算法即兴展

⑴ 大数据的发展，伴随的将是软件工程师的渐退，算法工程师的崛起

大数据在人类 历史 长河的各个时期一直存在着，只是要等到技术发展到一定阶段，它才开始崭露头角。而它的未来又在哪里？来自 Intercom 的工程师 Cathal Horan 表达了他对大数据的看法，他认为，未来属于算法，而不是代码。以下内容翻译自 Cathal 在 hackernoon 网站发表的博文，已获得翻译授权。原文链接：The future is algorithms, not code。

“大数据时代”的称号并不能为当今世界所独享，数据充斥着人类文明 历史 长河的各个时期。纵观这些 历史 时期，通过从离散到抽象的转换，我们就会明白为什么算法比代码重要。

说到大数据……

如果我们把整个人类 历史 看成一天，那么我们只能从晚上 11 点 7 分开始说起。这是安静的一天。但是在随后的一丁点时间里，我们积攒了很多知识和故事，并打算将它们传达给其他人。你可以想象最开始人类通过对话的形式将知识代代相传，从父辈传给子辈，从老师传给学生。但是整个 社会 的知识量增长迅速，以至于最初的对话形式无法传达这么多的信息。

我们需要将这些信息编撰成册进行保存和传播。通过书写的方式将知识编撰成册代表着这些时期在技术上的重大转变。事实上，苏格拉底（柏拉图“斐德罗篇”里的角色）认为这种技术转变比不上最初的对话形式，担心它会降低我们开发智慧和知识的能力。所以很自然地，我不认为苏格拉底会喜欢电视。

问题的核心是，对话代表了一种离散的沟通手段。你知道你的交谈对象是谁，而且参与对话的人通过论证和反证的方式进行直接的互动。反过来，书本是一种抽象的沟通手段，作者和读者之间不存在直接的互动。作者并不知道谁读了他的书，也不知道有多少人、在什么时候、在哪里读了他的书。有时候，我们可能知道潜在的读者群体是谁，然后根据读者群体进行内容裁剪。不过大多数时候，书本都只是一种抽象的传播知识和学习新技能的手段。

等腰三角形的大数据

当我们从简单的计算形式转变为由定理、符号和算法组成的抽象形式（我们现在称其为数学），就开启了另一个大数据时代。第一批有记载的计算发生在公元前 2500 年的美索不达米亚。当时，美索不达米亚人需要计算出一谷仓的粮食能够养活多少人。

或许你想知道人类 历史 上的其他大数据时期，不过我想直接跳到 20 世纪，看看代码如何成为现代技术领域的重要组成部分（如果你有其他大数据时期的资料，可以联系我 @cathalhoran，我相信它们会很有趣）。

代码的崛起

1945 年，当 Grace Hopper 开始在 Harvard Mark I 计算机上工作时，编码（或者说编程，不过我们不打算在这里区分它们有什么不同）这项工作的重要性就开始凸显出来。在这之前，电脑（如果可以这么叫它的话）充其量只是个计算工具。以二战为例，当时的大炮需要借助矩阵进行辅助瞄准。矩阵是一些方程式的计算结果，这些方程式使用数百种不同的计算因子，比如距离、海拔、风速、温度、湿度，等等。电脑（computer）这个名字的由来也是很偶然的，人们用它描述在二战中操作计算机的女性，她们被称为“computer”。操作员们必须使用打孔卡和曲柄来处理方程式。一个打孔卡需要 170 个人月才能完成。

这个与我们之前讨论的事情有什么相似之处？美索不达米亚人使用黏土矩阵来进行计算，而到了 20 世纪，计算媒介变成了编码。虽然已经有了长足的进步，不过编码仍然是一种离散的操作，因为它执行的是具体的计算任务，只是效率上有所提升而已。编码解放了人工操作，让我们可以处理更多的数据。

