國外靠演算法

A. 申請去美國留學讀研美國大學的GPA到底是用標准演算法還是常用演算法哪種演算法更常用一些

在申請的時候可以採用標准演算法。就是說在填寫申請表的時候可以填自己計算出來的結果。為什麼可以這樣呢？因為申請的時候還要提供成績單，目標學校在拿到成績單後還會根據自己的演算法做個估算。各個學校之間的計算方法也不盡相同。拿我的學校舉例，他們會先做個a b c d 的分類，就是把85分以上算作a 79到84算作b 這樣先做個估算，如果b以上的成績超過85%，則做進一步的考慮。等錄取之後申請獎學金，就要用標准演算法，因為獎學金分4個等級，要根據准確的gpa來決定。當然更好的學校對gpa要求更高，申請的時候很可能算的非常精確，但也不外乎就是那幾種演算法。所以樓主大膽填寫用標准演算法算出的結果，1是更高的分數成功的機會更大；2是有成績單在只要學校的計算和申請時填的數字出入不大都不用擔心，因為他們也知道不同的地方演算法也不同，但成績單這個原始的數據都一樣；3是如果樓主感到自己的成績用其他演算法算確實吃虧，還可以提供在專業里的成績排名。因為有些學校的考試確實很難，大家普遍不是非常高，這個時候成績排名也能說明問題。

B. 去國外考研GPA標准演算法3.38四分制演算法2.93夠嗎

美國大學的GPA標准演算法（絕大部分美國大學採用的演算法）
91-100 4.0 A 優
80-89 3.0 B 良
70-79 2.0 C 中
60-69 1.0 D 差
低於60 不及格

1.每門課得分對應的績點分數 * 該門課程的學分數
2.將上面計算得出的每門課的學分績點求總和
3.將求出的和，除以所有課程的學分總數
課程 百分製得分 學分 績點 學分績點
課程1 84 3 3 9
課程2 78 4 2 8
課程3 90 4 4 16
課程4 67 2 1 2
課程5 85 2 3 6
課程6 83 1 3 3
課程7 91 1 4 4
課程8 77 3 2 6
課程9 82 4 3 12
課程10 81 3 3 9
平均分：81.8 學分總數：27 學分績點總和：75
GPA=75/27=2.78

C. 國外的基尼系數演算法是什麼

基尼系數演算法比較復雜，經濟專業的一般知道。

D. 風靡全球的十大演算法

作者 | George Dvorsky

編譯 | 深度學習這件小事

1 排序演算法

所謂排序，就是使一串記錄，按照其中的某個或某些關鍵字的大小，遞增或遞減的排列起來的操作。排序演算法，就是如何使得記錄按照要求排列的方法。排序演算法在很多領域得到相當地重視，尤其是在大量數據的處理方面。一個優秀的演算法可以節省大量的資源。

穩定的

冒泡排序（bubble sort） — O(n^2） 雞尾酒排序(Cocktail sort，雙向的冒泡排序) — O(n^2） 插入排序（insertion sort）— O(n^2) 桶排序（bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 額外空間 計數排序(counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 額外空間 合並排序（merge sort）— O(nlog n);需要 O(n) 額外空間 原地合並排序— O(n^2) 二叉排序樹排序 （Binary tree sort） — O(nlog n)期望時間； O(n^2)最壞時間；需要 O(n) 額外空間 鴿巢排序(Pigeonhole sort)— O(n+k); 需要 O(k) 額外空間 基數排序（radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 額外空間 Gnome 排序— O(n^2) 圖書館排序— O(nlog n) withhigh probability，需要（1+ε)n額外空間

不穩定的

選擇排序（selection sort）— O(n^2) 希爾排序（shell sort）— O(nlog n) 如果使用最佳的現在版本 組合排序— O(nlog n) 堆排序（heapsort）— O(nlog n) 平滑排序— O(nlog n) 快速排序（quicksort）— O(nlog n) 期望時間，O(n^2) 最壞情況；對於大的、亂數列表一般相信是最快的已知排序 Introsort—O(nlog n) Patience sorting— O(nlog n+k) 最壞情況時間，需要額外的 O(n+ k) 空間，也需要找到最長的遞增子串列（longest increasing subsequence）

不實用的

Bogo排序— O(n× n!) 期望時間，無窮的最壞情況。 Stupid sort— O(n^3); 遞歸版本需要 O(n^2)額外存儲器 珠排序（Bead sort） — O(n) or O（√n)，但需要特別的硬體 Pancake sorting— O(n)，但需要特別的硬體 stooge sort——O（n^2.7）很漂亮但是很耗時

