世界是一个算法

⑴ “算法时代”到来，为何网友却称这是人类危机

现代社会发展越来越快，科技越来越进步，互联网时代人们被各种信息包围，为了让人们更方便检索出自己感兴趣的信息，算法解决了这个问题。算法更加具有个性化和定制化的特点，完美的推荐人类感兴趣的话题，会挖掘人类潜在需求，让人们生活更加方便，但是有些网友却认为算法时代到来是人类危机。那么为什么如此方便，让人省心的算法时代会是人类危机呢？算法时代人类将没有隐私，算法时代人类的视野会被自身眼界困住，无法看到更广阔的世界，算法时代人类会被算法控制。

一、人类在算法时代将失去个人隐私。

人类如果进入算法时代，会被互联网上各种应用收集个人信息，人类的购物记录将暴露生活个人情况，还有人类身体情况。网上各种应用还会收集个人喜好，因此通过数据汇总描绘出个人画像。比如收入高低会导致选择品牌有所不同，身体情况也会导致购物情绪，自己个人喜好会影响各种娱乐平台推送。这样下去，每个人都会被精准画像，自己毫无隐私可言。一旦这些数据被有心人利用，将会导致人类危机发生。

大家对算法时代有什么看法，欢迎留言讨论。

⑵ 是不是数学算数 是不是全世界统一的 算法一样的~ 急~

当然全世界统一的

⑶ 全世界最强的算法平台codeforces究竟有什么魅力

简单介绍一下codeforces这个网站，codeforces位于宇宙编程最强的毛国。据说最早是由俄罗斯的一群大学生维护的，它最大的特点就是代码和题解的公开。所有人都可以随意查看其它大牛的代码，可以说是非常具有开源精神了。

codeforces很大的特点就是题目兼容并蓄，什么难度等级的题目都可以找到。并且题目很有意思，往往思维陷阱比较多，也就是思维题比较多。对于数据结构以及算法的考察相对弱一些，更多的时候往往是告诉你用什么算法你也不知道怎么做……

codeforces另外一个很大的特点就是它有自己的上分系统，基本上每周会举办一到两次在线的算法比赛。一般的比赛时长是两个小时，只要注册账号就可以免费参加。我记得当年第一次参加比赛会获得一个初始分是1500，然后根据你在比赛当中的表现上分或者减分。由于参加的选手水平实力强度不一，所以它开设了好几个档次(div)，不同层次的选手面对的题目难度也不一样，这样保证了大家都可以愉快地参赛。

codeforces在比赛的时候只会测试一小部分数据，真正的测试集会放到赛后进行测试。所以在比赛中测试通过的代码，只是通过了小数据验证，很有可能有隐藏的问题没被发现。当你通过了这道题之后，你就可以去查看其他通过人的代码，去分析它们有没有问题，如果发现了bug，可以构造一份数据hack掉他的提交。hack成功之后，你会获得分数的奖励。

你可以双击打开其他人的提交记录，去阅读他们的代码。到了比赛后期，能做的问题做的差不多了之后，就进入了紧张刺激的互相hack阶段。讲道理，这比只是单纯做题的竞赛要有趣多了。

以前我们acm集训队经常晚上一起打codeforces的比赛，有时候看到队友在一个房间里，还会互相关注一下近况，互相hack一把，不得不说现在怀念起来还是非常有意思的。

好了，关于codeforces网站就介绍到这里了，如果你也对算法感兴趣的话，不妨试着用一下它吧，相信你也会找到算法的乐趣。

⑷ 世界上最复杂的程序算法有哪些

Jump-pointer: 在作LA(v,d)的时候, 如果一层一层的往上搜索很慢. 有没有可能直接跳呢? 比如我们知道LA(u,d) = LA(v,d),如果u是v的一个ancestor. 如果直接储存了LA(u,d), 并且可以在log(n)的时间"跳"到u, 那么只要log n的时间就能找到LA(v,d). 这个算法要用 O(n log n)的preprocess time + O(log n)的time. 每一次跳的距离是上一次的1/2倍.，[这个算法很简单的]。

⑸ 世界上最快的排序算法

Timsort是一个自适应的、混合的、稳定的排序算法，融合了归并算法和二分插入排序算法的精髓，在现实世界的数据中有着特别优秀的表现。它是由Tim Peter于2002年发明的，用在Python这个编程语言里面。这个算法之所以快，是因为它充分利用了现实世界的待排序数据里面，有很多子串是已经排好序的不需要再重新排序，利用这个特性并且加上合适的合并规则可以更加高效的排序剩下的待排序序列。

⑹ 风靡全球的十大算法

作者 | George Dvorsky

编译 | 深度学习这件小事

1 排序算法

所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。

稳定的

冒泡排序（bubble sort） — O(n^2） 鸡尾酒排序(Cocktail sort，双向的冒泡排序) — O(n^2） 插入排序（insertion sort）— O(n^2) 桶排序（bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 额外空间 计数排序(counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外空间 合并排序（merge sort）— O(nlog n);需要 O(n) 额外空间 原地合并排序— O(n^2) 二叉排序树排序 （Binary tree sort） — O(nlog n)期望时间； O(n^2)最坏时间；需要 O(n) 额外空间 鸽巢排序(Pigeonhole sort)— O(n+k); 需要 O(k) 额外空间 基数排序（radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 额外空间 Gnome 排序— O(n^2) 图书馆排序— O(nlog n) withhigh probability，需要（1+ε)n额外空间

