时代的算法

① 在智能时代，数据，算力算法，是构成了这一经济时代的基石

近代三次工业技术革命分别是

1、第一次工业革命，又叫产业革命，是指资本主义由工场手工业过渡到大机器生产，在生产领域和 社会 关系上引起了根本性变化。

2、第二次工业革命，19世纪中期，欧洲国家和美国、日本的资产阶级革命或改革的完成，促进了经济的发展。19世纪60年代后期，开始第二次工业革命。人类进入了“电气时代”。

3、第三次 科技 革命，20世纪四五十年代以来，在原子能、电子计算机、徽电子技术、航天技术、分子生物学和遗传工程等领域取得的重大突破，标志着的科学技术的到来，这次科学技术在人类 历史 上被称为第三次技术革命。

历史 是有周期性的，第四次 工业技术革命就在眼前，行业不外呼在那几个， 历史 技术革命浪潮带来的改变关乎国家命运更关乎你我他！

在智能时代，

“数据”是新的生产资料，

“算力”是新生产力，

“算法”是新生产关系，

构成了这一经济时代的基石。

② 大数据时代的数据分析技术面临的挑战

数据分析是整个大数据处理流程的核心，大数据的价值产生于分析过程。从异构数据源抽取和集成的数据构成了数据分析的原始数据。根据不同应用的需求可以从这些数据中选择全部或部分进行分析。小数据时代的分析技术，如统计分析、数据挖掘和机器学习等，并不能适应大数据时代数据分析的需求，必须做出调整。

大数据时代的数据分析技术面临着一些新的挑战，主要有以下几点。

（1）数据量大并不一定意味着数据价值的增加，相反这往往意味着数据噪音的增多。因此，在数据分析之前必须进行数据清洗等预处理工作，但是预处理如此大量的数据，对于计算资源和处理算法来讲都是非常严峻的考验。

（2）大数据时代的算法需要进行调整。首先，大数据的应用常常具有实时性的特点，算法的准确率不再是大数据应用的最主要指标。在很多场景中，算法需要在处理的实时性和准确率之间取得一个平衡。其次，分布式并发计算系统是进行大数据处理的有力工具，这就要求很多算法必须做出调整以适应分布式并发的计算框架，算法需要变得具有可扩展性。许多传统的数据挖掘算法都是线性执行的，面对海量的数据很难在合理的时间内获取所需的结果。因此需要重新把这些算法实现成可以并发执行的算法，以便完成对大数据的处理。最后，在选择算法处理大数据时必须谨慎，当数据量增长到一定规模以后，可以从小量数据中挖掘出有效信息的算法并一定适用于大数据。

（3）数据结果的衡量标准。对大数据进行分析比较困难，但是对大数据分析结果好坏的衡量却是大数据时代数据分析面临的更大挑战。大数据时代的数据量大，类型混杂，产生速度快，进行分析的时候往往对整个数据的分布特点掌握得不太清楚，从而会导致在设计衡量的方法和指标的时候遇到许多困难。

③ “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。

④ 历史年份怎么计算的

关于公元纪年的计算方法：

一、世纪

100年一个世纪，百位前面数值加1， 例：1069年（王安石开始变法），10+1=11，所以，公元11世纪； 例：公元前221年（秦朝建立），2+1=3，所以，公元前3世纪； 例：公元前27年（罗马帝国建立），0+1=1，所以，公元前1世纪； 例：公元9年（西汉结束），0+1=1，所以，公元1世纪。

二、年代

1．早期（初期）：世纪头二十年 例：20世纪早期，1900——1919年左右； 例：前594（鲁国实行“初税亩”），公元前6世纪早期。

2．上半期：世纪前50年 例：1800年——1850年左右，19世纪上半期。

3．中期：40——60年代 例：1856年（第二次鸦片战争开始），19世纪中期。

4．后半期：世纪后50年代 例：1851年——1899年，18世纪后半期。如：公元20年—公元29年，为公元1世纪20年代；公元1980年—公元1989年则为公元20世纪80年代。20～29年称为20年代，30～39年称为30年代，……，90～99年称为90年代。