2 傅立葉變換與快速傅立葉變換

傅立葉是一位法國數學家和物理學家，原名是JeanBaptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier於1807年在法國科學學會上發表了一篇論文，論文里描述運用正弦曲線來描述溫度分布，論文里有個在當時具有爭議性的決斷：任何連續周期信號都可以由一組適當的正弦曲線組合而成。當時審查這個論文拉格朗日堅決反對此論文的發表，而後在近50年的時間里，拉格朗日堅持認為傅立葉的方法無法表示帶有稜角的信號，如在方波中出現非連續變化斜率。直到拉格朗日死後15年這個論文才被發表出來。誰是對的呢？拉格朗日是對的：正弦曲線無法組合成一個帶有稜角的信號。但是，我們可以用正弦曲線來非常逼近地表示它，逼近到兩種表示方法不存在能量差別，基於此，傅立葉是對的。為什麼我們要用正弦曲線來代替原來的曲線呢？如我們也還可以用方波或三角波來代替呀，分解信號的方法是無窮多的，但分解信號的目的是為了更加簡單地處理原來的信號。用正餘弦來表示原信號會更加簡單，因為正餘弦擁有原信號所不具有的性質：正弦曲線保真度。一個正餘弦曲線信號輸入後，輸出的仍是正餘弦曲線，只有幅度和相位可能發生變化，但是頻率和波的形狀仍是一樣的。且只有正餘弦曲線才擁有這樣的性質，正因如此我們才不用方波或三角波來表示。

3 Dijkstra 演算法

Dijkstra演算法是典型的演算法。Dijkstra演算法是很有代表性的演算法。Dijkstra一般的表述通常有兩種方式，一種用永久和臨時標號方式，一種是用OPEN, CLOSE表的方式，這里均採用永久和臨時標號的方式。注意該演算法要求圖中不存在負權邊。

4 RSA演算法變換

RSA是目前最有影響力的公鑰加密演算法，它能夠抵抗到目前為止已知的絕大多數密碼攻擊，已被ISO推薦為公鑰數據加密標准。今天只有短的RSA鑰匙才可能被強力方式解破。到2008年為止，世界上還沒有任何可靠的攻擊RSA演算法的方式。只要其鑰匙的長度足夠長，用RSA加密的信息實際上是不能被解破的。但在分布式計算和量子計算機理論日趨成熟的今天，RSA加密安全性受到了挑戰。

5 安全哈希演算法

一種對輸入信息（例如消息）進行摘要的演算法。摘要過程能夠完成下列特點：不同的輸入信息絕對不會具有相同的指紋：相近輸入信息經過摘要之後的輸出信息具有較大的差異，同時計算上很難生產一個與給定輸入具有相同指紋的輸入。（即不可逆）。

6 整數因式分解

這是在計算機領域被大量使用的數學演算法，沒有這個演算法，信息加密會更不安全。該演算法定義了一系列步驟，得到將一合數分解為更小因子的質數分解式。這被認為是一種FNP問題，它是NP分類問題的延伸，極其難以解決。許多加密協議（如RSA演算法）都基於這樣一個原理：對大的合數作因式分解是非常困難的。如果一個演算法能夠快速地對任意整數進行因式分解，RSA的公鑰加密體系就會失去其安全性。量子計算的誕生使我們能夠更容易地解決這類問題，同時它也打開了一個全新的領域，使得我們能夠利用量子世界中的特性來保證系統安全。

7 鏈接分析

鏈接分析，源於對Web結構中超鏈接的多維分析。當前其應用主要體現在網路信息檢索、網路計量學、數據挖掘、Web結構建模等方山。作為Google的核心技術之一，鏈接分析演算法應用已經顯現出j驚人的商業價值。

8 比例積分微分演算法

你是否曾經用過飛機、汽車、衛星服務或手機網路？你是否曾經在工廠工作或是看見過機器人？如果回答是肯定的，那麼你應該已經見識過這個演算法了。大體上，這個演算法使用一種控制迴路反饋機制，將期望輸出信號和實際輸出信號之間的錯誤最小化。無論何處，只要你需要進行信號處理，或者你需要一套電子系統，用來自動化控制機械、液壓或熱力系統，這個演算法都會有用武之地。可以這樣說，如果沒有這個演算法，現代文明將不復存在。

9 數據壓縮演算法

在現今的電子信息技術領域，正發生著一場有長遠影響的數字化革命。由於數字化的多媒體信息尤其是數字視頻、音頻信號的數據量特別龐大，如果不對其進行有效的壓縮就難以得到實際的應用。因此，數據壓縮技術已成為當今數字通信、廣播、存儲和多媒體娛樂中的一項關鍵的共性技術。

10 隨機數生成

在統計學的不同技術中需要使用隨機數，比如在從統計總體中抽取有代表性的樣本的時候，或者在將實驗動物分配到不同的試驗組的過程中，或者在進行蒙特卡羅模擬法計算的時候等等。

