十大演算法

『壹』 學會機器學習十大演算法 什麼水平

學習機器學習十大演算法，相當於電腦的中級水平。
演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。
形式化演算法的概念部分源自嘗試解決希爾伯特提出的判定問題，並在其後嘗試定義有效計算性或者有效方法中成形。這些嘗試包括庫爾特·哥德爾、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科爾·克萊尼分別於1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數，阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前，依然常有直覺想法難以定義為形式化演算法的情況。
一，數據對象的運算和操作：計算機可以執行的基本操作是以指令的形式描述的。一個計算機系統能執行的所有指令的集合，成為該計算機系統的指令系統。一個計算機的基本運算和操作有如下四類：[1]
1，算術運算：加減乘除等運算
2，邏輯運算：或、且、非等運算
3，關系運算：大於、小於、等於、不等於等運算
4，數據傳輸：輸入、輸出、賦值等運算[1]
二，演算法的控制結構：一個演算法的功能結構不僅取決於所選用的操作，而且還與各操作之間的執行順序有關。[

『貳』 計算機十大經典演算法有哪些

再把子問題分成更小的子問題……直到最後子問題可以簡單的直接求解,逆著這個行進方向,從終點向始點計算,在選定系統行進方向之後,常比線性規劃法更為有效,由每個階段都作出決策,從而使整個過程達到最優化。所謂多階段決策過程,特別是對於那些離散型問題。實際上,動態規劃法就是分多階段進行決策,其基本思路是，原問題的解即子問題的解的合並
不好意思啊,就是把研究問題分成若干個相互聯系的階段,逐次對每個階段尋找某種決策,用來解決多階段決策過程問題的一種最優化方法，就是把一個復雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題：按時空特點將復雜問題劃分為相互聯系的若干個階段。字面上的解釋是「分而治之」動態規劃法[dynamic
programming
method
(dp)]是系統分析中一種常用的方法。在水資源規劃中,往往涉及到地表水庫調度、水資源量的合理分配、優化調度等問題,而這些問題又可概化為多階段決策過程問題。動態規劃法是解決此類問題的有效方法。動態規劃法是20世紀50年代由貝爾曼（r,使整個過程達到最優.
bellman）等人提出。許多實際問題利用動態規劃法處理,故又稱為逆序決策過程。
回溯法是一種選優搜索法，按選優條件向前搜索，以達到目標。但當探索到某一步時，發現原先選擇並不優或達不到目標，就退回一步重新選擇，這種走不通就退回再走的技術為回溯法，而滿足回溯條件的某個狀態的點稱為「回溯點」。
在計算機科學中，分治法是一種很重要的演算法

『叄』 數學建模十大演算法 C語言

/* 利用蒙特卡洛演算法近似求圓周率Pi*/
/*程序使用：VC++6.0 */
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<stdlib.h>
#define COUNT 800
/*循環取樣次數，每次取樣范圍依次變大*/
void main()
{ double x,y; int num=0; int i;
for(i=0;i<COUNT;i++)
{ x=rand()*1.0/RAND_MAX;
/*RAND_MAX=32767，包含在<stdio.h>中*/
y=rand()*1.0/RAND_MAX;
if((x*x+y*y)<=1) num++;
/*統計落在四分之一圓之內的點數*/
}
printf("Pi值等於：%f\n",num*4.0/COUNT);
}
望採納

『肆』 數據挖掘十大演算法 pdf

http://www.cs.uvm.e/~icdm/algorithms/10Algorithms-08.pdf
到這個網站下載就OK

『伍』 求，數學建模十大演算法

數學建模的十大演算法
1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，

同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）

2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，

而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）

3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題屬於最優化問題，

很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo軟體實現）

4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，

涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）

5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，

很多場合可以用到競賽中）

6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法

（這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，

但是演算法的實現比較困難，需慎重使用）

7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽題中有應用，

當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具）

8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只認的是離散的數據，

因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的）

9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常用的演算法比

如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用）

10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該要不乏圖片的，

這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab進行處理）

『陸』 求計算機專業中的十大演算法。。。qq827316329.。。。

不得不說，演算法沒有「十大」之類的東西的，不過的確有人對此進行過評選

《來自聖經的證明》收集了數十個簡潔而優雅的數學證明，迅速贏得了大批數學愛好者的追捧。如果還有一本《來自聖經的演算法》，哪些演算法會列入其中呢？最近，有人在 StackExchange 上發起了提問，向網友們徵集那些來自聖經的演算法。眾人在一大堆入圍演算法中進行投票，最終得出了呼聲最高的五個演算法：

