演算法的用法
❶ 演算法可以使用哪些描述方式，各有什麼優勢
演算法的描述方式有：自然語言，流程圖，偽代碼等。
1、自然語言的優勢：自然語言即人類語言，描述的演算法通俗易懂，不用專門的訓練，較為靈活。
2、流程圖的優勢：流程圖描述的演算法清晰簡潔，容易表達選擇結構，不依賴於任何具體的計算機和計算機程序設計語言，從而有利於不同環境的程序設計。
3、偽代碼的優勢：迴避了程序設計語言的嚴格、煩瑣的書寫格式，書寫方便，同時具備格式緊湊，易於理解，便於向計算機程序設計語言過渡的優點。
(1)演算法的用法擴展閱讀：
演算法使用偽代碼的目的是使被描述的演算法可以容易地以任何一種編程語言實現。
因此，偽代碼必須結構清晰、代碼簡單、可讀性好，並且類似自然語言。 介於自然語言與編程語言之間，以編程語言的書寫形式指明演算法職能。
偽代碼只是像流程圖一樣用在程序設計的初期，幫助寫出程序流程。簡單的程序一般都不用寫流程、寫思路，但是復雜的代碼，還是需要把流程寫下來，總體上去考慮整個功能如何實現。
❷ 對稱加密演算法以及使用方法
加密的原因：保證數據安全
加密必備要素：1、明文/密文 2、秘鑰 3、演算法
秘鑰：在密碼學中是一個定長的字元串、需要根據加密演算法確定其長度
加密演算法解密演算法一般互逆、也可能相同
常用的兩種加密方式：
對稱加密：秘鑰：加密解密使用同一個密鑰、數據的機密性雙向保證、加密效率高、適合加密於大數據大文件、加密強度不高(相對於非對稱加密)
非對稱加密：秘鑰：加密解密使用的不同秘鑰、有兩個密鑰、需要使用密鑰生成演算法生成兩個秘鑰、數據的機密性只能單向加密、如果想解決這個問題、雙向都需要各自有一對秘鑰、加密效率低、加密強度高
公鑰：可以公開出來的密鑰、公鑰加密私鑰解密
私鑰：需要自己妥善保管、不能公開、私鑰加密公鑰解密
安全程度高：多次加密
按位異或運算
凱撒密碼：加密方式 通過將銘文所使用的字母表按照一定的字數平移來進行加密
mod：取余
加密三要素：明文/密文(字母)、秘鑰(3)、演算法(向右平移3/-3)
安全常識：不要使用自己研發的演算法、不要鑽牛角尖、沒必要研究底層實現、了解怎麼應用；低強度的密碼比不進行任何加密更危險；任何密碼都會被破解；密碼只是信息安全的一部分
保證數據的機密性、完整性、認證、不可否認性
計算機操作對象不是文字、而是由0或1排列而成的比特序列、程序存儲在磁碟是二進制的字元串、為比特序列、將現實的東西映射為比特序列的操作稱為編碼、加密又稱之為編碼、解密稱之為解碼、根據ASCII對照表找到對應的數字、轉換成二進制
三種對稱加密演算法：DES\3DES\ AES
DES：已經被破解、除了用它來解密以前的明文、不再使用
密鑰長度為56bit/8、為7byte、每隔7個bit會設置一個用於錯誤檢查的比特、因此實際上是64bit
分組密碼(以組為單位進行處理)：加密時是按照一個單位進行加密(8個位元組/64bit為一組)、每一組結合秘鑰通過加密演算法得到密文、加密後的長度不變
3DES:三重DES為了增加DES的強度、將DES重復三次所得到的一種加密演算法 密鑰長度24byte、分成三份 加密--解密--加密 目的：為了兼容DES、秘鑰1秘鑰2相同==三個秘鑰相同 ---加密一次 密鑰1秘鑰3相同--加密三次 三個密鑰不相同最好、此時解密相當於加密、中間的一次解密是為了有三個密鑰相同的情況
此時的解密操作與加密操作互逆，安全、效率低
數據先解密後加密可以么？可以、解密相當於加密、加密解密說的是演算法
AES：(首選推薦)底層演算法為Rijndael 分組長度為128bit、密鑰長度為128bit到256bit范圍內就可以 但是在AES中、密鑰長度只有128bit\192bit\256bit 在go提供的介面中、只能是16位元組(128bit)、其他語言中秘鑰可以選擇
目前為止最安全的、效率高
底層演算法
分組密碼的模式：
按位異或、對數據進行位運算、先將數據轉換成二進制、按位異或操作符^、相同為真、不同為假、非0為假 按位異或一次為加密操作、按位異或兩次為解密操作：a和b按位異或一次、結果再和b按位異或
ECB : 如果明文有規律、加密後的密文有規律不安全、go里不提供該介面、明文分組分成固定大小的塊、如果最後一個分組不滿足分組長度、則需要補位
CBC：密碼鏈
