现代算法
DES、3DES、AES、PBE。基闹拦于对没颤称加密机制的算法有很多，比如说DES、3DES、AES、PBE，对称加密算法是指加密和解密采用相同的密钥，是可枯弯败逆的(即可解密)。
‘贰’ 现代常见的对位进行加密的算法有
现代常见的对位进行加密的算法有DES算法、AES算法、LEA算法。
1、DES算法：一种对称加密算法搏雹，采用分组密码，密钥长度为112位或168位。
2、AES算法：一种对称加密算法，采用分组密码，昌银州密钥长度可选128位、192位、256位。
3、LEA算法：一种对称加密算法，是中国耐蔽自主研发的加密算法，密钥长度可选128位、192位、256位。
‘叁’ 大部分现代加密算法都是基于离散数学吗
是。现代密码学是基于因数分解、弯渣或者离散对数等数学难题，所以现代加密算法都是基于氏让离散数学。离散数学（Discretemathematics）是研究离散对象数学结构及其性质的有关数学分歼闹局支的总称。
‘肆’ 现代计算机技术的二进制算法和《周易》有什么关系
二进制记数法是用0和1两个数码来表示数目的方法，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，例如十进制中的“2”，在二进制中表示为“10”，十进制中的“3”表示为“11”等等。现代的计算机技术就是以二进制算法为基础产生和发展起来的。
据说，莱布尼茨对二进制与《周易》中卦象的相似之处非常吃惊，他也深信《周易》在数学上的意义，认为《周易》八卦可以用二进制来解释。不过，我们不能因为由阴爻、阳爻组成的卦象与二进制有暗合之处，就说二进制起源于《周易》。
实际上，莱布尼茨也并非看到《周易》之后才发明了二进制，他在发明二进制的同时，还设计了一台可以完成二进制数码计算的机器。
可以说，二进制进行加减乘除计算的用途以及与其他进制换算的特点，也是《周易》八卦所不具备的。因此，客观说来，《周易》中的爻卦与二进制有暗合之处，很可能为数学家提供了某些灵感，而《周易》所代表的中国古代智慧与现代的科学哲学的确有着某些相通的地方，只不过并不一定体现为二进制罢了。
‘伍’ 现代意义上的程序和算法的概念！！！！！！！！
算法就是解决某一具体问题所采取的方法和步骤。
着名的计算机科学家沃思（Wirth）提出了一个着名的公式来表达程序的实质：
程序=数据结构+算法
即仿让巧程序就是在数据的某些特定的表达方式和结构的基础上，对抽象算法的具体描述。
当然，在实际编写计算机程序时，要遵循程序设计方法，在运行程序时要有软件环境的支持，因此，可以将上述公式扩充为：
程序=数据结滑备构+算法+程序设计方法+语言工具
即一个应用程序应该包括四个方面的成分：采用的描述和存储数据的数备键据结构，采用的解决问题的算法，采用的程序设计的方法和采用的语言工具和编程环境。
‘陆’ 推步聚顶在现代数学属于什么算法
推步聚顶在现代数学属于最优化算法之一，它是一种基于梯度孝掘下降的腔稿迭巧圆核代优化算法，用于求解最优化问题。此外，推步聚顶还可以被用于线性规划，非线性规划等问题中。
‘柒’ 传统优化算法和现代优化算法包括哪些.区别是什么
1. 传统优化算法一般是针对结构化的问题，有较为明确的问题和条件描述，如线性规划，二次规划，整数规划，混合规划，带约束和不带约束条件等，即有清晰的结构信息；而智能优化算法一般针对的是较为普适的问题描述，普遍比较缺乏结构信息。
2. 传统优化算法不少都属于凸优化范畴，有唯一明确的全局最优点；而智能优化算法针对的绝大多数是多极值问题，如何防止陷入局部最优而尽可能找到全局最优是采纳智能优化算法的根本原因：对于单极值问题，传统算法大部分时候已足够好，而智能算法没有任何优势；对多极值问题，智能优化算法通过其有效设计可以在跳出局部最优和收敛到一个点之间有个较好的平衡，从而实现找到全局最优点，但有的时候局部最优也是可接受的，所以传统算法也有很大应用空间和针对特殊结构的改进可能。
3. 传统优化算法一般是确定性算法，有固定的结构和参数，计算复杂度和收敛性可做理论分析；智能优化算法大多属于启发性算法，能定性分析却难定量证明，且大多数算法基于随机特性，其收敛性一般是概率意义上的，实际性能不可控，往往收敛速度也比较慢，计算复杂度较高。
‘捌’ 大数据常用的各种算法
