10 Algoritma Yang Mengubah Dunia - dummies

Algoritma hari ini muncul di mana-mana, dan anda mungkin tidak menyedari betapa banyak kesannya terhadap kehidupan anda. Kebanyakan orang menyedari bahawa kedai dalam talian dan tempat jualan lain bergantung pada algoritma untuk menentukan produk tambahan yang dicadangkan berdasarkan pembelian sebelum ini. Bagaimanapun, kebanyakan orang tidak menyedari penggunaan algoritma dalam bidang perubatan, yang mana banyak membantu doktor membuat keputusan untuk memberi diagnosis.

Menggunakan rutin sematan

Tanpa data yang diperintahkan, sebahagian besar dunia akan berhenti. Untuk menggunakan data, anda mesti dapat mencarinya. Anda boleh mencari beratus-ratus jenis algoritma dalam talian.

Walau bagaimanapun, ketiga-tiga rutin jenis yang paling biasa ialah Mergesort, Quicksort, dan Heapsort kerana kelajuan unggul yang mereka berikan Rutin jenis yang paling sesuai untuk aplikasi anda bergantung pada yang berikut:

Apa yang anda harapkan aplikasi itu lakukan < Jenis data yang anda bekerja dengan
Sumber pengkomputeran yang anda ada

Maksudnya ialah keupayaan menyusun data ke dalam apa jua bentuk aplikasi yang perlu untuk melaksanakan tugas menjadikan dunia berjalan, dan keupayaan ini berubah bagaimana dunia berfungsi.

Mencari perkara dengan rutin carian

Seperti rutin semaian, rutin carian muncul dalam hampir setiap aplikasi pada sebarang saiz hari ini. Aplikasi muncul di mana-mana, bahkan di tempat-tempat yang anda mungkin tidak terlalu memikirkan, seperti kereta anda. Mencari maklumat dengan cepat adalah bahagian penting dalam kehidupan seharian. Seperti rutin jenis, rutin carian datang dalam semua bentuk dan saiz. Malah, jika ada, terdapat lebih banyak rutin carian daripada rutin semata-mata kerana keperluan carian sering lebih berat dan kompleks.

Menggoncangkan perkara dengan nombor rawak

Segala macam perkara akan menjadi kurang seronok tanpa rawak. Sebagai contoh, bayangkan memulakan Solitaire dan melihat dengan tepat permainan yang sama setiap kali anda memulakannya. Tiada siapa yang akan bermain seperti permainan. Akibatnya, generasi nombor rawak merupakan bahagian penting dalam pengalaman permainan. Malah, sesetengah algoritma sebenarnya memerlukan beberapa tahap rawak untuk berfungsi dengan baik. Anda juga mendapati bahawa ujian berfungsi lebih baik apabila menggunakan nilai rawak dalam beberapa kes.

Angka-angka yang anda perolehi dari suatu algoritma adalah benar-benar pseudo-rawak, yang bermaksud bahawa anda berpotensi dapat meramalkan nombor seterusnya dalam siri dengan mengetahui algoritma dan nilai benih yang digunakan untuk menjana nombor. Itulah sebabnya maklumat ini sangat berhati-hati.

Melakukan mampatan data

Mampatan data mempengaruhi setiap aspek pengkomputeran hari ini.Sebagai contoh, kebanyakan grafik, video, dan fail audio bergantung kepada pemampatan data. Tanpa mampatan data, anda mungkin tidak dapat memperoleh tahap keupayaan yang diperlukan untuk membuat tugas-tugas seperti kerja-kerja filem berirama.

Walau bagaimanapun, pemampatan data mendapati lebih banyak penggunaan daripada yang anda harapkan. Hanya tentang setiap Sistem Pengurusan Pangkalan Data (DBMS) bergantung kepada pemampatan data untuk membuat data yang sesuai dalam ruang yang munasabah pada cakera. Pengkomputeran awan tidak akan berfungsi tanpa pemampatan data kerana ia memuat turun item dari awan ke mesin tempatan akan mengambil masa terlalu lama. Malah laman web sering bergantung kepada pemampatan data untuk mendapatkan maklumat dari satu tempat ke tempat lain.

Menyimpan rahsia data

Konsep menjaga rahsia data bukanlah sesuatu yang baru. Malah, ia merupakan salah satu sebab tertua untuk menggunakan algoritma sejenis. Kata kriptografi sebenarnya berasal dari dua perkataan Yunani:

kryptós (tersembunyi atau rahsia) dan graphein (menulis). Malah, orang Yunani mungkin pengguna kriptografi pertama, dan teks purba melaporkan bahawa Julius Caesar menggunakan misi yang disulik untuk berkomunikasi dengan jeneral-jeneralnya. Maksudnya, menjaga rahsia data adalah salah satu pertempuran terpanjang dalam sejarah. Apabila satu pihak mencari cara untuk menyimpan rahsia, orang lain dapat mencari cara untuk membuat rahsia orang ramai dengan memecahkan kriptografi. Penggunaan umum untuk kriptografi komputer yang dipacu hari ini termasuk: Kerahsiaan:

Memastikan tiada siapa yang dapat melihat maklumat yang ditukar antara dua pihak. Keutuhan data:
Mengurangkan kemungkinan seseorang atau sesuatu boleh menukar kandungan data yang di lulus antara dua pihak. Pengesahan:
Menentukan identiti satu atau lebih pihak. Nonrepudiation:
Mengurangkan kemampuan parti untuk mengatakan dia tidak melakukan tindakan tertentu. Menukar domain data

Transformasi Fourier dan Fast Fourier Transform (FFT) membuat perbezaan besar dalam bagaimana aplikasi melihat data. Kedua algoritma ini mengubah data dari domain kekerapan (seberapa pantas isyarat berayun) ke domain masa (perbezaan masa antara perubahan isyarat). Malah, tidak mustahil untuk mendapatkan apa-apa jenis ijazah perkakasan komputer tanpa perlu menghabiskan masa dengan dua algoritma ini secara meluas. Masa adalah segala-galanya.