算法与代码

算法 ：一系列用于描述一个问题解决方案的步骤，符合正确性和有限性的标准。是与具体实现相互独立的抽象计算步骤。

代码 ：一系列计算机指令。它们是计算的具体实现，使用一种特定的编程语言，运行在一个特定的平台上。

人们可以借助这种直接向计算机发送编码指令的方式来实现更为复杂的指令序列，并以算法的形式呈现出来。算法比编码的出现要早得多。穆斯林数学家 Al-Khawarizm 早在公元 820 年就对解决线性方程和二次方程式的算法进行了描述。算法一词来源于这位数学家的拉丁文名字“Algoritmi”，而“algebra”则来源于“al-jabr”，Al-Khawarizm 用它来解决二次方程式问题。算法由一系列有限的计算或指令组成，并产生一个结果。正如我们所知道的那样，代码是向计算机发出指令的一种方式，很适合用于实现算法。它们只不过是一系列按照一定次序执行的操作。

与早期的大数据时期一样，我们这个时代的信息量也在增长。根据摩尔定律，我们在编码的设计和使用方面所作的改进换来了性能的提升，从而能够应付不断增长的数字化需求。你可以继续编写代码从数据库查询相关的资源列表。这些操作的离散特征仍然被保留了下来，因为人们仍然在通过编写代码告诉硬件应该做哪些事情。就算操作变得越来越复杂，它仍然只是人类的编码指令。不过，算法已经开始展露头角，正在创造一个抽象的新时代。

算法的崛起

所以说，算法和代码之间有很大的不同。代码可以用来实现算法，而且代码的实现方式会影响到性能。例如，如果你要从一个序列里找出最大或最小的元素，那么二叉堆的性能相比其他的数据结构要好很多。不过，你已经没有必要通过编写代码来实现一个算法，就像没有必要通过听音乐来写歌一样。

虽然每个人都知道摩尔定律的魔力，驱动数字经济发展的性能改进遵循的就是摩尔定律，但鲜有人知道， 在很多领域，算法所产生的性能改进已经超过了硬件所带来的性能提升。 实际上，2010 年的一份官方报告表明，算法已经为很多领域带来了显着的性能提升，比如语音识别、神经语言处理和物流。

“更加令人感到吃惊但同时又令人难以理解的是，在很多领域，算法为性能带来的提升已经远远超过了处理器速度提升所带来的性能改进。”—— 面向总统和国会的报告：设计数字的未来

抽象算法

我们现在拥有大量的数据，这意味着我们不能再用离散的思维来思考问题。大数据促使我们转变思维。它促使我们向后退一步，去寻找能够处理数据洪流的方法。按照传统的方式，你可能会根据一些指定的模式或参数编写代码来查询数据。例如，你可能想从数据库中查找在过去两周买过 2 件商品并且支付超过 30 欧元的顾客，因为你想联系到这些顾客，并向他们推荐一些优惠活动。你使用这个模式来查找匹配的数据。不过大数据却正好相反，你先有了数据，然后查找可以匹配这些数据的模式。

想想看，有这么多的数据，但是我们却找不到匹配的模式，所以我们要回退一步。我们通过集群、分类、机器学习和其他新的支撑技术来寻找模式，而能够帮助我们做到这点的是算法，不是代码。要找到隐藏在暗处的模式，跨出这一步是必需的。与光谱一样，有一些波长的光线我们是看不到的，而超过一定数据量之后的模式我们也是看不到的，它就是大数据。

我们不仅可以从中搜索到模式，它还能够生成做这些事情所需要的代码。Pedro Domingos 在“The Master Algorithm”一书中描述了如何使用“学习者算法”来创建新的算法，这些算法可以反过来为我们编写我们所需要的代码，“通过机器学习，计算机可以自己编程，我们就可以解放了”。为了实现这个目标，我们需要更好地理解这些算法的原理，以及如何让它们与我们的需求相匹配。否则，我们就无法向抽象转变。