我们经常谈到的所谓的 数据挖掘 是通过大量的数据集进行排序，自动化识别趋势和模式并且建立相关性的过程。那现在市面的数据公司都是通过各种各样的途径来收集海量的信息，这些信息来自于网站、公司应用、社交媒体、移动设备和不断增长的物联网。
比如我们现在每天都在使用的搜索引擎。在自然语言处理领域，有一种非常流行的算法模型，叫做词袋模型，即把一段文字看成一袋水果，这个模型就是要算出这袋水果里，有几个苹果、几个香蕉和几个梨。搜索引擎会把这些数字记下来，如果你想要苹果，它就会把有苹果的这些袋子给你。
当我们在网上买东西或是看电影时，网站会推荐一些可能符合我们偏好的商品或是电影，这个推荐有时候还挺准。事实上，这背后的算法，是在数你喜欢的电影和其他人喜欢的电影有多少个是一样的，如果你们同时喜欢的电影超过一定个数，就把其他人喜欢、但你还没看过的电影推荐给你。 搜索引擎和推荐系统 在实际生产环境中还要做很多额外的工作，但是从本质上来说，它们都是在数数。
当数据量比较小的时候，可以通过人工查阅数据。而到了大数据时代，几百TB甚至上PB的数据在分析师或者老板的报告中，就只是几个数字结论而已。 在数数的过程中，数据中存在的信息也随之被丢弃，留下的那几个数字所能代表的信息价值，不抵其真实价值之万一。 过去十年，许多公司花了大价钱，用上了物联网和云计算，收集了大量的数据，但是到头来却发现得到的收益并没有想象中那么多。
所以说我们现在正处于“ 数字化一切 ”的时代。人们的所有行为，都将以某种数字化手段转换成数据并保存下来。每到新年，各大网站、App就会给用户推送上一年的回顾报告，比如支付宝会告诉用户在过去一年里花了多少钱、在淘宝上买了多少东西、去什么地方吃过饭、花费金额超过了百分之多少的小伙伴；航旅纵横会告诉用户去年做了多少次飞机、总飞行里程是多少、去的最多的城市是哪里；同样的，最后让用户知道他的行程超过了多少小伙伴。 这些报告看起来非常酷炫，又冠以“大数据”之名，让用户以为是多么了不起的技术。
实际上，企业对于数据的使用和分析，并不比我们每年收到的年度报告更复杂。已经有30多年历史的商业智能，看起来非常酷炫，其本质依然是数数，并把数出来的结果画成图给管理者看。只是在不同的行业、场景下，同样的数字和图表会有不同的名字。即使是最近几年炙手可热的大数据处理技术，也不过是可以数更多的数，并且数的更快一些而已。
在大数据处理过程中会用到那些算法呢？
1、A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的较佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此，A*搜索算法是较佳优先搜索的范例。
2、集束搜索(又名定向搜索，Beam Search)——较佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过，集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点，m是固定数字——集束的宽度。
3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法，每个步骤去掉一半不符合要求的数据。
4、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。
5、Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量较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。
6、数据压缩——采取特定编码方案，使用更少的字节数(或是其他信息承载单元)对信息编码的过程，又叫来源编码。
7、Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议，允许双方在事先不了解对方的情况下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起，加密后续通讯。
8、Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，计算其中的单一起点最短算法。
