模因演算法是啥

Ⅰ 大數快速求模演算法

樓上的全不明白樓主的意思，樓主要的是演算法，不是程序你們懂嗎！！！
我只能說你們不懂什麼叫真正的演算法，你們只是計算機的傀儡，我看了你們回答非常生氣，高校教出來的就是這種「人才」，連演算法都不懂。還不如我一高中生。嚴重BS樓上的，尤其是說java語言的那位。

我來告訴你
這個問題用遞推解決
首先要你承認一個公式，我是習慣pascal語言的，c++怕寫錯，反正只是演算法，你忍一下。

不知道你要的演算法是大整數對long取余還是大整數對大整數取余。

先說對long取余，這個簡單
先承認兩個公式:ab mod c=((a mod c)(b mod c)) mod c
(a+b) mod c=(a mod c+b mod c) mod c

然後遞推，先算1 mod c,然後10 mod c ,100 mod c。。。用數組存一下，遞推方法是10^n mod c=((10^(n-1) mod c)*10) mod c

再加，讓k=0,
for a:=1 to l do
k:=(k+num[a]*exp10[a]) mod c

這樣最後k就是結果。

補充：我不知道你說哪裡耗時間，這個演算法是位數的一次函數。

再說大整數對大整數取余，這個需要模仿你平常做的除法來做高精度除法，說明白了就是模擬除法，這個沒什麼好說的，只要你編程能力足夠就寫得出來，你可以上網上搜一下，我這就不寫了，因為我也不能保證一次寫對，因為寫一個高精度除法需要高精度加法和乘法，代碼稍微有點繁。

不bs樓上的了，我錯了。lrj當然認識，見過他很多回了。我不是你說的那種被動接受的人，我們學校沒有人懂，全部都是自學的，看到了你說用java解決很生氣而己，樓主的意思是演算法。
至於oier，我們都很崇拜lrj，市面上基本沒有什麼適合初學者的書，資來源是網路。
像很多高校，教出來的學計算機系的「程序員」根本不懂演算法，導致很多程序效率低下，比如我曾看到一個ip地址資料庫這位「牛」用o(n)的演算法掃描找對應的ip地址，然後改成其它方法了居然還很高興地說現在10幾次就可以確定了。再比如我們的「老師」，從學校計算機系畢業，來了什麼也不懂，最垃圾的模擬都不會，背包都不知道是啥，所以我內心裡對一些人排斥。對不起。
但是有一點我不認同，不是大多數的oier都像你說的那樣。
還有，就是我很不喜歡你的明白樓主是什麼意思卻不去回答而用java塘塞過去。
那不是狂妄，那是失望。這種問題竟然要等到我一個高中生來回答，而上面竟然又有人用java搪塞，我對現在演算法普及程序感到非常的失望，很傷心。

一樓我不明白的就是你怎麼估計？相當於你說你去買份飯沒說怎麼做，相當模糊，樓主要的是具體的演算法。

Ⅱ 優化演算法筆記（十六）混合蛙跳演算法

（以下描述，均不是學術用語，僅供大家快樂的閱讀）
混合蛙跳演算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm）是根據青蛙在石塊上覓食時的種群分布變化而提出的演算法。演算法提出於2003年，時間有點久遠，但相關的論文並不是特別多，仍有較大的研究和改進空間。
混合蛙跳演算法中，每個青蛙的位置代表了一個可行解。青蛙所在的池塘中有數塊石塊，每一代，青蛙們會被分配到石塊上。在這一代中，只有石塊上位置最差的青蛙會跳動。該青蛙首先會向著同一個石塊上的最優位置的青蛙跳動，如果新的位置比原位置差則向則全局最優位置跳動，若該位置仍舊比原位置差則在解空間內隨機跳動一次。可以看出每隻跳動青蛙在每代中至少跳動一次，至多跳動三次，但由於每次跳動的青蛙數量等於石塊數，故當石塊數<青蛙數/3時，每代總跳動次數小於青蛙總數。
（查找文獻追根溯源的時候看到了一個有趣的現象，原始的提出論文提出於2000年（Shuffled frog leaping algorithm:a memetic meta-heuristic for combinatorial optimization.）但是到2006年才出版，而2003年的論文（Optimization of Water Distribution Network Design Using the Shuffled Frog Leaping Algorithm）引用了2000年的原始論文，並標注為出版中。到了2006年出版時，原始論文引用了2003年發表的那篇論文，即這兩篇論文相互引用，真是奇妙。估計是原始論文被拒了後又修改了結果到2006年才發表。）