三、计算涉及跨公元前后的时间

与单纯的计算公元前或公元后的时间有所不同，即必须在计算出的时间总数上减去一年，如计算公元前841年到1949年之间有多少年，正确的计算是841+1949-1=2789年，可以把这种算法归纳成一个简单公式“前后相加再减一”。

这里之所以要减出一年是因为公元纪年不设公元0年，不能按照数学上的正负数的概念来计算跨公元前后的时间。

(4)时代的算法扩展阅读

中国历史的划分：

1、中国近代史：1840年第一次鸦片战争-1919年五四运动

1840年鸦片战争是古代史与近代史的分界点，标志着中国由一个独立的封建社会变为半殖民地半封建社会。

2、中国现代史：1919年-1949年

1919年的五四运动是近代史与现代史的分界点，这标志着中国的革命由旧民主主义革命转为新民主主义革命。

3、中国当代史：1949年至今，也有将中国现代史包括中华人民共和国成立。

⑤ 以主动寻找的方式，去抵抗互联网时代的算法

我前几天读到孤独的阅读者船长发的一条推文¹

值得学的东西都教不了 ... 无论我们在传递怎样的知识、技能或观念，都更像是调整自己频率以‘激活’客体的共鸣。

确实，我们能在社会上生存的本能，都不是从哪个老师口中以某种严肃的、学术的语气从书本中讲出来的，更多的是在生活中对某人某事产生了某种频率上的同步，而影响了自己的判断，形成一种潜默教育。

就如同前段时间我在读莎士比亚作品的时候，在完全投入后的那么一个瞬间，清晰的感受到所谓‘有朋自远方来’的亲切感，从文字中与莎翁在更高维度中产生了思想上的同频共振，就有一种老朋友在娓娓道来的感觉。

我想你也有被信息困住的时候：跟朋友聊天、不断刷新的信息流、公众号的推送 … 在上一条信息都还没来得及看完的时候，后面已经堆了好些信息在后面，应接不暇的信息哪里还能细细地感受到与作者的在精神上的共鸣。我在去年写过一篇文章‘在信息不缺乏时，注意力就变得缺乏’²，我们的注意力在被低质量、低获取成本、缺乏系统性的信息所干扰，让我们开始变得不去关心事情的前因后果，武断地对一个画面进行断章取义，无法形成系统思考习惯。

计算机专业中有一个词叫做碎片化，指的是数据在物理介质中存储的不连贯性。好比你拍了一张照片，存在了硬盘的A区域，又拍了一张B存在硬盘C区域，A与C之间的B区域就形成了硬盘的碎片。碎片化程度越高，就表明存储介质的利用率越低、存储内容越少、检索效率越差，进而计算机的性能表现也差强人意。大脑中的碎片存在类似的效果，在互联网算法的控制之下，人对互联网的粘性越来越高，越来越离不开互联网，算法也会按照你的喜好不断去寻找、挖掘你的偏好信息，不断地吸引你的注意力，把你注意力从应该做的事情上吸引下来，让你的工作效率越来越低，思考能力越来越差。

因此，就需要我们保持专注的能力，在日益加快节奏的生活里就凸显出其根本价值。保持专注的核心是要能控制住自己不受到信息的影响。比如我，当我察觉对有手机游戏或者是信息类App开始占用我专注时间的时候，我就会立即把它从手机里删掉，避免因控制不住而浪费了自己的时间。话说回来，保持专注的目的，是在于更好地吸收信息里面的知识，而优质的知识的来源，绝对不会是那些按照你喜好的内容不断给你推送的信息，或者是你天天设法吸引你沉溺于其中的游戏。知识从来不会因为某个人的偏好而发生变化，也不会因为难以被理解而变得容易。

如果要摆脱算法的绑架，就要从算法中跳出来。我用一个比喻吧，算法的监狱其实是一个只围住了在你面前的监狱，你抓住了你面前监狱的铁栅栏疯狂的呼喊，而不去瞥一眼身边自由的空间，明明是只需要扭一下头或者往侧面迈一步就能逃离的困境。是需要以主动的方式，寻求外界的信息，从信息中掘金、积累，形成知识在时间层面上的复利，把雪球的坡道增厚挖深，每滚一圈都会粘上更多蓬松柔软的雪花。