不稳定的

选择排序（selection sort）— O(n^2) 希尔排序（shell sort）— O(nlog n) 如果使用最佳的现在版本 组合排序— O(nlog n) 堆排序（heapsort）— O(nlog n) 平滑排序— O(nlog n) 快速排序（quicksort）— O(nlog n) 期望时间，O(n^2) 最坏情况；对于大的、乱数列表一般相信是最快的已知排序 Introsort—O(nlog n) Patience sorting— O(nlog n+k) 最坏情况时间，需要额外的 O(n+ k) 空间，也需要找到最长的递增子串行（longest increasing subsequence）

不实用的

Bogo排序— O(n× n!) 期望时间，无穷的最坏情况。 Stupid sort— O(n^3); 递归版本需要 O(n^2)额外存储器 珠排序（Bead sort） — O(n) or O（√n)，但需要特别的硬件 Pancake sorting— O(n)，但需要特别的硬件 stooge sort——O（n^2.7）很漂亮但是很耗时

2 傅立叶变换与快速傅立叶变换

傅立叶是一位法国数学家和物理学家，原名是JeanBaptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier于1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，论文里描述运用正弦曲线来描述温度分布，论文里有个在当时具有争议性的决断：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成。当时审查这个论文拉格朗日坚决反对此论文的发表，而后在近50年的时间里，拉格朗日坚持认为傅立叶的方法无法表示带有棱角的信号，如在方波中出现非连续变化斜率。直到拉格朗日死后15年这个论文才被发表出来。谁是对的呢？拉格朗日是对的：正弦曲线无法组合成一个带有棱角的信号。但是，我们可以用正弦曲线来非常逼近地表示它，逼近到两种表示方法不存在能量差别，基于此，傅立叶是对的。为什么我们要用正弦曲线来代替原来的曲线呢？如我们也还可以用方波或三角波来代替呀，分解信号的方法是无穷多的，但分解信号的目的是为了更加简单地处理原来的信号。用正余弦来表示原信号会更加简单，因为正余弦拥有原信号所不具有的性质：正弦曲线保真度。一个正余弦曲线信号输入后，输出的仍是正余弦曲线，只有幅度和相位可能发生变化，但是频率和波的形状仍是一样的。且只有正余弦曲线才拥有这样的性质，正因如此我们才不用方波或三角波来表示。

3 Dijkstra 算法

Dijkstra算法是典型的算法。Dijkstra算法是很有代表性的算法。Dijkstra一般的表述通常有两种方式，一种用永久和临时标号方式，一种是用OPEN, CLOSE表的方式，这里均采用永久和临时标号的方式。注意该算法要求图中不存在负权边。

4 RSA算法变换

RSA是目前最有影响力的公钥加密算法，它能够抵抗到目前为止已知的绝大多数密码攻击，已被ISO推荐为公钥数据加密标准。今天只有短的RSA钥匙才可能被强力方式解破。到2008年为止，世界上还没有任何可靠的攻击RSA算法的方式。只要其钥匙的长度足够长，用RSA加密的信息实际上是不能被解破的。但在分布式计算和量子计算机理论日趋成熟的今天，RSA加密安全性受到了挑战。

5 安全哈希算法

一种对输入信息（例如消息）进行摘要的算法。摘要过程能够完成下列特点：不同的输入信息绝对不会具有相同的指纹：相近输入信息经过摘要之后的输出信息具有较大的差异，同时计算上很难生产一个与给定输入具有相同指纹的输入。（即不可逆）。

6 整数因式分解

这是在计算机领域被大量使用的数学算法，没有这个算法，信息加密会更不安全。该算法定义了一系列步骤，得到将一合数分解为更小因子的质数分解式。这被认为是一种FNP问题，它是NP分类问题的延伸，极其难以解决。许多加密协议（如RSA算法）都基于这样一个原理：对大的合数作因式分解是非常困难的。如果一个算法能够快速地对任意整数进行因式分解，RSA的公钥加密体系就会失去其安全性。量子计算的诞生使我们能够更容易地解决这类问题，同时它也打开了一个全新的领域，使得我们能够利用量子世界中的特性来保证系统安全。

7 链接分析

链接分析，源于对Web结构中超链接的多维分析。当前其应用主要体现在网络信息检索、网络计量学、数据挖掘、Web结构建模等方山。作为Google的核心技术之一，链接分析算法应用已经显现出j惊人的商业价值。

8 比例积分微分算法

你是否曾经用过飞机、汽车、卫星服务或手机网络？你是否曾经在工厂工作或是看见过机器人？如果回答是肯定的，那么你应该已经见识过这个算法了。大体上，这个算法使用一种控制回路反馈机制，将期望输出信号和实际输出信号之间的错误最小化。无论何处，只要你需要进行信号处理，或者你需要一套电子系统，用来自动化控制机械、液压或热力系统，这个算法都会有用武之地。可以这样说，如果没有这个算法，现代文明将不复存在。