這次的主角就是青蛙了。（沒有石塊就用荷葉代替吧）。

每一隻青蛙只有兩個屬性：位置，當前位置的適應度值。
池塘中一共有m片荷葉，青蛙總數為n。
每一代中，將所有的青蛙按位置從優到劣排列，並依此放置在m個荷葉上。舉個栗子，有5片荷葉（m1-m5）和21隻青蛙（f1-f21,按適應度值從優到劣排列）。

即m1荷葉上的青蛙有{f1,f6,f11,f16,f21},m2荷葉上的青蛙有{f2,f7,f12,f17},依此類推。
每代中最差的青蛙會首先向著當前荷葉上最優位置的青蛙跳動，即該代中f21會向著f1跳動，f17向著f2跳動，f18向著f3跳動，f19向著f4跳動，f20向著f5跳動。
如果f21、f17、f18、f19、f20這五隻青蛙沒有找到優於自己當前位置的位置，則它們會向著全局最優位置的青蛙f1跳動，如果新的位置仍然差於自己的原位置，則該青蛙跳到一個隨機的位置。

在D維空間內青蛙f1的位置 ，其適應度值為 。

（1）青蛙f17向f2跳動後的新位置為 ：

若 優於 則青蛙f17跳到 ，否則跳到（2）。

（2）由於f1在全局最優位置，故在這一步，f17會向f1跳動：

優於 則青蛙f17跳到 ，否則跳到（3）。

（3）f17會跳到解空間內的隨機位置：

若 優於 則青蛙f17跳到 。

可以看出混合蛙跳演算法的流程灰常的簡單，跳動的運算元也非常的簡單，而且每次跳動的青蛙的數量等於荷葉的數量，所有其迭代次數會快於多數其他的優化演算法。
我自己特別喜歡這個優化演算法，總能從中體會出分治的思想。下面我們來看看實驗，看看其效果如何。

適應度函數 。
實驗一：

荷葉數為1的圖像及結果如下：

荷葉數為2的圖像及結果如下：

荷葉數為3的圖像及結果如下：

荷葉數為4的圖像及結果如下：

從上述的四個實驗可以看出，隨著荷葉數的增加，演算法的收斂速度在不斷的加快。同時，隨著荷葉數的增加，每代青蛙跳動的次數也在不斷的增加。荷葉數為1時，每代青蛙總共會跳動1-3次，荷葉數為2時每代青蛙總共跳動2-6次，當荷葉數為10時，每代青蛙會跳動10-30次。由於每片荷葉上至少得有2隻青蛙，所以荷葉數最多為總群數的一半。
演算法的效果比較穩定，但好像沒有體現出其跳出局部最優能力，在種群收斂後其全搜索能力較弱，大多在進行局部搜索。
看了看演算法的結構，其跳出局部最優操作為第三段跳動，而這次跳動仍舊按照貪心演算法跳到優於當前位置的隨機位置。現在我將其增強為：如果進行了第三段跳動（隨機跳動），則無論該位置的好壞，青蛙都將跳到該隨機位置。

實驗二： 永遠接受公式（3）得到的隨機位置

可以看出在種群收斂後，仍然會有一些個體隨機出現在解空間內，並繼續收斂。比較結果可以看出實驗二的結果中的最優值不如實驗一，但是其均值和最差值均優於實驗一，說明對原演算法進行修改後演算法更加穩定，且演算法的性能和全局搜索能力有一定的提升，演算法跳出局部最優能力更強。

混合蛙跳演算法是提出近20年，其實現的方式與分治的思想有異曲同工之處。由於每次都更新的是每片荷葉上的最差位置的青蛙，故群體不容易集中於較小的范圍。同時由於「三段跳」的操作，讓混合蛙跳演算法有了一定的跳出局部最優能力。其全局搜索能力和局部搜索能力應該差不多，當最差的部分青蛙跳走後，次差的部分青蛙則會變成了最差的青蛙，此時群體不會過分集中。當群體相對分散時，為搜索范圍較大的全局搜索，反之為搜索范圍較小的局部搜索，由於收斂速度不算很快，所以進行全局搜索和局部搜索的時間相對均衡。
混合蛙跳演算法的流程非常簡單，幾乎可以說是流程最簡單的優化演算法。其中的運算元也很簡單，優化的能力由種群的結構提供。演算法的文章中比較了 「模因」 與 「基因」 ，模因類似與思想，其傳播可以在同代中快速傳播，比如音樂，幾分鍾就可以傳播給其他人，而基因則只能有父母輩傳遞給子女背，傳遞的時間比較久。這也決定了混合優化演算法的最重要的部分在於其群體的結構而不是其中的優化運算元，實驗說明這樣的效果也不錯，簡單明了的演算法也能有不錯的效果。

