說，演算法和代碼之間有很大的不同。代碼可以用來實現演算法，而且代碼的實現方式會影響到性能。例如，如果你要從一個序列里找出最大或最小的元素，那麼二叉堆的性能相比其他的數據結構要好很多。不過，你已經沒有必要通過編寫代碼來實現一個演算法，就像沒有必要通過聽音樂來寫歌一樣。

雖然每個人都知道摩爾定律的魔力，驅動數字經濟發展的性能改進遵循的就是摩爾定律，但鮮有人知道， 在很多領域，演算法所產生的性能改進已經超過了硬體所帶來的性能提升。 實際上，2010 年的一份官方報告表明，演算法已經為很多領域帶來了顯著的性能提升，比如語音識別、神經語言處理和物流。

「更加令人感到吃驚但同時又令人難以理解的是，在很多領域，演算法為性能帶來的提升已經遠遠超過了處理器速度提升所帶來的性能改進。」—— 面向總統和國會的報告：設計數字的未來

抽象演算法

我們現在擁有大量的數據，這意味著我們不能再用離散的思維來思考問題。大數據促使我們轉變思維。它促使我們向後退一步，去尋找能夠處理數據洪流的方法。按照傳統的方式，你可能會根據一些指定的模式或參數編寫代碼來查詢數據。例如，你可能想從資料庫中查找在過去兩周買過 2 件商品並且支付超過 30 歐元的顧客，因為你想聯繫到這些顧客，並向他們推薦一些優惠活動。你使用這個模式來查找匹配的數據。不過大數據卻正好相反，你先有了數據，然後查找可以匹配這些數據的模式。

想想看，有這么多的數據，但是我們卻找不到匹配的模式，所以我們要回退一步。我們通過集群、分類、機器學習和其他新的支撐技術來尋找模式，而能夠幫助我們做到這點的是演算法，不是代碼。要找到隱藏在暗處的模式，跨出這一步是必需的。與光譜一樣，有一些波長的光線我們是看不到的，而超過一定數據量之後的模式我們也是看不到的，它就是大數據。

我們不僅可以從中搜索到模式，它還能夠生成做這些事情所需要的代碼。Pedro Domingos 在「The Master Algorithm」一書中描述了如何使用「學習者演算法」來創建新的演算法，這些演算法可以反過來為我們編寫我們所需要的代碼，「通過機器學習，計算機可以自己編程，我們就可以解放了」。為了實現這個目標，我們需要更好地理解這些演算法的原理，以及如何讓它們與我們的需求相匹配。否則，我們就無法向抽象轉變。

「工業的發展讓手工勞動自動化，信息的發展讓腦力勞動自動化，而機器學習則讓它自己自動化。如果沒有機器學習，程序員就會成為發展瓶頸。而有了機器學習，發展的速度就會加快。」—— Pedro Domingos，「The Master Algorithm 」

思考演算法

不過，不管如何從離散轉變成抽象，我們仍然需要程序員，但這不是重點。並不是說代碼已經變得不重要了，也不是說代碼就不會再帶來任何改進。重點在於，我們要開始思考演算法，這不僅僅是數學家或學者的事情。我們周邊充斥著各種演算法，以致於我們不需要知道如何編寫代碼來使用它們，或者理解它們。現在，有一些人通過新的演算法對不同的領域進行優化和改進，他們使用了遺傳編程（genetic programming）和大數據技術。人們甚至創造了更好的優化技術，他們觀察金屬的冷卻過程，並通過演算法對其進行建模（被稱為模擬退火演算法，這就是我們應該從演算法角度開始考慮問題的一個最好的例子）。

編碼作為新數字經濟的關鍵技能，就像學習如何閱讀一樣，已經模糊了我們對演算法的理解。演算法正逐漸成為我們生活的組成部分，從電影推薦到新聞過濾和尋找合作夥伴。我們要更好地理解它們，這樣才能更好地理解和掌控我們的未來

⑵ 演算法研究員發展前景

演算法研究員發展前景很好。演算法研究員所佔市場比例較低，有大量需求。
1、演算法研究員工資較高，平均2萬以上。
2、演算法研究員的升值空間很大。

⑶ 樂理高手來 關於吉他即興伴奏和升降調演算法.

首先，你要知道歌曲是幾段的。常用的和弦走向你聽歌曲的旋律，一般的和弦走向是與主旋律和其歌曲風格配合的。

C調歌曲常用的和弦走向Ⅰ-Ⅴ-Ⅳ-Ⅰ，還有Ⅰ-Ⅴ-Ⅰ-Ⅳ，Ⅰ-Ⅲ-Ⅱ-Ⅳ(m)-Ⅰ。

這些和弦都是根據旋律所要表達的感情程度來編配的，你拿到一首歌，你就要知道這首歌哪裡情緒高昂，哪裡情緒低落，哪裡又變的怎麼樣的，這些都影響到了和弦。

這些你可以看下樂理知識的和聲學會有的。

我給你找了下常用和弦圖~~

希望這些能給你幫助。

⑷ 在計算機科學中，有哪些非常巧妙的演算法

分支界定演算法（Branch and Bound）——在多種最優化問題中尋找特定最優化解決方案的演算法，特別是針對離散、組合的最優化。Buchberger演算法——一種數學演算法，可將其視為針對單變數最大公約數求解的歐幾里得演算法和線性系統中高斯消元法的泛化。

