算法影响立法

❶ 影响算法设计的因素

1、从大的方面来讲，所选择的语言对算法的效率影响很大。一般来说，使用越高级的语言所需要的时间和空间就越大。另外，不同编译器产生的代码质量不同，这对算法的效率也会有影响。

2、存储结构

数据的存储结构，分为顺序存储结构和链式存储结构。顺序存储结构的特点是借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系；链式存储结构则是借助指示元素存储地址的指针表示数据元素之间的逻辑关系。不同的问题求解选用不同的存储结构。
3、指针操作

在使用指针时，指针的有秩序扫描非常重要。例如在模式匹配中，如果直接进行匹配，当有不完全匹配时，主串的指针需要回溯。在KMP算法中，我们先可以求出每个元素的next函数值，从而在发生不完全匹配时，主串的指针不必要回溯，只需要模式串的元素回到当前元素的next函数值所指的元素再进行匹配即可。当主串和模式串有很多不完全匹配时，KMP算法可以大大提高效率。

4、查找的效率

有很多快速查找的算法都可以提高查找的效率，如建立索引，折半查找等，都是在记录和关键字之间进行比较，从而寻求关系。这一类查找建立在比较的基础之上。查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数。

❷ 应对人工智能挑战适合过早立法吗

人工智能的时代就在眼前！但“人工智能很快将使50%甚至70%的工人失业”“人工智能毁灭人类”等话题，也令人议论纷纷。

此外，对于立法的过程，笔者还想强调两点：

一是要重视“本地知识”（local knowledge）的作用，多倾听人工智能产业从业者、相关专家的意见。长久以来，我们认为立法就是法学家的事，这是不对的。所谓术业有专攻，很多法学家虽然在法学上有造诣，但是却缺乏行业知识，如果只是由他们制定法律，那么这部法律在适用性上很可能会有问题。

二是要重视调查研究。磨刀不误干柴工，对于人工智能这种高速发展的技术，应当在立法前多花一些时间来对其进行研究，搞清楚其本质。值得欣喜的是，目前美国和欧洲都规定要在正式启动立法前加强相关知识的研究，我想如果将来中国要制定相关法律，这种工作态度是应当借鉴的。

❸ 名词解释 算法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

❹ 算法给我们带来了巨大的影响，算法到底改变了什么

一、算法改变了我们接受信息的方式。算法技术应用在生活中的方方面面，无论我们是通过浏览器接受新闻，还是通过微博、微信、资讯类APP接受新闻，我们都不自觉地受着算法给我们带来的影响。基于大数据的算法，通过掌握用户以往的浏览记录和搜索历史推测用户可能感兴趣的内容。于是主动给用户推荐相关内容，我们接收信息的方式从偶然看到或是刻意检索，变成了各种APP主动给我们推荐。从这个角度来说，算法让我们接收信息的方式由主动变得被动起来。

我们享受着技术带来的便捷，同时我们也要警惕技术可能存在的问题。就像是算法技术可能存在的隐患，凡是有利有弊，一体有两面。因此，无论即便算法本身没有错，我们依然要谨慎使用该技术，并且要将此技术关在笼子里，不让居心叵测之人运用来侵害大多数的权益。

❺ 算法时代对人类未来会有怎样的影响

算法是相当重要的，在计算机时代，算法的作用与计算机运算速度是推动计算科学前进的主要动力。人工智能从某种意义上，就是算法的实践过程。现在许多科学家所研究的，也都是如何应用算法的问题。

❻ 影响算法设计的因素有哪些

影响算法设计的有以下因素：

针对机器：空间复杂性和时间复杂性。

针对程序员：算法表达和实现的简单性。

针对问题：算法对问题及问题输入规模的普适性。

影响算法效率的因素

1、从大的方面来讲，所选择的语言对算法的效率影响很大。一般来说，使用越高级的语言所需要的时间和空间就越大。另外，不同编译器产生的代码质量不同，这对算法的效率也会有影响。

2、存储结构

数据的存储结构，分为顺序存储结构和链式存储结构。顺序存储结构的特点是借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系；链式存储结构则是借助指示元素存储地址的指针表示数据元素之间的逻辑关系。不同的问题求解选用不同的存储结构。

3、指针操作

在使用指针时，指针的有秩序扫描非常重要。例如在模式匹配中，如果直接进行匹配，当有不完全匹配时，主串的指针需要回溯。

在KMP算法中，我们先可以求出每个元素的next函数值，从而在发生不完全匹配时，主串的指针不必要回溯，只需要模式串的元素回到当前元素的next函数值所指的元素再进行匹配即可。当主串和模式串有很多不完全匹配时，KMP算法可以大大提高效率。

