算法层有

1. 什么叫算法算法有哪几种表示方法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。计算机科学家往往将“算法”一词的含义限定为此类“符号算法”。“算法”概念的初步定义：一个算法是解决一个问题的进程。而并不需要每次都发明一个解决方案。

已知的算法有很多，例如“分治法”、“枚举测试法”、“贪心算法”、“随机算法”等。

(1)算法层有扩展阅读

算法中的“分治法”

“分治法”是把一个复杂的问题拆分成两个较为简单的子问题，进而两个子问题又可以分别拆分成另外两个更简单的子问题，以此类推。问题不断被层层拆解。然后，子问题的解被逐层整合，构成了原问题的解。

高德纳曾用过一个邮局分发信件的例子对“分治法”进行了解释：信件根据不同城市区域被分进不同的袋子里；每个邮递员负责投递一个区域的信件，对应每栋楼，将自己负责的信件分装进更小的袋子；每个大楼管理员再将小袋子里的信件分发给对应的公寓。

2. 计算机系统可以分为哪几个层次并说明各个层次的特点和其相互关系

传统计算机系统由硬件底层到软件用户高层主要分为以下层次

1、应用（问题）

使用计算机的目的是完成或解决任何一个应用（问题），最开始是由自然语言描述的，但是计算机只能理解机器语言。

传统计算机系统采用分层方式构建，通过向上层用户提供一个抽象简洁的接口而降较低层次的实现细节隐藏起来。

2、算法

算法层面是将一个具体的应用分割成为多个模块，通过算法层面将之转换多个较为简化的步骤。

3、编程（语言）

通过编程，将自然语言描述的问题转换为机器语言，需要经过应用问题描述，算法抽象，高级语言程序设计，将高级语言转换成团顶机器语言。

4、操作系统/虚拟机

提供具有人机交互功能的用户界面和底层系统调用服务例程。

5、指令集体系结构（ISA）

软件和硬件之间接口的一个完整定义。ISA定义了一个计算机可以执行的所有指令的集合，每条指令规定了计算机执行什么操作，以及所处理的操作数存放的地址空间和操作数的类型。

6、微体系结构

ISA是对指令系统的一种规定或结构规范，具体实现的组织就是微体系结构。是软件中不可感知的部分。

7、逻辑电路

微体系结构最终是由逻辑电路实现的。

(2)算法层有扩展阅读

现代计算机系统（冯诺依曼机）的特点

(1)采用存储程序方式，指令和数据不加区别混合存储在同一个存储器中，数据和程序在内存中是没有区别的,它们都是内存中的数据,当EIP指针指向哪 CPU就加载那段内存中的数据,如果是不正确的指令格式,CPU就会发生错误中断这就变相的指定了哪些内存中存储的是指令哪些是数据）。

指令和数据都可以送到运算器进行运算，即由指令组成的程序是可以修改的。

(2)存储器是按地址访问的线性编址的一维结构，每个单元的位数是固定的。

(3)指令由操作码和地址组成。操作码指明本指令的操作类型,地址码指明操作数和地址。操作数本身无数据类型的标志，它的数据类型由操作码确定。

(4)通过执行指令直接发出控制信号控制计算机的操作。指令在存储器中按其执行顺序存放，由指令计数器指明要执行的指令所在的单元地址。指令计数器只有一个，一般按顺序递增，但执行顺序可按运算结果或当时的外界条件而改变。

(5)以运算器为中心，I/O设备与存储器间的数据传送都要经过运算器。

(6)数据以二进制表示。

参考资料来源：网络-冯·诺依曼体系结构

3. 数据标签化

王兴说过，我们已经进入到互联网的下半场。在上半场，也就是早期的互联网时代，你永远不知道在对面坐的是什么样的人。那个年代大部分人还是 QQ 的早期用户。在下半场，互联网公司已经不新鲜了，大部分公司已经互联网化。他们已经在用网络进行产品宣传，使用电商销售自己的商品。
这两年引领下半场发展的是那些在讲 “大数据”“赋能”的企业，他们有数据，有用户。
通过大数据告诉政府该如何智慧地管理交通，做城市规划。
通过消费数据分析，告诉企业该在什么时间生产什么产品，以最大化地满足用户的需求。
通过生活大数据告诉我们餐饮企业，甚至房地产企业该如何选址。
如果说互联网的上半场是粗狂运营，因为有流量红利不需要考虑细节。那么在下半场， 精细化运营将是长久的主题 。有数据，有数据分析能力才能让用户得到更好的体验。
所以，用户是根本，也是数据分析的出发点。
假如你进入到一家卖羊肉串的餐饮公司，老板说现在竞争越来越激烈，要想做得好就要明白顾客喜欢什么。于是上班第一天，老板问你：“你能不能分析下用户数据，给咱们公司的业务做个赋能啊？”
听到这，你会怎么想？
你说：“老板啊，咱们是卖羊肉串的，做数据挖掘没用啊。”估计老板听后，晚上就把你给开了。
那该怎么办呢？如果你感觉一头懵，没关系，我们今天就来讲讲怎么一步步分析用户数据。