動態規劃演算法（Dynamic Programming）——展示互相覆蓋的子問題和最優子架構演算法

歐幾里得演算法（Euclidean algorithm）——計算兩個整數的最大公約數。最古老的演算法之一，出現在公元前300前歐幾里得的《幾何原本》。

期望-最大演算法（Expectation-maximization algorithm，又名EM-Training）——在統計計算中，期望-最大演算法在概率模型中尋找可能性最大的參數估算值，其中模型依賴於未發現的潛在變數。EM在兩個步驟中交替計算，第一步是計算期望，利用對隱藏變數的現有估計值，計算其最大可能估計值；第二步是最大化，最大化在第一步上求得的最大可能值來計算參數的值

⑸ 大公司筆試面試有哪些經典演算法題目

1、二維數組中的查找

具體例題：如果一個數字序列逆置之後跟原序列是一樣的就稱這樣的數字序列為迴文序列。例如：{1, 2, 1}, {15, 78, 78, 15} , {112} 是迴文序列, {1, 2, 2}, {15, 78, 87, 51} ,{112, 2, 11} 不是迴文序列。現在給出一個數字序列，允許使用一種轉換操作：選擇任意兩個相鄰的數，然後從序列移除這兩個數，並用這兩個數字的和插入到這兩個數之前的位置(只插入一個和)。現在對於所給序列要求出最少需要多少次操作可以將其變成迴文序列？

⑹ 演算法的描述、特性以及概念

描述演算法的方法有多種，常用的有自然語言、結構化流程圖、偽代碼和PAD圖等，其中最普遍的是流程圖。

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，厄米變形模型，隨機森林演算法。

特徵：有窮性，演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；確切性，演算法的每一步驟必須有確切的定義；輸入項：一個演算法有0個或多個輸入，；輸出項；可行性，演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成。

(6)演算法即興展擴展閱讀

演算法歷史：

「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，al-Khwarizmi在數學上提出了演算法這個概念。「演算法」，意思是阿拉伯數字的運演算法則，在18世紀演變為"algorithm"。

因為巴貝奇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。 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。

⑺ 偽·從零開始學演算法 - 1.2 演算法的歷史

我在寫1.1節的時候本來是要寫這個的，但是突然就忘了……就作為一節來寫吧。

順便說一下，1946年的今天，世界上第一台通用電腦——電子數值積分計算機在美國賓夕法尼亞大學正式啟用，就是那個ENIAC。

別只想著情人節，要不是幾十年來科技的進步，你們才沒機會在朋友圈、空間什麼的大秀恩愛。

中文的「演算法」一詞至少在唐代就出現了，在此之前也有「術」「算術」等詞，最早出現在《周髀算經》《九章算術》。而且，「演算法」一詞的含義從古到今幾乎沒有發生變化。

英文的「演算法」（algorithm）一詞來源於9世紀波斯數學家花拉子米（al-Khwārizmī，780?~850?）——就是那個解決一次方程及一元二次方程的方法的人。花拉子米的拉丁文譯名是「Algoritmi」。英文對「演算法」原譯為「algorism」，意思是花拉子米的運演算法則，在18世紀演變為「algorithm」。這個詞出現於12世紀，指的是用阿拉伯數字進行算術運算的過程。

對於算籌、算盤的操作的方法，我不知道是否屬於演算法。

約公元前300年記載於《幾何原本》中的輾轉相除法（歐幾里得演算法）被人們認為是史上第一個演算法，可以求兩數的最大公約數。直到今天，它還有很大的用途。

《九章算術》給出了四則運算、最大公約數、最小公倍數、開平方根、開立方根、求素數的埃拉托斯特尼篩法，線性方程組求解的演算法。

三國時代的劉徽給出求圓周率的演算法：劉徽割圓術，比阿基米德割圓術得出的結果更加精確。祖沖之使用該方法將圓周率的准確值計算到了3.1415926和3.1415927之間，保持了世界最准確圓周率達900年之久。

唐代以來，歷代更有許多專門論述「演算法」的專著。宋代的秦九韶提出的秦九韶演算法，直到今天仍是多項式求值比較先進的演算法。

在9世紀的阿拉伯世界，花拉子米寫成《代數學》，其對解決一次方程及一元二次方程的方法催生了代數——大家熟知的求多元（尤其是二元）一次方程和一元二次方程的解法就來源於此。700多年後，三次方程、四次方程的求根公式才被得出。

牛頓於1671年提出的牛頓法，相比於二分法可以更快速地求函數的根或者是函數的極值。

17世紀起，早期的機械計算機出現了。從加法到傅里葉變換，它們的功能越來越強大。

工業革命帶來了紡織業的變革，出現了可以自動織出帶花紋的布的織布機，它們使用打孔卡輸入指令。這種設計也被英國數學家查爾斯·巴貝奇設計的分析機使用。

拜倫的女兒愛達·勒芙蕾絲（Ada Byron；Ada, Countess of Lovelace）於1842年為這個想像中的機器編寫求解伯努利微分方程的程序，因此愛達·勒芙蕾絲被大多數人認為是 世界上第一位程序員 。但是，這個機器因為種種原因，直到巴貝奇去世也沒有被真正地製造出來。

後來的數學家對演算法的貢獻大多在於數理邏輯的構建上，在此我因為知識缺乏，看不懂資料，不便講述。感興趣的話可以看一下參考資料。

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的作用。

在此之後，演算法更偏向於計算機科學領域，各種解決不同問題的演算法也層出不窮，涉及排序、統計、線性規劃、搜索、壓縮等方面。

到了現在，隨著人工智慧和機器學習的發展，涉及到神經網路的演算法變得越發重要。

The Best of the 20th Century: Editors Name Top 10 Algorithms

http://www.uta.e/faculty/rcli/TopTen/topten.pdf

⑻ 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。