生活中算法实例
1. 问：什么是算法试葱日常生活中找3个例子，描述它们的算法。
解决的思路和方法就是算法。
比如，
1.在网络搜索一下问题，网络引擎会通过一系列算法帮你找到和你提的问题相互匹配的问题。
2.无线通信的时候也是需要算法的，这样才能正确的恢复原样。
3.计算器也需要用算法，算法能使人更有效率或更方便的解决问题。
2. 生活中计算思维应用的典型案例五则。
生活中的计算，包括等分除法和包含除法。
把12个钢镚平均分成4份，每份得3个钢镚，这样把一些物品平均分成几份，求每份是多少，可以用除法表示。
把一些物品按照每几个一份分，求能分成多少份，也可以用除法表示。这种除法就是包含除法。
希望我能帮助你解疑释惑。
3. 结合生活中的实例，描述求解随机数的算法流程图。
#include "stdio.h"
#define N 10
main()
{
int a[N];
int i,j,p,temp;
for(i=0;iscanf("%d",&a[i]);
for(i=0;i{
p=i;
for(j=i+1;jif(a[j]temp=a[i];a[i]=a[p];a[p]=temp;
}
printf(" ");
for(i=0;iprintf("%d ",a[i]);
}
例如：
Read x
If x＜0 Then
y←2×x+3
Else
If x＞0 Then
y←2×x-5
Else
y←0
End If
End If
Print y
End
Read x
If x＜0 Then
y←2×x+3
Else
If x＞0 Then
y←2×x-5
Else
y←0
End If
End If
Print y
End
(3)生活中算法实例扩展阅读：
一张流程图能够成为解释某个零件的制造工序，甚至组织决策制定程序的方式之一。这些过程的各个阶段均用图形块表示，不同图形块之间以箭头相连，代表它们在系统内的流动方向。下一步何去何从，要取决于上一步的结果，典型做法是用“是”或“否”的逻辑分支加以判断。
流程图使用一些标准符号代表某些类型的动作，如决策用菱形框表示，具体活动用方框表示。但比这些符号规定更重要的，是必须清楚地描述工作过程的顺序。流程图也可用于设计改进工作过程，具体做法是先画出事情应该怎么做，再将其与实际情况进行比较。
4. 何为算法用生活中的实例给予说明
计算方法，生活中的一句名言：走对了，算背了，算对了，走背了，说明：生活中的算法真多！
5. 什么是算法试从日常生活中找3个例子，描述它们的算法
算法就是解决问题的方法比如你要喝茶就要先找到茶叶，烧一壶开水，然后将茶叶放到杯子里，然后将开水倒入杯中，然后等一段时间再比如你要从a地到b地，中间可能有多种汽车换乘方案，是选速度最快的，还是选最省钱的，还是平衡的，制定换乘方案就是算法。
6. 数据挖掘算法与生活中的应用案例
数据挖掘算法与生活中的应用案例
如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的着作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎都很专业，都不太好回答。但是，如果了解一点点数据挖掘的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。
本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。
有监督学习有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。例如，信用评分模型就是典型的有监督学习，目标变量为“是否违约”。算法的目的在于研究特征变量（人口统计、资产属性等）和目标变量之间的关系。
分类算法分类算法和预测算法的最大区别在于，前者的目标变量是分类离散型（例如，是否逾期、是否肿瘤细胞、是否垃圾邮件等），后者的目标变量是连续型。一般而言，具体的分类算法包括，逻辑回归、决策树、KNN、贝叶斯判别、SVM、随机森林、神经网络等。
预测算法预测类算法，其目标变量一般是连续型变量。常见的算法，包括线性回归、回归树、神经网络、SVM等。
无监督学习无监督学习，即不存在目标变量，基于数据本身，去识别变量之间内在的模式和特征。例如关联分析，通过数据发现项目A和项目B之间的关联性。例如聚类分析，通过距离，将所有样本划分为几个稳定可区分的群体。这些都是在没有目标变量监督下的模式识别和分析。