第五名： BFPRT 演算法
1973 年， Blum 、 Floyd 、 Pratt 、 Rivest 、 Tarjan 集體出動，合寫了一篇題為 「Time bounds for selection」 的論文，給出了一種在數組中選出第 k 大元素的演算法，俗稱"中位數之中位數演算法"。依靠一種精心設計的 pivot 選取方法，該演算法從理論上保證了最壞情形下的線性時間復雜度，打敗了平均線性、最壞 O(n^2) 復雜度的傳統演算法。一群大牛把遞歸演算法的復雜度分析玩弄於骨掌股掌之間，構造出了一個當之無愧的來自聖經的演算法。

第四名：快速排序
快速排序演算法是 1960 年由英國計算機科學家 C.A.R. Hoare 發明的，是一種既高效又簡潔的排序方法，現在已是學習演算法的必修內容之一。快速排序的思想並不復雜，妙就妙在那個線性的數據分割過程，而真正最牛 B 的則是對整個演算法的時間復雜度分析。我曾寫過一個快速排序平均 O(n log n) 的證明，分析過程絕對值得欣賞。

第三名：並查集
嚴格地說，並查集是一種數據結構，它專門用來處理集合的合並操作和查詢操作。並查集巧妙地借用了樹結構，使得編程復雜度降低到了令人難以置信的地步；用上一些遞歸技巧後，各種操作幾乎都能用兩行代碼搞定。而路徑壓縮的好主意，更是整個數據結構的畫龍點睛之筆。並查集的效率極高，單次操作的時間復雜度幾乎可以看作是常數級別；但由於數據結構的實際行為難以預測，精確的時間復雜度分析需要用到不少高深的技巧。

第二名： KMP 演算法
KMP 演算法是一種非常有效的字元串匹配演算法，它告訴了人們一個有些反直覺的事實：字元串匹配竟然能在線性時間里完成！整個演算法寫成代碼不足 10 行，但其中蘊含的天才般的奇妙思想讓演算法初學者們望而卻步，而它的復雜度分析則更是堪稱經典。

第一名：輾轉相除法
輾轉相除法是 Euclid 的《幾何原本》中提到的一種尋找兩個數的最大公因數的演算法。無論是簡潔的演算法過程，還是深刻的演算法原理，抑或是巧妙的復雜度分析，都稱得上是來自聖經的演算法。而擴展的輾轉相除法則構造性地證明了，對任意整數 a 和 b ，存在一對 x 、 y 使得 ax + by = gcd(a, b) 。這一結論的普遍性和實用性讓它成為了數論中的基本定理之一，在很多數學問題中都能看到它的身影。

『柒』 機器學習十大演算法 是哪些 知乎

決策樹
隨機森林演算法
邏輯回歸
SVM
樸素貝葉斯
K最近鄰演算法
K均值演算法
Adaboost 演算法
神經網路
馬爾可夫

『捌』 數學建模的十大演算法

1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法，是通過計算機模擬來解決問題的演算法，
同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性，是比賽時必用的方法）
2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要處理，
而處理數據的關鍵就在於這些演算法，通常使用Matlab作為工具）
3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題（建模競賽大多數問題屬於最優化問題，
很多時候這些問題可以用數學規劃演算法來描述，通常使用Lindo、Lingo軟體實現）
4、圖論演算法（這類演算法可以分為很多種，包括最短路、網路流、二分圖等演算法，
涉及到圖論的問題可以用這些方法解決，需要認真准備）
5、動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法（這些演算法是演算法設計中比較常用的方法，很多場合可以用到競賽中）
6、最優化理論的三大非經典演算法：模擬退火法、神經網路、遺傳演算法
（這些問題是用來解決一些較困難的最優化問題的演算法，對於有些問題非常有幫助，
但是演算法的實現比較困難，需慎重使用）
7、網格演算法和窮舉法（網格演算法和窮舉法都是暴力搜索最優點的演算法，在很多競賽題中有應用，
當重點討論模型本身而輕視演算法的時候，可以使用這種暴力方案，最好使用一些高級語言作為編程工具）
8、一些連續離散化方法（很多問題都是實際來的，數據可以是連續的，而計算機只認的是離散的數據，因此將其離散化後進行差分代替微分、求和代替積分等思想是非常重要的）
9、數值分析演算法（如果在比賽中採用高級語言進行編程的話，那一些數值分析中常用的演算法比
如方程組求解、矩陣運算、函數積分等演算法就需要額外編寫庫函數進行調用）
10、圖象處理演算法（賽題中有一類問題與圖形有關，即使與圖形無關，論文中也應該要不乏圖片的，
這些圖形如何展示以及如何處理就是需要解決的問題，通常使用Matlab進行處理）

『玖』 數學演算法的問題及十大演算法是什麼

LS，不是C吧，是數學啊演算法框圖好，具體的需要語法的可以自己寫下，稍等（畫圖中……）