刪除軟體演算法

❶ 有沒有什麼軟體能徹底刪除文件（電腦）

金山毒霸的文件粉碎功能。

1：安裝並打開金山毒霸。在主頁右下角點擊「更多」選項，打開軟體工具窗口。

❷ 如何徹底刪除已經超過次數的加密軟體

能，加密軟體是用演算法對文件進行加密的，你只要知道這個文件是用什麼軟體加密的，而且知道密碼就可以了··

❸ 怎樣可以刪掉"超級播霸"這流氓軟體

用完美卸載吧，可以干凈安全的刪除掉．
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6. 快捷清除: 清除隱匿的快捷方式及桌面與開始菜單垃圾。
7. 高級清理: 對注冊表的重要數據進行維護和清理。
8. DLL 清理: 清除冗餘DLL鏈接庫，節省磁碟大量空間。
9. 系統修復: 快速安全系統錯誤修復,修復插件在線升級。
10.優化大師: 數百條優化規，智能向導式優化，更適於菜鳥。
11.文件加密: 虛擬磁碟保險箱及文件(夾)加密確保私人文件安全。
12.磁碟修復: 掃描並修復磁碟表、文件分配情及目錄錯誤。
13.驅動管理: 製作驅動安裝包，重裝系統一次性智能恢復。
14.黃金內存: 極品的內存優化工具，可同時優化服務,開機啟動。
15.漏洞掃描: 電腦的安全體檢，找出各類漏洞並予以修復。
16.病毒查殺: 查殺流行木馬|病毒|蠕蟲|間諜|廣告,真正木馬剋星.
17.系統保護: 安全防毒牆，領先的未知病毒警報及內核監控技術。
18.網路安全: 專業的天盾網路防火牆，防黑的一流助手。
19.信息檢測: 計算機硬體檢測工具,全面了解系統信息。
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22.收藏清理: 全面干凈的清理您的過期收藏夾,保持清潔。
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❹ eraser 5.84軟體刪除徹底么

1、新建一個擦除磁碟剩餘空間任務
2、用這個演算法對目標重復擦除35次
3、所創建的任務列表可以「導出/導入」
4、類似下載軟體的懸浮窗，可以拖放目標到那裡，animation按鈕是動畫開關
5、新建一個擦除磁碟剩餘空間任務，將它運行。
在運行之前，可設置一下擦除參數：編輯——參數設置——擦除選項——未使用的磁碟空間。在這里預置5個演算法可選，擦除次數少的執行過程比較快（一般推薦第4個）；最下面有三個選項一般都選上，如果安全要求不高的話，可取消「簇區」項，表示不擦除實際數據，這樣將只擦除目錄索引區域的信息（也就是說恢復時不能得知原來文件名等信息），速度超快。

