计算机算法的算法特点？

一、计算机算法的算法特点？

算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。 　　算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。时间复杂度用“O（数量级）”来表示，称为“阶”。常见的时间复杂度有： O（1）常数阶；O（log2n）对数阶；O（n）线性阶；O（n2）平方阶。 　　算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。 　　[font id="bks_etfhxykd"]算法 Algorithm [/font] 　　算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。通俗点说，就是计算机解题的过程。在这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在实施某种算法。前者是推理实现的算法，后者是操作实现的算法。 　　一个算法应该具有以下五个重要的特征： 　　1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束； 　　2、确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义； 　　3、输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件； 　　4、输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的； 　　5、可行性： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。 　　算法的设计要求

二、量子计算机算法？

量子计算的两种有效算法：

　　1.Shor的算法：采用现有计算机对数 N（二进制长度为 l ogN）做因子分解，其运算步骤（时间）随输入长度（ l ogN）指数增长。

　　2.Grover的算法：每查询一次可以同时检查所有100万个号码。由于100万量子比特处于叠加态，量子干涉的效应会使前次的结果影响到下一次的量子操作，这种干涉生成的操作运算重复1000（即 N √）次后，获得正确答案的几率为1／2。但若再多重复操作几次，那么找到所需号码的几率接近于1。

三、计算机年龄算法？

DATEDIF(起始日期,结束日期,单位)

通过指定起始日期与结束日期，得出间隔的数据。

第三参数则根据想要如何表示间隔数据的单位，进行指定。

“Y”➛年

“M”➛月

“D”➛日

计算年龄数据时需要选择“年”来作为单位，因此需要按照以下方式输入(假定 B2为出生日期)。顺带一提，这个函数无法使用辅助输入功能，必须手动输入“=DATEDIF(”。

=DATEDIF(B2,TODAY(),"Y")

四、计算机算法有哪些？

计算机算法以下32种重要算法。

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最佳路径，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*搜索算法是最佳优先搜索的范例。

集束搜索（又名定向搜索，Beam Search）——最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。

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。

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。

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。

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。

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。

离散微分算法（Discrete differentiation）

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。

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。

梯度下降（Gradient descent）——一种数学上的最优化算法。

哈希算法（Hashing）

堆排序（Heaps）

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。

LLL算法（Lenstra-Lenstra-Lovasz lattice reduction）——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。

最大流量算法（Maximum flow）——该算法试图从一个流量网络中找到最大的流。它优势被定义为找到这样一个流的值。最大流问题可以看作更复杂的网络流问题的特定情况。最大流与网络中的界面有关，这就是最大流-最小截定理（Max-flow min-cut theorem）。Ford-Fulkerson 能找到一个流网络中的最大流。

合并排序（Merge Sort）

牛顿法（Newton's method）——求非线性方程（组）零点的一种重要的迭代法。

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。

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。

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。

RSA——公钥加密算法。首个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。

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。

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，以及一个等待最大化（或最小化）的固定线性函数。

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。

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）。

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。

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。

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。

五、计算机算法是指的是？

计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程，或者说，算法是对计算机上执行的计算过程的具体描述。

一个算法必须具备以下性质：

（1）算法首先必须是正确的，即对于任意的一组输入，包括合理的输入与不合理的输入，总能得到预期的输出。如果一个算法只是对合理的输入才能得到预期的输出，而在异常情况下却无法预料输出的结果，那么它就不是正确的。

（2）算法必须是由一系列具体步骤组成的，并且每一步都能够被计算机所理解和执行，而不是抽象和模糊的概念。

（3）每个步骤都有确定的执行顺序，即上一步在哪里；下一步是什么，都必须明确，无二义性。

（4）无论算法有多么复杂，都必须在有限步之后结束并终止运行；即算法的步骤必须是有限的。在任何情况下，算法都不能陷入无限循环中。

六、计算机算法是什么？

计算机算法是一组有限、明确定义且经过有效计算的指令，用于解决特定问题或执行特定任务的过程或方法。算法可以被看作是解决问题的机械程序，其目的是通过给定输入产生正确的输出。

算法是计算机科学和编程中非常重要的概念，算法的良好设计对于计算机程序性能和效率的提高及减少错误具有关键作用。通过选择和实现适当的算法，可以提高程序的运行速度、降低系统资源的消耗和减少潜在错误的出现。从而，算法设计已经成为了流程优化和组织流程的一个重要指导思想。