首先就是将自己企业的用户画像做个白描，告诉他这些用户“都是谁”“从哪来”“要去哪”。
你可以这么和老板说：“老板啊，用户画像建模是个系统的工程，我们要解决三个问题。第一呢，就是用户从哪里来，这里我们需要统一标识用户 ID，方便我们对用户后续行为进行跟踪。我们要了解这些羊肉串的用户从哪里来，他们是为了聚餐，还是自己吃宵夜，这些场景我们都要做统计分析。第二呢，这些用户是谁？我们需要对这些用户进行标签化，方便我们对用户行为进行理解。第三呢，就是用户要到哪里去？我们要将这些用户画像与我们的业务相关联，提升我们的转化率，或者降低我们的流失率。”
听到这，老板给你竖起了大拇指，说：“不错，都需要什么资源，随时找我就行。”

刚才说的这三个步骤，下面我一一给你做个梳理。

用户唯一标识是整个用户画像的核心 。我们以一个 App 为例，它把“从用户开始使用 APP 到下单到售后整个所有的用户行为”进行串联，这样就可以更好地去跟踪和分析一个用户的特征。
设计唯一标识可以从这些项中选择：用户名、注册手机号、联系人手机号、邮箱、设备号、CookieID 等。

你可能会想，标签有很多，且不同的产品，标签的选择范围也不同，这么多的标签，怎样划分才能既方便记忆，又能保证用户画像的全面性呢？
这里我总结了八个字，叫“ 用户消费行为分析 ”。我们可以从这 4 个维度来进行标签划分。
1.用户标签：它包括了性别、年龄、地域、收入、学历、职业等。这些包括了用户的基础属性。
2.消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感。这些统计分析用户的消费习惯。
3.行为标签：时间段、频次、时长、访问路径。这些是通过分析用户行为，来得到他们使用 App 的习惯。
4.内容分析：对用户平时浏览的内容，尤其是停留时间长、浏览次数多的内容进行分析，分析出用户对哪些内容感兴趣，比如，金融、娱乐、教育、体育、时尚、科技等。

可以说，用户画像是现实世界中的 用户的数学建模 ，我们正是将海量数据进行 标签化 ，来得到精准的用户画像，从而为企业更精准地解决问题。
最后，当你有了用户画像，可以为企业带来什么业务价值呢？
我们可以从用户生命周期的三个阶段来划分业务价值，包括： 获客、粘客和留客 。

如果按照数据流处理的阶段来划分用户画像建模的过程，可以分为数据层、算法层和业务层。你会发现在不同的层，都需要打上不同的标签。
数据层 指的是用户消费行为里的标签。我们可以打上“事实标签”，作为数据客观的记录。
算法层 指的是透过这些行为算出的用户建模。我们可以打上“模型标签”，作为用户画像的分类标识。
业务层 指的是获客、粘客、留客的手段。我们可以打上“预测标签”，作为业务关联的结果。
所以这个标签化的流程，就是通过数据层的“事实标签”，在算法层进行计算，打上“模型标签”的分类结果，最后指导业务层，得出“预测标签”。

刚才讲的是用户画像的三个阶段，以及每个阶段的准则。下面，我们来使用这些准则做个练习。
如果你是美团外卖的数据分析师，你该如何制定用户标识 ID，制定用户画像，以及基于用户画像可以做哪些业务关联？
首先，我们先回顾下美团外卖的产品背景。美团已经和大众点评进行了合并，因此在大众点评和美团外卖上都可以进行外卖下单。另外美团外卖针对的是高频 O2O 的场景，美团外卖是美团的核心产品，基本上有一半的市值都是由外卖撑起来的。
基于用户画像实施的三个阶段，我们首先需要统一用户的唯一标识，那么究竟哪个字段可以作为用户标识呢？
我们先看下美团和大众点评都是通过哪些方式登录的。
我们看到，美团采用的是手机号、微信、微博、美团账号的登录方式。大众点评采用的是手机号、微信、QQ、微博的登录方式。这里面两个 APP 共同的登录方式都是手机号、微信和微博。
那么究竟哪个可以作为用户的唯一标识呢？当然主要是以用户的注册手机号为标准。这样美团和大众点评的账号体系就可以相通。
当然，大家知道在集团内部，各部门之间的协作，尤其是用户数据打通是非常困难的，所以这里建议，如果希望大数据对各个部门都能赋能，一定要在集团的战略高度上，尽早就在最开始的顶层架构上，将用户标识进行统一，这样在后续过程中才能实现用户数据的打通。
然后我们思考下，有了用户，用户画像都可以统计到哪些标签。我们按照“ 用户消费行为分析 ”的准则来进行设计。
1.用户标签：性别、年龄、家乡、居住地、收货地址、婚姻、宝宝信息、通过何种渠道进行的注册。
2.消费标签：餐饮口味、消费均价、团购等级、预定使用等级、排队使用等级、外卖等级。
3.行为标签：点外卖时间段、使用频次、平均点餐用时、访问路径。
4.内容分析：基于用户平时浏览的内容进行统计，包括餐饮口味、优惠敏感度等。