Reference

精通所有对抗路坦克英雄的船长与你聊聊教育, https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5Nzk1NjU3Mg==&mid=2649221936&idx=1&sn=

在信息不缺乏时,注意力就变得缺乏, 刘一峰, 2020, https://ivone.me/superficial/

⑥ 算法给我们带来了巨大的影响，算法到底改变了什么

一、算法改变了我们接受信息的方式。算法技术应用在生活中的方方面面，无论我们是通过浏览器接受新闻，还是通过微博、微信、资讯类APP接受新闻，我们都不自觉地受着算法给我们带来的影响。基于大数据的算法，通过掌握用户以往的浏览记录和搜索历史推测用户可能感兴趣的内容。于是主动给用户推荐相关内容，我们接收信息的方式从偶然看到或是刻意检索，变成了各种APP主动给我们推荐。从这个角度来说，算法让我们接收信息的方式由主动变得被动起来。

我们享受着技术带来的便捷，同时我们也要警惕技术可能存在的问题。就像是算法技术可能存在的隐患，凡是有利有弊，一体有两面。因此，无论即便算法本身没有错，我们依然要谨慎使用该技术，并且要将此技术关在笼子里，不让居心叵测之人运用来侵害大多数的权益。

⑦ 算法时代对人类未来会有怎样的影响

算法是相当重要的，在计算机时代，算法的作用与计算机运算速度是推动计算科学前进的主要动力。人工智能从某种意义上，就是算法的实践过程。现在许多科学家所研究的，也都是如何应用算法的问题。

⑧ 蜉蝣盛世 | 这个算法时代的哀愁与觉知

我们还能从那些化身景区的断壁残垣里推演出 历史 变迁，从遗编野史里读出些无法被认定被史实的旧事，然而过去的终究是过去了。

时代的残忍并不在于它遗落了那些无法紧追其后的人；而是它以一种迅雷不及之势，将那些尚未清醒的人在无知无觉时就裹挟而去。

是的， 人类天生就具有适应力，却并不常拥有质疑力。 我们习惯顺应改变而做出调整，至于为什么改变? 如何实现的改变? 那些背后制定和把控规则的手，我们一概不知。

尽管往后总会出现三两一群后知后觉者（他们或许还会自称“先行者”）高呼复古、复兴运动；尽管还会有回潮， 会有小部分聪明人能以“顺风而呼”的方式，让我们重新审视、重视那些我们遗落在飞行途中的美丽。

但，新事物终究会取代旧事物，岁月的大刀阔斧，掩盖了所有夙夜兴叹的声音。而改变，又从来都是双刃剑。 算法在内容推荐领域的广泛运用，亦曾带给微弱尘埃的我，惊喜、哀愁与鼓舞。未来我们要做的，还有很多。

当一切内容幻化为一道道餐品，在精心挑选后，不停地端到最喜欢它的人面前，每个个体的甜区，都在被尝试着被完美击中。 而当它对你了解越深，击中你的甜区就变得越来越容易，你会发现，没有人比它更了解你，它简直贴心至极。

然而潜移默化间， 它对你的掌握愈加精准，将你固化进你的舒适圈里就愈深。 设想一下，如果作为人类的你，不幸变成了那只知道如何获取多巴胺的老鼠，以人类的智慧和毅力， 真的能控制自己不去频繁按下按钮么？被完美命中软肋，就很难不被捕获其中 ；当一个人的心理动向在无数数据分析下被完全掌控，如同你熟知一个人的肌肉记忆，你知道他有百分之80的概率就是会出右拳，如何回击，就太容易。

于是人类的渴望、贪婪、忧虑、仇恨……也通通在算法面前一览无余， 最潜隐的心理，在你所关注的、追逐的内容里显化并被掌握 。在亿万数据里，作为个体的你仅仅由一堆标签组成，about what you are and what do you want。 它是一面镜子，你有尝试过去看它么 ？很少有人通过它看清自己。

