如果没有这十个数学算法,也就没有马化腾的游戏帝国

2024-06-11 17 0

马化腾的体育帝国

没有这十大数学算法,马化腾的游戏帝国就不存在

如果一滴水从高处自由落下,会伤害人吗?

为了能够伤害人,需要水滴的动能,即公式(1/2)mv^2水滴的质量是一定的,需要达到很高的速度才能打破超过人体的承受极限而造成伤害。但是,当水滴有足够高的速度时,根据v98t,可以知道已经过去了很长一段时间,也就是在空气中下落了很长一段距离,这实际上是空气摩擦力。当水滴在空气中的下落速度达到很高的速度时,由于其体积而产生空气阻力,即空气摩擦阻力,水滴在空气中被雾化。当然雾化的原因是摩擦热和水蒸气蒸发!也就是说,水滴在没有达到能够伤人的速度的情况下就发生了变化和消失。这类似于空军战斗机有时使用燃料来减少起飞重量的方式。

台大学生盗取记者电视台采访360总裁周鸿祎手机号某地发生火灾,消防车如何尽快赶到现场开展救援?越来越多的人在线支付,如何保证安全加密;……这些看似神奇,但其实很简单,背后无非就是各种算法。

那么算法是什么呢?简而言之,它是任何定义明确的计算过程,接收某些值或集合作为输入并产生某些值或集合作为输出。这样,算法就是一系列将输入转换为输出的计算过程。

尽管算法的定义和表达总是依赖于一些简单或复杂的公式或数学解释,但对于普通人来说可能很难理解。但如果我们把算法映射到清晰的生活事件上,就会发现算法并没有那么复杂。尤其是当快速发展的互联网完全融入我们的生活时,许多看似复杂的算法正在以直接的方式迅速改变我们的生活方式。

在Reddit网站上,作家GeorgeDvorsky试图解释算法在当今世界的重要性,以及哪些算法对人类文明最重要。如果Facebook新闻流可以归类为算法,那么几乎所有事物最终都可以归类为算法,这意味着自然界中的所有现象都可以用算法来解释。

现在,软件统治着世界。程序的基础是算法。算法有数千种,那么哪些算法统治世界呢?发明算法的大师也是发现算法的普通人,看似复杂,但实际上我们每天都在接触算法。下面我们就一起来学习一下吧!

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1、Dijkstra算法过滤最短路径

火灾是城市经常发生的灾害,造成巨大损失。消防部门如何快速调动消防救援力量到达事故现场并及时扑灭火灾,涉及到动员方式的选择。Dijkstra在地理信息系统中提出的最短路径算法可以很好地解决这个问题。

当你在自驾游中迷路时,作为司机,你感受到的焦虑是难以形容的。对于方向错误的人,出来的时候总是往前走,给他们走错路的时间。但不一定,在规划路径时,可以使用Dijkstra算法找到最短路径。

那么Dijkstra算法是什么?Dijkstra算法是一种常见的最短路径路由算法,用于计算从一个节点到所有其他节点的最短路径,也是计算机领域中图搜索计算的常用算法。也许在生活中,我们经常会遇到一些问题,如何在重重阻碍下找到最好的解决方案?也许你想过很多传统的策略比如编程、自适应编程等,其实对于一些问题我们可以通过贪心最短路径理论来找到最好的解决方案。可以毫不夸张地说,如果没有这个算法,今天的互联网就无法有效运转。这是一种图搜索算法,广泛应用于可以建模为图以查找两个节点之间的最短路径的问题。

Dijkstra算法的基本思想可以理解为:从起点开始,最大化相邻可选路段的时间。遍历完所有路径组合后,即可找到最短路径。由于计算机的使用,这一原理被广泛应用于电子地图和导航产品中。这些产品的出现,无疑打破了我们一出门就拿着地图祈祷不堵车的旧习惯。

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2傅里叶变换算法听声音并破解电话号码

正如大学生从360总裁周鸿祎的视频中破译周鸿祎的电话号码一样,手机密码破解丑闻也成为热门话题。很多人认为它很神秘,但其实很容易解释其中的奥秘。

傅立叶变换(Fouriertransform)是积分线性变换。因其基本思想是由法国学者傅里叶首先系统提出的,故以他的名字命名。

“离散傅里叶变换(DFT)”是傅里叶变换算法之一,意思是傅里叶变换在时域和频域上分别呈现。对自然信号进行微分的过程就是对一定时间段的自然信号进行采样的过程。然而,标准的傅里叶变换算法由于计算量太大(涉及复杂的数值运算),不适合嵌入式控制系统。由n×n矩阵Fn需要n×n乘法。如果n1024,就是104,8576次乘法运算。这是什么概念?如果你选择的CPU有25ns一个周期的指令,一个周期就能完成乘法运算,那么计算1024点的傅立叶变换需要262144ms,这还不包括加法或其他运算。对于大多数实时系统来说,这个处理过程非常长。由于离散傅里叶变换计算量大,因此有很多算法理论来提高效率,其中最常用的是快速傅里叶变换(FFT)。

