常見的算法梳理

1、歸并排序(Mergesort)□□□□□?□□□□1945年發(fā)明，□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□DivideandConquer)的一個(gè)非常典型的應(yīng)用?！酢酢酢酢酢?merge),□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□；□□□□□□□列有序，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□，□□□□□并。步驟：□1)申請(qǐng)空間，使其大小為兩個(gè)已經(jīng)排序序列之和，該空間用來存放合并后的序列；(2)設(shè)定兩個(gè)指針，最初位置分別為兩個(gè)已經(jīng)排序序列的起始位置；(3)比較兩個(gè)指針?biāo)赶虻脑?，選擇相對(duì)小的元素放入到合并空間，并□□□□□□□□□；(4)重復(fù)步驟3□□□□□□□□□□□；(5)將另一序列剩下的所有元素直接復(fù)制到合并序列尾。2、快速排序□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□RAM(□□)□□□□□□□□□□□□□□□□(Quicksort)是對(duì)冒泡排序的一種改進(jìn)?！酢酢酢酢酢酢?□□□1962□□□□□□□□□□□□□□□□□：□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□X1、X2……X,□□□□□□□□□□□□“基準(zhǔn)”(pivot)數(shù)據(jù)，□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□，□□□□□，□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□□□□□□□，□□□□□，□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□間位置。我們把這個(gè)過程稱為分區(qū)（partition）操作或者叫做一趟快速排序?！酢?□□□□recursive）把小于基準(zhǔn)值的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值的子數(shù)列進(jìn)行排序。□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,且□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□,也就是說，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□間位置。我們把這個(gè)過程稱為分區(qū)（partition）操作或者叫做一趟快速排序?！酢?□□□□recursive）把小于基準(zhǔn)值的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值的子數(shù)列進(jìn)行排序?！酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢?且□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□,也就是說，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□3、堆排序（HeapSort)1991□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□?□洛伊德(RobertW□Floyd)和威廉姆斯(J洛伊德(RobertW□Floyd)和威廉姆斯(J口Williams）在1964年共同發(fā)明了著□□□□□□□□口排序(Heapsort)□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□法，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□口分□□□□□□□，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□：口排序(Heapsort)□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□法，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□口分□□□□□□□，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□：口子結(jié)點(diǎn)□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□：□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□，□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□，并□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□，并□□□□□□4、選擇排序選擇排序□□□□□□4、選擇排序選擇排序(Selectionsort)□□□□□□□□□□□□□□□□□□□：□□□□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□□□□□□□□：□□□□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□□位置，然后，□□□□□□□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□□□□位置，然后，□□□□□□□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□的，□□□□□□□□□□□□□，的，□□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□，□□□□，□□□n1□□□□，□□□n1元素，第n□□□□□□□□，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□那么交換后穩(wěn)定性就被破壞了。比如序列［5,5,3］第一次就將第一個(gè)［5］與［3］交換，□□□□□5挪動(dòng)到第二個(gè)5后面。5、冒泡排序（BubbleSort)冒泡排序□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□換，□□□□□□□□□□□□□□這個(gè)算法的名字由來是因?yàn)樵酱蟮脑貢?huì)經(jīng)由交換慢慢“浮”到數(shù)列的頂端。步驟：1）比較相鄰的元素，如果第一個(gè)比第二個(gè)大，就交換他們兩個(gè)。2）對(duì)每一對(duì)相鄰元素作同樣的工作，從開始第一對(duì)到結(jié)尾的最后一對(duì)。3D□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□4D□□□□□□□□少□□□□□上□□□□,□□□□那么交換后穩(wěn)定性就被破壞了。比如序列［5,5,3］第一次就將第一個(gè)［5］與［3］交換，□□□□□5挪動(dòng)到第二個(gè)5后面。5、冒泡排序（BubbleSort)冒泡排序□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□換，□□□□□□□□□□□□□□這個(gè)算法的名字由來是因?yàn)樵酱蟮脑貢?huì)經(jīng)由交換慢慢“浮”到數(shù)列的頂端。步驟：1）比較相鄰的元素，如果第一個(gè)比第二個(gè)大，就交換他們兩個(gè)。2）對(duì)每一對(duì)相鄰元素作同樣的工作，從開始第一對(duì)到結(jié)尾的最后一對(duì)。3D□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□4D□□□□□□□□少□□□□□上□□□□,□□□□任何□□□□□□□□6、插入排序（InsertionSort)□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□,□□□□□□O（n"2）。是穩(wěn)定的排序方法?！酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酰骸酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢?□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□元素插入到已排好序的第一部分中?！酢酢酢酢酢酢酢酢鮥n-place排序□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□0（1）的額外空間的排序），因而在從后向前掃描過程中，需要反