Dengan mengetahui seberapa sering sesuatu berubah, anda boleh mengetahui selang waktu antara perubahan dan oleh itu tahu berapa lama anda perlu melakukan tugas sebelum perubahan dalam keadaan memerlukan anda melakukan sesuatu yang lain. Algoritma ini lazimnya digunakan dalam penapis semua jenis. Tanpa kesan penapisan algoritma-algoritma ini, menghasilkan video dan audio dengan jujur melalui sambungan yang beraliran tidak mungkin.

Menganalisis pautan

Keupayaan untuk menganalisis hubungan adalah sesuatu yang menjadikan pengkomputeran moden unik. Malah, keupayaan untuk mencipta perwakilan hubungan pertama dan kemudian menganalisisnya adalah subjek Bahagian III buku ini. Keseluruhan idea web, sebenarnya, adalah untuk mewujudkan hubungan, dan konektiviti adalah pertimbangan pada permulaan apa yang telah menjadi fenomena di seluruh dunia.Tanpa keupayaan untuk menganalisis dan menggunakan pautan, aplikasi seperti pangkalan data dan e-mel tidak akan berfungsi. Anda tidak boleh berkomunikasi dengan baik dengan rakan-rakan di Facebook.

Apabila web telah matang dan orang menjadi lebih selaras dengan peranti yang membuat sambungan baik mudah dan di mana-mana, aplikasi seperti Facebook dan laman jualan seperti Amazon telah memanfaatkan lebih banyak analisis pautan untuk melakukan perkara seperti menjual lebih banyak produk.

Mengesan pola data

Data tidak wujud dalam vakum. Segala macam faktor mempengaruhi data, termasuk bias yang menggambarkan bagaimana manusia melihat data.

Analisis corak adalah di barisan hadapan beberapa kegunaan komputer yang lebih hebat hari ini. Sebagai contoh, rangka kerja pengesanan objek Viola-Jones menjadikan pengiktirafan muka masa nyata mungkin. Algoritma ini boleh membolehkan orang ramai untuk mewujudkan keselamatan yang lebih baik di tempat-tempat seperti lapangan terbang di mana individu jahat sedang melancarkan perdagangan mereka. Algoritma serupa boleh membantu doktor mengesan kanser pelbagai jenis sebelum kanser sebenarnya kelihatan kepada mata manusia. Pengesanan awal menjadikan pemulihan penuh kebarangkalian yang lebih tinggi. Hal yang sama berlaku untuk pelbagai masalah perubatan lain (seperti mencari keretakan tulang yang saat ini terlalu kecil untuk dilihat tetapi menyebabkan rasa sakit tetap).

Anda juga mendapati pengecaman corak yang digunakan untuk tujuan yang lebih biasa. Sebagai contoh, analisis corak membolehkan orang mengesan masalah lalu lintas yang berpotensi sebelum berlaku. Ia juga mungkin untuk menggunakan analisis corak untuk membantu petani membesar lebih banyak makanan pada kos yang lebih rendah dengan menggunakan air dan baja hanya jika perlu. Penggunaan pengiktirafan corak juga dapat membantu menggerakkan dron sekitar bidang sehingga petani menjadi lebih efisien dan dapat bekerja lebih banyak tanah dengan biaya yang lebih rendah. Tanpa algoritma, corak macam ini, yang mempunyai impak yang tinggi terhadap kehidupan seharian, tidak dapat diakui.

Berurusan dengan automasi dan respons automatik

Algoritma derivatif integral yang proporsional agak sihat. Cubalah katakan ia tiga kali cepat! Walau bagaimanapun, ia adalah salah satu daripada algoritma rahsia yang paling penting yang anda tidak pernah dengar, namun bergantung pada setiap hari. Algoritma ini bergantung kepada mekanisme maklum balas gelung kawalan untuk meminimumkan kesilapan antara isyarat keluaran yang diingini dan isyarat output sebenar. Anda melihatnya digunakan di seluruh tempat untuk mengawal automasi dan respons automatik. Sebagai contoh, apabila kereta anda masuk ke dalam skid kerana anda memecahkan terlalu keras, algoritma ini membantu memastikan bahawa Sistem Pemecahan Automatik (ABS) sebenarnya berfungsi seperti yang dimaksudkan. Jika tidak, ABS boleh mengimbangi dan membuat keadaan lebih teruk.

Hampir setiap bentuk mesin hari ini menggunakan algoritma derivatif integral yang berkadar. Malah, robotics tidak akan mungkin tanpa itu. Bayangkan apa yang akan berlaku kepada sebuah kilang jika semua robot sentiasa overcompensated untuk setiap aktiviti di mana mereka terlibat. Kekacauan yang terhasil akan dengan cepat meyakinkan pemilik supaya berhenti menggunakan mesin untuk apa jua tujuan.

Mencipta pengecam unik