演算法型別

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演算法是用於解決問題或執行運算的程式。演算法充當精確的指令列表，在基於硬體或軟體的例程中，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、電腦編寫程式和電腦科學中，演算法通常是指解決反覆出現問題的小程式。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著重要作用。

演算法可用於對數位集進行排序或進行更複雜的任務，例如在社交媒體上推薦使用者內容。演算法通常從描述特定計算的初始輸入和指令開始。當運算執行時，該過程會產生一個輸出。

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演算法是如何運作的？

演算法的工作方式是遵循一組指令或規則來完成任務或解決問題。它們可以表示為自然語言、編寫程式語言、代碼程式、流程圖和控制表。自然語言表達很少見，因為它們更加模稜兩可。編寫程式語言通常用於表達電腦執行的演算法。

演算法使用初始輸入和一組指令。輸入是做出決定所需的初始資料，可以用數字或單詞的形式表示。輸入資料透過一組指令或運算，其中可以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，搜尋演算法將搜尋查詢作為輸入，並透過一組指令執行，透過資料庫搜尋與查詢相關的專案。自動化軟體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。許多演算法構成了自動化軟體，它們都致力於實現給定流程的自動化。

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演算法有哪些不同類型？

有幾種類型？的演算法，都是為了完成不同的任務而設計的：

搜尋引擎演算法。該演算法將關鍵字和運算子的搜尋字串作為輸入，搜尋其相關資料庫的相關網頁，並返回結果。

加密演算法。該運算演算法根據特定操作，轉換資料以保護資料。例如，對稱金鑰演算法，如資料加密標準，使用相同的金鑰來加密和解密資料。如果演算法足夠複雜，任何缺乏金鑰的人都可以解密資料。

貪婪的演算法。該演算法透過找到區域性最佳解決方案，來解決最佳化問題，希望它是全域性層面的最佳解決方案。然而，它並不能保證最理想的解決方案。

遞迴演算法。這個演算法反覆呼叫自己，直到它解決問題。每次呼叫遞迴函式時，遞迴演算法都會用較小的值呼叫自己。

回溯演算法。該演算法在增量方法中，找到給定問題的解決方案，並一次一個地解決它。

分治演算法。這個常見的演算法分為兩部分。一部分將問題分為較小的子問題。第二部分解決了這些問題，然後將它們結合起來，產生一個解決方案。

動態編寫程式演算法。該演算法透過將問題劃分為子問題，來解決這些問題。然後將結果儲存起來，以應用於未來的相應問題。

暴力演算法。該演算法盲目地迭代問題的所有可能解決方案，搜尋一個或多個函式的解決方案。

排序演算法。排序演算法用於根據比較運算子重新排列資料結構，該運算子用於決定資料的新順序。

雜湊演算法。該演算法將資料轉換為帶有雜湊的統一訊息。

隨機演算法。該演算法減少了執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。

演算法的例子有哪些？

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，而沒有明確編寫程式。

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籤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數。演算法的輸入和輸出都指定了。無監督機器學習涉及在未標記資料上，進行訓練並篩選的演算法，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，包括神經網路，都是無監督的演算法。

人工智慧中使用的機器學習，也依賴於演算法。然而，基於機器學習的系統在提供機器學習演算法的資料中可能存在固有的偏見。這可能會導致系統不可靠且可能有害。

雖然演算法廣泛用於電腦科學、人工智慧和機器學習場景，但它們也經常用於日常生活。

以下是現實生活中使用的一些演算法示例：

遵循食譜。 食譜提供了一系列實現特定目標的步驟，例如準備藍莓鬆餅或從頭開始製作義大利麵醬。食譜目的在產生一致的結果，並幫助個人 —— 無論他們的背景如何 —— 透過遵循詳細的說明，來創造一道特定的菜餚。透過這種方式，食譜反映了計算機科學演算法，該演算法概述了產生可重複結果的步驟。
繫鞋帶。 繫鞋帶是遵循演算法的另一個例子。例如，有有限的步驟導致一個正確打上的傳統鞋帶結，這通常被稱為~~「兔子」或「環、俯衝和拉」結~~。
臉部辨識。 臉部辨識廣泛用於 iPhone 登入，以及 Snapchat 和 Instagram 過濾器。它的工作原理是使用演算法，將照片或影像中的臉部特徵投射到生物辨識圖上。然後，程式會查詢此地圖和臉孔資料庫之間的匹配，以確認使用者的身份。如果臉部辨識用於 Snapchat 或 Instagram 過濾器，則不需要搜尋資料庫，因為該演算法只是建構一張臉部地圖並應用過濾器。
交通訊號。 交通訊號使用智慧演算法來管理交通流量。這些演算法將不同的演算法或動作分組，如直行或右轉，分為階段，這有助於確保安全和效率。例如，當駕車者接近紅燈時，交通訊號燈正在循環這些階段。透過評估交通量，演算法決定車輛何時安全前進。
整理檔案和檔案。 這是一個很好的例子，說明瞭如何將演算法用於各種任務和目的，例如按字母順序、按字數、按日期或任何其他規格，對檔案進行排序。當有人根據一組說明安排他們的個人或專業檔案時，他們正在應用演算法思維，透過使用小任務來簡化組織過程。
在圖書館裡找一本書。 找到一本圖書館的書就，像遵循演算法或一步一步的計劃。例如，有不同的方法可以做到這一點，例如使用圖書館的電腦系統或在書架上尋找顯示書籍類型、主題或作者的標籤。無論選擇哪種方法，如果其他人可以解釋和完成，那麼它就可以被歸類為演算法。