发算法

⑴ 什么是抖音算法抖音怎么发作品更容易上热门

抖音算法是抖音平台用来判断视频适合哪类人群观看以及实现视频曝光的一种机制。它主要包括以下三个重要环节：

1. 去重：平台在筛选视频时会剔除重复内容，以避免用户看到相同或高度相似的视频。重复发布自己的视频不会被视为重复，但需注意与前一次发布的间隔时间，避免频繁发布影响流量扶持。

2. 审核：视频审核是确保内容合规、健康的过程。大部分视频通过自动审核上线，遇到机器无法判断的内容会转至人工审核。为了避免审核问题，应避免在视频中加入二维码、电话号码、外链等违规元素。

3. 兴趣推荐：这是平台推送内容的核心，基于用户行为和喜好进行个性化推荐。用户的每次互动都为算法提供数据，帮助识别用户兴趣标签，从而推送更符合用户兴趣的内容。

要让抖音作品更容易上热门，可以遵循以下策略：

1. 原创内容：确保视频内容是原创的，避免搬运他人视频，以维护版权和避免平台处罚。

2. 合规内容：了解并遵守抖音的审核规则，确保视频内容合规、健康，不含违规元素。

3. 关注用户兴趣：观察推荐列表变化，发现兴趣趋势，调整视频方向以符合用户需求和市场趋势。

4. 优化发布策略：研究平台动态，紧跟潮流，选择合适的发布时机，结合用户活跃时间，提高视频曝光率。

5. 提升视频质量：注重视频的制作质量，包括画面清晰度、音效、剪辑等，以吸引用户观看和互动。

6. 互动引导：在视频中或描述中引导用户进行点赞、评论、转发等互动行为，这些互动数据有助于提升视频在算法中的权重。

⑵ 微信红包的随机算法是怎样实现的

我们在一个20人的群中，自己发红包以及结合其他人发出红包的情况，整合成两轮的数据。每次金额设置都是20块并且有20个，第一轮是发了15次，第二轮是发了19次，总结成表格，然后为了避免突发的数据影响判断，我们将两轮数据杂糅从而生成了其他的三轮数据，一共是五轮数据。罗列如下表，高亮的数据为最佳手气。每一列的数据最早抢到红包的在最底端，越往上越晚抢。
从所有黄色的数值（最佳手气金额）可看出，所有最佳手气值都在平均值*2的前后附近（平均值=总金额/红包总个数，这里平均值=20/20=1），事实上确实如此，可通过微信红包分发算法得到验证，算法具体见后文
然后我们选取部分数据开始制作散点图。横轴为1-20，分别表示抢到红包的人的编号，随递增而越早。也就是20代表最早抢到的人。纵轴为金额。同样的形状颜色的点代表一次发红包，然后我们抓取部分数据显示为散点图，越密集代表该顺序位的用户得到的金额越稳定。散点图如下：

规律一：我们可以看到，所有红包大多数金额分布在0.5到1.5元之间，显示为图中方框所示，大部分点都分布在这个位置。然后是顺序位密集程度的对比，可以发现20、19，也就是最先抢到红包的人，小圆圈所示基本的点都集中在小范围，说明先抢红包的人得到的金额会比较稳定，但同时最佳手气的概率也比较低。大圆圈所示的是极不稳定，飘忽的金额分布，表示越晚抢红包得到的金额会飘忽不稳，但同时，抢到最佳手气等大金额的红包概率也比早抢的高。
根据上面的分析，我们又写了一个过滤计数函数，针对金额的分段的红包个数进行统计：
比如2.0-2.5
得到如下金额分布：
折线图：
规律二：绝大多数的红包的金额都集中在1-1.5，也就是说20块钱发20个红包的金额分布集中在比平均数大一点点的附近，同时较大幅超过平均数金额的红包大大少于低于于平均数的红包数量。
那我们继续扩大数据的规模，将几轮数据的均值和标准差分别做成折线图：
综合上面各个折线图的情况，我们可以得到越早抢红包的标准差越小，越晚抢红包的标准差越大，但同时，由均值和总额可以看出来，越早抢红包的均值往往要更高，红包金额得到最佳手气概率也会相对较小，越晚抢红包的人则得到最佳手气等大手气的概率更大。
为了得到更为趋近规律的曲线和规律，我们决定将两轮真实数据合并起来，然后给出幂函数的趋近线（虚线），如下图：
由于均值受极值波动影响较大，所以我们去除一些因为偶然差产生的极端点（圆圈的点）从而发现是递增的趋势。
规律三：可以很明显的看到，均值是随着抢红包的越晚而缓慢递减，标准差值同时也往上递增，这个趋势结合之前的分析，我们猜想，即标准差越大说明，领取到最大的红包和最小红包的风险越大，也就是说越晚抢标准差越大，对于冒险主义者来讲是最好的，因为他有很大概率获得最大的金额，但也大概率获得最小的红包，风险与收益并存；均值越大，说明每次都拿到一个不大不小的红包，虽然获得最小和最大金额红包的概率很小，但起码不亏本，也就是说越早抢，均值越稳定，这比较适合不喜欢冒险的人。
验证预测结果：
21：24分发送预测结果到另一位同学微信：