參考文獻
Eusuff M , Lansey K , Pasha F . Shuffled frog-leaping algorithm: a memetic meta-heuristic for discrete optimization[J]. Engineering Optimization, 2006, 38(2):129-154. 提取碼：ttgx

Eusuff, M.M. and Lansey, K.E., Optimization of water distribution network design using the shuffled frog leaping algorithm (SFLA). J.Water Resources Planning Mgmt,Am. Soc. Civ. Engrs, 2003, 129(3), 210–225. 提取碼：cyu8

以下指標純屬個人yy,僅供參考

目錄
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優化演算法matlab實現（十六）混合蛙跳演算法matlab實現

Ⅲ 數學建模裡面的模型和演算法有啥區別

模型是一個或者一系列的數學表達式，用來描述所要解決的問題。
演算法是解決這個模型，也就是這些表達式的具體過程，常常結合編程解決。

Ⅳ 超詳細整理區塊鏈和加密貨幣行業術語（建議收藏）

比特幣詞彙表：你需要知道的每一個區塊鏈和加密貨幣短語

盡管困難重重，區塊鏈技術已成為主流。比特幣已成為家喻戶曉的詞，世界各地的金融機構都投資於加密貨幣或允許其客戶這樣做。與此同時，NFT 吸引了各路名人的加入和贊賞。

但盡管如此，區塊鏈技術仍然非常神秘。只有才華橫溢的工程師才能真正理解這些——其中許多人是比特幣和以太幣等加密貨幣的早期採用者，而對於外行來說可能仍是很困難的。

以下是您可能會覺得有用的區塊鏈術語的詞彙表。（所有短語按英文字母順序排列）

空投（Airdrop）

空投是指公司將加密貨幣或 NFT 直接放入您的錢包中。 區塊鏈 服務將推出代 幣 並空投給曾使用過該服務的用戶，而不是首次公開募股。這樣做有幾個原因：它可以是純粹的營銷，因為空投提高了人們可以投資的代幣的意識，或者可以為 DAO 提供治理代幣。

最近的一個例子：以太坊名稱服務允許用戶將他們的錢包號碼更改為錢包名稱（如 CNET.eth）。去年 12 月，它推出了自己的 ENS 代幣，向所有使用該服務的人空投了一定金額。使用以太坊名稱服務的人越多，他們被空投的代幣就越多——在某些情況下價值數萬美元。

山寨幣（Altcoin）

任何不是 比特幣 或 以太幣的加密貨幣都被稱為山寨幣（Altcoin） 。有時候也被稱為「 shitcoins。 」

幣安（Binance）

世界上最大的 加密貨幣 交易所，人們在這里購買和交易加密貨幣。它正在接受美國司法部和美國國稅局的逃稅和洗錢調查。

區塊鏈（Blockchain）

區塊鏈是「分布式資料庫」。簡單來說，它是一個去中心化的賬本，將信息記錄在數字「塊」中。一旦一個塊被挖掘並添加到鏈中，它就不能被更改，因此區塊鏈提供了不可更改數據的公共記錄。

有許多不同的區塊鏈具有不同程度的去中心化、效率和安全性。許多人擁有自己的加密貨幣——例如，以太幣是一種建立在 以太坊區塊 鏈上的加密貨幣。

比特幣（Bitcoin）

比特幣是第一個 加密貨幣 ，建立在比特幣區塊鏈之上。它是由一個人或一群人以中 本聰 的筆名於 2009 年創建的。只能鑄造2100 萬枚，其中大約1890 萬枚已經在流通。