比如一个经常买沙拉的人，一般很少吃夜宵。同样，一个经常吃夜宵的人，吃小龙虾的概率可能远高于其他人。这些结果都是通过数据挖掘中的关联分析得出的。
有了这些数据，我们就可以预测用户的行为。
比如一个用户购买了“月子餐”后，更有可能购买婴儿水，同样婴儿相关的产品比如婴儿湿巾等的购买概率也会增大。
具体在业务层上，我们都可以基于标签产生哪些业务价值呢？

1. 在获客上 ，我们可以找到优势的宣传渠道，如何通过个性化的宣传手段，吸引有潜在需求的用户，并刺激其转化。
2. 在粘客上 ，如何提升用户的单价和消费频次，方法可以包括购买后的个性化推荐、针对优质用户进行优质高价商品的推荐、以及重复购买，比如通过红包、优惠等方式激励对优惠敏感的人群，提升购买频次。
3. 在留客上 ，预测用户是否可能会从平台上流失。在营销领域，关于用户留存有一个观点——如果将顾客流失率降低 5%，公司利润将提升 25%~85%。可以看出留存率是多么的重要。用户流失可能会包括多种情况，比如用户体验、竞争对手、需求变化等，通过预测用户的流失率可以大幅降低用户留存的运营成本。

上面我们讲到的“用户消费行为标签”都是基于一般情况考虑的，除此之外，用户的行为也会随着营销的节奏产生异常值，比如双十一的时候，如果商家都在促销就会产生突发的大量订单。因此在做用户画像的时候，还要考虑到异常值的处理。
总之，数据量是庞大的，会存在各种各样的使用情况。光是分析 EB 级别的大数据，我们就要花很长的时间。
但我 们的最终目的不是处理这些数据，而是理解、使用这些数据挖掘的结果 。对数据的标签化能让我们快速理解一个用户，一个商品，乃至一个视频内容的特征，从而方便我们去理解和使用数据。
对数据的标签化其实考验的是我们的抽象能力，在日常工作中，我们也要锻炼自己的抽象能力，它可以让我们很快地将一个繁杂的事物简单化，不仅方便理解，还有益后续的使用。
我们今天讲了用户画像的流程，其中很重要的一个步骤就是给用户打标签，那么你不妨想想，如果给羊肉串连锁店进行用户画像分析，都可以从哪些角度进行标签化？
最后，我们从现实生活中出发，打开你的手机，翻翻看你的微信通讯录，分析下你的朋友圈，都有哪些用户画像？如果你来给它设计标签，都有哪些种类需要统计呢。为了方便后续使用，你是如何将他们归类分组的？

