10 Thuật toán đang thay đổi thế giới - núm vú

Các thuật toán ngày nay xuất hiện ở khắp mọi nơi, và bạn thậm chí không nhận ra họ có bao nhiêu ảnh hưởng đến cuộc sống của bạn. Hầu hết mọi người nhận thấy rằng các cửa hàng trực tuyến và các địa điểm bán hàng khác dựa vào các thuật toán để xác định những sản phẩm bổ sung để đề xuất dựa trên các lần mua trước đó. Tuy nhiên, hầu hết mọi người không biết về việc sử dụng các thuật toán trong y học, nhiều trong số đó giúp bác sĩ quyết định chẩn đoán bệnh nào cung cấp.

Sử dụng các thủ tục sắp xếp

Nếu không có dữ liệu được sắp xếp, hầu hết thế giới sẽ dừng lại. Để sử dụng dữ liệu, bạn phải có thể tìm thấy nó. Bạn có thể tìm thấy hàng trăm thuật toán sắp xếp trực tuyến.

Tuy nhiên, ba thói quen sắp xếp phổ biến nhất là Mergesort, Quicksort và Heapsort do tốc độ cao mà chúng cung cấp. Thói quen sắp xếp thích hợp nhất cho ứng dụng của bạn phụ thuộc vào những điều sau:

• Bạn mong đợi ứng dụng phải làm gì < Loại dữ liệu bạn làm việc với
• Các tài nguyên máy tính bạn có sẵn

Tìm kiếm mọi thứ với các thói quen tìm kiếm

Giống như các thói quen sắp xếp, các thói quen tìm kiếm xuất hiện trong hầu hết mọi ứng dụng có kích thước bất kỳ trong hôm nay. Các ứng dụng xuất hiện ở mọi nơi, thậm chí ở những nơi mà bạn không nghĩ nhiều về, chẳng hạn như ô tô của bạn. Tìm kiếm thông tin nhanh chóng là một phần thiết yếu trong cuộc sống hàng ngày. Cũng như các thói quen sắp xếp, các thói quen tìm kiếm có tất cả các hình dạng và kích cỡ. Trong thực tế, nếu có gì đó, có nhiều thói quen tìm kiếm hơn các thói quen sắp xếp vì các yêu cầu tìm kiếm thường vất vả và phức tạp hơn.

Lắc những con số ngẫu nhiên

Tất cả mọi thứ sẽ ít vui hơn nếu không có sự ngẫu nhiên. Ví dụ: hãy tưởng tượng bắt đầu Solitaire và xem chính xác cùng một trò chơi mỗi khi bạn bắt đầu nó. Không ai có thể chơi một trò chơi như vậy. Do đó, tạo số ngẫu nhiên là một phần thiết yếu của trải nghiệm chơi game. Trong thực tế, một số thuật toán thực sự đòi hỏi một mức độ ngẫu nhiên để làm việc đúng. Bạn cũng thấy rằng thử nghiệm hoạt động tốt hơn khi sử dụng các giá trị ngẫu nhiên trong một số trường hợp.

Các con số bạn nhận được từ một thuật toán thực sự giả ngẫu nhiên, có nghĩa là bạn có thể dự đoán số tiếp theo trong một chuỗi bằng cách biết thuật toán và giá trị hạt được sử dụng để tạo ra số. Đó là lý do tại sao thông tin này được bảo vệ chặt chẽ.

Thực hiện nén dữ liệu

Sự nén dữ liệu ảnh hưởng đến mọi khía cạnh của máy tính ngày nay.Ví dụ, hầu hết các tệp đồ họa, video và âm thanh đều dựa vào nén dữ liệu. Nếu không có nén dữ liệu, bạn không thể đạt được mức thông lượng yêu cầu để thực hiện các tác vụ như xem phim trực tuyến.

Tuy nhiên, nén dữ liệu sử dụng nhiều hơn bạn mong đợi. Chỉ cần về mọi Hệ thống Quản lý Cơ sở dữ liệu (Database Management System - DBMS) dựa trên việc nén dữ liệu để làm cho dữ liệu phù hợp với một lượng không gian hợp lý trên đĩa. Điện toán đám mây sẽ không hoạt động mà không nén dữ liệu bởi vì việc tải các mục từ đám mây tới máy địa phương sẽ mất quá nhiều thời gian. Ngay cả các trang web thường dựa vào nén dữ liệu để lấy thông tin từ nơi này đến nơi khác.