銷毀（Burning）

加密貨幣 通過發送到只能接收而不能發出的錢包而被「燒毀」。銷毀機制通常被用來造成通縮影響：流通中的 代幣 越少，投資者持有的 代幣 就越稀缺。

買跌（Buy the dip）

這是指在價格下跌後購買更多資產。例如，如果價格下跌 10,000 美元，比特幣持有者可能會「逢低買入」。

冷錢包（Cold Wallet）

未連接到互聯網的加密貨幣錢包。這些錢包更安全，更不容易受騙。

跨鏈（Cross-chain）

將數據、代幣或資產從一個區塊鏈發送到另一個區塊鏈的能力。這不同於為在多個區塊鏈上工作而構建的「 多鏈 」服務。

密碼學（Cryptography）

一種信息加密形式，其中數據只能使用密鑰進行解密。使用 工作量證明 協議的 區塊鏈 依賴於解決極其復雜的密碼學難題，以便挖掘和驗證新區塊。

加密貨幣（Cryptocurrency）

加密貨幣是 區塊鏈 原生的代 幣 。加密貨幣通常隨著每個新區塊的開采而鑄造。例如，每 挖出 一個新的 以太坊 區塊， 都會 獲得兩個以太幣作為對礦工的補償。

加密貨幣是一種代 幣 。它們的誕生是它們的決定性因素：其他代幣是使用構建在區塊鏈之上的平台和應用程序創建的，而加密貨幣則內置於區塊鏈的協議中。

去中心化應用（Dapps）

去中心化應用程序的縮寫。

道（DAO）

一個去中心化的自治組織。DAO 是一個通過共識做出決策的組織：所有 治理代幣的 持有者都在組織決策中獲得投票權，投票最多的解決方案是 DAO 的行動方案。想像一個去中心化的投資銀行，但不是由基金經理做出投資決定，而是由其 治理代幣 的持有者投票決定如何投資其國庫中的資金。

去中心化交易所（Decentralized exchange）

去中心化交易所用於購買和交易 加密貨幣 。與典型的交易所不同，這些交易所使用繞過任何中心化權威的點對點交易。其中包括 Uniswap 和 Sushiswap。

去中心化金融（DeFi）

「decentralized finance」的縮寫。DeFi 是使用 區塊鏈 技術繞過中心化機構任何金融工具，例如 智能合約 或 DAO 。

鑽石手（Diamond Hands）

鑽石手是長期或在價格動盪期間持有金融資產的人。

DYOR

「Do Your Own Research」的縮寫。

以太幣（ETH）

在以太坊區塊鏈上開採的 加密貨幣 。以太 幣 的市值僅次於 比特幣 ，但卻是一種更常用的加密貨幣。大多數 山寨幣 也是 基於以太坊構建的 ，因此與以太 幣掛鉤 。大多數 NFT 也建立在以太坊上，這就是為什麼以太是 NFT 交易中使用的主要代幣。

以太坊（Ethereum）

與 比特幣 競爭的區塊鏈。它旨在採用 比特幣 開發人員開創的區塊鏈技術，並將其用於更復雜的金融工具，如 智能合約 。

閃貸（Flash loan）

閃電貸是一種 DeFi 工具，允許在沒有抵押品的情況下進行貸款。閃電貸允許您借錢購買資產，但前提是可以購買資產並在同一區塊內償還利息。想像一下，使用貸款購買一棟 100 萬美元的房子，但只有當您已經排好另一個願意支付足夠費用讓您償還貸款和利息的買家時，貸款才會被批准。

這些貸款使用 智能合約 技術。

FUD

「fear, uncertainty and doubt」的縮寫。這可能是合法的，例如人們對代幣或 NFT 項目的安全性或合法性或安全性表示擔憂，例如鼓勵人們出售、降低資產價格的有組織的舉動。

Gas

Gas 是您使用 以太坊 網路所要支付的價格。每筆交易都需要支付gas 費 ，這取決於 區塊鏈的 過載程度。每筆交易的價格通常在 50 美元到 500 美元之間，但在網路負載過重時價格可能會飆升。

治理代幣（Governance token）

治理代幣是賦予所有者對給定項目投票權的加密貨幣。另請參閱： DAO 。

GWEI

gas 的成本以 GWEI 表示。作為粗略的指導，當 gwei 低於 50 時，gas 會很便宜，而當 gwei 高於 100 時，gas 會很貴。

HODL

「hold」的故意拼寫錯誤，用於鼓勵人們在價格下跌期間持有他們的代幣。

Layer 1和Layer 2

如果您涉足 加密貨幣， 您會聽說Layer 1和Layer 2解決方案。Layer 1是 區塊鏈 架構本身，而Layer 2是指建立在區塊鏈之上的架構。

例如，以以太坊的高gas成本問題為例。Layer 1解決方案是讓 以太坊區塊 鏈更高效，例如通過採用 權益證明 協議。Layer 2解決方案的一個例子是 Immutible X，這是一個建立在以太坊之上的交易所，它使用 智能合約 技術允許無氣體、碳中和的交易。