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利用快速傅里叶变换(FFT)将图像信号从空间域变换到频域进行分析,可以方便地进行快速变换、目标检测等多种算法,然后根据灰度结构的特点,对图像信号进行图像分布,采用巴特沃斯频带滤波器和二维维纳滤波器进行滤波处理,去除图像信号中的低频干扰和噪声信号;结果表明,模拟处理后的远程高空卫星图像轮廓清晰可见。

3使用RSA算法保证数据传输安全

电子商务建立在开放的互联网之上,维护商业机密是电子商务发展和利用的重要保障。确保电子商务各方信息的完整性是电子商务应用的基础。数字签名技术可以实现数据完整性、身份验证和不可否认性。业务方如何确定要出售的业务协会是预期进行该活动的业务协会的问题也可以通过数字签名找到。数字签名技术本身的安全性是通过密码技术来保证的。

公钥密码学的思想是由Diffie和Hellman于1976年提出的。公钥密码学的思想是可以找到一个秘密系统,使得很难从特定的ek中得到min。如果可能,加密规则ek是公钥并且可以在目录中发布(因此称为公钥系统)。

1977年Rivest、Shamir和Adleman发明的著名的RSA加密系统就是公钥系统的典型代表。优点是A可以使用公钥加密规则ek向B发送加密消息,而不需要之前共享密钥通信。B是唯一可以使用dk(私钥)解密密文的人。B可以允许任何人公开他的公钥,任何人都可以使用该公钥来加密数据并在网络上传输,即使在传输过程中被他人截获,而这个人也拥有B的公钥,他也无法利用这些信息来进行数据传输。解密它加密的数据:只有B可以通过私钥解密密文。这使得数据的安全传输成为可能。

RSA是第一个可用于数据加密和数字签名的算法。它易于理解和工作,并且很受欢迎。

如果没有信息加密和网络安全,互联网就不会像今天这样重要。你可以说“安全问题肯定是国家安全局和其他情报机构关心的”或者“你认为自己在互联网上是安全的真是愚蠢”。然而,人们在花钱时需要感到安全,但是,如果您知道它不安全,您就不会将信用卡号码放在网络服务器上。

在信息加密领域,有一种算法一直是世界上最重要的算法之一,它就是RSA算法。这段代码是由RSA公司创始人提出的,它让信息加密走进千家万户,为今天的加密运算奠定了基础。RSA算法用来解决一个简单但困难的问题:如何在不同平台和最终用户之间共享公钥,然后进行信息加密(我想说明的是,这个问题还没有完全解决,我认为我们需要努力这个方向)工作更多)。

4安全在线支付的哈希算法

准确地说,它不能被称为算法,它是美国国家标准技术研究所定义的密码哈希函数家族的成员,但这个算法家族是整个世界运行所必需的。从您的应用程序商店到您的电子邮件、防病毒软件、浏览器等,一切都使用安全哈希算法来确定您是否下载了您想要的内容以及您是如何下载的如果您是中间人攻击的受害者或欺诈

随着互联网的发展,现在有了网上银行网上支付,查看列车时刻和车票详情我们可以通过网上银行轻松完成网上支付,轻松取票。在线支付是互联网时代的产物,也是改变我们支付习惯、给消费者带来便利的重要技术。我们之所以避免了之前跑腿排队买东西的事件,是因为安全哈希算法为我们提供了网上交易的安全保障。当我使用网上银行完成支付时,安全哈希算法帮助我完成一系列安全认证步骤。只有银行服务器通过哈希算法验证我的数字签名的有效性后,我们的网上交易才能轻松完成。

5排序算法轻松返回

很多人可能会认为写代码很无聊。

程序员一开始最熟悉的就是各种编程算法。第一次接触程序的时候,我绞尽脑汁思考问题,被这个算法折磨了很久:磁盘文件如何组织?当你找到一种高效、快速、准确的算法时,你会发现一切都只是浮云??。

如果用严格的逻辑思维的话,这个算法可以描述如下:

