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计算机科学中最重要的32个算法

大数据实验室  · 公众号  · 大数据  · 2018-05-22 07:05

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  • 动态规划算法(Dynamic Programming)——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法

  • 欧几里得算法(Euclidean algorithm)——计算两个整数的最大公约数。最古老的算法之一,出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。

  • 期望-最大算法(Expectation-maximization algorithm,又名EM-Training)——在统计计算中,期望-最大算法在概率模型中寻找可能性最大的参数估算值,其中模型依赖于未发现的潜在变量。EM在两个步骤中交替计算,第一步是计算期望,利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大可能估计值;第二步是最大化,最大化在第一步上求得的最大可能值来计算参数的值。

  • 快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT)——计算离散的傅里叶变换(DFT)及其反转。该算法应用范围很广,从数字信号处理到解决偏微分方程,到快速计算大整数乘积。

  • 梯度下降(Gradient descent)——一种数学上的最优化算法。

  • 哈希算法(Hashing)

  • 堆排序(Heaps)

  • Karatsuba乘法——需要完成上千位整数的乘法的系统中使用,比如计算机代数系统和大数程序库,如果使用长乘法,速度太慢。该算法发现于1962年。

  • LLL算法(Lenstra-Lenstra-Lovasz lattice reduction)——以格规约(lattice)基数为输入,输出短正交向量基数。LLL算法在以下公共密钥加密方法中有大量使用:背包加密系统(knapsack)、有特定设置的RSA加密等等。

  • 最大流量算法(Maximum flow)——该算法试图从一个流量网络中找到最大的流。它优势被定义为找到这样一个流的值。最大流问题可以看作更复杂的网络流问题的特定情况。最大流与网络中的界面有关,这就是最大流-最小截定理(Max-flow min-cut theorem)。Ford-Fulkerson 能找到一个流网络中的最大流。







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