人生，终究是苦多；糖，也不能当饭吃。被喜欢的东西包裹是幸福的， 但幸福亦是最容易使人下陷的棉花糖 ，当你越来越只被令自己喜悦和舒适的事物包裹，你的世界，就会越来越狭隘，你越来越不愿意直面人生真实的课题—— 因为那些曾经要拼命才能获取到的成就感与满足感，它等量的快乐可以来得那么轻易。

如此下去，人类如何愈来愈广博呢？如果星辰依旧愈加明亮（虽然被漫天沙尘掩盖）， 蜉 蝣之辈的我们在这场群体愉悦之中，只是愈加平庸至化为尘土 ；对于人类整体来说，这个过程是下坠的。本质上写到这里，我也非常迷茫：一方面我很难去评判那些沉浸在自己喜欢的、即便是没营养的内容里的人，因为那是他们的自由；另一方面我觉得这对于个体、集体的发展都是无益的，因为如果人不能突破自己边界，去认识到更多更远，人类也只会越来越无法走向广博。

不过也许我没有担心的必要，真正睡着的人很难叫醒他； 何况他们也很难能读到我所写，如此令人不舒适的诚恳建议，不会是他们的甜区范围。

这个时代除了爆款套路，机器都可以写诗了，它纵可将千百年的佳作名篇纳入脑中，横可啃下世界各国的优秀文学理论，再加上熟读人的心理；最终那个冰冷的没有心脏的机器，一定也会写出感动世界的文字。 因为它，能比任何一个优秀头脑，都更懂得讨好阅读者；踩中的每一个点，都能击穿你的心脏。

算法在各个领域的普及化，仿佛迎合，才正确的趋势。文学也要成为一种迎合么? 这是一个人人可以写作的年代， 蜉 蝣群起的年代。 用蜉蝣作喻，因其小而微弱，曾经不被看到、如今却被看到。只是尽管这一天到来， 它们也不过是继续朝生暮死、生生灭灭 ，因为永远有不停制造的热点，有更新鲜刺激的话题赶着我们去追逐。

在这样的时代，却越来越向往里尔克笔下寂静的生活——可以诚实地面对苦难、困境，以哲学式的耐心去应对一切，从不将疑难埋藏进心底遗忘、亦不将其投入热闹中逃离。难怪他说：“谁此刻孤独，就永远孤独。” 选择不被芸芸众生同化，真正沉心笃行、时刻保有独立的思想认知的，终究是少数派。

往好处想，这样一个时代，对于创作者来说，也是有利的。因为有更多有才华之人可以被挖掘被展示，只要你的内容足够好；至于这个好，它的标准又是什么?

在那个人人诗情画意的年代，沈三白普通得不能再普通，但他一部《浮生六记》却为后世带来诸多沉醉与安心。那个讽刺小说与八股文并行的奇绝时代，他描写着自己和芸娘最日常的生活，仿佛只为记录而作的日记，语言平白质朴、故事清丽温柔。

而如今我们最盛传的内容是什么呢? 是情爱纠葛，还是纸醉金迷? 权力、暴力、美色、金钱…… 全然关乎人类灵魂最低阶的欲念。

算法出现在这个全民自媒体时代，更是放大了那些不堪。 那些为博人眼球夸大其词的文字、那些哗众取宠的文字、那些公然愚弄大众的文字……我无法适从，只能在自己与世界间构建了一个巨大的屏障，门外巨浪滔天，我只在屋内静心绣花就好。可是到最后，却也是这场浪潮，鼓舞了我——它我让同样看到了许多勇于表达的人、用心分享的人、坚持自我的不一样却依旧被大众认可的人……原来一切不够完满的，还可以由你我去扭转。

我曾经说，发光吧，即便微弱；如今我想说，发光吧，尽管热烈一点、沸腾一点。未有宏图大志，便努力做当代其貌不扬的沈三白， 以手写心、以文作舟，或许有一日能载着三两者，渡向更光亮的对岸。