❺ 軟體編程經常用的演算法都有哪些

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。
分類
在計算機科學所使用的排序演算法通常被分類為：
計算的復雜度（最差、平均、和最好表現），依據串列（list）的大小（n）。一般而言，好的表現是O。(n log n)，且壞的行為是Ω(n2)。對於一個排序理想的表現是O(n)。僅使用一個抽象關鍵比較運算的排序演算法總平均上總是至少需要Ω(n log n)。
記憶體使用量（以及其他電腦資源的使用）
穩定度：穩定排序演算法會依照相等的關鍵（換言之就是值）維持紀錄的相對次序。也就是一個排序演算法是穩定的，就是當有兩個有相等關鍵的紀錄R和S，且在原本的串列中R出現在S之前，在排序過的串列中R也將會是在S之前。
一般的方法：插入、交換、選擇、合並等等。交換排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort）。選擇排序包含shaker排序和堆排序（heapsort）。
當相等的元素是無法分辨的，比如像是整數，穩定度並不是一個問題。然而，假設以下的數對將要以他們的第一個數字來排序。
(4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6)
在這個狀況下，有可能產生兩種不同的結果，一個是依照相等的鍵值維持相對的次序，而另外一個則沒有：
(3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (維持次序)
(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改變)
不穩定排序演算法可能會在相等的鍵值中改變紀錄的相對次序，但是穩定排序演算法從來不會如此。不穩定排序演算法可以被特別地時作為穩定。作這件事情的一個方式是人工擴充鍵值的比較，如此在其他方面相同鍵值的兩個物件間之比較，就會被決定使用在原先資料次序中的條目，當作一個同分決賽。然而，要記住這種次序通常牽涉到額外的空間負擔。
排列演算法列表
在這個表格中，n是要被排序的紀錄數量以及k是不同鍵值的數量。
穩定的
冒泡排序（bubble sort） — O(n2)
雞尾酒排序 (Cocktail sort, 雙向的冒泡排序) — O(n2)
插入排序 （insertion sort）— O(n2)
桶排序 （bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 額外 記憶體
計數排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 額外 記憶體
歸並排序 （merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 額外記憶體
原地歸並排序 — O(n2)
二叉樹排序 （Binary tree sort） — O(n log n); 需要 O(n) 額外記憶體
鴿巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 額外記憶體
基數排序 （radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 額外記憶體
Gnome sort — O(n2)
Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 額外記憶體
不穩定
選擇排序 （selection sort）— O(n2)
希爾排序 （shell sort）— O(n log n) 如果使用最佳的現在版本
Comb sort — O(n log n)
堆排序 （heapsort）— O(n log n)
Smoothsort — O(n log n)
快速排序 （quicksort）— O(n log n) 期望時間, O(n2) 最壞情況; 對於大的、亂數串列一般相信是最快的已知排序
Introsort — O(n log n)
Patience sorting — O(n log n + k) 最外情況時間, 需要 額外的 O(n + k) 空間, 也需要找到最長的遞增子序列（longest increasing subsequence）
不實用的排序演算法
Bogo排序 — O(n × n!) 期望時間, 無窮的最壞情況。
Stupid sort — O(n3); 遞回版本需要 O(n2) 額外記憶體
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
排序的演算法
排序的演算法有很多，對空間的要求及其時間效率也不盡相同。下面列出了一些常見的排序演算法。這裡面插入排序和冒泡排序又被稱作簡單排序，他們對空間的要求不高，但是時間效率卻不穩定；而後面三種排序相對於簡單排序對空間的要求稍高一點，但時間效率卻能穩定在很高的水平。基數排序是針對關鍵字在一個較小范圍內的排序演算法。
插入排序
冒泡排序
選擇排序
快速排序
堆排序
歸並排序
基數排序
希爾排序
插入排序
插入排序是這樣實現的：
首先新建一個空列表，用於保存已排序的有序數列（我們稱之為"有序列表"）。
從原數列中取出一個數，將其插入"有序列表"中，使其仍舊保持有序狀態。
重復2號步驟，直至原數列為空。
插入排序的平均時間復雜度為平方級的，效率不高，但是容易實現。它藉助了"逐步擴大成果"的思想，使有序列表的長度逐漸增加，直至其長度等於原列表的長度。
冒泡排序
冒泡排序是這樣實現的：
首先將所有待排序的數字放入工作列表中。
從列表的第一個數字到倒數第二個數字，逐個檢查：若某一位上的數字大於他的下一位，則將它與它的下一位交換。
重復2號步驟，直至再也不能交換。
冒泡排序的平均時間復雜度與插入排序相同，也是平方級的，但也是非常容易實現的演算法。
選擇排序
選擇排序是這樣實現的：
設數組內存放了n個待排數字，數組下標從1開始，到n結束。
i=1
從數組的第i個元素開始到第n個元素，尋找最小的元素。
將上一步找到的最小元素和第i位元素交換。
如果i=n－1演算法結束，否則回到第3步
選擇排序的平均時間復雜度也是O(n²)的。
快速排序
現在開始，我們要接觸高效排序演算法了。實踐證明，快速排序是所有排序演算法中最高效的一種。它採用了分治的思想：先保證列表的前半部分都小於後半部分，然後分別對前半部分和後半部分排序，這樣整個列表就有序了。這是一種先進的思想，也是它高效的原因。因為在排序演算法中，演算法的高效與否與列表中數字間的比較次數有直接的關系，而"保證列表的前半部分都小於後半部分"就使得前半部分的任何一個數從此以後都不再跟後半部分的數進行比較了，大大減少了數字間不必要的比較。但查找數據得另當別論了。
堆排序
堆排序與前面的演算法都不同，它是這樣的：
首先新建一個空列表，作用與插入排序中的"有序列表"相同。
找到數列中最大的數字，將其加在"有序列表"的末尾，並將其從原數列中刪除。
重復2號步驟，直至原數列為空。
堆排序的平均時間復雜度為nlogn,效率高（因為有堆這種數據結構以及它奇妙的特徵，使得"找到數列中最大的數字"這樣的操作只需要O(1)的時間復雜度，維護需要logn的時間復雜度），但是實現相對復雜（可以說是這里7種演算法中比較難實現的）。
看起來似乎堆排序與插入排序有些相像，但他們其實是本質不同的演算法。至少，他們的時間復雜度差了一個數量級，一個是平方級的，一個是對數級的。
平均時間復雜度
插入排序 O(n2)
冒泡排序 O(n2)
選擇排序 O(n2)
快速排序 O(n log n)
堆排序 O(n log n)
歸並排序 O(n log n)
基數排序 O(n)
希爾排序 O(n1.25)
冒泡排序
654
比如說這個，我想讓它從小到大排序，怎麼做呢？
第一步：6跟5比，發現比它大，則交換。564
第二步：5跟4比，發現比它大，則交換。465
第三步：6跟5比，發現比它大，則交換。456