4. 数据结构

何谓数据结构
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数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成，即一个数据由那些成分数据构成，以什么方式构成，呈什么结构。数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系，而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排。数据结构是数据存在的形式。 数据结构是信息的一种组织方式，其目的是为了提高算法的效率，它通常与一组算法的集合相对应，通过这组算法集合可以对数据结构中的数据进行某种操作。
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数据结构主要研究什么？
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数据结构作为一门学科主要研究数据的各种逻辑结构和存储结构，以及对数据的各种操作。因此，主要有三个方面的内容：数据的逻辑结构；数据的物理存储结构；对数据的操作（或算法）。通常，算法的
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设计取决于数据的逻辑结构，算法的实现取决于数据的物理存储结构。
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什么是数据结构？什么是逻辑结构和物理结构？
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数据是指由有限的符号（比如，"0"和"1"，具有其自己的结构、操作、和相应的语义）组成的元素的集合。结构是元素之间的关系的集合。通常来说，一个数据结构DS 可以表示为一个二元组：
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DS=(D,S), //i.e., data-structure=(data-part,logic-structure-part) 这里D是数据元素的集合（或者是“结点”，可能还含有“数据项”或“数据域”），S是定义在D（或其他集合）上的关系的集合，S = { R | R : D×D×...}，称之为元素的逻辑结构。 逻辑结构有四种基本类型：集合结构、线性结构、树状结构和网络结构。表和树是最常用的两种高效数据结构，许多高效的算法可以用这两种数据结构来设计实现。表是线性结构的（全序关系），树(偏序或层次关系)和图（局部有序(weak/local orders)）是非线性结构。
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数据结构的物理结构是指逻辑结构的存储镜像(image)。数据结构 DS 的物理结构 P对应于从 DS 的数据元素到存储区M（维护着逻辑结构S）的一个映射：
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(PD,S) -- > M 存储器模型：一个存储器 M 是一系列固定大小的存储单元，每个单元 U 有一个唯一的地址 A(U)，该地址被连续地编码。每个单元 U 有一个唯一的后继单元 U'=succ(U)。 P 的四种基本映射模型：顺序（sequential）、链接（linked）、索引（indexed）和散列（hashing）映射。
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因此，我们至少可以得到4×4种可能的物理数据结构：
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sequential (sets)
linked lists
indexed trees
hash graphs
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（并不是所有的可能组合都合理）
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??? 数据结构DS上的操作：所有的定义在DS上的操作在改变数据元素（节点）或节点的域时必须保持DS的逻辑和物理结构。
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DS上的基本操作：任何其他对DS的高级操作都可以用这些基本操作来实现。最好将DS和他的所有基本操作看作一个整体——称之为模块。我们可以进一步将该模块抽象为数据类型（其中DS的存储结构被表示为私有成员，基本操作被表示为公共方法），称之为ADT。作为ADT，堆栈和队列都是一种特殊的表，他们拥有表的操作的子集。 对于DATs的高级操作可以被设计为（不封装的）算法，利用基本操作对DS进行处理。
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好的和坏的DS：如果一个DS可以通过某种“线性规则”被转化为线性的DS（例如线性表），则称它为好的DS。好的DS通常对应于好的（高效的）算法。这是由计算机的计算能力决定的，因为计算机本质上只能存取逻辑连续的内存单元，因此如何没有线性化的结构逻辑上是不可计算的。比如对一个图进行操作，要访问图的所有结点，则必须按照某种顺序来依次访问所有节点（要形成一个偏序），必须通过某种方式将图固有的非线性结构转化为线性结构才能对图进行操作。
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树是好的DS——它有非常简单而高效的线性化规则，因此可以利用树设计出许多非常高效的算法。树的实现和使用都很简单，但可以解决大量特殊的复杂问题，因此树是实际编程中最重要和最有用的一种数据结构。树的结构本质上有递归的性质——每一个叶节点可以被一棵子树所替代，反之亦然。实际上，每一种递归的结构都可以被转化为（或等价于）树形结构。