聚类分析聚类的目的就是实现对样本的细分，使得同组内的样本特征较为相似，不同组的样本特征差异较大。常见的聚类算法包括kmeans、系谱聚类、密度聚类等。
关联分析关联分析的目的在于，找出项目（item）之间内在的联系。常常是指购物篮分析，即消费者常常会同时购买哪些产品（例如游泳裤、防晒霜），从而有助于商家的捆绑销售。
基于数据挖掘的案例和应用上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。
基于分类模型的案例这里面主要想介绍两个案例，一个是垃圾邮件的分类和判断，另外一个是在生物医药领域的应用，即肿瘤细胞的判断和分辨。
垃圾邮件的判别邮箱系统如何分辨一封Email是否属于垃圾邮件？这应该属于文本挖掘的范畴，通常会采用朴素贝叶斯的方法进行判别。它的主要原理是，根据邮件正文中的单词，是否经常出现在垃圾邮件中，进行判断。例如，如果一份邮件的正文中包含“报销”、“发票”、“促销”等词汇时，该邮件被判定为垃圾邮件的概率将会比较大。
一般来说，判断邮件是否属于垃圾邮件，应该包含以下几个步骤。
第一，把邮件正文拆解成单词组合，假设某篇邮件包含100个单词。
第二，根据贝叶斯条件概率，计算一封已经出现了这100个单词的邮件，属于垃圾邮件的概率和正常邮件的概率。如果结果表明，属于垃圾邮件的概率大于正常邮件的概率。那么该邮件就会被划为垃圾邮件。
医学上的肿瘤判断如何判断细胞是否属于肿瘤细胞呢？肿瘤细胞和普通细胞，有差别。但是，需要非常有经验的医生，通过病理切片才能判断。如果通过机器学习的方式，使得系统自动识别出肿瘤细胞。此时的效率，将会得到飞速的提升。并且，通过主观（医生）+客观（模型）的方式识别肿瘤细胞，结果交叉验证，结论可能更加靠谱。
如何操作？通过分类模型识别。简言之，包含两个步骤。首先，通过一系列指标刻画细胞特征，例如细胞的半径、质地、周长、面积、光滑度、对称性、凹凸性等等，构成细胞特征的数据。其次，在细胞特征宽表的基础上，通过搭建分类模型进行肿瘤细胞的判断。
基于预测模型的案例这里面主要想介绍两个案例。即通过化学特性判断和预测红酒的品质。另外一个是，通过搜索引擎来预测和判断股价的波动和趋势。
红酒品质的判断如何评鉴红酒？有经验的人会说，红酒最重要的是口感。而口感的好坏，受很多因素的影响，例如年份、产地、气候、酿造的工艺等等。但是，统计学家并没有时间去品尝各种各样的红酒，他们觉得通过一些化学属性特征就能够很好地判断红酒的品质了。并且，现在很多酿酒企业其实也都这么干了，通过监测红酒中化学成分的含量，从而控制红酒的品质和口感。
那么，如何判断鉴红酒的品质呢？
第一步，收集很多红酒样本，整理检测他们的化学特性，例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等等。
第二步，通过分类回归树模型进行预测和判断红酒的品质和等级。
搜索引擎的搜索量和股价波动一只南美洲热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动了几下翅膀，可以在两周以后，引起美国德克萨斯州的一场龙卷风。你在互联网上的搜索是否会影响公司股价的波动？
很早之前，就已经有文献证明，互联网关键词的搜索量（例如流感）会比疾控中心提前1到2周预测出某地区流感的爆发。
同样，现在也有些学者发现了这样一种现象，即公司在互联网中搜索量的变化，会显着影响公司股价的波动和趋势，即所谓的投资者注意力理论。该理论认为，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了该股票被投资者关注的程度。因此，当一只股票的搜索频数增加时，说明投资者对该股票的关注度提升，从而使得该股票更容易被个人投资者购买，进一步地导致股票价格上升，带来正向的股票收益。这是已经得到无数论文验证了的。
基于关联分析的案例：沃尔玛的啤酒尿布啤酒尿布是一个非常非常古老陈旧的故事。故事是这样的，沃尔玛发现一个非常有趣的现象，即把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品摆在一起，能够大幅增加两者的销量。原因在于，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以，她们常常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。沃尔玛从数据中发现了这种关联性，因此，将这两种商品并置，从而大大提高了关联销售。