Giữ dữ liệu bí mật

Khái niệm giữ bí mật dữ liệu không phải là mới. Trong thực tế, đó là một trong những lý do lâu đời nhất để sử dụng một thuật toán của một số loại. Từ mật mã thực sự xuất phát từ hai từ tiếng Hy Lạp:

kryptós

(ẩn hoặc bí mật) và graphein (viết). Trên thực tế, người Hy Lạp có lẽ là người sử dụng đầu tiên của mật mã, và các văn bản cổ đại báo cáo rằng Julius Caesar đã sử dụng các sứ mệnh được mã hóa để liên lạc với các tướng của mình. Vấn đề là, giữ bí mật dữ liệu là một trong những trận chiến dài nhất trong lịch sử. Ngay khi một bên tìm ra cách để giữ bí mật, một người nào đó tìm ra cách để làm cho công chúng bí mật bằng cách phá vỡ mật mã. Các sử dụng chung cho mật mã hóa máy tính ngày nay bao gồm: Bảo mật: Đảm bảo rằng không ai có thể nhìn thấy thông tin trao đổi giữa hai bên.

• Tính toàn vẹn dữ liệu: Giảm khả năng ai đó hoặc cái gì đó có thể thay đổi nội dung dữ liệu được truyền giữa hai bên.
• Xác thực: Xác định danh tính của một hoặc nhiều bên.
• Không phản ánh lại: Giảm khả năng của một bên để nói rằng họ không có hành vi cụ thể.
• Thay đổi miền dữ liệu Biến đổi Fourier và Chuyển đổi Fourier Nhanh (FFT) tạo ra sự khác biệt rất lớn trong cách ứng dụng nhận ra dữ liệu. Hai thuật toán này biến đổi dữ liệu từ miền tần số (tốc độ dao động) đến miền thời gian (khoảng thời gian giữa các tín hiệu thay đổi). Trong thực tế, không thể có được bất kỳ loại độ phần cứng máy tính mà không cần dành thời gian làm việc với hai thuật toán này một cách rộng rãi. Timing là tất cả mọi thứ.

Bằng cách biết được mức độ thường xuyên thay đổi, bạn có thể tìm ra khoảng thời gian giữa các thay đổi và do đó biết bạn phải thực hiện nhiệm vụ bao lâu trước khi thay đổi trạng thái đòi hỏi bạn phải làm một việc khác. Những thuật toán này thường thấy sử dụng trong các bộ lọc của tất cả các loại. Nếu không có các hiệu ứng lọc của các thuật toán này, việc tạo lại video và âm thanh thông qua một kết nối trực tiếp sẽ không thể thực hiện được.

Phân tích liên kết

Khả năng phân tích các mối quan hệ là cái gì đó đã làm cho máy tính hiện đại duy nhất. Trên thực tế, khả năng tạo ra một đại diện của các mối quan hệ này và sau đó phân tích chúng là chủ đề của Phần III của cuốn sách này. Toàn bộ ý tưởng của web là tạo ra các kết nối, và kết nối là một sự quan tâm ngay từ đầu những gì đã trở thành hiện tượng trên toàn thế giới.Nếu không có khả năng phân tích và sử dụng liên kết, các ứng dụng như cơ sở dữ liệu và e-mail sẽ không hoạt động. Bạn không thể giao tiếp tốt với bạn bè trên Facebook.

Khi trang web đã trưởng thành và mọi người đã thích ứng với các thiết bị làm cho kết nối cả đơn giản và phổ biến hơn, các ứng dụng như Facebook và các trang bán hàng như Amazon đã sử dụng nhiều hơn phân tích liên kết để làm những việc như bán cho bạn nhiều sản phẩm hơn.

Phân loại các mẫu dữ liệu

Dữ liệu không tồn tại trong chân không. Tất cả các loại yếu tố ảnh hưởng đến dữ liệu, bao gồm các thành kiến ​​làm màu sắc con người cảm nhận được dữ liệu như thế nào.