問題：如何對字元串進行按位異或？解決了ECB的規律可查缺點、但是他不能並行處理、最後一個明文分組也需要填充 、初始化向量長度與分組長度相同
CFB:密文反饋模式
不需要填充最後一個分組、對密文進行加密
OFB：
不需要對最後一組進行填充
CTR計數器:
不需要對最後一組進行填充、不需要初始化向量
Go中的實現
官方文檔中：
在創建aes或者是des介面時都是調用如下的方法、返回的block為一個介面
func NewCipher(key [] byte ) ( cipher . Block , error )
type Block interface {
// 返回加密位元組塊的大小
BlockSize() int
// 加密src的第一塊數據並寫入dst，src和dst可指向同一內存地址
Encrypt(dst, src []byte)
// 解密src的第一塊數據並寫入dst，src和dst可指向同一內存地址
Decrypt(dst, src []byte)
}
Block介面代表一個使用特定密鑰的底層塊加/解密器。它提供了加密和解密獨立數據塊的能力。
Block的Encrypt/Decrypt也能進行加密、但是只能加密第一組、因為aes的密鑰長度為16、所以進行操作的第一組數據長度也是16
如果分組模式選擇的是cbc
func NewCBCEncrypter(b Block, iv []byte) BlockMode 加密
func NewCBCDecrypter(b Block, iv []byte) BlockMode 解密
加密解密都調用同一個方法CryptBlocks()
並且cbc分組模式都會遇到明文最後一個分組的補充、所以會用到加密位元組的大小
返回一個密碼分組鏈接模式的、底層用b加密的BlockMode介面，初始向量iv的長度必須等於b的塊尺寸。iv自己定義
返回的BlockMode同樣也是一個介面類型
type BlockMode interface {
// 返回加密位元組塊的大小
BlockSize() int
// 加密或解密連續的數據塊，src的尺寸必須是塊大小的整數倍，src和dst可指向同一內存地址
CryptBlocks(dst, src []byte)
}
BlockMode介面代表一個工作在塊模式（如CBC、ECB等）的加/解密器
返回的BlockMode其實是一個cbc的指針類型中的b和iv
# 加密流程:
1. 創建一個底層使用des/3des/aes的密碼介面 "crypto/des" func NewCipher(key []byte) (cipher.Block, error) # -- des func NewTripleDESCipher(key []byte) (cipher.Block, error) # -- 3des "crypto/aes" func NewCipher(key []byte) (cipher.Block, error) # == aes
2. 如果使用的是cbc/ecb分組模式需要對明文分組進行填充
3. 創建一個密碼分組模式的介面對象 - cbc func NewCBCEncrypter(b Block, iv []byte) BlockMode # 加密 - cfb func NewCFBEncrypter(block Block, iv []byte) Stream # 加密 - ofb - ctr
4. 加密, 得到密文
流程：
填充明文：
先求出最後一組中的位元組數、創建新切片、長度為新切片、值也為切片的長度、然後利用bytes.Reapet將長度換成位元組切片、追加到原明文中
//明文補充
func padPlaintText(plaintText []byte,blockSize int)[]byte{
//1、求出需要填充的個數
padNum := blockSize-len(plaintText) % blockSize
//2、對填充的個數進行操作、與原明文進行合並
newPadding := []byte{byte(padNum)}
newPlain := bytes.Repeat(newPadding,padNum)
plaintText = append(plaintText,newPlain...)