E. 您好，我主要研究演算法應用於工業優化中，請您介紹一下國內和國外，主要是國外，演算法方面有些什麼期刊呢

國外：CJOR，EJOR，OR及 IEEE的optimization

F. 進程調度演算法的國內外研究現狀有哪些

調度演算法是指：根據系統的資源分配策略所規定的資源分配演算法。常見的進程調度演算法有：

1.先來先去服務

2.時間片輪轉法

3.多級反饋隊列演算法

4.最短進程優先

5.最短剩餘時間優先

6.最高響應比優先

7.多級反饋隊列調度演算法

一、先來先去服務

先來先去服務調度演算法是一種最簡單的調度演算法，也稱為先進先出或嚴格排隊方案。當每個進程就緒後，它加入就緒隊列。當前正運行的進程停止執行，選擇在就緒隊列中存在時間最長的進程運行。該演算法既可以用於作業調度，也可以用於進程調度。先來先去服務比較適合於常作業（進程），而不利於段作業（進程）。

二、時間片輪轉法

輪轉法是基於適中的搶占策略的，以一個周期性間隔產生時鍾中斷，當中斷發生後，當前正在運行的進程被置於就緒隊列中，然後基於先來先去服務策略選擇下一個就緒作業的運行。這種技術也稱為時間片，因為每個進程再被搶占之前都給定一片時間。

三、最短進程優先

最短進程優先是一個非搶占策略，他的原則是下一次選擇預計處理時間最短的進程，因此短進程將會越過長作業，跳至隊列頭。該演算法即可用於作業調度，也可用於進程調度。但是他對長作業不利，不能保證緊迫性作業（進程）被及時處理，作業的長短只是被估算出來的。

四、最短剩餘時間優先

最短剩餘時間是針對最短進程優先增加了搶占機制的版本。在這種情況下，進程調度總是選擇預期剩餘時間最短的進程。當一個進程加入到就緒隊列時，他可能比當前運行的進程具有更短的剩餘時間，因此只要新進程就緒，調度程序就能可能搶占當前正在運行的進程。像最短進程優先一樣，調度程序正在執行選擇函數是必須有關於處理時間的估計，並且存在長進程飢餓的危險。

G. 英國高考採用演算法打分，這樣子的方式會比較公平嗎

由於2020年受疫情的影響，英國今年的A-LEVEL以及GCSE兩大重要的考試未能如期舉行，而這兩大考試就相當於國內的高考和中考，其重要程度可想而知。而新出的演算法打分的原則就是基於大數據和教師對學生的評估得出。據英國《每日郵報》報道，英格蘭地區大約有40%的學生成績因此被調低。

目前，已有部分考生群體對此不公平行為提起了訴訟，並且有學生發出了公眾請願，要求政府做出更公平的成績評估系統，目前已有14.4萬人同意，並且簽字。經過了三四天的奮戰，結果依然是英格蘭考生的A-level成績將由教師估計的為准，而不是依靠演算法。英國資歷及考試評審局主席也不得不為演算法評分系統造成的“苦惱”而道歉。

可想而知，今天晚上成千上萬名應屆考生都會睡一個安穩覺，英國大學已經紛紛表態會盡量按照重新修訂的分數給更多的考生提供就學以及“獎學金”的機會。只是現實依然有很多實際的問題：很多高校已經進入了錄取的最後階段，現在那些因為降分而失去被錄取機會的考生是否還有機會尚未可知。

H. TikTok的核心技術是什麼，竟讓美國科技巨頭無法復制

TikTok的核心技術是什麼，竟讓美國科技巨頭無法復制？TikTok相信大家都不陌生，作為一款在國內開發的短視頻APP。TikTok在今年的5月份全球下載量就已經突破了20億次。無論是在美國，還是在印度市場，TikTok都有著自己龐大的用戶群體。通過對於用戶所看視頻的推薦機制調整，TikTok已經訓練出了自己的推薦畫像。針對不同的用戶群體推送不同的內容，以此增加用戶與APP之間的黏性。基於龐大用戶的數據基礎，TikTok目前已經擁有了成熟的短視頻推薦機制。

作為一個已經成型的APP而言，TikTok依舊有著非常大的潛力。業內人士指出，TikTok的交易會推遲到今年11月美國大選之後進行。如果演算法技術無法進行交易，美國科技公司可能會開發全新的演算法機制，以滿足更多不同的用戶進行使用。但筆者也有一個疑問，如果通過演算法的授權，並在其他國家收購相關的短視頻公司。是不是依舊可以將市場掌握在自己手中呢？對此，你是怎麼看的呢？歡迎大家留言討論！

I. 國外數據結構與演算法入門的書有什麼推薦

我感覺國內最經典的還是嚴蔚敏紫色的那本，你一定要國外的數據結構書籍的話，我看了你都要求，感覺適合你的只有《挑戰程序設計競賽2 演算法和數據結構》這本了，基本入門是夠了

J. 國外大學招研究生的GPA要求是在哪種演算法下的謝謝！

常見的有標准演算法，加拿大演算法，北大演算法。第一個就是4，3，2，1型，加拿大是5分制，北大是4，3.7，3.3這樣分的比較細的。一般北大制看起來比較高，而且通用性強。標准演算法通用性也可以，但算出來比較低。北大制也可以叫標准演算法