啤酒尿布主要讲的是产品之间的关联性，如果大量的数据表明，消费者购买A商品的同时，也会顺带着购买B产品。那么A和B之间存在关联性。在超市中，常常会看到两个商品的捆绑销售，很有可能就是关联分析的结果。
基于聚类分析的案例：零售客户细分对客户的细分，还是比较常见的。细分的功能，在于能够有效的划分出客户群体，使得群体内部成员具有相似性，但是群体之间存在差异性。其目的在于识别不同的客户群体，然后针对不同的客户群体，精准地进行产品设计和推送，从而节约营销成本，提高营销效率。
例如，针对商业银行中的零售客户进行细分，基于零售客户的特征变量（人口特征、资产特征、负债特征、结算特征），计算客户之间的距离。然后，按照距离的远近，把相似的客户聚集为一类，从而有效的细分客户。将全体客户划分为诸如，理财偏好者、基金偏好者、活期偏好者、国债偏好者、风险均衡者、渠道偏好者等。
基于异常值分析的案例：支付中的交易欺诈侦测采用支付宝支付时，或者刷信用卡支付时，系统会实时判断这笔刷卡行为是否属于盗刷。通过判断刷卡的时间、地点、商户名称、金额、频率等要素进行判断。这里面基本的原理就是寻找异常值。如果您的刷卡被判定为异常，这笔交易可能会被终止。
异常值的判断，应该是基于一个欺诈规则库的。可能包含两类规则，即事件类规则和模型类规则。第一，事件类规则，例如刷卡的时间是否异常（凌晨刷卡）、刷卡的地点是否异常（非经常所在地刷卡）、刷卡的商户是否异常（被列入黑名单的套现商户）、刷卡金额是否异常（是否偏离正常均值的三倍标准差）、刷卡频次是否异常（高频密集刷卡）。第二，模型类规则，则是通过算法判定交易是否属于欺诈。一般通过支付数据、卖家数据、结算数据，构建模型进行分类问题的判断。
基于协同过滤的案例：电商猜你喜欢和推荐引擎电商中的猜你喜欢，应该是大家最为熟悉的。在京东商城或者亚马逊购物，总会有“猜你喜欢”、“根据您的浏览历史记录精心为您推荐”、“购买此商品的顾客同时也购买了商品”、“浏览了该商品的顾客最终购买了商品”，这些都是推荐引擎运算的结果。
这里面，确实很喜欢亚马逊的推荐，通过“购买该商品的人同时购买了**商品”，常常会发现一些质量比较高、较为受认可的书。一般来说，电商的“猜你喜欢”（即推荐引擎）都是在协同过滤算法（Collaborative Filter）的基础上，搭建一套符合自身特点的规则库。即该算法会同时考虑其他顾客的选择和行为，在此基础上搭建产品相似性矩阵和用户相似性矩阵。基于此，找出最相似的顾客或最关联的产品，从而完成产品的推荐。
基于社会网络分析的案例：电信中的种子客户种子客户和社会网络，最早出现在电信领域的研究。即，通过人们的通话记录，就可以勾勒出人们的关系网络。电信领域的网络，一般会分析客户的影响力和客户流失、产品扩散的关系。
基于通话记录，可以构建客户影响力指标体系。采用的指标，大概包括如下，一度人脉、二度人脉、三度人脉、平均通话频次、平均通话量等。基于社会影响力，分析的结果表明，高影响力客户的流失会导致关联客户的流失。其次，在产品的扩散上，选择高影响力客户作为传播的起点，很容易推动新套餐的扩散和渗透。
此外，社会网络在银行（担保网络）、保险（团伙欺诈）、互联网（社交互动）中也都有很多的应用和案例。
基于文本分析的案例这里面主要想介绍两个案例。一个是类似“扫描王”的APP，直接把纸质文档扫描成电子文档。相信很多人都用过，这里准备简单介绍下原理。另外一个是，江湖上总是传言红楼梦的前八十回和后四十回，好像并非都是出自曹雪芹之手，这里面准备从统计的角度聊聊。
字符识别：扫描王APP手机拍照时会自动识别人脸，还有一些APP，例如扫描王，可以扫描书本，然后把扫描的内容自动转化为word。这些属于图像识别和字符识别（Optical Character Recognition）。图像识别比较复杂，字符识别理解起来比较容易些。
查找了一些资料，字符识别的大概原理如下，以字符S为例。
第一，把字符图像缩小到标准像素尺寸，例如12*16。注意，图像是由像素构成，字符图像主要包括黑、白两种像素。