“工业的发展让手工劳动自动化，信息的发展让脑力劳动自动化，而机器学习则让它自己自动化。如果没有机器学习，程序员就会成为发展瓶颈。而有了机器学习，发展的速度就会加快。”—— Pedro Domingos，“The Master Algorithm ”

思考算法

不过，不管如何从离散转变成抽象，我们仍然需要程序员，但这不是重点。并不是说代码已经变得不重要了，也不是说代码就不会再带来任何改进。重点在于，我们要开始思考算法，这不仅仅是数学家或学者的事情。我们周边充斥着各种算法，以致于我们不需要知道如何编写代码来使用它们，或者理解它们。现在，有一些人通过新的算法对不同的领域进行优化和改进，他们使用了遗传编程（genetic programming）和大数据技术。人们甚至创造了更好的优化技术，他们观察金属的冷却过程，并通过算法对其进行建模（被称为模拟退火算法，这就是我们应该从算法角度开始考虑问题的一个最好的例子）。

编码作为新数字经济的关键技能，就像学习如何阅读一样，已经模糊了我们对算法的理解。算法正逐渐成为我们生活的组成部分，从电影推荐到新闻过滤和寻找合作伙伴。我们要更好地理解它们，这样才能更好地理解和掌控我们的未来

⑵ 算法研究员发展前景

算法研究员发展前景很好。算法研究员所占市场比例较低，有大量需求。
1、算法研究员工资较高，平均2万以上。
2、算法研究员的升值空间很大。

⑶ 乐理高手来 关于吉他即兴伴奏和升降调算法.

首先，你要知道歌曲是几段的。常用的和弦走向你听歌曲的旋律，一般的和弦走向是与主旋律和其歌曲风格配合的。

C调歌曲常用的和弦走向Ⅰ-Ⅴ-Ⅳ-Ⅰ，还有Ⅰ-Ⅴ-Ⅰ-Ⅳ，Ⅰ-Ⅲ-Ⅱ-Ⅳ(m)-Ⅰ。

这些和弦都是根据旋律所要表达的感情程度来编配的，你拿到一首歌，你就要知道这首歌哪里情绪高昂，哪里情绪低落，哪里又变的怎么样的，这些都影响到了和弦。

这些你可以看下乐理知识的和声学会有的。

我给你找了下常用和弦图~~

希望这些能给你帮助。

⑷ 在计算机科学中，有哪些非常巧妙的算法

分支界定算法（Branch and Bound）——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法，特别是针对离散、组合的最优化。Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。

动态规划算法（Dynamic Programming）——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法

欧几里得算法（Euclidean algorithm）——计算两个整数的最大公约数。最古老的算法之一，出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。

期望-最大算法（Expectation-maximization algorithm，又名EM-Training）——在统计计算中，期望-最大算法在概率模型中寻找可能性最大的参数估算值，其中模型依赖于未发现的潜在变量。EM在两个步骤中交替计算，第一步是计算期望，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大可能估计值；第二步是最大化，最大化在第一步上求得的最大可能值来计算参数的值

⑸ 大公司笔试面试有哪些经典算法题目

1、二维数组中的查找

具体例题：如果一个数字序列逆置之后跟原序列是一样的就称这样的数字序列为回文序列。例如：{1, 2, 1}, {15, 78, 78, 15} , {112} 是回文序列, {1, 2, 2}, {15, 78, 87, 51} ,{112, 2, 11} 不是回文序列。现在给出一个数字序列，允许使用一种转换操作：选择任意两个相邻的数，然后从序列移除这两个数，并用这两个数字的和插入到这两个数之前的位置(只插入一个和)。现在对于所给序列要求出最少需要多少次操作可以将其变成回文序列？

⑹ 算法的描述、特性以及概念

描述算法的方法有多种，常用的有自然语言、结构化流程图、伪代码和PAD图等，其中最普遍的是流程图。

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，厄米变形模型，随机森林算法。

特征：有穷性，算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；确切性，算法的每一步骤必须有确切的定义；输入项：一个算法有0个或多个输入，；输出项；可行性，算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成。