流動性市場（Liquid Market）

流動性市場是一個擁有大量買家和賣家的市場，它允許幾乎立即完成買賣訂單。 加密貨幣 市場具有流動性，而 NFT 市場則不然。大多數合法的加密貨幣可以隨時買賣，因為 NFT 交易者需要列出待售物品，希望買家手動購買。

主網（Mainnet）

一個供公眾使用的區塊鏈協議將被放入主網。這將它與測試網區分開來，後者更像是區塊鏈協議的測試版發布。

模因幣（Memecoins）

許多加密貨幣旨在提供實用程序或服務為目的。Memecoins 不提供實用前景，純粹作為投機資產存在。狗狗幣是最知名的 ，但還有很多很多。

元掩碼（MetaMask）

一種基於瀏覽器的在線數字錢包，主要用於 以太坊區塊鏈 上的交易。

礦業（Mining）

挖礦是驗證交易並將區塊添加到區塊 鏈的過程 。這通常涉及解決復雜 密碼 問題的強大計算機。至關重要的是，這也是將新的 加密貨幣 添加到流通中的方式。

礦機（Mining Rig）

為挖掘 加密貨幣 的特定目的而設置的功能強大的計算機。

礦場（Mining Farm）

全天運行的采礦設備倉庫（或房間），用於挖掘 加密貨幣 。

鑄幣（Mint）

在區塊鏈上，鑄幣意味著驗證信息並將其作為區塊鏈上的一個塊。

「鑄造」 NFT 意味著在公開發售期間從其創建者那裡購買它。「鑄幣價格」是指它的創造者出售它的價格——例如無聊猿遊艇俱樂部的「鑄幣價格」是 0.08 以太幣。在一個集合中的所有 NFT 都被鑄造之後，想要接觸該集合的交易者需要從 OpenSea 等二級市場購買它們。

多鏈（Multi-chain）

設計用於多個 區塊鏈 的應用程序或服務。這與 跨鏈 應用程序和服務不同， 跨鏈 應用程序和服務旨在將數據或資產從一個區塊鏈發送到另一個區塊鏈。

月球（MOON）

價格的急劇飆升被稱為「mooning」或「a moon」。「To the moon（去月球）」是一個常見的短語。

NFT

不可替代的代幣（Non-fungible token）。這些是證明數字資產所有權的數字契約。目前，它們與藝術相關，但 NFT 可以證明任何數字的所有權。

鏈下/鏈上（Off-Chain/On-chain）

鏈上是指存在於 區塊鏈 上的東西，鏈下是指存在於 區塊 鏈之外的東西。 加密貨幣 是鏈上貨幣，法定貨幣是鏈下貨幣。

OpenSea

它是最大的 NFT 市場，專門研究基於 以太坊 的 NFT。（建立在不同區塊鏈上的 NFT 通常在專門的市場上出售。例如，Solana NFT 在 Solanat 上出售。）

Play to Earn（P2E）

Play to Earn (P2E) 游戲 集成了區塊鏈，並以 游戲 內 加密貨幣 獎勵玩家。這些 游戲 中的加密貨幣可以兌換成比特幣或以太幣。最突出的例子是 Axie Infinity，玩家可以獲得 Smooth Love Potion ($SLP)。

工作量證明（Proof of Work）

工作量證明（POW）是一種共識機制，通過該機制將塊添加到區塊鏈中。工作量證明要求礦工解決復雜的 密碼學 難題，這需要強大的采礦設備提供大量能源，以驗證新的區塊鏈交易。

工作量證明是一種安全且去中心化的共識機制，但效率低下是出了名的。這就是比特幣和以太坊區塊鏈的運作方式，盡管以太坊很快就會轉向更高效 的權益證明（Proof of Stake） 。

權益證明（Proof of Stake）

面對工作量 證明 的巨大能源需求， 權益 證明（POS）是一種更新的共識機制，可以更有效地挖掘區塊。權益證明允許 加密貨幣 持有者在相關區塊 鏈 上驗證新區塊。

他們通過抵押他們的 加密貨幣來 做到這一點。網路用戶質押他們的加密貨幣，如果他們的股份是通過隨機演算法選擇的，他們就有機會驗證一個新區塊——為此他們將獲得更多加密貨幣形式的獎勵。質押的加密貨幣越多，選擇用戶驗證新區塊的機會就越大。

