10 Algoritmi care schimbă lumea - algoritmi de manechine

Algoritmii apar astăzi pretutindeni și este posibil să nu realizați chiar cât de mult efect are asupra vieții voastre. Majoritatea oamenilor dau seama că magazinele online și alte locuri de vânzări se bazează pe algoritmi pentru a determina ce produse add-on să sugereze pe baza achizițiilor anterioare. Cu toate acestea, majoritatea oamenilor nu cunosc utilizările algoritmilor din medicină, dintre care mulți ajută un doctor să decidă ce diagnosticare să furnizeze.

Folosind rutine de sortare

Fără date ordonate, majoritatea lumii s-ar opri. Pentru a utiliza datele, trebuie să le puteți găsi. Puteți găsi sute de algoritmi de sortare online.

Cu toate acestea, cele mai comune rutine de sortare sunt Mergesort, Quicksort și Heapsort din cauza vitezei superioare pe care o oferă Rutina de sortare care funcționează cel mai bine pentru aplicația dvs. depinde de următoarele:

Ce așteptați ca aplicația să facă < Tipul de date cu care lucrați
Resursele de calcul pe care le aveți la dispoziție

Ideea este că capacitatea de a sorta datele în orice formă trebuie să îndeplinească o sarcină o aplicație face ca lumea să se desfășoare și această capacitate schimbă modul în care funcționează lumea.

Căutați lucruri cu rutine de căutare

La fel ca în rutinele de sortare, rutinele de căutare apar în aproape orice aplicație de orice dimensiune azi. Aplicațiile apar peste tot, chiar și în locuri pe care nu le puteți gândi prea mult, cum ar fi mașina dvs. Găsirea rapidă a informațiilor reprezintă o parte esențială a vieții cotidiene. Ca și în rutinele de sortare, rutinele de căutare vin în toate formele și dimensiunile. De fapt, dacă există ceva, există mai multe rutine de căutare decât rutine de sortare, deoarece cerințele de căutare sunt adesea mai strenuoase și mai complexe.

Scuturarea lucrurilor cu numere aleatorii

Tot felul de lucruri ar fi mult mai puțin distractiv, fără a fi întâmplător. De exemplu, imaginați-vă că începeți Solitaire și vedeți exact același joc de fiecare dată când o porniți. Nimeni nu ar juca un astfel de joc. În consecință, generarea de numere aleatorii este o parte esențială a experienței jocurilor. De fapt, unii algoritmi necesită de fapt un anumit nivel de întâmplare pentru a funcționa corect. De asemenea, descoperiți că testarea funcționează mai bine atunci când folosiți valori aleatorii în unele cazuri.

Numerele pe care le obțineți de la un algoritm sunt de fapt pseudo-aleatoare, ceea ce înseamnă că puteți prezice eventual numărul următor într-o serie, cunoscând algoritmul și valoarea seminței folosite pentru a genera numărul. De aceea această informație este atât de atent păzită.

Comprimarea datelor

Comprimarea datelor afectează fiecare aspect al computerelor de astăzi.De exemplu, majoritatea fișierelor grafice, video și audio se bazează pe compresia datelor. Fără compresia datelor, nu ați putut obține nivelul necesar de transfer pentru a face sarcini cum ar fi filmele cu flux redat.

Totuși, comprimarea datelor găsește și mai multe utilizări decât v-ați aștepta. Aproape fiecare sistem de gestionare a bazelor de date (DBMS) se bazează pe comprimarea datelor pentru a face datele să se potrivească într-o cantitate rezonabilă de spațiu pe disc. Cloud computing-ul nu ar funcționa fără compresie de date, deoarece descărcarea elementelor din cloud către mașinile locale ar lua prea mult timp. Chiar și paginile web se bazează adesea pe compresia datelor pentru a obține informații de la un loc la altul.

Păstrarea datelor în secret

Conceptul de păstrare a secretului datelor nu este nou. De fapt, este unul dintre motivele cele mai vechi de a folosi un algoritm de un fel. Cuvântul de criptografie are de fapt două cuvinte grecești:

kryptós (ascunse sau secrete) și graphein (scris). De fapt, grecii au fost probabil primii utilizatori ai criptografiei, iar textele antice spun că Julius Caesar folosea criptarea criptată pentru a comunica cu generalii săi. Ideea este că păstrarea secretului datelor este una dintre cele mai lungi bătălii din istorie. În momentul în care un partid găsește o modalitate de a păstra un secret, altcineva găsește o cale de a face publicul secret prin ruperea criptografiei. Utilizarea generală a criptografiei bazate pe computer astăzi include: Confidențialitate:

Asigurarea faptului că nimeni nu poate vedea schimbul de informații între două părți. Integritatea datelor:
Reducerea probabilității ca cineva sau ceva să schimbe conținutul datelor transmise între două părți. Autentificare:
Determinarea identității uneia sau mai multor părți. Nonrepudiation:
Reducerea capacității unei părți de a spune că nu a comis un act particular. Schimbarea domeniului de date

Transformarea Fourier și transformarea Fourier rapidă (FFT) fac o diferență enormă în modul în care aplicațiile percep date. Acești doi algoritmi transformă datele din domeniul frecvenței (cât de rapid se semnalează un semnal) în domeniul timpului (diferența de timp dintre modificările semnalului). De fapt, este imposibil să obțineți orice fel de grad hardware de calculator fără a fi petrecut timp lucrați cu acești doi algoritmi pe larg. Timpul este totul.