(6)算法即兴展扩展阅读

算法历史：

“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，al-Khwarizmi在数学上提出了算法这个概念。“算法”，意思是阿拉伯数字的运算法则，在18世纪演变为"algorithm"。

因为巴贝奇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。 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。

⑺ 伪·从零开始学算法 - 1.2 算法的历史

我在写1.1节的时候本来是要写这个的，但是突然就忘了……就作为一节来写吧。

顺便说一下，1946年的今天，世界上第一台通用电脑——电子数值积分计算机在美国宾夕法尼亚大学正式启用，就是那个ENIAC。

别只想着情人节，要不是几十年来科技的进步，你们才没机会在朋友圈、空间什么的大秀恩爱。

中文的“算法”一词至少在唐代就出现了，在此之前也有“术”“算术”等词，最早出现在《周髀算经》《九章算术》。而且，“算法”一词的含义从古到今几乎没有发生变化。

英文的“算法”（algorithm）一词来源于9世纪波斯数学家花拉子米（al-Khwārizmī，780?~850?）——就是那个解决一次方程及一元二次方程的方法的人。花拉子米的拉丁文译名是“Algoritmi”。英文对“算法”原译为“algorism”，意思是花拉子米的运算法则，在18世纪演变为“algorithm”。这个词出现于12世纪，指的是用阿拉伯数字进行算术运算的过程。

对于算筹、算盘的操作的方法，我不知道是否属于算法。

约公元前300年记载于《几何原本》中的辗转相除法（欧几里得算法）被人们认为是史上第一个算法，可以求两数的最大公约数。直到今天，它还有很大的用途。

《九章算术》给出了四则运算、最大公约数、最小公倍数、开平方根、开立方根、求素数的埃拉托斯特尼筛法，线性方程组求解的算法。

三国时代的刘徽给出求圆周率的算法：刘徽割圆术，比阿基米德割圆术得出的结果更加精确。祖冲之使用该方法将圆周率的准确值计算到了3.1415926和3.1415927之间，保持了世界最准确圆周率达900年之久。

唐代以来，历代更有许多专门论述“算法”的专着。宋代的秦九韶提出的秦九韶算法，直到今天仍是多项式求值比较先进的算法。

在9世纪的阿拉伯世界，花拉子米写成《代数学》，其对解决一次方程及一元二次方程的方法催生了代数——大家熟知的求多元（尤其是二元）一次方程和一元二次方程的解法就来源于此。700多年后，三次方程、四次方程的求根公式才被得出。

牛顿于1671年提出的牛顿法，相比于二分法可以更快速地求函数的根或者是函数的极值。

17世纪起，早期的机械计算机出现了。从加法到傅里叶变换，它们的功能越来越强大。

工业革命带来了纺织业的变革，出现了可以自动织出带花纹的布的织布机，它们使用打孔卡输入指令。这种设计也被英国数学家查尔斯·巴贝奇设计的分析机使用。

拜伦的女儿爱达·勒芙蕾丝（Ada Byron；Ada, Countess of Lovelace）于1842年为这个想象中的机器编写求解伯努利微分方程的程序，因此爱达·勒芙蕾丝被大多数人认为是 世界上第一位程序员 。但是，这个机器因为种种原因，直到巴贝奇去世也没有被真正地制造出来。

后来的数学家对算法的贡献大多在于数理逻辑的构建上，在此我因为知识缺乏，看不懂资料，不便讲述。感兴趣的话可以看一下参考资料。

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的作用。

在此之后，算法更偏向于计算机科学领域，各种解决不同问题的算法也层出不穷，涉及排序、统计、线性规划、搜索、压缩等方面。

到了现在，随着人工智能和机器学习的发展，涉及到神经网络的算法变得越发重要。

The Best of the 20th Century: Editors Name Top 10 Algorithms

http://www.uta.e/faculty/rcli/TopTen/topten.pdf

⑻ 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。