第二，提取字符的特征向量。如何提取字符的特征，采用二维直方图投影。就是把字符（12*16的像素图）往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12个维度，垂直方向有16个维度。这样分别计算水平方向上各个像素行中黑色像素的累计数量、垂直方向各个像素列上的黑色像素的累计数量。从而得到水平方向12个维度的特征向量取值，垂直方向上16个维度的特征向量取值。这样就构成了包含28个维度的字符特征向量。
第三，基于前面的字符特征向量，通过神经网络学习，从而识别字符和有效分类。
文学着作与统计：红楼梦归属这是非常着名的一个争论，悬而未决。对于红楼梦的作者，通常认为前80回合是曹雪芹所着，后四十回合为高鹗所写。其实主要问题，就是想确定，前80回合和后40回合是否在遣词造句方面存在显着差异。
这事让一群统计学家比较兴奋了。有些学者通过统计名词、动词、形容词、副词、虚词出现的频次，以及不同词性之间的相关系做判断。有些学者通过虚词（例如之、其、或、亦、了、的、不、把、别、好），判断前后文风的差异。有些学者通过场景（花卉、树木、饮食、医药与诗词）频次的差异，来做统计判断。总而言之，主要通过一些指标量化，然后比较指标之间是否存在显着差异，借此进行写作风格的判断。
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7. 算法在实际生活中的应用
求解问题类的、机械的、统一的方法，它由有限多个步骤组成，对于问题类中的每个给定的具体问题，机械地执行这些步骤就可以得到问题的解答。算法的这种特性，使得计算不仅可以由人，而且可以由计算机来完成。用计算机解决问题的过程可以分成三个阶段：分析问题、设计算法和实现算法。
中国古代的筹算口决与珠算口决及其执行规则就是算法的雏形,这里,所解决的问题类是算术运算。古希腊数学家欧几里得在公元前3世纪就提出了一个算法,来寻求两个正整数的最大公约数，这就是有名的欧几里得算法,亦称辗转相除法。中国早已有“算术“、“算法”等词汇，但是它们的含义是指当时的全部数学知识和计算技能,与现代算法的含义不尽相同。英文algorithm(算法)一词也经历了一个演变过程，最初的拼法为algorism或algoritmi,原意为用阿拉伯数字进行计算的过程。这个词源于公元 9世纪波斯数字家阿尔·花拉子米的名字的最后一部分。
在古代，计算通常是指数值计算。现代计算已经远远地突破了数值计算的范围,包括大量的非数值计算,例如检索、表格处理、判断、决策、形式逻辑演绎等。
在20世纪以前，人们普遍地认为，所有的问题类都是有算法的。20世纪初，数字家们发现有的问题类是不存在算法的,遂开始进行能行性研究。在这一研究中,现代算法的概念逐步明确起来。30年代，数字家们提出了递归函数、图灵机等计算模型，并提出了丘奇－图灵论题（见可计算性理论），这才有可能把算法概念形式化。按照丘奇-图灵论题,任意一个算法都可以用一个图灵机来实现，反之，任意一个图灵机都表示一个算法。
按照上述理解，算法是由有限多个步骤组成的，它有下述两个基本特征：每个步骤都明确地规定要执行何种操作；每个步骤都可以被人或机器在有限的时间内完成。人们对于算法还有另一种不同的理解，它要求算法除了上述两个基本特征外,还要具有第三个基本特征:虽然有些步骤可能被反复执行多次，但是在执行有限多次之后，就一定能够得到问题的解答。也就是说，一个处处停机（即对任意输入都停机）的图灵机才表示一个算法，而每个算法都可以被一个处处停机的图灵机来实现
算法分类
算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法。
算法可以宏泛的分为三类：
有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。
有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。