Știind cât de des se schimbă ceva, poți să îți dai seama de intervalul dintre schimbări și, prin urmare, să știi cât timp trebuie să faci o sarcină înainte ca o schimbare a stării să dorești să faci altceva. Acești algoritmi văd frecvent utilizarea în filtre de tot felul. Fără efectele de filtrare ale acestor algoritmi, reproducerea video și audio fidelă printr-o conexiune de flux ar fi imposibilă.

Analiza legăturilor

Abilitatea de a analiza relațiile este ceva care a făcut ca computerele moderne să fie unice. De fapt, capacitatea de a crea mai întâi o reprezentare a acestor relații și apoi de a le analiza este obiectul părții a III-a a acestei cărți. Întreaga idee a web-ului, de fapt, este de a crea conexiuni, iar conectivitatea a fost considerată la începutul a ceea ce a devenit un fenomen mondial.Fără capacitatea de a analiza și de a utiliza linkuri, aplicații precum bazele de date și e-mailul nu ar funcționa. Nu ai putut comunica bine cu prietenii pe Facebook.

Pe măsură ce web-ul sa maturizat și oamenii au devenit mai în acord cu dispozitivele care fac ca conectivitatea să fie mai simplă și mai omniprezentă, aplicații cum ar fi Facebook și site-urile de vânzări precum Amazon au folosit mai mult analiza link-urilor pentru a face lucruri cum ar fi vânzarea mai multor produse.

Vedeți modele de date

Datele nu există în vid. Tot felul de factori afectează datele, inclusiv prejudecățile care culorizează modul în care oamenii percep date.

Analiza modelelor se află în prim-planul unora dintre cele mai uimitoare utilizări ale computerelor de azi. De exemplu, cadrul de detectare a obiectelor Viola-Jones face posibilă recunoașterea facială în timp real. Acest algoritm ar putea permite oamenilor să creeze o mai bună securitate în locuri precum aeroporturile unde persoanele nefavorabile își desfășoară în prezent comerțul. Algoritmi similari ar putea ajuta medicul dumneavoastră să detecteze cancere de diferite feluri cu mult înainte ca cancerul să fie de fapt vizibil pentru ochiul uman. Detecția anterioară face o recuperare completă o probabilitate mai mare. Același lucru este valabil și pentru tot felul de alte probleme medicale (cum ar fi găsirea fracturilor osoase care sunt în prezent prea mici pentru a vedea, dar care provoacă durere, totuși).

De asemenea, găsiți recunoașterea modelelor folosite în scopuri mai luminoase. De exemplu, analiza modelelor permite utilizatorilor să detecteze eventuale probleme de trafic înainte de a le produce. Este, de asemenea, posibilă utilizarea analizei de model pentru a ajuta fermierii să crească mai multă mâncare la un cost mai mic prin aplicarea apei și a îngrășămintelor numai atunci când este necesar. Utilizarea recunoașterii modelului poate, de asemenea, ajuta la deplasarea dronilor în jurul câmpurilor astfel încât fermierul să devină mai eficient în timp și poate lucra mai mult teren la un cost mai mic. Fără algoritmi, aceste tipuri de modele, care au un impact atât de mare asupra vieții de zi cu zi, nu pot fi recunoscute.

Abordarea automată și răspunsurile automate

Algoritmul proporțional integral derivat este destul de gustos. Doar încercați să spuneți de trei ori repede! Cu toate acestea, este unul dintre cei mai importanți algoritmi secreți despre care nu ați auzit niciodată, și totuși să vă bazați în fiecare zi. Acest algoritm particular se bazează pe un mecanism de feedback pentru buclă de control pentru a minimiza eroarea dintre semnalul de ieșire dorit și semnalul real de ieșire. Vedeți că este folosit peste tot pentru a controla automatizarea și răspunsurile automate. De exemplu, atunci când mașina dvs. merge într-o alunecare pentru că vă rupeți prea tare, acest algoritm ajută la asigurarea faptului că sistemul automat de rupere (ABS) funcționează efectiv conform destinației. În caz contrar, sistemul ABS ar putea supracompensa și ar face rău.

Aproape orice formă de mașină utilizează astăzi algoritmul derivat proporțional integral. De fapt, robotica nu ar fi posibilă fără ea. Imaginați-vă ce s-ar întâmpla cu o fabrică dacă toți roboții vor supracompensa în mod constant pentru fiecare activitate în care au angajat. Haosul rezultat ar convinge repede proprietarii să oprească folosirea mașinilor pentru orice scop.

Crearea identificatorilor unici