算法测试分享

Ⅰ 如何使用单元测试对算法进行测试

对每个函数都进行测试

Ⅱ 心理测试所用的算法

方差

标准差

标准误

肯德尔和谢系数

斯皮尔曼相关

等级相关

二列相关

点二列相关

布朗公式

点估计

区间估计

假设检验

卡方检验等

Ⅲ 怎么测试一个算法的性能，用什么软件

这个要从两个维度去考证：
一、测算指标，算法都是有数学理论基础的，在翻译成计算机程序后，算法的执行效率可以用赋值、比较、运算等操作次数，以及缓存、内存占用率等指标进行一定的估算，还应对算法效率进行计算，进行比较评估，包括迭代深度、循环/判断嵌套深度等指标。
二、实际测试，这个就是要把算法真的用计算机实现出来，将算法逻辑封装为函数、控件、组件等，可调用的独立环节（尽量减少非算法语句的干扰），然后进行实际调用，记录执行周期，分析实际性能。比如对比记录新旧算法单次执行的周期、固定数量多次执行的周期、执行期间资源占用率、多线程并发调用的执行效率等指标。
另外、对于实际测试，如果想用专业测试软件执行，可以用LoadRunner、Robot等专业软件测试工具执行相应操作，但是对于您的要求，我还是建议收集性能指标的程序最好自己写，其实并不复杂，就是调用您的算法组件，把执行时间等参数记下来。

Ⅳ 算法工程师应该具备哪些工程能力

作者 | 木东居士

来源 | Data_Engineering

最近看了 Milter 的《算法工程师究竟需要哪些工程能力》这篇文章，有所感想，因此也写一篇关于算法工程师的技术能力的问题，和大家分享一下居士关于算法工程师的技术能力的观点。

对于一名优秀的算法工程师，他（她）要具备的不仅仅是出色的技术能力，也要有很深的业务理解能力和对外沟通能力，总之，要求可以很高！

但是，从职责能力的划分上来讲，算法工程师首先是一名工程师，因此本文主要从工程能力要求上进行一些探讨。

开始之前先放一份思维导图，这将是这篇文章要分享的核心内容：

工程能力概览

算法工程师，从名字上我们就能看出，一名算法工程师首先应该具备算法能力和工程能力，我们可以认为这是基础的技术能力。由于现在开源技术的普及，Sklearn、Tensorflow 和 Spark ML 基本已经成为大部分算法工程师标配的工具库了，因此，熟练的调包能力也是决定了一名算法工程师能否快速实现需求。

其次，在真实的生产环境中，算法的落地会遇到各种各样的业务场景和数据环境，这也要求算法工程师需要具备Pipeline 构建能力，将整个生产环境中的数据流和模型打通。同时，在生产环境中，会出现各种“疑难杂症”等待你去解释，比如说为什么实验效果特别差？为什么模型效果不稳定？这就要要求算法工程师需要具备一定的数据分析能力。

很多时候，你会发现，你用在数据分析和Pipeline构建上的精力可能占据了你8成以上的工作内容。

当你具备了上面的能力时，你已经可以称自己是一名算法工程师了。此时，你可以去对着数据分析小得瑟一下：“你看，我能构建整个模型的Pipeline，你却只能拿到别人提供的数据后调调包吧。“或者，你也可以去找开发得瑟：”你看，我懂了很多算法哦，你就只会写代码吧。“

得瑟完之后，我们还是回归正题，算法工程师只具备这样能力是否已经够了？答案当然是不够的。由于不同公司的团队成熟度不同，工具化和流程的成熟度都不同，这就会对算法工程师有不同的要求，比如说模型发布能力和报表开发能力，当然也会有一些其它能力，虽然可能不是特别重要，但是当这些工作没人帮你做的时候，算法工程师可能依然要承担起这些工作内容，比如说灰度测试的能力、负载均衡的能力等等。

将上面的内容整理后，就是这样一份思维导图了（一张图多看几篇更能加深印象，因此我再贴出来一遍）

工程能力详解

一、基础能力

算法能力

算法能力就不多说了，算法工程师的基本能力要求，不懂算法对于一名算法工程师来讲是不太合理的。这里居士把统计学的内容也放进来了。

编程能力

编程能力主要分为两部分：

Python、C++、java这类编程语言，这三种也是算法工程师需要了解的主流编程语言，一般掌握其一就够，看不同公司。 Sql就是很通用的能力了，Sql也是一门编程语言，而是是数据处理最常用的语言！ 很好用。 大数据场景下，要了解Hive Sql。

调包能力

大家虽然会调侃调包侠，但是说实话，能调包调的很溜的人，也是不多的，比如说现在让你自己用tensorflow构建一个复杂网络，不能google，你能写出来吗？能记清楚用法吗？

Sklearn Tensorflow Spark ML

二、核心能力

Pipeline 构建能力

Pipeline构建能力，这里想表达的更多的是整个数据流的构建能力，数据从日志->特征->模型训练->反馈，这一个链条能否完成的能力，这里面会有很多难题需要克服。比如说：