return plaintText
}
去掉填充數據：
拿去切片中的最後一個位元組、得到尾部填充的位元組個數、截取返回
//解密後的明文曲調補充的地方
func createPlaintText(plaintText []byte,blockSize int)[]byte{
//1、得到最後一個位元組、並將位元組轉換成數字、去掉明文中此數字大小的位元組
padNum := int(plaintText[len(plaintText)-1])
newPadding := plaintText[:len(plaintText)-padNum]
return newPadding
}
des加密：
1、創建一個底層使用des的密碼介面、參數為秘鑰、返回一個介面
2、對明文進行填充
3、創建一個cbc模式的介面、需要創建iv初始化向量、返回一個blockmode對象
4、加密、調用blockmode中的cryptBlock函數進行加密、參數為目標參數和源參數
//des利用分組模式cbc進行加密
func EncryptoText(plaintText []byte,key []byte)[]byte{
//1、創建des對象
cipherBlock,err := des.NewCipher(key)
if err != nil {
panic(err)
}
//2、對明文進行填充
newText := padPlaintText(plaintText,cipherBlock.BlockSize())
//3、選擇分組模式、其中向量的長度必須與分組長度相同
iv := make([]byte,cipherBlock.BlockSize())
blockMode := cipher.NewCBCEncrypter(cipherBlock,iv)
//4、加密
blockMode.CryptBlocks(newText,newText)
return newText
}
des解密：
1、創建一個底層使用des的密碼介面、參數為秘鑰、返回一個介面
2、創建一個cbc模式的介面、需要創建iv初始化向量，返回一個blockmode對象
3、加密、調用blockmode中的cryptBlock函數進行解密、參數為目標參數和源參數
4、調用去掉填充數據的方法
//des利用分組模式cbc進行解密
func DecryptoText(cipherText []byte, key []byte)[]byte{
//1、創建des對象
cipherBlock,err := des.NewCipher(key)
if err != nil {
panic(err)
}
//2、創建cbc分組模式介面
iv := []byte("12345678")
blockMode := cipher.NewCBCDecrypter(cipherBlock,iv)
//3、解密
blockMode.CryptBlocks(cipherText,cipherText)
//4、將解密後的數據進行去除填充的數據
newText := clearPlaintText(cipherText,cipherBlock.BlockSize())
return newText
}
Main函數調用
func main(){
//需要進行加密的明文
plaintText := []byte("CBC--密文沒有規律、經常使用的加密方式，最後一個分組需要填充，需要初始化向量" +
"(一個數組、數組的長度與明文分組相等、數據來源:負責加密的人提供，加解密使用的初始化向量必須相同)")
//密鑰Key的長度需要與分組長度相同、且加密解密的密鑰相同
key := []byte("1234abcd")
//調用加密函數
cipherText := EncryptoText(plaintText,key)
newPlaintText := DecryptoText(cipherText,key)
fmt.Println(string(newPlaintText))
}
AES加密解密相同、所以只需要調用一次方法就可以加密、調用兩次則解密
推薦是用分組模式：cbc、ctr
aes利用分組模式cbc進行加密
//對明文進行補充
func paddingPlaintText(plaintText []byte , blockSize int ) []byte {
//1、求出分組余數
padNum := blockSize - len(plaintText) % blockSize
//2、將余數轉換為位元組切片、然後利用bytes.Repeat得出有該余數的大小的位元組切片
padByte := bytes.Repeat([]byte{byte(padNum)},padNum)
//3、將補充的位元組切片添加到原明文中
plaintText = append(plaintText,padByte...)
return plaintText
}
//aes加密
func encryptionText(plaintText []byte, key []byte) []byte {
//1、創建aes對象