□□□□□□步驟：1)從第一個(gè)元素開始，該元素可以認(rèn)為已經(jīng)被排序；2)取出下一個(gè)元素，在已經(jīng)排序的元素序列中從后向前掃描；3)如果該元素(已排序)大于新元素，將該元素移到下一位置；4)重復(fù)步驟3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置；5)將新元素插入到該位置中；6)重復(fù)步驟2。□□□□□□□：□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□7、希爾排序(ShellSort)□□□□□DonaldShell于1959□□□□□□,□□□□□□□□□□,是插入排序的一種高速而穩(wěn)定的改進(jìn)版本。2、□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□：(1)2、□□□□□□□□□□□□□□□□,效率高，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□；□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□,□□□□□1時(shí)，整個(gè)文□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□n的整數(shù)dj為第一個(gè)增量，口文件的全部記錄分組。所有距離為d『倍數(shù)的記錄放在同一個(gè)組中。先在各組內(nèi)進(jìn)行直接插入排序；然后，□□□□□□d2<d『復(fù)上述的分組和排序，直至所取的增量dt=1(dt口dt1…<d2<d1),即所有記錄放在同一組中進(jìn)行直接插入排序?yàn)橹埂?、傅里葉變換□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□(□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□熱過程的解析分析的工具被提出的?！酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢?□□□□□□□□□□□□□,□□□變換用正弦波作為信號(hào)的成分。□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□統(tǒng)計(jì)學(xué)、密碼學(xué)、聲學(xué)、光學(xué)、海洋學(xué)、□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□——□□□□□□□□□□□□□□9"n□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□DFT）的高效、□□□□□法的統(tǒng)稱，簡(jiǎn)稱FFT?？焖俑道锶~變換是1965年由J.W.庫利和T.W.圖基提出的?！酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢?特別□□□□□□□□N越多，F(xiàn)FT算法計(jì)算量的節(jié)省就越顯著。有限長序列可以通過離散傅里葉變換（DFT）將其頻域也離散化有限長序列。□□□□□□,□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□1965年，Cooley和Tukey□□□□□□□□□□□□□DFT）的快速算法，將DFT的運(yùn)算□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□FFT）算法的研究便不斷深入，□□□□□□□□□□□□□FFT的出現(xiàn)和發(fā)展而迅速發(fā)展?！酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢鮂FT□□□□□,□□□□□□2DIT和基2DIF。FFT□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□N點(diǎn)序列，□□□□□□□□□□□列。充分利用DFT計(jì)算式中指數(shù)因子所具有的對(duì)稱性質(zhì)和周期性質(zhì)，□□□□□□□□□□□DFT□□□□□□□,□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□此后，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,隨著數(shù)□□□□□□□,1976□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□（WFTA）和素因子傅里葉變換算法。它們的共同特點(diǎn)是，當(dāng)N是素?cái)?shù)時(shí)，可以將DFT算□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□10、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法(aj(b)itaLIF4￡然后利用Dijkstra是一種圖譜搜索算法。Dijkstra□□□□□□□□□□□□□□□□□□Dijkstra算法，互聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)營效率必□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,但出于穩(wěn)Dijkstra算法仍然被很多系統(tǒng)使用。11、RSA算法RSA□□□□□□□1977年由羅納德?李維斯特（RonRivest)、阿迪?薩□□□AdiShamir）和倫納德?阿德曼（LeonardAdleman□一起提出的。RSA□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□RSA是目前最有影響力和最常用的公鑰加密算法，□□□□□□□□□□□已被ISO□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□于數(shù)據(jù)加密也能用于數(shù)字簽名的算法。RSA□□基□□□□□□□□□□□□：□□□□□數(shù)□□□□□□，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□□□□□□□□RSA公開密鑰密碼體制?！酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢趺苊荑€，是一種□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□密碼體□□□□□□□□□□□□，□□□□□□□□□□□PK是公開信息，而解密□□□□□□□□□SK□□□□□□□□□□□E□□□□□D□□□□□□□□□□□□□SK□□□□□□PK決定的，但卻不能根據(jù)PK計(jì)算出SK?！酢酢酢酢酢酢酢?□□□□□□□□,1978□□□□□□□RSA□□,□□□□□□□□□RSA□□,□□□□□□□□□,□□□□□；□□□□□□□□,□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,RSA密鑰至少為500位□,□□□口使用1024□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□DES或IDEA□□□□□□,□□□□RSA□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□RSA□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□RSA□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□,□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□12、MD5算法(MD5)MD5□□□□□□MessageDigestAlgorithm,中文名為消息摘要算法第五版）用于確保信息傳輸完整一致，是計(jì)算機(jī)廣泛使用的雜湊算法之一（又譯摘要版）用于確保信息傳輸完整一致，是計(jì)算機(jī)廣泛使用的雜湊算法之一（又譯摘要算法、哈希算法），主流編程語言普遍已有MD5算法、哈希算法），主流編程語言普遍已有MD5實(shí)現(xiàn)。