你看，这是最坏的时代，也是最好的时代。

写在最后：作为蜉蝣，我无法扯住时代的车轱辘；作为文科生，我亦无法将其中的更学术性的东西呈现透彻；仅仅作为一个记录者，我尚能谈谈自己微弱的所感。算法这把双刃剑，切勿全然任其导之、切记避其锋利而用之；而它亦是一面镜子，是这个时代放在我们每个人面前的镜子， 我们一定不能放弃的，是努力跳出局限、跨越自己的甜区，走向更开阔的、不设限的人生。

⑨ 关于 世纪 和年代的算法我不是很明白【100分】

世纪公元和年代的算法 本世纪初，美国物理学会(American Institute of Physics)和IEEE计算机社团 (IEEE Computer Society)的一本联合刊物《科学与工程中的计算》发表了由田纳西大学的Jack Dongarra和橡树岭国家实验室的Francis Sullivan 联名撰写的“世纪十大算法”一文，该文“试图整理出在20世纪对科学和工程领域的发展产生最大影响力的十大算法”。作者苦于“任何选择都将是充满争议的， 因为实在是没有最好的算法”，他们只好用编年顺序依次列出了这十项算法领域人类智慧的巅峰之作——给出了一份没有排名的算法排行榜。有趣的是，该期杂志还 专门邀请了这些算法相关领域的“大拿”为这十大算法撰写十篇综述文章，实在是蔚为壮观。本文的目的，便是要带领读者走马观花，一同回顾当年这一算法界的盛 举。

1946 蒙特卡洛方法

在广场上画一个边长一米的正方形，在正方形内部随意用粉笔画一个不规则的形 状，呃，能帮我算算这个不规则图形的面积么？蒙特卡洛(Monte Carlo)方法便是解决这个问题的巧妙方法:随机向该正方形内扔N（N 是一个很大的自然数）个黄豆，随后数数有多少个黄豆在这个不规则几何形状内部，比如说有M个:那么，这个奇怪形状的面积便近似于M/N，N越大，算出来的 值便越精确。别小看这个数黄豆的笨办法，大到国家的民意测验，小到中子的移动轨迹，从金融市场的风险分析，到军事演习的沙盘推演，蒙特卡洛方法无处不在背 后发挥着它的神奇威力。

蒙特卡洛方法由美国拉斯阿莫斯国家实验室的三位科学家John von Neumann（看清楚了，这位可是冯诺伊曼同志！）,Stan Ulam 和 Nick Metropolis共同发明。就其本质而言，蒙特卡洛方法是用类似于物理实验的近似方法求解问题，它的魔力在于，对于那些规模极大的问题，求解难度随着 问题的维数（自变量个数）的增加呈指数级别增长，出现所谓的“维数的灾难”（Course of Dimensionality）。对此，传统方法无能为力，而蒙特卡洛方法却可以独辟蹊径，基于随机仿真的过程给出近似的结果。

最后八卦一下，Monte Carlo这个名字是怎么来的？它是摩纳哥的一座以博彩业闻名的城市，赌博其实是门概率的高深学问，不是么？

1947 单纯形法

单 纯形法是由大名鼎鼎的“预测未来”的兰德公司的Grorge Dantzig发明的，它成为线性规划学科的重要基石。所谓线性规划，简单的说，就是给定一组线性（所有变量都是一次幂）约束条件（例如a1*x1+ b1*x2+c1*x3>0)，求一个给定的目标函数的极值。这么说似乎也太太太抽象了，但在现实中能派上用场的例子可不罕见——比如对于一个公司 而言，其能够投入生产的人力物力有限（“线性约束条件”），而公司的目标是利润最大化（“目标函数取最大值”），看，线性规划并不抽象吧！线性规划作为运 筹学(operation research)的一部分，成为管理科学领域的一种重要工具。而Dantzig提出的单纯形法便是求解类似线性规划问题的一个极其有效的方法，说来惭 愧，本科二年级的时候笔者也学过一学期的运筹学，现在脑子里能想起的居然只剩下单纯形法了——不过这不也正说明了该方法的简单和直观么？