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输入:包含n个正整数的文件,每个数字都小于n,其中n10,000,000。输入文件中没有整数,并且没有其他数据与该整数关联。

输出:将这些数字按升序排序并写入磁盘。

限制:可用内存空间大于1MB(不大于2MB),并且有足够的硬盘空间。

我首先想到的是快速的、气泡式的优化。快速排序算法的基本思想是:在每次排序遍历中找到枢轴点,并将表分为两个独立的部分,一部分中的所有记录都小于枢轴,另一部分大于枢轴点。进行pivot,然后用这个方法对两个Field的数据进行不同速度的排序。

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但考虑一下:如果用int来存储正数,int是4个字节,100万个数字就要用400万个字节,差不多是4M。如果使用快速编程,时间复杂度为O(nlogn)。

鉴于问题的唯一性,所有数字都是正数且不重复,此类问题可以使用位图算法来解决。

每个数字对应位图中的一个位,如果该数字可见,则设置为1,否则设置为0。Int4Byte可以存储32个数字,因为所有数字都小于1000万,所以可以先使用位图。用1000万的大小来记录这100万个数字,最后从头开始扫描位图,生成代码集的有序结果。位图映射所需的空间约为125M,时间复杂度为O(N)。这比根据空间和时间快速计划要好。

排序是一种广泛使用且非常基本的算法。当然,排序方法有很多种,比如插入排序、选择排序、堆排序、归并排序、堆排序等。下面,一一介绍。当然,每种排列都有它的用处,所以一定要正确使用!

插入排序,简单来说,总是选择未排序队列中最小的元素,插入到已排序队列的末尾:

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选择排序与插入一样,从未排序列表中获取第一项,并将其插入到应键入的已排序列表中:

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希尔排序是放置型的一种,是直接放置型算法的改进。希尔排序的基本思想是:首先取一个小于count的增量,将表中的记录分成增量组,增量距离的所有记录都在同一组中,现在做一种直接插入(insert)在每组中,然后remove重复排序并以小增量排序,直到达到increment1,即将所有记录放入一组进行直接放置排序。

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归并排序利用分而治之的思想,将两个已排好序的表合并为一张表。join算法的基本思想是:首先将表分成两个表(当数量为奇数时,使左表比右表多一项)。连接两个单独的表,然后连接两个已排序的表。组合的想法就像将两张牌混合在一起,总是将最小的牌放在上面。

堆排序是首先将表中的记录存储在大堆(或小堆)中,这样很容易选择最大的记录,然后在每次选择后增加堆。执行规划。

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6、代码分类的绝对数量简化了复杂度

这是计算机领域广泛使用的一种数学算法,没有这种算法,信息的加密就根本不安全。该算法描述了寻找主分类公式的一系列步骤,该公式将合数分成更小的分量。这被认为是FNP问题该问题是NP分类问题的延伸,求解起来非常困难。

许多加密协议(例如RSA算法)都是基于对大复数进行编码非常困难的原理。如果算法可以快速包含任意数字,RSA公钥加密系统就会失去安全性。

量子计算机的诞生让我们更容易解决这些问题,同时也开辟了一个新的领域,让我们能够利用量子世界的特性来保证系统的安全。

7必要比例的机器人轨迹优化

您曾经使用过飞机、汽车、卫星服务或手机互联网吗?您曾经在工厂工作过或见过机器人吗?如果答案是肯定的,那么你应该见过这个算法。

基本上,该算法使用控制环反馈机制来减少期望输出信号和实际输出信号之间的误差。无论您需要信号处理,或者需要电子系统来自动控制机械、液压或热系统,该算法都很有用。比如我们家冰箱的温度控制、供水系统的水压控制、数控机床的切削控制、机械臂的运动控制等。

8数据压缩算法最大化空间使用

大数据时代,各种信息充斥着生活和工作的方方面面,人们离不开信息的采集、处理、存储和交换。历史留下的信息数据、现在的信息数据、未来的信息数据之大,难以想象。更好的数据压缩也是一个不错的选择。

数据压缩技术的使用非常普遍,以至于WinRar和WinZip等数据压缩程序已成为当今计算机的必备程序。压缩文件包在互联网上随处可见。标准多媒体文件甚至将压缩算法嵌入到其文件格式标准中。不用说,当前的图像包括jpeg、png、gif、mp3音频、视频VCD和DVD。