block,err := aes.NewCipher(key)
if err != nil {
panic(err)
}
//2、明文補充
newText := paddingPlaintText(plaintText,block.BlockSize())
//3、創建cbc對象
iv := []byte("12345678abcdefgh")
blockMode := cipher.NewCBCEncrypter(block,iv)
//4、加密
blockMode.CryptBlocks(newText,newText)
return newText
}
//解密後的去尾
func clearplaintText(plaintText []byte, blockSize int) []byte {
//1、得到最後一個位元組、並轉換成整型數據
padNum := int(plaintText[len(plaintText)-1])
//2、截取明文位元組中去掉得到的整型數據之前的數據、此處出錯、沒有用len-padNum
newText := plaintText[:len(plaintText)-padNum]
return newText
}
//aes解密
func deCryptionText(crypherText []byte, key []byte ) []byte {
//1、創建aes對象
block, err := aes.NewCipher(key)
if err != nil {
panic(err)
}
//2、創建cbc對象
iv := []byte("12345678abcdefgh")
blockMode := cipher.NewCBCDecrypter(block,iv)
//3、解密
blockMode.CryptBlocks(crypherText,crypherText)
//4、去尾
newText := clearplaintText(crypherText,block.BlockSize())
return newText
}
func main(){
//需要進行加密的明文
plaintText := []byte("CBC--密文沒有規律、經常使用的加密方式，最後一個分組需要填充，需要初始化向量")
//密鑰Key的長度需要與分組長度相同、且加密解密的密鑰相同
key := []byte("12345678abcdefgh")
//調用加密函數
cipherText := encryptionText(plaintText,key)
//調用解密函數
newPlaintText := deCryptionText(cipherText,key)
fmt.Println("解密後",string(newPlaintText))
}
//aes--ctr加密
func encryptionCtrText(plaintText []byte, key []byte) []byte {
//1、創建aes對象
block,err := aes.NewCipher(key)
if err != nil {
panic(err)
}
//2、創建ctr對象，雖然ctr模式不需要iv，但是go中使用ctr時還是需要iv
iv := []byte("12345678abcdefgh")
stream := cipher.NewCTR(block,iv)
stream.XORKeyStream(plaintText,plaintText)
return plaintText
}
func main() {
//aes--ctr加密解密、調用兩次即為解密、因為加密解密函數相同stream.XORKeyStream
ctrcipherText := encryptionCtrText(plaintText, key)
ctrPlaintText := encryptionCtrText(ctrcipherText,key)
fmt.Println("aes解密後", string(ctrPlaintText))
}
英文單詞：
明文：plaintext 密文：ciphertext 填充：padding/fill 去掉clear 加密Encryption 解密Decryption
❸ 簡述演算法的各種表示形式
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原發布者:lsqlsy123
演算法的表示方法演算法的常用表示方法有如下三種：1、使用自然語言描述演算法2、使用流程圖描述演算法3、使用偽代碼描述演算法我們來看怎樣使用這3種不同的表示方法去描述解決問題的過程，以求解sum=1+2+3+4+5……+（n-1）+n為例。第1種：使用自然語言描述從1開始的連續n個自然數求和的演算法①確定一個n的值；②假設等號右邊的算式項中的初始值i為1；③假設sum的初始值為0；④如果i≤n時，執行⑤，否則轉出執行⑧；⑤計算sum加上i的值後，重新賦值給sum；⑥計算i加1，然後將值重新賦值給i；⑦轉去執行④；⑧輸出sum的值，演算法結束。從上面的這個描述的求解過程中，我們不難發現，使用自然語言描述演算法的方法雖然比較容易掌握，但是存在著很大的缺陷。例如，當演算法中含有多分支或循環操作時很難表述清楚。另外，使用自然語言描述演算法還很容易造成歧義（稱之為二義性），譬如有這樣一句話——「武松打死老虎」，我們既可以理解為「武松/打死老虎」，又可以理解為「武松/打/死老虎」。自然語言中的語氣和停頓不同，就可能使他人對相同的一句話產生不同的理解。又如「你輸他贏」這句話，使用不同的語氣說，可以產生3種截然不同的意思，同學們不妨試試看。為了解決自然語言描述演算法中存在著可能的二義性，我們提出了第2種描述演算法的方法——流程圖。第2種：使用流程圖描述從1開始的連續n個自然