顺便说句题外话，写过《万历十五年》的黄仁宇曾说中国的传统是“不能从数目字上管理”，我们习惯于“拍脑袋”，而不是基于严格的数据做决定，也许改变这一传统的方法之一就是全民动员学习线性规划喔。

1950 Krylov子空间迭代法
1951 矩阵计算的分解方法

50 年代初的这两个算法都是关于线性代数中的矩阵计算的，看到数学就头大的读者恐怕看到算法的名字已经开始皱眉毛了。Krylov子空间叠代法是用来求解形如 Ax=b 的方程，A是一个n*n 的矩阵，当n充分大时，直接计算变得非常困难，而Krylov方法则巧妙地将其变为Kxi+1=Kxi+b-Axi的迭代形式来求解。这里的K(来源于作 者俄国人Nikolai Krylov姓氏的首字母)是一个构造出来的接近于A的矩阵，而迭代形式的算法的妙处在于，它将复杂问题化简为阶段性的易于计算的子步骤。

1951年由橡树岭国家实验室的AlstonHouseholder提出的矩阵计算的分解方法，则证明了任何矩阵都可以分解为三角、对角、正交和其他特殊形式的矩阵，该算法的意义使得开发灵活的矩阵计算软件包成为可能。

1957 优化的Fortran编译器

说 实话，在这份学术气息无比浓郁的榜单里突然冒出一个编译器(Compiler)如此工程化的东东实在让人有“关公战秦琼”的感觉。不过换个角度想 想，Fortran这一门几乎为科学计算度身定制的编程语言对于科学家（尤其是数学家，物理学家）们实在是太重要了，简直是他们形影不离的一把瑞士军刀， 这也难怪他们纷纷抢着要把票投给了它。要知道，Fortran是第一种能将数学公式转化为计算机程序的高级语言，它的诞生使得科学家们真正开始利用计算机 作为计算工具为他们的研究服务，这是计算机应用技术的一个里程碑级别的贡献。

话说回来，当年这帮开发Fortran的家伙真是天 才——只用23500行汇编指令就完成了一个Fortran编译器，而且其效率之高令人叹为观止:当年在IBM 主持这一项目的负责人JohnBackus在数十年后，回首这段往事的时候也感慨，说它生成代码的效率“出乎了所有开发者的想象”。看来作为程序员，自己 写的程序跑起来“出乎自己的想象”，有时候还真不一定是件坏事！

1959-61 计算矩阵特征值的QR算法

呼， 又是一个和线性代数有关的算法，学过线性代数的应该还记得“矩阵的特征值”吧？计算特征值是矩阵计算的最核心内容之一，传统的求解方案涉及到高次方程求 根，当问题规模大的时候十分困难。QR算法把矩阵分解成一个正交矩阵（什么是正交矩阵？！还是赶紧去翻书吧！）与一个上三角矩阵的积，和前面提到的 Krylov 方法类似，这又是一个迭代算法，它把复杂的高次方程求根问题化简为阶段性的易于计算的子步骤，使得用计算机求解大规模矩阵特征值成为可能。这个算法的作者 是来自英国伦敦的J.G.F. Francis。

1962 快速排序算法

不少读者恐怕和我一样,看到“快 速排序算法”（Quick Sort）这个条目时,心里的感觉是——“这可总算找到组织了”。相比于其他一些对程序员而言高深莫测的数学物理公式,快速排序算法真是我们朝夕相处的好 伙伴——老板让你写个排序算法,如果你写出来的不是快速排序,你都不好意思跟同事打招呼。其实根本不用自己动手实现, 不论是ANSI C,C++ STL,还是Java SDK,天下几乎所有的SDK里都能找到它的某种实现版本。

快速排序算法最早由Tony Hoare爵士设计，它的基本思想是将待排序列分为两半，左边的一半总是“小的”，右边的一半总是“大的”，这一过程不断递归持续下去，直到整个序列有 序。说起这位Tony Hoare爵士，快速排序算法其实只是他不经意间的小小发现而已，他对于计算机贡献主要包括形式化方法理论，以及ALGOL60 编程语言的发明等，他也因这些成就获得1980 年图灵奖。