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从机器语言到高级语言的抽象
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我们知道，算法被定义为一个运算序列。这个运算序列中的所有运算定义在一类特定的数据模型上，并以解决一类特定问题为目标。这个运算序列应该具备下列四个特征。 有限性，即序列的项数有限，且每一运算项都可在有限的时间内完成;确定性，即序列的每一项运算都有明确的定义，无二义性;可以没有输入运算项，但一定要有输出运算项;可行性，即对于任意给定的合法的输入都能得到相应的正确的输出。这些特征可以用来判别一个确定的运算序列是否称得上是一个算法。 但是，我们现在的问题不是要判别一个确定的运算序列是否称得上是一个算法，而是要对一个己经称得上是算法的运算序列，回顾我们曾经如何用程序设计语言去表达它。
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算法的程序表达，归根到底是算法要素的程序表达，因为一旦算法的每一项要素都用程序清楚地表达，整个算法的程序表达也就不成问题。
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作为运算序列的算法，有三个要素。 作为运算序列中各种运算的运算对象和运算结果的数据;运算序列中的各种运算;运算序列中的控制转移。这三种要素依序分别简称为数据、运算和控制。 由于算法层出不穷，变化万千，其中的运算所作用的对象数据和所得到的结果数据名目繁多，不胜枚举。最简单最基本的有布尔值数据、字符数据、整数和实数数据等;稍复杂的有向量、矩阵、记录等数据;更复杂的有集合、树和图，还有声音、图形、图像等数据。 同样由于算法层出不穷，变化万千，其中运算的种类五花八门、多姿多彩。最基本最初等的有赋值运算、算术运算、逻辑运算和关系运算等;稍复杂的有算术表达式和逻辑表达式等;更复杂的有函数值计算、向量运算、矩阵运算、集合运算，以及表、栈、队列、树和图上的运算等:此外，还可能有以上列举的运算的复合和嵌套。 关于控制转移，相对单纯。在串行计算中，它只有顺序、分支、循环、递归和无条件转移等几种。
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我们来回顾一下，自从计算机问世以来，算法的上述三要素的程序表达，经历过一个怎样的过程。
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最早的程序设计语言是机器语言，即具体的计算机上的一个指令集。当时，要在计算机上运行的所有算法都必须直接用机器语言来表达，计算机才能接受。算法的运算序列包括运算对象和运算结果都必须转换为指令序列。其中的每一条指令都以编码(指令码和地址码)的形式出现。与算法语言表达的算法，相差十万八千里。对于没受过程序设计专门训练的人来说，一份程序恰似一份"天书"，让人看了不知所云，可读性
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极差。
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用机器语言表达算法的运算、数据和控制十分繁杂琐碎，因为机器语言所提供的指令太初等、原始。机器语言只接受算术运算、按位逻辑运算和数的大小比较运算等。对于稍复杂的运算，都必须一一分解，直到到达最初等的运算才能用相应的指令替代之。机器语言能直接表达的数据只有最原始的位、字节、和字三种。算法中即使是最简单的数据如布尔值、字符、整数、和实数，也必须一一地映射到位、字节和字
中，还得一一分配它们的存储单元。对于算法中有结构的数据的表达则要麻烦得多。机器语言所提供的控制转移指令也只有无条件转移、条件转移、进入子程序和从子程序返回等最基本的几种。用它们来构造循环、形成分支、调用函数和过程得事先做许多的准备，还得靠许多的技巧。 直接用机器语言表达算法有许多缺点。
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大量繁杂琐碎的细节牵制着程序员，使他们不可能有更多的时间和精力去从事创造性的劳动，执行对他们来说更为重要的任务。如确保程序的正确性、高效性。程序员既要驾驭程序设计的全局又要深入每一个局部直到实现的细节，即使智力超群的程序员也常常会顾此失彼，屡出差错，因而所编出的程序可靠性差，且开发周期长。 由于用机器语言进行程序设计的思维和表达方式与人们的习惯大相径庭，只有经过
较长时间职业训练的程序员才能胜任，使得程序设计曲高和寡。因为它的书面形式全是"密"码，所以可读性差，不便于交流与合作。因为它严重地依赖于具体的计算机，所以可移植性差，重用性差。这些弊端造成当时的计算机应用未能迅速得到推广。
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克服上述缺点的出路在于程序设计语言的抽象，让它尽可能地接近于算法语言。 为此，人们首先注意到的是可读性和可移植性，因为它们相对地容易通过抽象而得到改善。于是，很快就出现汇编语言。这种语言对机器语言的抽象，首先表现在将机器语言的每一条指令符号化:指令码代之以记忆符号，地址码代之以符号地址，使得其含义显现在符号上而不再隐藏在编码中，可让人望"文"生义。其次表现在这种语言摆脱了具体计算机的限制，可在不同指令集的计算机上运行，只要该计算机配上汇编语言的一个汇编程序。这无疑是机器语言朝算法语言靠拢迈出的一步。但是，它离算法语言还太远，以致程序员还不能从分解算法的数据、运算和控制到汇编才能直接表达的指令等繁杂琐碎的事务中解脱出来。 到了50年代中期，出现程序设计的高级语言如Fortran，Algol60，以及后来的PL/l， Pascal等，算法的程序表达才产生一次大的飞跃。