❻ 什麼是軟體演算法

程序演算法是對特定問題求解過程的描述，是指令的有限序列，每條指令完成一個或多個操作。通俗地講，就是為解決某一特定問題而採取的具體有限的操作步驟。
程序演算法具有以下特性

（1）有窮性：在有限的操作步驟內完成。有窮性是演算法的重要特性，任何一個問題的解決不論其採取什麼樣的演算法，其終歸是要把問題解決好。如果一種演算法的執行時間是無限的，或在期望的時間內沒有完成，那麼這種演算法就是無用和徒勞的，我們不能稱其為演算法。
（2）確定性：每個步驟確定，步驟的結果確定。演算法中的每一個步驟其目的應該是明確的，對問題的解決是有貢獻的。如果採取了一系列步驟而問題沒有得到徹底的解決，也就達不到目的，則該步驟是無意義的。
（3）可行性：每個步驟有效執行，得到確定的結果。每一個具體步驟在通過計算機實現時應能夠使計算機完成，如果這一步驟在計算機上無法實現，也就達不到預期的目的，那麼這一步驟是不完善的和不正確的，是不可行的。
（4）零個或多個輸入：從外界獲得信息。演算法的過程可以無數據輸入，也可以有多種類型的多個數據輸入，需根據具體的問題加以分析。
（5）一個或多個輸出：演算法得到的結果就是演算法的輸出（不一定就是列印輸出）。演算法的目的是為解決一個具體問題，一旦問題得以解決，就說明採取的演算法是正確的，而結果的輸出正是驗證這一目的的最好方式。
演算法的復雜度

同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。
時間復雜度

演算法的時間復雜度是指演算法需要消耗的時間資源。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做
T(n)=Ο(f(n))
因此，問題的規模n 越大，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度（Asymptotic Time Complexity）。
空間復雜度

演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的空間資源。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。

❼ 用什麼軟體可以干凈徹底的刪除游戲和想刪的東西呢

使用 Eraser 吧

Eraser(痕跡清除器)是一個徹底刪除文件、擦除回收站內刪除文件、以及清除驅動器未用磁碟空間（不影響未刪除的文件）的工具軟體。可以徹底清除以前刪除文件的任何痕跡。軟體具有系統集成、計劃任務等功能，支持系統外殼，支持文件拖放，以方便用戶使用。程序支持最高的 Gutmann 演算法 35 次擦除，同時還內建了符合美國防部國 U.S. DOD 5220.22-M 標準的U.S. DOD 5220.22-M（C and E）擦除演算法，可以徹底防止軟體和硬體恢復工具的恢復。程序同時也內置了防止軟體恢復且速度快的 Pseudorandom Data（偽隨機數據覆蓋）演算法。另外軟體允許用戶自己定製擦除演算法。

霏凡下載
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❽ 怎麼把硬碟里的軟體徹底刪除

即使格式化，也不能清除你電腦裡面的艷照 不要說陳冠希這樣的花花公子，就是一些長期使用電腦的人也不一定知道這點，電腦裡面的數據是沒有那麼容易完全清除的。 所以如果你看過或者保存過艷照，理論上只要電腦還在，高手就可能在你的電腦裡面找出來。 如果你只是看過沒有手動保存下來，同樣可能在你的一些臨時性的文件里找到它的蹤影。 有人說我保存過之後又刪除了應該找不到了吧，這種簡單的刪除連中小學生都能給你找出來。 如果用工具把文件粉碎了呢？同樣能找回來，因為每個工具都有固定的演算法，只要能進行逆算就同樣可以恢復，所以粉碎也是不保險的。 有人說我把硬碟格式化了該沒事了吧，但是高級的格式化是不會清除大多數數據的，因為它並沒有對硬碟重新寫磁，也就是說數據還在硬碟上，只是用一般的方法找不到了，但是這根本難不倒高手的。 有人說實在不行我低格總行了吧，因為低格是將整個硬碟重新寫一遍，將抹去所有以前的數據。如果你花半天的功夫低格完了，我告訴你絕頂高手依然有可能恢復，你是不是要瘋了。 事實上，低格過的硬碟真的是可能恢復的。因為在一般人看來，數據只有0和1兩種，但是你不知道數據還有0.5、0.6等等，也就是說硬碟寫磁的深度會有不同，所以硬體高手可以通過高科技的硬體設備分辨出來低格前後的數據。 傻了吧！所以說世事無絕對，現在看來，只有砸了燒了可能才能放心些。

滿意請採納