快速排序的平均时间复杂度仅仅为O(Nlog(N))，相比于普通选择排序和冒泡排序等而言，实在是历史性的创举。

1965 快速傅立叶变换

如 果要评选对我们的日常生活影响最大的算法，快速傅立叶变换算法应该是当仁不让的总冠军——每天当拿起话筒，打开手机，听mp3，看DVD，用DC拍照 ——毫不夸张的说，哪里有数字信号处理，哪里就有快速傅立叶变换。快速傅立叶算法是离散傅立叶算法（这可是数字信号处理的基石）的一种快速算法，它有 IBM 华生研究院的James Cooley和普林斯顿大学的John Tukey共同提出，其时间复杂度仅为O(Nlog(N))；比时间效率更为重要的是，快速傅立叶算法非常容易用硬件实现，因此它在电子技术领域得到极其 广泛的应用。

1977 整数关系探测算法

整数关系探测是个古老的问题，其历史甚至可以追溯到欧几里德的时代。具体的说:

给 定—组实数X1,X2,...,Xn，是否存在不全为零的整数a1,a2,...an，使得:a 1 x 1 +a 2 x 2 + . . . + a n x n ＝ 0 这一年BrighamYoung大学的Helaman Ferguson 和Rodney Forcade解决了这一问题。至于这个算法的意义嘛，呃，该算法应用于“简化量子场论中的Feynman图的计算”——太深奥的学问拉！

1987 快速多极算法

日 历翻到了1987 年，这一年的算法似乎更加玄奥了，耶鲁大学的Leslie Greengard和Vladimir Rokhlin提出的快速多极算法用来计算“经由引力或静电力相互作用的N 个粒子运动的精确计算——例如银河系中的星体，或者蛋白质中的原子间的相互作用”，天哪，不是我不明白，这世界真是变得快！

所谓浪花淘尽英雄，这些算法的发明者许多已经驾鹤西去。二十一世纪的头五年也已经在不知不觉中从我们指尖滑过，不知下一次十大算法评选的盛事何时再有，也许我们那时已经垂垂老去，也许我们早已不在人世，只是心中唯一的希望——里面该有个中国人的名字吧！

⑩ 网络时代：用算法和员工对话

每天，全世界的人要发送超过2000亿份邮件，无数条微博、朋友圈。单单通过人力没办法从这些庞大的数据里找到头绪，把信息中的主题和众多信息所呈现的趋势连接起来。不过，人做不到的事，计算机正在慢慢学着做。

经过超过10年的研究，研究人员已经成功开发出一些计算机程序，能够获取大量信息，并通过抓取的数据理解一个想法或者一个产品所激荡起的人类情感。有了这种技术，老板们可以听到员工们真正的心声。

?亟待改进的分析技术

现阶段，情绪分析技术还很不成熟。计算机理解人类自然语言的能力还很有限，想要准确理解人的意思非常困难。一项研究测试了基本分析工具分析邮件信息内容的能力，发现分析工具理解人类意图的准确率不超过30%（不过，让两个人来做同样的事，准确率也只能达到75%）。依靠计算机算法来进行情感分析虽然便捷高效，但是仅仅依靠这一技术似乎是不够的。

检测人类元素仍然是情绪感知算法中非常重要的一项工作。即便是IBM公司用了3年的社交脉搏软件也需要人类参与辅助工作。该系统需要一组人类分析师定期检查系统所辨认的信息流，确保系统在得出结果并送交给管理者之前能够正确理解数据。

机器学习技术的发展使得计算机算法理解人类文字的能力已经有了很大程度的提升，但是研究者们不局限于这一种途径，许多科学家已经开始找寻各种新手段来优化情感分析技术。两位印度的计算机科学家去年发表了一篇论文，提议采取新的方式确定员工的态度和幸福感——面部识别。他们所创造的系统在每次员工进入公司的时候采集他们的面部信息，辨别他们的情绪是开心、伤心、沮丧还是愤怒，这样可以根据这些数据来优化分析生产率和员工绩效。