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诚然，算法最终要表达为具体计算机上的机器语言才能在该计算机上运行，得到所需要的结果。但汇编语言的实践启发人们，表达成机器语言不必一步到位，可以分两步走或者可以筑桥过河。即先表达成一种中介语言，然后转成机器语言。汇编语言作为一种中介语言，并没有获得很大成功，原因是它离算法语
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言还太远。这便指引人们去设计一种尽量接近算法语言的规范语言，即所谓的高级语言，让程序员可以用它方便地表达算法，然后借助于规范的高级语言到规范的机器语言的"翻译"，最终将算法表达为机器语言。而且，由于高级语言和机器语言都具有规范性，这里的"翻译"完全可以机械化地由计算机来完成，就像汇编语言被翻译成机器语言一样，只要计算机配上一个编译程序。 上述两步，前一步由程序员去完成，后一步可以由编译程序去完成。在规定清楚它们各自该做什么之后，这两步是完全独立的。它们各自该如何做互不相干。前一步要做的只是用高级语言正确地表达给定的算法，产生一个高级语言程序;后一步要做的只是将第一步得到的高级语言程序翻译成机器语言程序。至于程序员如何用高级语言表达算法和编译程序如何将高级语言表达的算法翻译成机器语言表达的算法，显然毫不相干。
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处理从算法语言最终表达成机器语言这一复杂过程的上述思想方法就是一种抽象。汇编语言和高级语言的出现都是这种抽象的范例。 与汇编语言相比，高级语言的巨大成功在于它在数据、运算和控制三方
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面的表达中引入许多接近算法语言的概念和工具，大大地提高抽象地表达算法的能力。 在运算方面，高级语言如Pascal，除允许原封不动地运用算法语言的四则运算、逻辑运算、关系运算、算术表达式、逻辑表达式外，还引入强有力的函数与过程的工具，并让用户自定义。这一工具的重要性不仅在于它精简了重复的程序文本段，而且在于它反映出程序的两级抽象。
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在函数与过程调用级，人们只关心它能做什么，不必关心它如何做。只是到函数与过程的定义时，人们才给出如何做的细节。用过高级语言的读者都知道，一旦函数与过程的名称、参数和功能被规定清楚，那么，在程序中调用它们便与在程序的头部说明它们完全分开。你可以修改甚至更换函数体与过程体，而不影响它们的被调用。如果把函数与过程名看成是运算名，把参数看成是运算的对象或运算的结果，那么
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，函数与过程的调用和初等运算的引用没有两样。利用函数和过程以及它们的复合或嵌套可以很自然地表达算法语言中任何复杂的运算。
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在数据方面，高级语言如Pascal引人了数据类型的概念，即把所有的数据加以分类。每一个数据(包括表达式)或每一个数据变量都属于其中确定的一类。称这一类数据为一个数据类型。 因此，数据类型是数据或数据变量类属的说明，它指示该数据或数据变量可能取的值的全体。对于无结构的数据，高级语言如Pascal，除提供标准的基本数据类型--布尔型、字符型、整型和实型外，还提供用户可自定义的枚举类、子界类型和指针类型。这些类型(除指针外)，其使用方式都顺应人们在算法语言中使用的习惯。对于有结构的数据，高级语言如Pascal，提供了数组、记录、有限制的集合和文件等四种标准的结构数据类型。其中，数组是科学计算中的向量、矩阵的抽象;记录是商业和管理中的记录的抽象;有限制的集合是数学中足够小的集合的势集的抽象;文件是诸如磁盘等外存储数据的抽象。
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人们可以利用所提供的基本数据类型(包括标准的和自定义的)，按数组、记录、有限制的集合和文件的构造规则构造有结构的数据。 此外，还允许用户利用标准的结构数据类型，通过复合或嵌套构造更复杂更高层的结构数据。这使得高级语言中的数据类型呈明显的分层。 高级语言中数据类型的分层是没有穷尽的，因而用它们可以表达算法语言中任何复杂层次的数据。 在控制方面，高级语言如Pascal，提供了表达算法控制转移的六种方式。
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(1)缺省的顺序控制";"。
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(2)条件(分支)控制:"if表达式(为真)then S1 else S2;" 。
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(3)选择(情况)控制:
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"Case 表达式 of
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值1: S1
值2: S2
...
值n: Sn
end"
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(4)循环控制:
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"while 表达式(为真) do S;" 或
"repeat S until 表达式(为真);" 或
"for变量名:=初值 to/downto 终值do S;"
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(5)函数和过程的调用，包括递归函数和递归过程的调用。
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(6)无条件转移goto。