9 数据压缩算法

在现今的电子信息技术领域，正发生着一场有长远影响的数字化革命。由于数字化的多媒体信息尤其是数字视频、音频信号的数据量特别庞大，如果不对其进行有效的压缩就难以得到实际的应用。因此，数据压缩技术已成为当今数字通信、广播、存储和多媒体娱乐中的一项关键的共性技术。

10 随机数生成

在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的试验组的过程中，或者在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。

⑺ 什么是算法，都什么，举个例子，谢谢

根据我个人的理解：
算法就是解决问题的具体的方法和步骤，所以具有以下性质：

1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束（如果步骤无限，问题就无法解决）
2、确切性：步骤必须明确，说清楚做什么。
3、输入：即解决问题前我们所掌握的条件。
4、输出：输出即我们需要得到的答案。
5、可行性：逻辑不能错误，步骤必须有限，必须得到结果。

算法通俗的讲：就是解决问题的方法和步骤。在计算机发明之前便已经存在。只不过在计算机发明后，其应用变得更为广泛。通过简单的算法，利用电脑的计算速度，可以让问题变得简单。

譬如：计算 1×2×3×4。。。。×999999999×1000000000
如果人为计算，可想而知，即使你用N卡车的纸张都很难计算出来，即使算出来了，也很难保证其准确性。
如果用VB算法：
dim a as integer
a=1
For i =1 to 1000000000
a=a*i
next i
input a
就这样，简单的算法，通过计算机强大的计算能力，问题就解决了。
关于这段算法的解释：i每乘一次，其数值都会增大1，一直乘到1000000000，这样，就将从1到1000000000的每个数都乘了。而且每乘一次，就将结束赋给a,这样，a就代表了前面的相乘的所有结果，一直乘到1000000000。最后得到的a，就是我们想要的。

〓以下是网络复制过来的，如果你有足够耐心，可以参考一下。

算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，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。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列，并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。
一个算法应该具有以下五个重要的特征：
1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束；
2、确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义；
3、输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件；
4、输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；
5、可行性： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。
计算机科学家尼克劳斯-沃思曾着过一本着名的书《数据结构十算法= 程序》，可见算法在计算机科学界与计算机应用界的地位。
[编辑本段]算法的复杂度
同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。
时间复杂度
算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做
T(n)=Ο(f(n))
因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。
空间复杂度
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。
详见网络词条"算法复杂度"
[编辑本段]算法设计与分析的基本方法
1.递推法
递推法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。它把问题分成若干步，找出相邻几步的关系，从而达到目的，此方法称为递推法。
2.递归
递归指的是一个过程：函数不断引用自身，直到引用的对象已知
3.穷举搜索法
穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验，并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。
4.贪婪法
贪婪法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪法不要回溯。
5.分治法
把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
6.动态规划法
动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。
7.迭代法
迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法。
[编辑本段]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。
[编辑本段]举例
经典的算法有很多，如："欧几里德算法"。
[编辑本段]算法经典专着
目前市面上有许多论述算法的书籍，其中最着名的便是《计算机程序设计艺术》（The Art Of Computer Programming) 以及《算法导论》（Introction To Algorithms）。
[编辑本段]算法的历史
“算法”即算法的大陆中文名称出自《周髀算经》；而英文名称Algorithm 来自于9世纪波斯数学家al-Khwarizmi，因为al-Khwarizmi在数学上提出了算法这个概念。“算法”原为"algorism"，意思是阿拉伯数字的运算法则，在18世纪演变为"algorithm"。欧几里得算法被人们认为是史上第一个算法。 第一次编写程序是Ada Byron于1842年为巴贝奇分析机编写求解解伯努利方程的程序，因此Ada Byron被大多数人认为是世界上第一位程序员。因为查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)未能完成他的巴贝奇分析机，这个算法未能在巴贝奇分析机上执行。 因为"well-defined procere"缺少数学上精确的定义，19世纪和20世纪早期的数学家、逻辑学家在定义算法上出现了困难。20世纪的英国数学家图灵提出了着名的图灵论题，并提出一种假想的计算机的抽象模型，这个模型被称为图灵机。图灵机的出现解决了算法定义的难题，图灵的思想对算法的发展起到了重要作用的。

⑻ 世界上算法最强的Ai可以预测一个人的一生吗

我的观点是：大概率可以。为什么不是百分之百？因为变化是宇宙的规律。不要把一个粒子看成一个恒常的存在，而应看成一个瞬间生灭的过程，由于过程连续不断，造成了恒常不灭的假象。所以用AI计算预测人生，大概率是可以，100%基本不可能。

⑼ 算法是什么算法能改变世界吗

从某种意义上讲 算法是可以改变世界的

⑽ 世界上第一个加密算法,谁能简单介绍下并说说它的原理

字母替换:a->b,b->c,...z->a...