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[導(dǎo)讀]算法雖然廣泛應(yīng)用在計算機(jī)領(lǐng)域,但卻完全源自數(shù)學(xué)。實際上,最早的數(shù)學(xué)算法可追溯到公元前1600年-Babylonians有關(guān)求因式分解和平方根的算法。


什么是算法?

簡而言之,任何定義明確的計算步驟都可稱為算法,接受一個或一組值為輸入,輸出一個或一組值。(來源:homas H. Cormen, Chales E. Leiserson 《算法導(dǎo)論第3版》)

可以這樣理解,算法是用來解決特定問題的一系列步驟(不僅計算機(jī)需要算法,我們在日常生活中也在使用算法)。算法必須具備如下3個重要特性:

有窮性,執(zhí)行有限步驟后,算法必須中止。

確切性,算法的每個步驟都必須確切定義。

可行性,特定算法須可以在特定的時間內(nèi)解決特定問題,

其實,算法雖然廣泛應(yīng)用在計算機(jī)領(lǐng)域,但卻完全源自數(shù)學(xué)。實際上,最早的數(shù)學(xué)算法可追溯到公元前1600年-Babylonians有關(guān)求因式分解和平方根的算法。

匯總統(tǒng)治世界的 10 大算法

一 篇有趣的文章《統(tǒng)治世界的十大算法》中,作者George Dvorsky試圖解釋算法之于當(dāng)今世界的重要性,以及哪些算法對人類文明最為重要。

1 排序算法

所謂排序,就是使一串記錄,按照其中的某個或某些關(guān)鍵字的大小,遞增或遞減的排列起來的操作。排序算法,就是如何使得記錄按照要求排列的方法。排序算法在很多領(lǐng)域得到相當(dāng)?shù)刂匾?,尤其是在大量?shù)據(jù)的處理方面。一個優(yōu)秀的算法可以節(jié)省大量的資源。


匯總統(tǒng)治世界的 10 大算法

穩(wěn)定的

冒泡排序(bubble sort) — O(n^2)

雞尾酒排序(Cocktail sort,雙向的冒泡排序) — O(n^2)

插入排序(insertion sort)— O(n^2)

桶排序(bucket sort)— O(n); 需要 O(k) 額外空間

計數(shù)排序(counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 額外空間

合并排序(merge sort)— O(nlog n);需要 O(n) 額外空間

原地合并排序— O(n^2)

二叉排序樹排序 (Binary tree sort) — O(nlog n)期望時間;O(n^2)最壞時間;需要 O(n) 額外空間

鴿巢排序(Pigeonhole sort)— O(n+k); 需要 O(k) 額外空間

基數(shù)排序(radix sort)— O(n·k); 需要 O(n) 額外空間

Gnome 排序— O(n^2)

圖書館排序— O(nlog n) withhigh probability,需要(1+ε)n額外空間

不穩(wěn)定的

選擇排序(selection sort)— O(n^2)

希爾排序(shell sort)— O(nlog n) 如果使用最佳的現(xiàn)在版本

組合排序— 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) 期望時間,O(n^2) 最壞情況;對于大的、亂數(shù)列表一般相信是最快的已知排序

Introsort—O(nlog n)

Patience sorting— O(nlog n+k) 最壞情況時間,需要額外的 O(n+ k) 空間,也需要找到最長的遞增子串行(longest increasing subsequence)

不實用的

Bogo排序— O(n× n!) 期望時間,無窮的最壞情況。

Stupid sort— O(n^3); 遞歸版本需要 O(n^2)額外存儲器

珠排序(Bead sort) — O(n) or O(√n),但需要特別的硬件

Pancake sorting— O(n),但需要特別的硬件

stooge sort——O(n^2.7)很漂亮但是很耗時

2 傅立葉變換與快速傅立葉變換

傅立葉是一位法國數(shù)學(xué)家和物理學(xué)家,原名是JeanBaptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier于1807年在法國科學(xué)學(xué)會上發(fā)表了一篇論文,論文里描述運(yùn)用正弦曲線來描述溫度分布,論文里有個在當(dāng)時具有爭議性的決斷:任何連續(xù)周期信號都可以由一組適當(dāng)?shù)恼仪€組合而成。

當(dāng)時審查這個論文拉格朗日堅決反對此論文的發(fā)表,而后在近50年的時間里,拉格朗日堅持認(rèn)為傅立葉的方法無法表示帶有棱角的信號,如在方波中出現(xiàn)非連續(xù)變化斜率。直到拉格朗日死后15年這個論文才被發(fā)表出來。

誰是對的呢?拉格朗日是對的:正弦曲線無法組合成一個帶有棱角的信號。但是,我們可以用正弦曲線來非常逼近地表示它,逼近到兩種表示方法不存在能量差別,基于此,傅立葉是對的。