4、查找的效率

有很多快速查找的算法都可以提高查找的效率，如建立索引，折半查找等，都是在记录和关键字之间进行比较，从而寻求关系。这一类查找建立在比较的基础之上。查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数。

在哈希表中，使得记录的存储位置和关键字之间建立一个确定的存储关系，因而在查找时，只需要根据这个对应的关系f 找到给定值K 的像f(k)。用这个思想建立哈希表。如在基因组匹配时，用哈希表非常方便。

5、数据类型的选择

数据类型的选择也会影响算法效率，在对时间和空间要求非常严格时，尽可能的使用占用空间较小的数据类型。使用动态开辟空间会使得效率降低，所有在能确定或估计出需要的空间大小的情况下尽量使用静态数字。个人觉得用vector虽然方便，但是效率并不高。

6、存储方式

用堆操作还是用栈操作，对于不同的问题需要仔细选择。在串和队列的有关操作中用堆操作合适，在树的操作中用栈操作合适，如建立二叉树中序遍历的递归算法或非递归算法，用栈操作好。

❼ 大数据对法律产业的新影响

大数据对法律产业的新影响

如今，法律行业与大多数行业相比，产生数据的更多，而且每年产生的数据量不断增加。虽然法律行业领域对于新技术采用一直慢于其他一些行业，随着越来越多的年轻一代进入法律界，他们为这个行业带来了掌握的技术，并正在慢慢改变整个格局。LLC公司是一家提供执法、法律、学术、金融和一般转录服务的外包企业，其首席执行官亲眼目睹了这一转变。他表示，如今帮助法律领域可以访问信息的方式，在以前是根本不可能实现的。直到几年前，大量的法律公司用来存储他们的情况下的文件在硬拷贝。他们不情愿地码在他们意识到空间的限制和缺乏安全的硬拷贝的要求。大多数合法的公司把他们的案例文件移动到云，这使得搜索和存储一个麻烦的任务。即时访问大量的数据，可以促进执法机构之间更大程度的合作，缩短了审判的期限。数字案卷能够提供更快的分析，从而简化决策。算法现在开始进入法律行业，并以惊人的速度应用和发展。律师事务所可以通过过去案例的数据利用算法来预测结果。以前曾经花费几天的时间来确定一个案子是否值得考虑，而使用算法之后，这个过程缩短到只有20分钟。大数据也为那些寻求法律服务的人提供了新的见解和透明度。一种新的智能手机应用程序RateDriver，可以帮助用户计算在任何特定情况下，他们为所聘请的律师应该支付的费用。这个程序包含在美国所有50个州的法律服务的成本估算。这也使人们在接触律师之前进行成本估算，让他们知道从财务角度来看会发生什么。初创公司可以针对他们的付费设计点击广告，例如，在大数据的帮助下，可以针对35至55岁的男性牙医。如果你知道你的受众是谁，你可以确定你的营销计划，并且获得令人难以置信的精度，这意味着你可以省钱，比过去花费更加明智。你只想购买某些杂志广告或广播节目，你可以通知男性牙医关注或收听。大数据为律师事务所人力资源部门的招聘过程提供帮助。它可以帮助他们找到最合适的人选。管理大量的数据已被证明是一个挑战，尤其是因为在法律方面，必须手动输入。通常始于一个律师或法院的记者，现在需要越来越多的打字员，这些打字员通常像我们这样的人远程工作。而另一家专门从事法律转录公司，使法院和律师事务所不必再配备律师助理或法庭记者开展这样的工作。小型的律师事务所现在可以用鼠标点击几下与那些大型事务所进行竞争。试想一下，不需要数十名律师助理和实习生，通过档案和文件只是为了获得佛罗里达州的男性50岁以上参保率，因为所有的数据可以通过你的指尖获得。中小企业可以做访问大型企业相同的数据。你可以利用它，或通过传统的方式进行。这也就是为什么LLC公司会拥有所有的德克萨斯州律师事务所和公司的信息的原因，而LLC公司知道哪些公司做什么的，并且可以得到确切的数字。因此使用可用的数据是非常有意义的，而且它是免费的。大数据已经显示出其对法律制度的潜在价值，可以减少律师需要完成的研究和个案所承诺的时间，这将最终降低成本，并增加所有司法系统的访问量。