❹ 程序員開發用到的十大基本演算法
演算法一：快速排序演算法
快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(n log n) 演算法更快，因為它的內部循環（inner loop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個串列（list）分為兩個子串列（sub-lists）。
演算法步驟：
1 從數列中挑出一個元素，稱為 「基準」（pivot），
2 重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區（partition）操作。
3 遞歸地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。
遞歸的最底部情形，是數列的大小是零或一，也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個演算法總會退出，因為在每次的迭代（iteration）中，它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。
演算法二：堆排序演算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn) 。
演算法步驟：
1.創建一個堆H[0..n-1]
2.把堆首（最大值）和堆尾互換
3.把堆的尺寸縮小1，並調用shift_down(0),目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置
4.重復步驟2，直到堆的尺寸為1
演算法三：歸並排序
歸並排序（Merge sort，台灣譯作：合並排序）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。
演算法步驟：
演算法四：二分查找演算法
二分查找演算法是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜素過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜 素過程結束；如果某一特定元素大於或者小於中間元素，則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟數組 為空，則代表找不到。這種搜索演算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。折半搜索每次把搜索區域減少一半，時間復雜度為Ο(logn) 。
演算法五：BFPRT(線性查找演算法)
BFPRT演算法解決的問題十分經典，即從某n個元素的序列中選出第k大（第k小）的元素，通過巧妙的分 析，BFPRT可以保證在最壞情況下仍為線性時間復雜度。該演算法的思想與快速排序思想相似，當然，為使得演算法在最壞情況下，依然能達到o(n)的時間復雜 度，五位演算法作者做了精妙的處理。
演算法步驟：
終止條件：n=1時，返回的即是i小元素。
演算法六：DFS（深度優先搜索）
深度優先搜索演算法（Depth-First-Search），是搜索演算法的一種。它沿著樹的深度遍歷樹的節點，盡可能深的搜索樹的分 支。當節點v的所有邊都己被探尋過，搜索將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。這一過程一直進行到已發現從源節點可達的所有節點為止。如果還存在未被發 現的節點，則選擇其中一個作為源節點並重復以上過程，整個進程反復進行直到所有節點都被訪問為止。DFS屬於盲目搜索。
深度優先搜索是圖論中的經典演算法，利用深度優先搜索演算法可以產生目標圖的相應拓撲排序表，利用拓撲排序表可以方便的解決很多相關的圖論問題，如最大路徑問題等等。一般用堆數據結構來輔助實現DFS演算法。
演算法步驟：
上述描述可能比較抽象，舉個實例：
DFS 在訪問圖中某一起始頂點 v 後，由 v 出發，訪問它的任一鄰接頂點 w1；再從 w1 出發，訪問與 w1鄰 接但還沒有訪問過的頂點 w2；然後再從 w2 出發，進行類似的訪問，… 如此進行下去，直至到達所有的鄰接頂點都被訪問過的頂點 u 為止。
接著，退回一步，退到前一次剛訪問過的頂點，看是否還有其它沒有被訪問的鄰接頂點。如果有，則訪問此頂點，之後再從此頂點出發，進行與前述類似的訪問；如果沒有，就再退回一步進行搜索。重復上述過程，直到連通圖中所有頂點都被訪問過為止。
