什麼是 演算法？

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什麼是 演算法？

演算法是用於解決問題或執行計算的過程。演算法充當精確的指令列表，在基於硬件或軟件的例程中逐步執行指定操作。

演算法廣泛應用於 IT 的所有領域。在數學和計算機科學中，演算法通常是指解決反復出現的問題的小程序。演算法也被用作執行資料處理的規範，並在自動化系統中發揮重要作用。

演算法可用於對數字集進行排序或更複雜的任務，例如在社交媒體上推薦用戶內容。演算法通常從描述特定計算的初始輸入和指令開始。當計算被執行時，該過程產生一個輸出。

演算法是如何工作的？

演算法可以表示為自然語言、編寫程式語言、偽程式碼、流程圖和控製表。自然語言表達很少見，因為它們更加模棱兩可。編寫程式語言通常用於表達由計算機執行的演算法。

演算法使用初始輸入和一組指令。輸入是做出決策所需的初始資料，可以用數字或文字的形式表示。輸入資料通過一組指令或計算進行處理，其中可能包括算術和決策過程。輸出是演算法的最後一步，通常表示為更多資料。

例如，搜索演算法將搜索查詢作為輸入，並通過一組指令運行它，以便在資料庫中搜索與查詢相關的項目。自動化軟件是演算法的另一個例子，因為自動化遵循一組規則來完成任務。許多演算法組成了自動化軟件，它們都致力於自動化給定的過程。

有哪些不同類型的演算法？

有幾種類型的演算法，都旨在完成不同的任務。例如，演算法執行以下操作：

• 搜索引擎演算法。該演算法以關鍵字和運算符的搜索字符串作為輸入，在其關聯的資料庫中搜索相關網頁並返回結果。
• 加密演算法。該計算演算法根據指定的動作對資料進行轉換以保護它。對稱密鑰演算法，例如資料加密標準，使用相同的密鑰來加密和解密資料。只要演算法足夠複雜，沒有密鑰的人就無法解密資料。
• 貪心演算法。該演算法通過尋找局部最優解來解決優化問題，希望它是全局層面的最優解。但是，它並不能保證最優解。
• 遞歸演算法。該演算法反複調用自身，直到解決問題。每次調用遞歸函數時，遞歸演算法都會以較小的值調用自己。
• 回溯演算法。該演算法以增量方法找到給定問題的解決方案，並一次解決一個問題。
• 分而治之的演算法。這種常見的演算法分為兩部分。一部分將問題劃分為更小的子問題。第二部分解決了這些問題，然後將它們組合在一起以產生解決方案。
• 動態規划演算法。該演算法通過將問題劃分為子問題來解決問題。然後存儲結果以應用於未來的相應問題。
• 蠻力演算法。該演算法盲目地迭代問題的所有可能解決方案，搜索一個或多個函數的解決方案。
• 排序演算法。排序演算法用於根據比較運算符重新排列資料結構，比較運算符用於確定資料的新順序。
• 哈希演算法。該演算法獲取資料並將其轉換為帶有散列的統一消息
• 隨機演算法。該演算法減少了運行時間和基於時間的複雜性。它使用隨機元素作為其邏輯的一部分。

有哪些演算法範例？

機器學習是演算法的一個很好的例子，因為它使用多種演算法來預測結果，而無需明確編寫程式。機器學習使用監督學習或無監督學習。在監督學習中，資料科學家提供帶有標記訓練資料的複雜演算法，並定義他們希望演算法評估相關性的變量。指定演算法的輸入和輸出。

無監督機器學習涉及對未標記資料進行訓練的演算法。無監督機器學習演算法篩選未標記的資料以尋找可用於將資料點分組為子集的模式。大多數類型的深度學習，包括神經網絡，都是無監督演算法。

人工智能中使用的機器學習也依賴於演算法。但是，基於機器學習的系統可能在為機器學習演算法提供資料的資料中存在固有偏差。這可能會導致系統不可信且可能有害。

了解演算法、演算法偏差以及如何對抗演算法偏差。