為什么我們要用正弦曲線來代替原來的曲線呢?如我們也還可以用方波或三角波來代替呀,分解信號的方法是無窮多的,但分解信號的目的是為了更加簡單地處理原來的信號。

用正余弦來表示原信號會更加簡單,因為正余弦擁有原信號所不具有的性質(zhì):正弦曲線保真度。一個正余弦曲線信號輸入后,輸出的仍是正余弦曲線,只有幅度和相位可能發(fā)生變化,但是頻率和波的形狀仍是一樣的。且只有正余弦曲線才擁有這樣的性質(zhì),正因如此我們才不用方波或三角波來表示。

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一般的表述通常有兩種方式,一種用永久和臨時標(biāo)號方式,一種是用OPEN, CLOSE表的方式,這里均采用永久和臨時標(biāo)號的方式。注意該算法要求圖中不存在負(fù)權(quán)邊。

4 RSA算法變換

RSA是目前最有影響力的公鑰加密算法,它能夠抵抗到目前為止已知的絕大多數(shù)密碼攻擊,已被ISO推薦為公鑰數(shù)據(jù)加密標(biāo)準(zhǔn)。

今天只有短的RSA鑰匙才可能被強(qiáng)力方式解破。到2008年為止,世界上還沒有任何可靠的攻擊RSA算法的方式。只要其鑰匙的長度足夠長,用RSA加密的信息實際上是不能被解破的。但在分布式計算和量子計算機(jī)理論日趨成熟的今天,RSA加密安全性受到了挑戰(zhàn)。

5 安全哈希算法

一種對輸入信息(例如消息)進(jìn)行摘要的算法。摘要過程能夠完成下列特點(diǎn):不同的輸入信息絕對不會具有相同的指紋:相近輸入信息經(jīng)過摘要之后的輸出信息具有較大的差異,同時計算上很難生產(chǎn)一個與給定輸入具有相同指紋的輸入。(即不可逆)。

6 整數(shù)因式分解

這是在計算機(jī)領(lǐng)域被大量使用的數(shù)學(xué)算法,沒有這個算法,信息加密會更不安全。該算法定義了一系列步驟,得到將一合數(shù)分解為更小因子的質(zhì)數(shù)分解式。這被認(rèn)為是一種FNP問題,它是NP分類問題的延伸,極其難以解決。

許多加密協(xié)議(如RSA算法)都基于這樣一個原理:對大的合數(shù)作因式分解是非常困難的。如果一個算法能夠快速地對任意整數(shù)進(jìn)行因式分解,RSA的公鑰加密體系就會失去其安全性。

量子計算的誕生使我們能夠更容易地解決這類問題,同時它也打開了一個全新的領(lǐng)域,使得我們能夠利用量子世界中的特性來保證系統(tǒng)安全。

7 鏈接分析

鏈接分析,源于對Web結(jié)構(gòu)中超鏈接的多維分析。當(dāng)前其應(yīng)用主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)信息檢索、網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、Web結(jié)構(gòu)建模等方山。作為Google的核心技術(shù)之一,鏈接分析算法應(yīng)用已經(jīng)顯現(xiàn)出j驚人的商業(yè)價值。

8 比例積分微分算法

你是否曾經(jīng)用過飛機(jī)、汽車、衛(wèi)星服務(wù)或手機(jī)網(wǎng)絡(luò)?你是否曾經(jīng)在工廠工作或是看見過機(jī)器人?如果回答是肯定的,那么你應(yīng)該已經(jīng)見識過這個算法了。

大體上,這個算法使用一種控制回路反饋機(jī)制,將期望輸出信號和實際輸出信號之間的錯誤最小化。無論何處,只要你需要進(jìn)行信號處理,或者你需要一套電子系統(tǒng),用來自動化控制機(jī)械、液壓或熱力系統(tǒng),這個算法都會有用武之地。

可以這樣說,如果沒有這個算法,現(xiàn)代文明將不復(fù)存在。

9 數(shù)據(jù)壓縮算法

在現(xiàn)今的電子信息技術(shù)領(lǐng)域,正發(fā)生著一場有長遠(yuǎn)影響的數(shù)字化革命。由于數(shù)字化的多媒體信息尤其是數(shù)字視頻、音頻信號的數(shù)據(jù)量特別龐大,如果不對其進(jìn)行有效的壓縮就難以得到實際的應(yīng)用。因此,數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)已成為當(dāng)今數(shù)字通信、廣播、存儲和多媒體娛樂中的一項關(guān)鍵的共性技術(shù)。

10 隨機(jī)數(shù)生成

在統(tǒng)計學(xué)的不同技術(shù)中需要使用隨機(jī)數(shù),比如在從統(tǒng)計總體中抽取有代表性的樣本的時候,或者在將實驗動物分配到不同的試驗組的過程中,或者在進(jìn)行蒙特卡羅模擬法計算的時候等等。


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