❽ 算法的基本概念是什么，算法复杂度的概念和意义

计算机系统中的任何软件,都是由大大小小的各种软件组成部分构成,各自按照特定的算法来实现,算法的好坏直接决定所实现软件性能的优劣.用什么方法来设计算法,所设计算法需要什么样的资源,需要多少运行时间,多少存储空间,如何判定一个算法的好坏,在实现一个软件时,都是必须予以解决的.计算机系统中的操作系统,语言编译系统,数据库管理系统以及各种各样的计算机应用系统中的软件,都必须用一个个具体的算法来实现.因此,算法设计与分析是计算机科学与技术的一个核心问题.
欧几里德曾在他的着作中描述过求两个数的最大公因子的过程.20世纪50年代,欧几里德所描述的这个过程,被称为欧几里德算法,算法这个术语在学术上便具有了现在的含义.下面是这个算法的例子及它的一种描述.

欧几里德曾在他的着作中描述过求两个数的最大公因子的过程.20世纪50年代,欧几里德所描述的这个过程,被称为欧几里德算法,算法这个术语在学术上便具有了现在的含义.下面是这个算法的例子及它的一种描述.

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❾ 为什么中国古代数学会形成算法思想它对后世的影响如何

数学的发展包括了两大主要活动：证明定理和创造算法。定理证明是希腊人首倡，后构成数学发展中演绎倾向的脊梁；算法创造昌盛于古代和中世纪的中国、印度，形成了数学发展中强烈的算法倾向。统观数学的历史将会发现，数学的发展并非总是演绎倾向独占鳌头。在数学史上，算法倾向与演绎倾向总是交替地取得主导地位。古代巴比伦和埃及式的原始算法时期，被希腊式的演绎几何所接替，而在中世纪，希腊数学衰落下去，算法倾向在中国、印度等东方国度繁荣起来；东方数学在文艺复兴前夕通过阿拉伯传播到欧洲，对近代数学兴起产生了深刻影响。事实上，作为近代数学诞生标志的解析几何与微积分，从思想方法的渊源看都不能说是演绎倾向而是算法倾向的产物。

从微积分的历史可以知道，微积分的产生是寻找解决一系列实际问题的普遍算法的结果6。这些问题包括：决定物体的瞬时速度、求极大值与极小值、求曲线的切线、求物体的重心及引力、面积与体积计算等。从16世纪中开始的100多年间，许多大数学家都致力于获得解决这些问题的特殊算法。牛顿与莱布尼兹的功绩是在于将这些特殊的算法统一成两类基本运算——微分与积分，并进一步指出了它们的互逆关系。无论是牛顿的先驱者还是牛顿本人，他们所使用的算法都是不严格的，都没有完整的演绎推导。牛顿的流数术在逻辑上的瑕疵更是众所周知。对当时的学者来说，首要的是找到行之有效的算法，而不是算法的证明。这种倾向一直延续到18世纪。18世纪的数学家也往往不管微积分基础的困难而大胆前进。如泰勒公式，欧拉、伯努利甚至19世纪初傅里叶所发现的三角展开等，都是在很长时期内缺乏严格的证明。正如冯·诺伊曼指出的那样：没有一个数学家会把这一时期的发展看作是异端邪道；这个时期产生的数学成果被公认为第一流的。并且反过来，如果当时的数学家一定要在有了严密的演绎证明之后才承认新算法的合理性，那就不会有今天的微积分和整个分析大厦了。

现在再来看一看更早的解析几何的诞生。通常认为，笛卡儿发明解析几何的基本思想，是用代数方法来解几何问题。这同欧氏演绎方法已经大相径庭了。而事实上如果我们去阅读笛卡儿的原着，就会发现贯穿于其中的彻底的算法精神。《几何学》开宗明义就宣称：“我将毫不犹豫地在几何学中引进算术的术语，以便使自己变得更加聪明”。众所周知，笛卡儿的《几何学》是他的哲学着作《方法论》的附录。笛卡儿在他另一部生前未正式发表的哲学着作《指导思维的法则》(简称《法则》)中曾强烈批判了传统的主要是希腊的研究方法，认为古希腊人的演绎推理只能用来证明已经知道的事物，“却不能帮助我们发现未知的事情”。因此他提出“需要一种发现真理的方法”，并称之为“通用数学”(mathesis universakis)。笛卡儿在《法则》中描述了这种通用数学的蓝图，他提出的大胆计划，概而言之就是要将一切科学问题转化为求解代数方程的数学问题：