演算法七：BFS(廣度優先搜索)
廣度優先搜索演算法（Breadth-First-Search），是一種圖形搜索演算法。簡單的說，BFS是從根節點開始，沿著樹(圖)的寬度遍歷樹(圖)的節點。如果所有節點均被訪問，則演算法中止。BFS同樣屬於盲目搜索。一般用隊列數據結構來輔助實現BFS演算法。
演算法步驟：
演算法八：Dijkstra演算法
戴克斯特拉演算法（Dijkstra』s algorithm）是由荷蘭計算機科學家艾茲赫爾·戴克斯特拉提出。迪科斯徹演算法使用了廣度優先搜索解決非負權有向圖的單源最短路徑問題，演算法最終得到一個最短路徑樹。該演算法常用於路由演算法或者作為其他圖演算法的一個子模塊。
該演算法的輸入包含了一個有權重的有向圖 G，以及G中的一個來源頂點 S。我們以 V 表示 G 中所有頂點的集合。每一個圖中的邊，都是兩個頂點所形成的有序元素對。(u, v) 表示從頂點 u 到 v 有路徑相連。我們以 E 表示G中所有邊的集合，而邊的權重則由權重函數 w: E → [0, ∞] 定義。因此，w(u, v) 就是從頂點 u 到頂點 v 的非負權重（weight）。邊的權重可以想像成兩個頂點之間的距離。任兩點間路徑的權重，就是該路徑上所有邊的權重總和。已知有 V 中有頂點 s 及 t，Dijkstra 演算法可以找到 s 到 t的最低權重路徑(例如，最短路徑)。這個演算法也可以在一個圖中，找到從一個頂點 s 到任何其他頂點的最短路徑。對於不含負權的有向圖，Dijkstra演算法是目前已知的最快的單源最短路徑演算法。
演算法步驟：
重復上述步驟2、3，直到S中包含所有頂點，即W=Vi為止
演算法九：動態規劃演算法
動態規劃（Dynamic programming）是一種在數學、計算機科學和經濟學中使用的，通過把原問題分解為相對簡單的子問題的方式求解復雜問題的方法。 動態規劃常常適用於有重疊子問題和最優子結構性質的問題，動態規劃方法所耗時間往往遠少於樸素解法。
動態規劃背後的基本思想非常簡單。大致上，若要解一個給定問題，我們需要解其不同部分（即子問題），再合並子問題的解以得出原問題的解。 通常許多 子問題非常相似，為此動態規劃法試圖僅僅解決每個子問題一次，從而減少計算量： 一旦某個給定子問題的解已經算出，則將其記憶化存儲，以便下次需要同一個 子問題解之時直接查表。 這種做法在重復子問題的數目關於輸入的規模呈指數增長時特別有用。
關於動態規劃最經典的問題當屬背包問題。
演算法步驟：
演算法十：樸素貝葉斯分類演算法
樸素貝葉斯分類演算法是一種基於貝葉斯定理的簡單概率分類演算法。貝葉斯分類的基礎是概率推理，就是在各種條件的存在不確定，僅知其出現概率的情況下， 如何完成推理和決策任務。概率推理是與確定性推理相對應的。而樸素貝葉斯分類器是基於獨立假設的，即假設樣本每個特徵與其他特徵都不相關。
樸素貝葉斯分類器依靠精確的自然概率模型，在有監督學習的樣本集中能獲取得非常好的分類效果。在許多實際應用中，樸素貝葉斯模型參數估計使用最大似然估計方法，換言之樸素貝葉斯模型能工作並沒有用到貝葉斯概率或者任何貝葉斯模型。
盡管是帶著這些樸素思想和過於簡單化的假設，但樸素貝葉斯分類器在很多復雜的現實情形中仍能夠取得相當好的效果。
❺ 海康工業相機演算法怎麼用
海康工業相機的演算法使用方式因具體演算法而異，以下是具體的使用步驟：
1. 在海康官網下載和安裝海康的SDK（Software Development Kit）。
2. 打開SDK，在其中創建一個新的項目並添加海康相機的驅動陵模程序。
3. 根據相機的型號和演算法需求選擇相應的演算法，並將其添加到項目中。
4. 進入演算法設置界面，根據相機實際拍攝場景和需求進行參數調整。
5. 完成演算法設置後，在主程序中引用演算法，並將其與遲汪世相機驅動程序進行連接。
6. 在實際使用中，通過編寫相關代碼來調用演算法，獲取相機採集的圖像數據，並對其進行演算法處碼肢理。
需要注意的是，不同的演算法有不同的使用方法和參數設置，具體操作應根據具體的演算法需求和相關文檔進行。同時，對於一些高級的演算法，例如深度學習演算法，還需要進行模型訓練等操作。
❻ 什麼是哈希演算法具體怎麼用啊有什麼用啊
哈希(Hash)演算法,即散列函數。它是一種單向密碼體制,即它是一個從明文到密文的不可逆的映射,只有加密過程,沒有解密過程。同時,哈希函數可以將任意長度的輸入經過變化以後得到固定長度的輸出。哈希函數的這種單向特徵和輸出數據長度固定的特徵使得它可以生成消息或者數據。
計算方法：
用來產生一些數據片段（例如消息或會話項）的哈希值的演算法。使用好的哈希演算法，在輸入數據中所做的更改就可以更改結果哈希值中的所有位；因此，哈希對於檢測數據對象（例如消息）中的修改很有用。此外，好的哈希演算法使得構造兩個相互獨立且具有相同哈希的輸入不能通過計算方法實現。典型的哈希演算法包括 MD2、MD4、MD5 和 SHA-1。哈希演算法也稱為「哈希函數」。
另請參閱： 基於哈希的消息驗證模式 (HMAC), MD2, MD4, MD5,消息摘要, 安全哈希演算法 (SHA-1)