这六种表达方式不仅覆盖了算法语言中所有控制表达的要求，而且不再像机器语言或汇编语言那样原始、那样繁琐、那样隐晦，而是如上面所看到的，与自然语言的表达相差无几。 程序设计语言从机器语言到高级语言的抽象，带来的主要好处是： 高级语言接近算法语言，易学、易掌握，一般工程技术人员只要几周时间的培训就可以胜任程序员的工作；高级语言为程序员提供了结构化程序设计的环境和工具，使得设计出来的程序可读性好，可维护性强，可靠性高；高级语言远离机器语言，与具体的计算机硬件关系不大，因而所写出来的程序可移植性好，重用率高； 由于把繁杂琐碎的事务交给了编译程序去做，所以自动化程度高，开发周期短，且程、序员得到解脱，可以集中时间和精力去从事对于他们来说更为重要的创造性劳动，以提高、程序的质量。
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数据结构、数据类型和抽象数据类型
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数据结构、数据类型和抽象数据类型，这三个术语在字面上既不同又相近，反映出它们在含义上既有区别又有联系。
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数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成，即一个数据由哪些成分数据构成，以什么方式构成，呈什么结构。数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系，物理上的数据结构反映成分数据在计算机内的存储安排。数据结构是数据存在的形式。
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数据是按照数据结构分类的，具有相同数据结构的数据属同一类。同一类数据的全体称为一个数据类型。在程序设计高级语言中，数据类型用来说明一个数据在数据分类中的归属。它是数据的一种属性。这个属性限定了该数据的变化范围。为了解题的需要，根据数据结构的种类，高级语言定义了一系列的数据类型。不同的高级语言所定义的数据类型不尽相同。Pascal语言所定义的数据类型的种类。
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其中，简单数据类型对应于简单的数据结构;构造数据类型对应于复杂的数据结构;在复杂的数据结构里，允许成分数据本身具有复杂的数据结构，因而，构造数据类型允许复合嵌套;指针类型对应于数据结构中成分数据之间的关系，表面上属简单数据类型，实际上都指向复杂的成分数据即构造数据类型中的数据，因此这里没有把它划入简单数据类型，也没有划入构造数据类型，而单独划出一类。
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数据结构反映数据内部的构成方式，它常常用一个结构图来描述:数据中的每一项成分数据被看作一个结点，并用方框或圆圈表示，成分数据之间的关系用相应的结点之间带箭号的连线表示。如果成分数据本身又有它自身的结构，则结构出现嵌套。这里嵌套还允许是递归的嵌套。
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由于指针数据的引入，使构造各种复杂的数据结构成为可能。按数据结构中的成分数据之间的关系，数据结构有线性与非线性之分。在非线性数据结构中又有层次与网状之分。 由于数据类型是按照数据结构划分的，因此，一类数据结构对应着一种数据类型。数据类型按照该类型中的数据所呈现的结构也有线性与非线性之分，层次与网状之分。一个数据变量，在高级语言中的类型说明必须是读变量所具有的数据结构所对应的数据类型。最常用的数据结构是数组结构和记录结构。数组结构的特点是：
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成分数据的个数固定，它们之间的逻辑关系由成分数据的序号(或叫数组的下标)来体现。这些成分数据按照序号的先后顺序一个挨一个地排列起来。每一个成分数据具有相同的结构(可以是简单结构，也可以是复杂结构)，因而属于同一个数据类型(相应地是简单数据类型或构造数据类型)。这种同一的数据类型称为基类型。所有的成分数据被依序安排在一片连续的存储单元中。 概括起来，数组结构是一个线性的、均匀的、其成分数据可随机访问的结构。
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由于这、种结构有这些良好的特性，所以最常被人们所采用。在高级语言中，与数组结构相对应的、数据类型是数组类型，即数组结构的数据变量必须说明为array [i] of T0 ，其中i是数组、结构的下标类型，而T0是数组结构的基类型。 记录结构是另一种常用的数据结构。它的特点是:与数组结构一样，成分数据的个数固定。但成分数据之间没有自然序，它们处于平等地位。每一个成分数据被称为一个域并赋予域名。不同的域有不同的域名。不同的域允许有不同的结构，因而允许属于不同的数据类型。与数组结构一样，它们可以随机访问，但访问的途径靠的是域名。在高级语言中记录结构对应的数据类型是记录类型。记录结构的数据的变量必须说明为记录类型。
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抽象数据类型的含义在上一段已作了专门叙述。它可理解为数据类型的进一步抽象。即把数据类型和数据类型上的运算捆在一起，进行封装。引入抽象数据类型的目的是把数据类型的表示和数据类型上运算的实现与这些数据类型和运算在程序中的引用隔开，使它们相互独立。对于抽象数据类型的描述，除了必须描述它的数据结构外，还必须描述定义在它上面的运算(过程或函数)。抽象数据类型上定义的过程和函
数以该抽象数据类型的数据所应具有的数据结构为基础。
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泛型设计和数据结构与算法
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下面我想再说说关于泛型程序设计模型对于数据结构和算法方面的最新推动，泛型思想已经把数据结
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构和算法方面的基本思想抽象到了一个前所未有的高度，现在有多种程序设计语言支持泛型设计，比如
ADA，C++，而且据说在java的下一版本和C#中也将对泛型设计进行全面的支持。
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先说说泛型设计的基本思想：泛型编程（generic programming，以下直接以GP称呼）是一种全新的程序设计思想，和OO，OB，PO这些为人所熟知的程序设计想法不同的是GP抽象度更高，基于GP设计的组件之间偶合度底，没有继承关系，所以其组件间的互交性和扩展性都非常高。我们都知道，任何算法都是作用在一种特定的数据结构上的，最简单的例子就是快速排序算法最根本的实现条件就是所排序的对象是存
贮在数组里面，因为快速排序就是因为要用到数组的随机存储特性，即可以在单位时间内交换远距离的对象，而不只是相临的两个对象，而如果用联表去存储对象，由于在联表中取得对象的时间是线性的既O[n]，这样将使快速排序失去其快速的特点。也就是说，我们在设计一种算法的时候，我们总是先要考虑其应用的数据结构，比如数组查找，联表查找，树查找，图查找其核心都是查找，但因为作用的数据结构不同
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将有多种不同的表现形式。数据结构和算法之间这样密切的关系一直是我们以前的认识。泛型设计的根本思想就是想把算法和其作用的数据结构分离，也就是说，我们设计算法的时候并不去考虑我们设计的算法将作用于何种数据结构之上。泛型设计的理想状态是一个查找算法将可以作用于数组，联表，树，图等各种数据结构之上，变成一个通用的，泛型的算法。这样的理想是不是很诱惑人？
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泛型编程带来的是前所未有的弹性以及不会损失效率的抽象性，GP和OO不同，它不要求你通过额外的间接层来调用函数：它让你撰写完全一般化并可重复使用的算法，其效率与针对特定数据结构而设计的算法旗鼓相当。我们大家都知道数据结构在C++中可以用用户定义类型来表示，而C++中的模板技术就是以类型作为参数，那么我可以想象利用模板技术可以实现我们开始的GP思想，即一个模板函数可以对于各种传递进来的类型起作用，而这些类型就可以是我们定义的各种数据结构。
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泛型算法抽离于特定类型和特定数据结构之外，使得其适应与尽可能的一般化类型，算法本身只是为了实现算法其需要表达的逻辑本质而不去被为各种数据结构的实现细节所干扰。这意味着一个泛型算法实际具有两部分。1，用来描叙算法本质逻辑的实际指令；2，正确指定其参数类型必须满足的性质的一组需求条件。到此，相信有不少人已经开始糊涂了，呵呵，不要紧。毕竟GP是一种抽象度非常高的程序设计思想，里面的核心就是抽象条件成为成为程序设计过程中的核心，从而取代了类型这在OO里面的核心地位，正是因为类型不在是我们考虑的重点，类型成为了抽象条件的外衣，所以我们称这样的程序思想为泛型思想------把类型泛化。