9、离散微分算法(Discrete differentiation)。
10、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
11、欧几里得算法(Euclidean algorithm)——计算两个整数的较大公约数。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》。
12、期望-较大算法(Expectation-maximization algorithm，又名EM-Training)——在统计计算中，期望-较大算法在概率模型中寻找可能性较大的参数估算值，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，计算其较大可能估计值;第二步是较大化，较大化在第一步上求得的较大可能值来计算参数的值。
13、快速傅里叶变换(Fast Fourier transform，FFT)——计算离散的傅里叶变换(DFT)及其反转。该算法应用范围很广，从数字信号处理到解决偏微分方程，到快速计算大整数乘积。
14、梯度下降(Gradient descent)——一种数学上的最优化算法。
15、哈希算法(Hashing)。
16、堆排序(Heaps)。
17、Karatsuba乘法——需要完成上千位整数的乘法的系统中使用，比如计算机代数系统和大数程序库，如果使用长乘法，速度太慢。该算法发现于1962年。
18、LLL算法(Lenstra-Lenstra-Lovasz lattice rection)——以格规约(lattice)基数为输入，输出短正交向量基数。LLL算法在以下公共密钥加密方法中有大量使用：背包加密系统(knapsack)、有特定设置的RSA加密等等。
19、较大流量算法(Maximum flow)——该算法试图从一个流量网络中找到较大的流。它优势被定义为找到这样一个流的值。较大流问题可以看作更复杂的网络流问题的特定情况。较大流与网络中的界面有关，这就是较大流-最小截定理(Max-flow min-cut theorem)。Ford-Fulkerson 能找到一个流网络中的较大流。
20、合并排序(Merge Sort)。
21、牛顿法(Newton's method)——求非线性方程(组)零点的一种重要的迭代法。
22、Q-learning学习算法——这是一种通过学习动作值函数(action-value function)完成的强化学习算法，函数采取在给定状态的给定动作，并计算出期望的效用价值，在此后遵循固定的策略。Q-leanring的优势是，在不需要环境模型的情况下，可以对比可采纳行动的期望效用。
23、两次筛法(Quadratic Sieve)——现代整数因子分解算法，在实践中，是目前已知第二快的此类算法(仅次于数域筛法Number Field Sieve)。对于110位以下的十位整数，它仍是最快的，而且都认为它比数域筛法更简单。
24、RANSAC——是“RANdom SAmple Consensus”的缩写。该算法根据一系列观察得到的数据，数据中包含异常值，估算一个数学模型的参数值。其基本假设是：数据包含非异化值，也就是能够通过某些模型参数解释的值，异化值就是那些不符合模型的数据点。
25、RSA——公钥加密算法。较早的适用于以签名作为加密的算法。RSA在电商行业中仍大规模使用，大家也相信它有足够安全长度的公钥。
26、Schönhage-Strassen算法——在数学中，Schönhage-Strassen算法是用来完成大整数的乘法的快速渐近算法。其算法复杂度为：O(N log(N) log(log(N)))，该算法使用了傅里叶变换。
27、单纯型算法(Simplex Algorithm)——在数学的优化理论中，单纯型算法是常用的技术，用来找到线性规划问题的数值解。线性规划问题包括在一组实变量上的一系列线性不等式组，以及一个等待较大化(或最小化)的固定线性函数。
28、奇异值分解(Singular value decomposition，简称SVD)——在线性代数中，SVD是重要的实数或复数矩阵的分解方法，在信号处理和统计中有多种应用，比如计算矩阵的伪逆矩阵(以求解最小二乘法问题)、解决超定线性系统(overdetermined linear systems)、矩阵逼近、数值天气预报等等。