MD5一種符合工業標準的單向 128 位哈希方案，由 RSA Data Security, Inc. 開發。 各種「點對點協議(PPP)」供應商都將它用於加密的身份驗證。哈希方案是一種以結果唯一並且不能返回到其原始格式的方式來轉換數據（如密碼）的方法。質詢握手身份驗證協議(CHAP) 使用質詢響應並在響應時使用單向 MD5哈希法。按照此方式，您無須通過網路發送密碼就可以向伺服器證明您知道密碼。
質詢握手身份驗證協議(CHAP)「點對點協議(PPP)」連接的一種質詢響應驗證協議，在 RFC 1994 中有所描述。 該協議使用業界標准 MD5哈希演算法來哈希質詢串（由身份驗證伺服器所發布）和響應中的用戶密碼的組合。
點對點協議
用點對點鏈接來傳送多協議數據報的行業標准協議套件。RFC 1661 中有關於 PPP 的文檔。
另請參閱： 壓縮控制協議 (CCP)，遠程訪問，徵求意見文檔 (RFC)，傳輸控制協議/Internet 協議 (TCP/IP)，自主隧道。
❼ 都說程序執行的效率跟演算法有關，究竟什麼是計算機的演算法呢怎麼理解的怎麼使用
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拍空的完整的解題步驟。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。沒有輸出的演算法態賀慶是毫無意義的； 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帆握，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。 演算法可以宏泛的分為三類： 有限的，確定性演算法 這類演算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。 有限的，非確定演算法 這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。 無限的演算法 是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。
❽ 程序員學演算法到底有什麼用
演算法是編程的基礎，可以提升自己的邏輯能力，好的演算法可以使編程更簡單，減少冗餘，用最短的代碼實現功能，學好演算法是很有必要的
演算法是計算機的靈魂，是解決所有問題的根源，所以計算機與數學關系非常密切。
程序是演算法加編程語言。其中，編程語言是很多程序員都熟知的。但說到演算法部分程序員覺得跟自己關系不大。實際上，所有的程序都要用到演算法。下面舉幾個演算法的例子幫您理解一下演算法的作用。
HelloWorld里的演算法
學過編程的人，接觸到的第一個程序大概都是著名的「Helloworld」了。這么簡單的程序會有演算法嗎？當然有啦，請思考一下計算機是只認識數字的，怎麼讓它能識別文字呢？聰明的人類給每一個文字都制定了一個編碼，配合數據類型的定義，計算機就能識別文字了。這種編碼的方式就是一種演算法了。您在鍵盤上輸入文字本身就是一種演算法的實現。英文還好就一兩百個字母數字和符號。漢語博大精深有幾萬個字元，用101個按鍵組合來體現所有的文字這本身就是一種了不起的演算法。
經典的演算法-割圓術
割圓術跟程序的關系不大，但它卻凝聚了編程的思想。我們知道所謂程序運算是由四則運算加上邏輯運算組成的。割圓術正是反復使用用了這些基本運算，經多次循環不斷接近圓周率的。這個方法在演算法中叫遞推法。在只能用算籌的年代，就能想到這么時尚的方法，我不得不說老祖宗真的很聰明。從另一個角度上說，哪亮氏演算法其實是超越了編程的一種思想。
一個關於演算法的故事
這個故事有點悲傷。我們知道法律規定一個人去逝後，他的遺產要由直系親屬繼承。有這樣一個家庭夫婦二人和一個孩子。有一天丈夫帶著孩子二人坐飛機旅行，不幸的是飛機墜毀了二個人都遇難了。現在出現了一個遺產繼承的問題。
丈夫的父母都健在，如果丈夫先於孩子去世，那麼按照法律他的遺產要由父母妻子和孩子四人繼承，每人分得四分之一。之後孩子去世，妻子將繼承孩子的全部財產。結果是父母每人分得四分之一，而妻子一人獨得二分之一。
如果孩子先於丈夫去世，則結局就是父母和妻子每人得三分之一。
到底該怎麼分呢？沒人能知道，因為誰都沒有辦法搞清楚丈夫和孩子哪個先去世。這說明了前面那個關於繼承的法律有點問題。這個問題是一個關於時間的演算法問題。這種現象在互聯網的世界裡很普遍，很多人都在發信息，但互聯網不能保證先發的信息就能先到。因此，必須要設計出演算法來解決這種時間上的沖突。
我們可以把計算機程序想像成用數字去模擬現實世界，演算法則對應了現實世界中的各種規則。不李散懂得演算法，我們便無法確定寫出來的程序能否滿足需求。
很高興回答您提出的，程序員學好演算法到底有什麼用？
1、首先演算法學好的話，不論對你思考問題的方式還是對你編程的思維都會鍵拍有很大的好處。
2、編程演算法只是演算法的一種表達形式，還可以用表格或流程圖來表達演算法。
3、各種演算法在不同領域扮演不通角色，本質上沒有區別，一通百通。
4、一些基礎演算法的話，沒必要找資料書籍，也沒有太多要求，隨便在網上搜索一下，就能找到很多詳細的資料。
其實，一般初級甚至中級程序員在日常開發中是用不了演算法的，要麼接觸不到，要麼別人幫你封裝好了，你可以用現成的