无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。算法特征一个算法应该具有以下五个方面的重要特征：1、输入。一个算法有零个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况。例如，在欧几里得算法中，有两个输入，即m和n。2、确定性。算法的每一个步骤必须要确切地定义。即算法中所有有待执行的动作必须严格而不含混地进行规定，不能有歧义性。例如，欧几里得算法中，步骤1中明确规定“以m除以n，而不能有类似以m除n以或n除以m这类有两种可能做法的规定。3、有穷性，一个算法在执行有穷步滞后必须结束。也就是说，一个算法，它所包含的计算步骤是有限的。例如，在欧几里得算法中，m和n均为正整数，在步骤1之后，r必小于n，若r不等于0，下一次进行步骤1时，n的值已经减小，而正整数的递降序列最后必然要终止。因此，无论给定m和n的原始值有多大，步骤1的执行都是有穷次。4、输出。算法有一个或多个的输出，即与输入有某个特定关系的量，简单地说就是算法的最终结果。例如，在欧几里得算法中只有一个输出，即步骤2中的n。5、能行性。算法中有待执行的运算和操作必须是相当基本的，换言之，他们都是能够精确地进行的，算法执行者甚至不需要掌握算法的含义即可根据该算法的每一步骤要求进行操作，并最终得出正确的结果。算法的描述1、用自然语言描述算法前面关于欧几里得算法以及算法实例的描述，使用的都是自然语言。自然语言是人们日常所用的语言，如汉语、英语、德语等。使用这些语言不用专门训练，所描述的算法也通俗易懂。2、用流程图描述算法在数学课程里，我们学习了用程序框图来描述算法。在程序框图中流程图是描述算法的常用工具由一些图形符号来表示算法。3、用伪代码描述算法伪代码是用介于自然语言和计算机语言之间的文字和符号来描述算法的工具。它不用图形符号，因此，书写方便、格式紧凑，易于理解，便于向计算机程序设计语言过度。
8. 请举出日常生活中两个例子来描述计算机算法
算法就是解决问题的方法
比如你要喝茶就要先找到茶叶，烧一壶开水，然后将茶叶放到杯子里，然后将开水倒入杯中，然后等一段时间
再比如你要从a地到b地，中间可能有多种汽车换乘方案，是选速度最快的，还是选最省钱的，
还是平衡的，制定换乘方案就是算法。
9. 结合生活中的实例,描述求解随机数的算法流程图
生活中的实例：一个老太太买白菜，她给挑出的10棵白菜排一下序，然后她拿出了随身携带的笔记本电脑，输入 。
#include "stdio.h"
#define N 10
main()
{
int a[N];
int i,j,p,temp;
for(i=0;iscanf("%d",&a[i]);
for(i=0;i{
p=i; for(j=i+1;jif(a[j]temp=a[i];a[i]=a[p];a[p]=temp;
}
printf(" ");
for(i=0;iprintf("%d ",a[i]);
}
然后得到了白菜的重量排序。
传统的流程图用流程线指出各框的执行顺序，对流程线的使用没有严格限制。因此，使用者可以毫不受限制地使流程随意地转来转去，使流程图变得毫无规律，阅读者要花很大精力去追踪流程，使人难以理解算法的逻辑。
如果我们写出的算法能限制流程的无规律任意转向，而像一本书那样，由各章各节顺序组成，那样，阅读起来就很方便，不会有任何困难，只需从头到尾顺序地看下去即可。
为了提高算法的质量，使算法的设计和阅读方便，必须限制箭头的滥用，即不允许无规律地使流程乱转向，只能按顺序地进行下去。但是，算法上难免会包含一些分支和循环，而不可能全部由一个一个框顺序组成。
如上例不是由各框顺序进行的，包含一些流程的向前或向后的非顺序转移。为了解决这个问题，人们设想，如果规定出几种基本结构，然后由这些基本结构按一定规律组成一个算法结构，整个算法的结构是由上而下地将各个基本结构顺序排列起来的。
1966年，Bohra和Jacoplni提出了以下三种基本结构，用这三种基本结构作为表示一个良好算法的基本单元。
10. c语言问题： 什么是算法试从日常生活中找3个例子，描述它们的算法。 详细点，谢谢！
c语言中的算法是指：一系列解决问题的清晰指令，用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。通俗说就是解决问题的方法和步骤。
描述算法的例子：
问题：从上海去到北京。
其中的算法：做汽车、做飞机、或者徒步。
问题：喝茶。
其中的算法：先找到茶叶，再烧一壶开水，然后将茶叶放到杯子里，将开水倒入杯中，等茶叶泡好。
问题：开车。
其中的算法：首先要打开车门，驾驶员坐好，插上车钥匙，发动汽车。