随后开始发红包：

结果：
最佳手气为第8个人且金额为1.13
与预测结果一致，规律基本正确！
总结：
（1）最佳手气为1.13块，根据我们推导的预测公式=总额/红包总个数*2*随机数（0-2的double数）, 也就是说最佳手气在总额/红包总个数*2值的前后附近。这里我们判断在0.8-1.3之间，推断正确
（2)平均值为0.5元，0.5-0.8元的红包有3个，小于0.5的红包有6个，说明大于平均值的红包个数多于小于平均值的个数。与我们的第二点预测完全正确
(3)最佳手气位置：根据我们的散点图发现，最先抢到红包的人，得到的金额会比较稳定，但同时最佳手气的概率也比较低。表示越晚抢红包得到的金额波动较大，但同时抢到最佳手气等大金额的红包概率也比早抢的高。所以我们推断，最佳手气位置在最后20%-30%之间。
微信红包随机分发算法c＋＋模拟：
基本思路：每次抢到一个红包金额等于：红包剩余金额/红包剩余个数*2*随机数（0-1的double型），如果计算的结果小于等于0.01，则取0.01值
主要代码：
double packages[50000];
double Luckiest_money=0;
void getPackage(int remainSize,double remainMoney){
srand((unsigned)time(NULL));
for(int i=0;i

⑶ 启发式算法介绍

启发式算法与最优化算法相对，是指一种用于寻找问题每个实例的最优解的算法。它并非通过穷举所有可能的解来寻找最优解，而是利用直观或经验来构造一个解决方案。
启发式算法的定义是：在可接受的花费（包括计算时间和空间）下，它能够为待解决的组合优化问题提供每一个实例的一个可行解。然而，这个可行解与最优解的偏离程度通常是不可预测的。这意味着，虽然启发式算法能够快速给出一个解决方案，但我们无法事先知道它与最优解的差距有多大。
当前，启发式算法主要以仿自然体算法为主，这类算法从自然界中汲取灵感，通过模拟某些自然现象或生物行为来寻找问题的解决方案。其中，蚁群算法、模拟退火法和神经网络是三种常见的仿自然体启发式算法。
蚁群算法，顾名思义，是模仿蚂蚁觅食行为的一种算法。蚂蚁在寻找食物时，会释放一种信息素来标记路径，其他蚂蚁则会跟随这些信息素找到食物。在算法中，我们利用这种“信息素”机制来指导搜索过程，从而找到问题的最优解或近似最优解。
模拟退火法则是模仿金属加热后冷却的过程。在加热过程中，金属内部的原子会随机移动，而在冷却过程中，这些原子会逐渐趋于稳定，形成有序的结构。在算法中，我们通过“加热”和“冷却”的过程来探索解空间，从而找到全局最优解。
神经网络则是一种模仿人脑神经系统的算法。它由大量的神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连，并通过传递信息来进行计算。在神经网络中，我们利用这种分布式计算的方式来处理复杂的问题，从而找到问题的解决方案。
尽管启发式算法无法像最优化算法那样保证找到最优解，但它们在许多实际应用中表现出了强大的性能。通过不断的研究和改进，相信未来启发式算法将在更多领域发挥重要作用。