工作證明獎勵那些花費最多計算能力來解決密碼難題的人，而權益證明獎勵那些長期投資加密貨幣的人。

抽水和傾銷（Pump and mp）

抽水和傾銷計劃涉及對產品的人為刺激，從而導致人們購買並提高其價格。然後，抽水和傾銷協調者以高價出售其資產，從而導致價格急劇下跌。

這些存在於傳統市場中，但在 加密貨幣 交易中更為常見，因為微市值加密貨幣的低流動性使其價格更容易操縱。

地毯拉動（Rug pull）

地毯拉動是指 加密貨幣 的創造者消失，並帶走資金。最近的一個例子是偽造的Squid Game 硬幣，盡管這些硬幣遠非罕見。「地毯」本質上是「騙局」的簡寫。

中本聰（Satoshi Nakamoto）

比特幣 創造者的化名。解釋去中心化金融的必要性和解釋比特幣如何運作的白皮書由中本聰簽署，但沒有人知道真實的人是誰。據推測，中本聰實際上是幾個人。

助記詞（Seed Phrase）

當你創建一個 加密貨幣 錢包時，你會得到一個 12 字的種子短語。每次在新設備上登錄錢包時，都需要使用助記詞。 永遠不要把你的助記詞給任何人 。

分片（Sharding）

分片在 區塊鏈上 分配網路負載，允許每秒處理更多事務。這聽起來很枯燥，但它非常重要。 以太坊 將在明年整合分片，這將使使用它更便宜，對環境的破壞也更小。

垃圾幣（Shitcoin）

Shitcoin 是一種不提供任何效用的 山寨幣 ，無論是 memecoin 還是無效的 山寨幣 。

絲綢之路（Silk Road）

Silk Road 是一個在線黑市，於 2013 年被 FBI 關閉。這是許多人第一次接觸 加密貨幣的地方 ，因為 比特幣 是該網站非法商品的流行支付方式。

智能合約（Smart contract）

智能合約是在滿足所需條件時自行執行的數字合約。例如，如果 Wallet X 向 Wallet Y 發送 0.08 ether，Wallet Y 向 Wallet X 發送 NFT Z。它們最常用於自動交易，但也可用於更復雜的用途，例如 快速貸款 。

穩定幣（Stable coin）

穩定幣是與美元掛鉤的加密貨幣。其中包括 Tether 和 USDC。他們的目的是讓 加密貨幣 交易者將他們的代幣保存在加密生態系統中，而不會經歷 比特幣 和 以太幣 價格波動的波動。

質押（Staking）

權益質押是在加密貨幣錢包中鎖定持有資金，從而支持區塊鏈網路運營。從本質上講，它包括鎖定加密貨幣以獲得獎勵。在大多數情況下，該流程需要用戶使用個人加密錢包參與到區塊鏈活動中。

權益質押的概念與權益證明（PoS）機制密切相關。它被用於許多基於PoS或相類似的其他區塊鏈系統中。

TLT

「think long term」的縮寫。

代幣（Token）

代幣是多種形式的區塊鏈資產。像 比特幣 這樣的 加密貨幣 是一種代幣。其他類型包括 治理代幣 ，它授予持有者在 DAO 或服務中的投票權，或 實用代幣 ，其中根據持有的代幣數量授予對服務的訪問許可權。

TXN

交易（transaction）的縮寫。

實用代幣（Utility Token）

旨在提供某種功能的代幣。這些可以是對應用程序、服務或 游戲 的訪問。示例包括 Filecoin，它授予對基於區塊鏈的數字存儲的訪問許可權，以及 Link，它連接 了鏈下 類型數據的智能合約。

虛榮地址（Vanity Address）

由 Ethereum Name Service 等公司提供的個性化錢包地址。它允許您將錢包地址更改為您選擇的單詞或短語，例如 CNET.eth。

Vaporware

承諾但從未真正進入市場的產品。該術語在 90 年代後期隨著最初的互聯網繁榮而流行起來，並且由於陰暗的 加密貨幣 創造者而得到了復興。

維塔利克·布特林（Vitalik Buterin）

以太坊區塊鏈 背後的創造者。

錢包（Wallet）

加密貨幣錢包是您可以存儲加密貨幣和 NFT 的地方。這些錢包可以是熱錢包或冷錢包——即連接到互聯網的瀏覽器錢包或未連接到互聯網的物理硬體。錢包可以讀寫，這意味著它們可以接收信息，也可以作為簽名或在線 ID。