任何问题→数学问题→代数问题→方程求解而笛卡儿的《几何学》，正是他上述方案的一个具体实施和示范，解析几何在整个方案中扮演着重要的工具作用，它将一切几何问题化为代数问题，这些代数问题则可以用一种简单的、几乎自动的或者毋宁说是机械的方法去解决。这与上面介绍的古代中国数学家解决问题的路线可以说是一脉相承。

因此我们完全有理由说，在从文艺复兴到17世纪近代数学兴起的大潮中，回响着东方数学特别是中国数学的韵律。整个17—18世纪应该看成是寻求无穷小算法的英雄年代，尽管这一时期的无穷小算法与中世纪算法相比有质的飞跃。而从19世纪特别是70年代直到20世纪中，演绎倾向又重新在比希腊几何高得多的水准上占据了优势。因此，数学的发展呈现出算法创造与演绎证明两大主流交替繁荣、螺旋式上升过程：

演绎传统——定理证明活动

算法传统——算法创造活动

中国古代数学家对算法传统的形成与发展做出了毋容置疑的巨大贡献。

我们强调中国古代数学的算法传统，并不意味中国古代数学中没有演绎倾向。事实上，在魏晋南北朝时期一些数学家的工作中，已出现具有相当深度的论证思想。如赵爽勾股定理证明、刘徽“阳马”一种长方锥体体积证明、祖冲之父子对球体积公式的推导等等，均可与古希腊数学家相应的工作媲美。赵爽勾股定理证明示意图“弦图”原型，已被采用作2002年国际数学家大会会标。令人迷惑的是，这种论证倾向随着南北朝的结束，可以说是戛然而止。囿于篇幅和本文重点，对这方面的内容这里不能详述，有兴趣的读者可参阅参考文献3。

3 古为今用，创新发展

到了20世纪，至少从中叶开始，电子计算机的出现对数学的发展带来了深远影响，并孕育出孤立子理论、混沌动力学、四色定理证明等一系列令人瞩目的成就。借助计算机及有效的算法猜测发现新事实、归纳证明新定理乃至进行更一般的自动推理……，这一切可以说已揭开了数学史上一个新的算法繁荣时代的伟大序幕。科学界敏锐的有识之士纷纷预见到数学发展的这一趋势。在我国，早在上世纪50年代，华罗庚教授就亲自领导建立了计算机研制组，为我国计算机科学和数学的发展奠定了基础。吴文俊教授更是从70年代中开始，毅然由原先从事的拓扑学领域转向定理机器证明的研究，并开创了现代数学的崭新领域——数学机械化。被国际上誉为“吴方法”的数学机械化方法已使中国在数学机械化领域处于国际领先地位，而正如吴文俊教授本人所说：“几何定理证明的机械化问题，从思维到方法，至少在宋元时代就有蛛丝马迹可寻，”他的工作“主要是受中国古代数学的启发”。“吴方法”，是中国古代数学算法化、机械化精髓的发扬光大。

计算机影响下算法倾向的增长，自然也引起一些外国学者对中国古代数学中算法传统的兴趣。早在上世纪70年代初，着名的计算机科学家D.E.Knuth就呼吁人们关注古代中国和印度的算法5。多年来这方面的研究取得了一定进展，但总的来说还亟待加强。众所周知，中国古代文化包括数学是通过着名的丝绸之路向西方传播的，而阿拉伯地区是这种文化传播的重要中转站。现存有些阿拉伯数学与天文着作中包含有一定的中国数学与天文学知识，如着名的阿尔·卡西《算术之钥》一书中有相当数量的数学问题显示出直接或间接的中国来源，而根据阿尔·卡西本人记述，他所工作的天文台中就有不少来自中国的学者。

然而长期以来由于“西方中心论”特别是“希腊中心论”的影响以及语言文字方面的障碍，有关资料还远远没有得到发掘。正是为了充分揭示东方数学与欧洲数学复兴的关系，吴文俊教授特意从他荣获的国家最高科学奖中拨出专款成立了“吴文俊数学与天文丝路基金”，鼓励支持年轻学者深入开展这方面的研究，这是具有深远意义之举。

❿ 推荐算法会产生哪些负面影响

‍‍‍‍长期刷网页的人会有一个感觉，每天花了大量的时间看头条新闻，结果偶尔打开电视，发现错过了很多重要有意义的新闻，说明算法推荐方式本身有缺陷，它并没有足够全面的掌控用户喜好，结果就是大家获取到的信息是片面的。‍‍‍‍