Phân tích mẫu đang đi đầu trong một số ứng dụng tuyệt vời của máy tính ngày nay. Ví dụ, khung phát hiện đối tượng Viola-Jones làm cho việc nhận diện khuôn mặt thời gian thực có thể. Thuật toán này có thể cho phép mọi người tạo ra sự bảo mật tốt hơn ở những nơi như những sân bay mà những cá nhân bất chính hiện đang kinh doanh. Các thuật toán tương tự có thể giúp bác sĩ phát hiện ra các loại ung thư khác nhau rất lâu trước khi bệnh ung thư thực sự có thể nhìn thấy bằng mắt thường. Phát hiện sớm hơn làm cho việc hồi phục hoàn toàn là xác suất cao hơn. Điều này cũng đúng cho tất cả các loại các vấn đề y tế khác (chẳng hạn như tìm các vết nứt gãy xương hiện tại quá nhỏ để xem nhưng gây ra đau tuy nhiên).

Bạn cũng thấy việc nhận dạng mẫu được sử dụng cho các mục đích trần tục hơn. Ví dụ: phân tích mẫu cho phép mọi người phát hiện các vấn đề về giao thông tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Cũng có thể sử dụng phân tích mẫu để giúp nông dân trồng nhiều lương thực với chi phí thấp hơn bằng cách sử dụng nước và phân bón khi cần thiết. Việc sử dụng công nhận mẫu cũng có thể giúp di chuyển máy bay không người lái trên các cánh đồng để nông dân trở nên hiệu quả về thời gian hơn và có thể làm việc nhiều hơn với chi phí thấp hơn. Không có các thuật toán, những kiểu mẫu này có ảnh hưởng lớn đến cuộc sống hàng ngày, không thể nhận ra được.

Xử lý với tự động hóa và đáp ứng tự động

Thuật toán dẫn xuất tích phân tỷ lệ là một mớ. Hãy thử nói nhanh ba lần! Tuy nhiên, đó là một trong những thuật toán mật mã quan trọng nhất mà bạn chưa từng nghe đến, nhưng vẫn dựa vào mỗi ngày. Thuật toán đặc biệt này dựa vào cơ chế phản hồi vòng lặp điều khiển để giảm thiểu sai số giữa tín hiệu đầu ra mong muốn và tín hiệu đầu ra thực. Bạn thấy nó được sử dụng trên tất cả các nơi để kiểm soát tự động hóa và phản ứng tự động. Ví dụ, khi xe của bạn rơi vào tình trạng trượt vì bạn quá bận rộn, thuật toán này sẽ giúp đảm bảo rằng Hệ thống Tự động Breaking (ABS) thực sự hoạt động theo ý định. Nếu không, hệ thống ABS có thể vượt qua mức phí và làm cho vấn đề tồi tệ hơn.

Chỉ cần về mọi hình thức của máy móc ngày nay sử dụng thuật toán dẫn xuất tích phân tỷ lệ. Thực tế, người máy không thể không có nó. Hãy tưởng tượng những gì sẽ xảy ra với một nhà máy nếu tất cả các robot đều liên tục bị bù cho mọi hoạt động mà họ tham gia. Sự hỗn loạn kết quả sẽ nhanh chóng thuyết phục các chủ sở hữu ngừng sử dụng máy móc cho bất kỳ mục đích nào.

Tạo số nhận dạng duy nhất

Có vẻ như tất cả chúng ta chỉ là một con số.Trên thực tế, không chỉ một con số - rất nhiều và rất nhiều con số. Mỗi thẻ tín dụng của chúng tôi có một số, cũng như giấy phép lái xe của chúng tôi, cũng như nhận dạng của chính phủ của chúng tôi, cũng như tất cả các loại doanh nghiệp và tổ chức khác. Mọi người thực sự phải giữ danh sách tất cả các số bởi vì họ chỉ có quá nhiều để theo dõi. Tuy nhiên, mỗi trong số những con số này phải xác định người duy nhất một bên. Đằng sau tất cả sự độc đáo này là các loại thuật toán khác nhau.