但是時間一長，你就會發現不會演算法，就很難變得更加優秀，你會發現優秀框架的源碼，部分是需要用到演算法，你不懂，有些存儲原理，也用到演算法，用到這些演算法，你的代碼執行的效率更高，這個時候你就需要去了解這些東西，否則你就很難再上一層樓
千萬不要覺得演算法不重要，其實這個是一種寶貴財富，在日常的開發中，對你有潛移默化的影響，所以，想成為一個優秀的程序員，演算法數據結構是必不可少學的，一起加油學習演算法吧
❾ 演算法在實際生活中的應用
求解問題類的、機械的、統一的方法，它由有限多個步驟組成，對於問題類中的每個給定的具體問題，機械地執行這些步驟就可以得到問題的解答。演算法的這種特性，使得計算不僅可以由人，而且可以由計算機來完成。用計算機解決問題的過程可以分成三個階段：分析問題、設計演算法和實現演算法。
中國古代的籌算口決與珠算口決及其執行規則就是演算法的雛形,這里,所解決的問題類是算術運算。古希臘數學家歐幾里得在公元前3世紀就提出了一個演算法,來尋求兩個正整數的最大公約數，這就是有名的歐幾里得演算法,亦稱輾轉相除法。中國早已有「算術「、「演算法」等詞彙，但是它們的含義是指當時的全部數學知識和計算技能,與現代演算法的含義不盡相同。英文algorithm(演算法)一詞也經歷了一個演變過程，最初的拼法為algorism或algoritmi,原意為用阿拉伯數字進行計算的過程。這個詞源於公元 9世紀波斯數字家阿爾·花拉子米的名字的最後一部分。
在古代，計算通常是指數值計算。現代計算已經遠遠地突破了數值計算的范圍,包括大量的非數值計算,例如檢索、表格處理、判斷、決策、形式邏輯演繹等。
在20世紀以前，人們普遍地認為，所有的問題類都是有演算法的。20世紀初，數字家們發現有的問題類是不存在演算法的,遂開始進行能行性研究。在這一研究中,現代演算法的概念逐步明確起來。30年代，數字家們提出了遞歸函數、圖靈機等計算模型，並提出了丘奇－圖靈論題（見可計算性理論），這才有可能把演算法概念形式化。按照丘奇-圖靈論題,任意一個演算法都可以用一個圖靈機來實現，反之，任意一個圖靈機都表示一個演算法。
按照上述理解，演算法是由有限多個步驟組成的，它有下述兩個基本特徵：每個步驟都明確地規定要執行何種操作；每個步驟都可以被人或機器在有限的時間內完成。人們對於演算法還有另一種不同的理解，它要求演算法除了上述兩個基本特徵外,還要具有第三個基本特徵:雖然有些步驟可能被反復執行多次，但是在執行有限多次之後，就一定能夠得到問題的解答。也就是說，一個處處停機（即對任意輸入都停機）的圖靈機才表示一個演算法，而每個演算法都可以被一個處處停機的圖靈機來實現
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。
演算法可以宏泛的分為三類：
有限的，確定性演算法 這類演算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。
有限的，非確定演算法 這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。
無限的演算法 是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。演算法特徵一個演算法應該具有以下五個方面的重要特徵：1、輸入。一個演算法有零個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況。例如，在歐幾里得演算法中，有兩個輸入，即m和n。2、確定性。演算法的每一個步驟必須要確切地定義。即演算法中所有有待執行的動作必須嚴格而不含混地進行規定，不能有歧義性。例如，歐幾里得演算法中，步驟1中明確規定「以m除以n，而不能有類似以m除n以或n除以m這類有兩種可能做法的規定。3、有窮性，一個演算法在執行有窮步滯後必須結束。也就是說，一個演算法，它所包含的計算步驟是有限的。例如，在歐幾里得演算法中，m和n均為正整數，在步驟1之後，r必小於n，若r不等於0，下一次進行步驟1時，n的值已經減小，而正整數的遞降序列最後必然要終止。因此，無論給定m和n的原始值有多大，步驟1的執行都是有窮次。4、輸出。演算法有一個或多個的輸出，即與輸入有某個特定關系的量，簡單地說就是演算法的最終結果。例如，在歐幾里得演算法中只有一個輸出，即步驟2中的n。5、能行性。演算法中有待執行的運算和操作必須是相當基本的，換言之，他們都是能夠精確地進行的，演算法執行者甚至不需要掌握演算法的含義即可根據該演算法的每一步驟要求進行操作，並最終得出正確的結果。演算法的描述1、用自然語言描述演算法前面關於歐幾里得演算法以及演算法實例的描述，使用的都是自然語言。自然語言是人們日常所用的語言，如漢語、英語、德語等。使用這些語言不用專門訓練，所描述的演算法也通俗易懂。2、用流程圖描述演算法在數學課程里，我們學習了用程序框圖來描述演算法。在程序框圖中流程圖是描述演算法的常用工具由一些圖形符號來表示演算法。3、用偽代碼描述演算法偽代碼是用介於自然語言和計算機語言之間的文字和符號來描述演算法的工具。它不用圖形符號，因此，書寫方便、格式緊湊，易於理解，便於向計算機程序設計語言過度。