实时和离线模型一致性问题？ 离线和实时特征一致性问题？ 实时特征构建的问题？ 数据延迟的问题？

很多时候，模型发布之类的工作是可以由其他同学支持完成，但是数据流这种问题更多的是需要算法工程师来解决的。

数据分析能力

这里的数据分析能力不是指商业分析或者业务分析，更多的是指特征分析、算法效果分析和各种异常问题定位分析的能力。

很多时候，两个算法工程师能力水平的强弱从数据分析能力上也能窥得一二。

三、辅助技术能力

辅助的技术能力是指，你会不会的影响不会特别大，但是也都是有用的能力，特别是不同公司的发展情况不同，很可能会出现一个算法工程师既要做数据接入、又要做数据清洗、还要做算法平台

也要搞前端、还要负责模型上线、系统运维。

这里就不再细讲了。

思考一

聊一下对技术能力、工程能力和数据分析的思考。

居士个人的理解，技术能力更多的是偏向于一个一个的技术点，而工程能力更多就是在一个团队中将项目做好的能力。很多算法出身的工程能力不行，那么他做的单纯的一个模型是无法应用到实际生产中的，而工程就是指把理论落地实际生产的过程。那么工程包含了什么？它包括了系统架构设计和模块设计、数据流搭建和平台搭建、调包或算法开发、分布式、上线以及各种落地的代码开发。报表和监控，其实本质也是做数据流，边缘性的可能要做些后台和前端的开发。

然后数据分析能力是什么？数据分析（不是纯粹的数据分析）除了分析方法论和套路外，是一个很综合性、相对偏软一点的能力，比如说你通过分析发现了我们的系统有哪些可以优化的点，通过分析发现了问题的原因是什么，这些都是分析能力。

思考二

针对前面的内容，和 Cathy 讨论后，对整个思路做了新的梳理，大家直接看图就好，居士也认为这样描述可能更为合理。

思考三

这里再补充一个模型复现的能力，比如你看了一篇论文，发现这个模型可能很适合自己的业务场景，那么你是否能力将论文里面的模型快速用公司现有的平台和工具来复现？

居士认为，这一个是一个非常重要的能力，但是没有想好具体该怎样划分。

Ⅳ 写一个有效的算法来测试一个给定的数组A[1...n]是否是一个堆，该算法的时间复杂性是多少

时间复杂度是O(n)，可以从n到1，也可以从1到n，从n开始就看(k/2)下取整下标的元素（也就是堆中的双亲）是否满足大根或者小根的条件，从1开始就看2k和2k+1下标的元素（就是堆中的左右孩子）是否满足堆的条件

Ⅵ 有哪些测试算法的网页，求网址

测试算法？如果是帮你生成测试数据和正确结果的没有。
有一些算法竞赛的网站，出的题自带测试数据，你可以找你的算法可以解决的问题，交上去看对不对

Ⅶ DES加密算法的测试数据示例

其实你只要再写个解密的过程看看加密完能不能还原回去就好了。。解密过程和加密过程基本一样，就是使用子密钥时的顺序是倒着的。
明文是 testdata，密钥是mydeskey 正确的des加密后二进制密文：
用base64编码形成的密文是：4wynQOzDaiA=
解密后：

Ⅷ 一个算法的运行时所消耗的时间是如何测出来的

在忽略机器性能的基础上我们用算法时间复杂度来计算算法执行的时间
1.时间频度
一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。
2.计算方法
1. 一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f（n），因此，算法的时间复杂度记做：T（n）=O（f（n）） 分析：随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和f（n）的增长率成正比，所以f（n）越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。 2. 在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出T（n）的同数量级（它的同数量级有以下：1，Log2n ，n ，nLog2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n！），找出后，f（n）=该数量级，若T(n)/f(n)求极限可得到一常数c，则时间复杂度T（n）=O（f（n）） 例：算法： for（i=1;i<=n;++i） { for(j=1;j<=n;++j) { c[ i ][ j ]=0; //该步骤属于基本操作 执行次数：n的平方 次 for(k=1;k<=n;++k) c[ i ][ j ]+=a[ i ][ k ]*b[ k ][ j ]; //该步骤属于基本操作 执行次数：n的三次方 次 } } 则有 T（n）= n的平方+n的三次方，根据上面括号里的同数量级，我们可以确定 n的三次方 为T（n）的同数量级 则有f（n）= n的三次方，然后根据T（n）/f（n）求极限可得到常数c 则该算法的 时间复杂度：T（n）=O（n的三次方）
3.分类
按数量级递增排列，常见的时间复杂度有： 常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)，立方阶O(n3),...， k次方阶O(nk), 指数阶O(2n) 。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。

Ⅸ 谁可以给我一个快速排序的测试算法，也就是测试随机数用快速排序的时间。java或c++都可以。在线等!急需，

http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7776068#0-tsina-1-67943-

Ⅹ 写了个24点算法，怎么测试

添加括号共有5种可能情形(参见下面输出样例)，其中▲，■，★分别表示某种运算符
[(a ▲ b) ■ c] ★ d
[a ▲ (b ■ c)] ★ d
(a ▲ b) ■ (c ★ d)
a ▲ [(b ■ c) ★ d]
a ▲ [b ■ (c ★ d)]
算法上其他没什么问题