Web 3

Web3 是區塊鏈愛好者想像的互聯網的下一次迭代。從互聯網發明到 2005 年左右，Web1 是只讀互聯網。Web2 指的是用戶能夠製作內容並將其上傳到互聯網上的出現。Web3 將是一個集成了區塊鏈的互聯網。想像一下，將您的社交媒體帖子作為 NFT 擁有，使用像以太幣這樣的 加密貨幣 作為通用貨幣，並將您的錢包作為一種 ID 形式而不是電子郵件/密碼組合。

鯨（Whale）

持有大量加密貨幣的人。

白名單 （ Whitelist）

加密貨幣 和 NFT 的 預售清單。列入白名單的投資者可以在公開發行前購買資產，有時以折扣價購買。

WAGMI

「we're all going to make it」的縮寫。

Ⅳ 數學模型和演算法之間是什麼關系各自是什麼貌似我知道了一個演算法不好對應返回找到數學模型，

數學模型是從現實問題中抽象出來的，而系統解決這個問題的方法就是演算法。沒有實際數學模型的演算法貌似沒啥用吧，因為你根本不知道它是用來解決什麼問題的。比如我要判斷一個數是否為素數，就會先寫一個解決這個問題的演算法，然後依據它進行編程。

Ⅵ 計算機演算法指的是什麼

演算法，從字面意義上解釋，就是用於計算的方法，通過該這種方法可以達到預期的計算結果。目前，被廣泛認可的演算法專業定義是：演算法是模型分析的一組可行的，確定的，有窮的規則。
通俗的說，演算法也可以理解為一個解題步驟，有一些基本運算和規定的順序構成。但是從計算機程序設計的角度看，演算法由一系列求解問題的指令構成，能根據規范的輸入，在有限的時間內獲得有效的輸出結果。演算法代表了用系統的方法來描述解決問題的一種策略機制。

完成同一件事的不同的演算法完成的時間和佔用的資源可能並不相同，這就牽扯到效率的問題。演算法的基本任務是針對一個具體的問題，找到一個高效的處理方法，從而完成任務。而這就是我們的責任了。

演算法的五個特徵：
一個典型的演算法一般都可以抽象出5個特徵：
有窮性：演算法的指令或者步驟的執行次數和時間都是有限的。
確切性：演算法的指令或步驟都有明確的定義。
輸入：有相應的輸入條件來刻畫運算對象的初始情況。
輸出：一個算應有明確的結果輸出。
可行性：演算法的執行步驟必須是可行的。

Ⅶ 蛙跳演算法的特點

SFLA由Eusuff和Lansey為解決組合優化問題於2003年最先提出。作為一種新型的仿生物學智能優化演算法，SFLA 結合了基於模因（meme）進化的模因演演算法（MA，memeticalgorithm）和基於群體行為的粒子群演算法（PSO,particle swarm optimization）2 種群智能優化演算法的優點。該演算法具有概念簡單，調整的參數少，計算速度快，全局搜索尋優能力強，易於實現的特點。混合蛙跳演算法主要應用於解決多目標優化問題，例如水資源分配、橋墩維修、車間作業流程安排等工程實際應用問題。