常见的算法设计与分析方法有数学证明、演示、递归、动态规划等，其中动态规划、分治算法、贪心算法、回溯算法等优秀的算法可以解决各类复杂的问题。

七、计算机编程的算法？

算法简单的说就是解决一个问题的具体方法比如我在家要去外面买一瓶饮料那么算法是(看具体情况而定)如果是我 步骤:

1.穿鞋子

2.拿钱 3,走到商店 4.买一瓶饮料(更具体可分为拿饮料,付钱) 5,回到家 6.脱鞋这就是个算法 这个算法包含了6个步骤 类似的 当这些运用编程来解决的时候 就称之为算法 然后再用编程语言把 算法表示成 计算机能执行的语言 就变成了一个解决问题的 程序 程序若大则可称之为软件了

八、计算机算法是指哪些？

算法就是计算方法。计算机是处理二进制数的机器，它所处理和表达的所有对象都要用二进制来编码，处理事物的过程就需要通过计算这些二进制数来实现。这个计算方法就是算法。

语言是让你知道你写什么东西给计算机能让计算机看懂，算法是让你知道如何用计算的方法来实现那些具体的事物，哪怕这些事物不是数学。因为计算机在处理事物时，只能做二进制的运算。

九、为什么计算机算法吃香？

计算机算法吃香的原因主要有以下几个方面：

1. 工作职位需求：受信息技术、人工智能等行业的快速发展影响，各企业和单位对计算机算法人才的需求量不断上升，各种类型的企业和行业都需要这方面的人才，造成市场需求旺盛，计算机算法成为就业热门之一。

2. 收入高：计算机算法是高技术产业中的一种核心竞争力，算法领域的人才短缺，因此其从业者的薪水也相对较高，对于追求高收入的人来说具有很大的吸引力。

3. 需求广泛：计算机算法可以应用于各种各样的行业，包括人工智能、科学研究、金融保险、电子商务、互联网等等，可以解决各种实际问题中的求解问题，因此需求范围广泛。

4. 技术含量较高：计算机算法是高度复杂的数学理论及计算机理论的结合体，它的学习难度和技术要求都较高，具有很高的学术和实用价值。

综上所述，计算机算法由于其高薪、广泛需求和技术含量高等特点，因此成为了热门的职业选择之一。

十、计算机算法是什么专业？

目前计算机专业的研究方向主要分为四个大方向：分别是：AI(人工智能)、Systems(计算机系统)、Theory(计算机理论)、Interdisciplinary Areas(交叉领域)，各个大方向又会有很多具体的研究方向

目前计算机专业的研究方向主要分为四个大方向：分别是：AI(人工智能)、Systems(计算机系统)、Theory(计算机理论)、Interdisciplinary Areas(交叉领域)，各个大方向又会有很多具体的研究方向。

一、AI(人工智能)方向

专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。

信息检索有广义和狭义的之分。广义的信息检索全称为“信息存储与检索”，是指将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据用户的需要找出有关信息的过程。狭义的信息检索为“信息存储与检索”的后半部分，通常称为“信息查找”或“信息搜索”，是指从信息集合中找出用户所需要的有关信息的过程。狭义的信息检索包括3个方面的含义：了解用户的信息需求、信息检索的技术或方法、满足信息用户的需求。

二、计算机系统(System)方向

指根据属性和功能不同而划分的计算机理论组成部分及计算机基本工作原理、理论的总称。其中计算机理论组成部分并不单与某一个实际硬件相挂钩，如存储部分就包括寄存器、内存、硬盘等。

指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。

指的是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

指通常使用很多处理器或者某一集群中组织的几台计算机的计算系统和环境。

三、计算机理论(Theory)方向

指的是理论计算机科学的分支学科，使用数学方法对计算中所需的各种资源的耗费作定量的分析，并研究各类问题之间在计算复杂程度上的相互关系和基本性质，是算法分析的理论基础。

指的是研究编制密码和破译密码的技术科学。研究密码变化的客观规律，应用于编制密码以保守通信秘密的，称为编码学；应用于破译密码以获取通信情报的，称为破译学，总称密码学。

四、交叉领域(Interdisciplinary Areas)方向

这是生物学的一个分支，是指开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术等，用于生物学、行为学和社会群体系统的研究的一门学科。

是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。