5. 编程的基础算法有哪些

1、二叉树的每个结点至多只有二棵子树（不存在度大于2的结点），二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。二叉树的第i层至多有2^（i 1）个结点。

深度为k的二叉树至多有2^k 1个结点；对任何一棵二叉树T，如果其终端结点数为n0，度为2的结点数为n2，则n0 = n2 + 1。二叉树算法常被用于实现二叉查找树和二叉堆。

递归算法能够解决的问题

数据的定义是按递归定义的。如Fibonacci函数。

问题解法按递归算法实现。如Hanoi问题。

数据的结构形式是按递归定义的。如二叉树、广义表等。

6. AL的LTE算法在PHY层有哪些区别

AL的LTE算法在PHY层有哪些区别
LTE无线接入协议体系结构如图1所示，该接入系统分为三层：层一为物理层（PHY），层二为媒体接入控制子层（MAC）、无线链路控制子层（RLC）和分组数据会聚协议子层（PDCP），层三为无线资源控制层（RRC）。其中物理层是无线接入系统最底层，它以传输信道为接口，向上层提供服务。
LTE（LongTermEvolution，长期演进)，又称E-UTRA/E-UTRAN，和3GPP2UMB合称E3G（Evolved3G）
LTE是由3GPP（，第三代合作伙伴计划）组织制定的UMTS（，通用移动通信系统）技术标准的长期演进，于2004年12月在3GPP多伦多TSGRAN#26会议上正式立项并启动。LTE系统引入了OFDM（，正交频分复用）和MIMO（Multi-Input&Multi-Output，多输入多输出）等关键传输技术，显着增加了频谱效率和数据传输速率（20M带宽2X2MIMO在64QAM情况下，理论下行最大传输速率为201Mbps，除去信令开销后大概为140Mbps，但根据实际组网以及终端能力限制，一般认为下行峰值速率为100Mbps，上行为50Mbps），并支持多种带宽分配：1.4MHz，3MHz，5MHz，10MHz，15MHz和20MHz等，且支持全球主流2G/3G频段和一些新增频段，因而频谱分配更加灵活，系统容量和覆盖也显着提升。LTE系统网络架构更加扁平化简单化，减少了网络节点和系统复杂度，从而减小了系统时延，也降低了网络部署和维护成本。LTE系统支持与其他3GPP系统互操作。LTE系统有两种制式：FDD-LTE和TDD-LTE，即频分双工LTE系统和时分双工LTE系统，二者技术的主要区别在于空中接口的物理层上（像帧结构、时分设计、同步等）。FDD-LTE系统空口上下行传输采用一对对称的频段接收和发送数据，而TDD-LTE系统上下行则使用相同的频段在不同的时隙上传输，相对于FDD双工方式，TDD有着较高的频谱利用率。

7. 底层算法和核心算法有什么区别

这两个词的比较完全是文字游戏。
什么是底层？这是相对的啊。从应用层、操作系统、驱动的角度来讲，我们可以说驱动层相对底层。从业务逻辑实现、基本方法实现、基础架构库的角度来讲，我们可以认为基础架构库中的算法更底层。所以这个词完全是个相对概念。没有最底层，只有更底层。
什么是核心？一般来讲指的是一个系统最为重要的一个算法吧。

8. 网络层路由算法有几种，请简述其

静态路由算法主要有：
洪泛法（Flooding）
随机走动法（Random Walk）
最短路径法（Shortest Path，SP）
基于流量的路由算法(Flow-based Routing，FR)</ol>动态路由算法主要有：
距离矢量算法（RIP）
链路状态算法（OSPF）
平衡混合算法（EIGRP）</ol>

9. stacking集成算法能有几层

不限，但是很多情况下，两层的效果是相对比较好的，多层反而不好。在不同的数据集上多做实验试一下。

10. 算法模块属于MVC哪一部分

理论上讲都不是，但一般算法都是放在c层，因为m为数据模型，一般和数据库的表对应，v层为界面显示，如html,win ui，只有c层是控制层，需要各种业务逻辑，所以算法一般放在c层中调用，为什么又说不是呢，因为算法都是封闭好的，c层只是调用，model层也可以调用，view层一样可以使用(如javascript)。