Ⅷ 數學中都有什麼演算法啊

定義法、配方法、待定系數法、換元法、反證法、數學歸納法、導數法、賦值法、消去法、定比分離法、比較法、分析法、綜合法 ,還有很多桑
介里有幾個比較詳細的哈.
一、換元法
「換元」的思想和方法,在數學中有著廣泛的應用,靈活運用換元法解題,有助於數量關系明朗化,變繁為簡,化難為易,給出簡便、巧妙的解答.
在解題過程中,把題中某一式子如f(x),作為新的變數y或者把題中某一變數如x,用新變數t的式子如g(t)替換,即通過令f(x)=y或x=g(t)進行變數代換,得到結構簡單便於求解的新解題方法,通常稱為換元法或變數代換法.
用換元法解題,關鍵在於根據問題的結構特徵,選擇能以簡馭繁,化難為易的代換f(x)=y或x=g(t).就換元的具體形式而論,是多種多樣的,常用的有有理式代換,根式代換,指數式代換,對數式代換,三角式代換,反三角式代換,復變數代換等,宜在解題實踐中不斷總結經驗,掌握有關的技巧.
例如,用於求解代數問題的三角代換,在具體設計時,宜遵循以下原則：（1）全面考慮三角函數的定義域、值域和有關的公式、性質；（2）力求減少變數的個數,使問題結構簡單化；（3）便於藉助已知三角公式,建立變數間的內在聯系.只有全面考慮以上原則,才能謀取恰當的三角代換.
換元法是一種重要的數學方法,在多項式的因式分解,代數式的化簡計算,恆等式、條件等式或不等式的證明,方程、方程組、不等式、不等式組或混合組的求解,函數表達式、定義域、值域或最值的推求,以及解析幾何中的坐標替換,普通方程與參數方程、極坐標方程的互化等問題中,都有著廣泛的應用.
二、消元法
對於含有多個變數的問題,有時可以利用題設條件和某些已知恆等式（代數恆等式或三角恆等式）,通過適當的變形,消去一部分變數,使問題得以解決,這種解題方法,通常稱為消元法,又稱消去法.
消元法是解方程組的基本方法,在推證條件等式和把參數方程化成普通方程等問題中,也有著重要的應用.
用消元法解題,具有較強的技巧性,常常需要根據題目的特點,靈活選擇合適的消元方法
三、待定系數法
按照一定規律,先寫出問題的解的形式（一般是指一個算式、表達式或方程）,其中含有若干尚待確定的未知系數的值,從而得到問題的解.這種解題方法,通常稱為待定系數法；其中尚待確定的未知系數,稱為待定系數.
確定待定系數的值,有兩種常用方法：比較系數法和特殊值法.
四、判別式法
實系數一元二次方程
ax2+bx+c=0 (a≠0) ①
的判別式△=b2-4ac具有以下性質：
＞0,當且僅當方程①有兩個不相等的實數根
△ ＝0,當且僅當方程①有兩個相等的實數根；
＜0,當且僅當方程②沒有實數根.
對於二次函數
y=ax2+bx+c (a≠0)②
它的判別式△=b2-4ac具有以下性質：
＞0,當且僅當拋物線②與x軸有兩個公共點；
△ ＝0,當且僅當拋物線②與x軸有一個公共點；
＜0,當且僅當拋物線②與x軸沒有公共點.
五、 分析法與綜合法
分析法和綜合法源於分析和綜合,是思維方向相反的兩種思考方法,在解題過程中具有十分重要的作用.
在數學中,又把分析看作從結果追溯到產生這一結果的原因的一種思維方法,而綜合被看成是從原因推導到由原因產生的結果的另一種思維方法.通常把前者稱為分析法,後者稱為綜合法.
六、 數學模型法
例（哥尼斯堡七橋問題）18世紀東普魯士哥尼斯堡有條普萊格河,這條河有兩個支流,在城中心匯合後流入波羅的海.市內辦有七座各具特色的大橋,連接島區和兩岸.每到傍晚或節假日,許多居民來這里散步,觀賞美麗的風光.年長日久,有人提出這樣的問題：能否從某地出發,經過每一座橋一次且僅一次,然後返回出發地?
數學模型法,是指把所考察的實際問題,進行數學抽象,構造相應的數學模型,通過對數學模型的研究,使實際問題得以解決的一種數學方法.
七、配方法
所謂配方,就是把一個解析式利用恆等變形的方法,把其中的某些項配成一個或幾個多項式正整數次冪的和形式.通過配方解決數學問題的方法叫配方法.其中,用的最多的是配成完全平方式.配方法是數學中一種重要的恆等變形的方法,它的應用十分非常廣泛,在因式分解、化簡根式、解方程、證明等式和不等式、求函數的極值和解析式等方面都經常用到它.
八、因式分解法
因式分解,就是把一個多項式化成幾個整式乘積的形式.因式分解是恆等變形的基礎,它作為數學的一個有力工具、一種數學方法在代數、幾何、三角等的解題中起著重要的作用.因式分解的方法有許多,除中學課本上介紹的提取公因式法、公式法、分組分解法、十字相乘法等外,還有如利用拆項添項、求根分解、換元、待定系數等等.
九、換元法
換元法是數學中一個非常重要而且應用十分廣泛的解題方法.我們通常把未知數或變數稱為元,所謂換元法,就是在一個比較復雜的數學式子中,用新的變元去代替原式的一個部分或改造原來的式子,使它簡化,使問題易於解決.
介里LL沒有說很詳細桑,內啥簡便演算法我也一起說了桑丶
乘法交換律,乘法分配律,加法交換律,加法結合律,乘法分配律,