决定哪种数据压缩算法更有用是很困难的,因为它取决于应用环境。它们可用于zip和mp3,以及JPEG和MPEG-2。但众所周知,这些算法在所有模型中都非常有用。

除了显而易见的zip文件之外,我们还能在哪里找到这些算法呢?该网页被压缩并下载到您的本地计算机,同时,我们还可以在电子游戏、视频、音乐、数据存储、云计算、数据库等中找到这些算法。可以说,数据压缩算法随处可见,并且使系统更便宜、更高效。

9享受彩票随机数生成算法的乐趣

几千年来,人们一直利用随机性,比如抛硬币,来决定命运或输赢。如今,人们在彩票中也利用彩票号码来确定大笔奖金的中奖者。

目前,大多数互联网信息或信用卡信息都需要通过安全认证,并使用随机数来生成加密密钥。另一方面,随机数也可以用来模拟现实世界的事件。例如,使用ATM软件网络的银行通常通过模拟客户在随机机器上访问其帐户来测试软件的功能。

当我们需要生成随机数时,例如单位抽奖、购买体育彩票前的选号等,我们可以使用Excel中的RAND函数来生成这些随机数。

随机数的另一个应用是著名的蒙特卡罗算法。一种称为蒙特卡罗的方法使用随机数方法来获得很难找到解决方案的问题的数值近似值。例如,假设我们不知道单位圆面积的公式。如何计算它的面积?我们可以将单位圆放在一个面积已知的正方形中(如下图),并在正方形中添加随机点。落入圆内的标记的百分比应大约为圆面积与正方形面积之比。下图显示了2000个点随机放置在边长22的正方形上,其中1308个点落在圆内。圆的近似面积等于正方形面积484乘以1308/2000,结果是316536(当然,圆的实际面积是π≈314159)。这已经比较接近单位圆面积的值了。如果分散更多的点,比如10,000个,得到的近似值会更准确。

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数据结构、算法和设计分析、科学模拟等都需要随机数。在密码学中,随机序列非常重要,例如生成密钥、数字签名、身份验证,许多密码协议都使用随机序列。因此,生成高质量的随机数序列对于信息安全具有非常重要的作用。随机数分为真随机数和计算机通过算法产生的非随机数,都不是真正意义上的随机数。

我们仍然没有“真正的”随机数生成器,但我们确实有非随机数生成器,这已经足够好了。随机数生成器用于各种应用,从网络通信、数据加密到安全。它们都存在于哈希算法、视频游戏、人工智能、优化分析、初始问题场景、金融等领域。

10搜索链接分析算法更有效

目前,每年的黄金周,人们都可以从旅行前的互联网搜索和信息调查中受益,并获得真正的搜索引擎体验。

这里所说的搜索体验的改变,有一个让互联网搜索更加高效的基本原理——“链接分析算法”。

在互联网时代,分析不同实体之间的关系非常重要。从搜索引擎到社交网络,再到营销分析工具,每个人都在不断寻找适合互联网的设计。有证据表明,链接分析是公众心目中神话和误解最多的算法之一。这里的问题是,有很多不同的方法来执行链接分析,并且有很多属性使这些算法看起来非常不同(这些差异允许算法获得专利),但它们基本上是相同的。

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链接分析的思路很简单,以矩阵的形式画图,将问题转化为特征值问题。特征值是显示图的结构和每个节点的相对重要性的好方法。该算法由GabrielPinski和FrancisNarin于1976年开发。

谁使用这个算法?Google的页面算法、Facebook的新闻提要向您展示(这就是为什么Facebook的新闻不是算法,而是使用算法的结果)、Google和Facebook好友推荐、LinkedIn职位和联系人推荐、Netflix和Hulu电影、YouTube视频等在。尽管每个都有不同的目标和参数,但它们背后的数学思想是相同的。

虽然看起来Google是第一家使用此类算法的公司,但在1996年(比Google早两年),李彦宏(RobinLi)创立的小型搜索引擎“RankDex”就已经在其网页排名系统中使用了它。采用了这个概念。后来HyperSearch的创始人MassimoMarchiori使用了另一种基于网页之间关系的网站排名算法。(谷歌在其专利中提到了这两位创始人)

就像中国百度的李彦宏从“简单”变成“神奇”的“链接分析算法”,几乎支持了中国整个互联网搜索一样,生活中的每一个简单的链接都有着或浅或深的道理,抽象数学描述。是一些非常有效的算法。

因此,我们也可以认为,正是人们通过那些隐藏在背后、无处不在的神奇算法,不断地改变着世界和人类的生活。理解、创造和使用此类算法的本质也是企业商业模式和原创发明的基础。因此,学好数学非常重要。

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