29、求解线性方程组(Solving a system of linear equations)——线性方程组是数学中最古老的问题，它们有很多应用，比如在数字信号处理、线性规划中的估算和预测、数值分析中的非线性问题逼近等等。求解线性方程组，可以使用高斯—约当消去法(Gauss-Jordan elimination)，或是柯列斯基分解( Cholesky decomposition)。
30、Strukturtensor算法——应用于模式识别领域，为所有像素找出一种计算方法，看看该像素是否处于同质区域( homogenous region)，看看它是否属于边缘，还是是一个顶点。
31、合并查找算法(Union-find)——给定一组元素，该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集(disjoint-set)的数据结构可以跟踪这样的切分方法。合并查找算法可以在此种数据结构上完成两个有用的操作：
查找：判断某特定元素属于哪个组。
合并：联合或合并两个组为一个组。
32、维特比算法(Viterbi algorithm)——寻找隐藏状态最有可能序列的动态规划算法，这种序列被称为维特比路径，其结果是一系列可以观察到的事件，特别是在隐藏的Markov模型中。
‘玖’ 04.现代常见分组加密算法
1.Triple DES
2.IDEA
3.RC6
4.RC6
5.ASE
其实就是有3个密钥k1,k2,k3,如果m表示明文,C表示密文，他们是这样操作的：
DES1(m)=>C1
DES2(C1)=>C2
DES3(C3)=>C3
DES密钥太短是其短板，3DES密钥长度为k1+k2+k3 = 56*3 = 168bit
既然都Triple自然就有double，为什么不用Double DES呢？
我们先来看下double des:
首先根据DESC密钥太短的特点，的确是有了double desc，可用中间相遇攻击破解(老师坑爹没讲什么是中间相遇攻击，日后补上)，经过加密有2^64个可能的密文，密钥长度为112bit(56+56)，所以选择密钥的可能性达到2^112，于是对给定一个明文P加密成密文有2^112/2^64 = 2^48种可能，对于给定两个明文密文对，虚警率降为2^(46-64)=2^-16，用中间相遇攻击大概可用2^57 可暴力破解
那么如何解决中间相遇攻击呢？于是设计出了Triple des，它一共有四种模式：
1.DES-EEE3：3个不同的密钥，顺序用三次加密算法
2.DES-EDE3：3个不同的密钥, 加密-解密-加密
3.DES-EEE2：两个不同的密钥，k1，k2，k1，依次k1加密，k2加密，k1加密
4.DES-EDE2：两个不同的密钥，k1，k2，k1，依次k1加密，k2解密，k1加密
这里我们着重介绍第四种,DES-EDE2
同DES相比有如下特点：
1.3DES安全性高，密钥长度大于DES
2.3DES可抵抗中间相遇攻击
3.可向下兼容，我们设k2=k1，则密钥均为k1，上图中A过程加密后在B过程解密，最后在C过程又加密，相当于仅用k1加密一次，兼容了DES，解密同理
4.相比于DES效率低些
要求：1.效率比3DES高
2.至少和3DES一样安全，数据分组长度128bit
它有如下特点：
1.不属于Feistel结构，属于SP网络
2.加密,解密相似但不对称
3.支持128/32=Nb数据块大小
4.支持128/192/256(/32=Nk)密钥长度
5.结构简单速度快
什么是Feistel结构？
Feistel 的优点在于：由于它是对称的密码结构，所以对信息的加密和解密的过程就极为相似，甚至完全一样。这就使得在实施的过程中，对编码量和线路传输的要求就减少了几乎一半
什么是SP网络结构？
在这种密码的每一轮中，轮输入首先被一个由子密钥控制的可逆函数S作用，然后再对所得结果用置换(或可逆线性变换)P作用，S和P分别被称为混乱层和扩散层，主要起混乱和扩散作用
通过置换和替换迭代加密(最后一轮没有列混淆)
‘拾’ 现代算法是什么
就是当今社会主流的计算方法
要是现代优化算法的话 问度娘