將數(shù)據(jù)（如漢字）運(yùn)算為另一固定長度值，是雜湊算法的基礎(chǔ)原理，MD5□□□□□□□□：1、壓縮性：任意長度的數(shù)據(jù)，算出的2、容易計(jì)算：從原數(shù)據(jù)計(jì)算出MD5的前身有MD2另一固定長度值，是雜湊算法的基礎(chǔ)原理，MD5□□□□□□□□：1、壓縮性：任意長度的數(shù)據(jù)，算出的2、容易計(jì)算：從原數(shù)據(jù)計(jì)算出MD5□□□□□□□□□MD5值很容易?？剐薷男裕簩?duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行任何改動(dòng)，哪怕只修改1個(gè)字節(jié)，所得到的MD5值都有很大區(qū)別。4、強(qiáng)抗碰撞：已知原數(shù)據(jù)和其MD5值，想找到一個(gè)具有相同MD5值的數(shù)據(jù)（即偽造數(shù)據(jù)）是非常困難的。MD5的作用是讓大容量信息在用數(shù)字簽名軟件簽署私人密鑰前被"壓縮"成一種保密的格式（就是把一個(gè)任意長度的字節(jié)串變換成一定長的十六進(jìn)制數(shù)字□□□□MD5□□，□□□□□□□□□sha-1、RIPEMD以及Haval等。一般用于快速查找和加密算法。MD5應(yīng)用（1）一致性驗(yàn)證

MD5的典型應(yīng)用是對(duì)一段信息Message)□□□□□□MD5的典型應(yīng)用是對(duì)一段信息Message)□□□□□□Message-Digest),□□□□□□比如，在Unix下有很多軟件在下載的時(shí)候都有一個(gè)文件名相同，□□□□□.md5□□□,□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□：MD5(tanajiya.tar.gz)=38b8c2c1093dd0fec383a9d9ac940515這就是tanajiya.tar.gz□□□□□□□□MD5□□□□□□□□□□□□信息，□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□MD5□□□□□為了□□□□□□MD5□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□MD5□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□：□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□；□□□□,MD5□□□□□□□□□□管其大□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□,□MD5值也就是對(duì)應(yīng)的“數(shù)字指紋”都會(huì)發(fā)生變化。□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□MD5值，□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□WindowsMD5Check□□□□□MD5□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□文件?！酢酢酢酢酢酢鮉D5□□像□□□□□□□□□□□□□□□□□□MD5值是不同的，□□□□□□□□□□□□□□,其MD5值也就是對(duì)應(yīng)的“□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□MD5值，□□□□□該文件后，□□□□□□□□□□□□□□□MD5值，□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□利用MD5算法來進(jìn)行文件校驗(yàn)的方案被大量應(yīng)用到軟件下載站、□□□□□□□□□□□□□□□(2)數(shù)字簽名MD5□□□□□□□□□Message(字節(jié)串)產(chǎn)生fingerprint(指紋)，以防□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□readme.txt□□□,□□□個(gè)readme.txt產(chǎn)生一個(gè)MD5的值并記錄在案，□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□MD5時(shí)就會(huì)發(fā)現(xiàn)□□□□□□□□□□MD5時(shí)就會(huì)發(fā)現(xiàn)(兩個(gè)個(gè)MD5□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,用MD5□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□(3)安全訪問認(rèn)證MD5□□□□□□□□□□□□□□□,□Unix、各類BSD□□□□□□□□□□□□□□□□□□Unix□□□□□□□□□□MD5(或其它類似的口□□Hash□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□密碼進(jìn)行MD5Hash□□,□□□□□□□□□□□□□□MD5□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□MD5將任意□□□□□□□□□□□一個(gè)128bit的大□,□□□□□□128bit□□□□□□□□□□□,□□□□□□,□□□□□□□□□□□□,□□□□□□MD5的值變換回原始的字符串，從數(shù)學(xué)原□□,□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□md5密碼的問題，比較好的辦法是：你可以用這個(gè)系統(tǒng)中的md5□□□□□□□□□□,□admin,把生成的一串密碼的Hash□□□□□□Hash值就行了。□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□稱為"跑字典"□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□,□□MD5□□□□□□□□□□□MD5,□□□□□□□MD5□□□□□□中□□□□□□□□□□□□□□□8□□□8Bytes),同時(shí)密碼只能是字母和數(shù)字，共26+26+10=62個(gè)字節(jié)，排□□□□□□□□□□□P(62,1)+P(62,2)….+P(62,8),那也已經(jīng)是□□□□□□□□,□□□□□□□□□TB□□□□□□,□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□MD5值的情況下才可以。□□□□□□□□□□□□Unix系統(tǒng)中，□□□□□□Unix□□□□□□□□□□□□□□□□□□□13......整數(shù)分解，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□在□□□,□□□□□□□□：□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□,這樣的分解結(jié)果應(yīng)該是獨(dú)一無二的?！酢酢酢酢酢酢酢酢趺艽a學(xué)、□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□FNP□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□FNP問題（FNP□□□□□□□□NP□□□□□□□□□□□□□□□NP□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□RSA的公鑰密RSA的公鑰密□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□GabrielPinski和FrancisNarin□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□GabrielPinski和FrancisNarin在1976年發(fā)明。其而特征□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□Web結(jié)構(gòu)中超鏈接的多維分析?！酢酢酢酢酢酢酢酢酢蹙W(wǎng)絡(luò)信息檢索、網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、Web結(jié)構(gòu)建模等方面。搜索引擎是如何進(jìn)行網(wǎng)頁的相關(guān)性排序?！酢酢酢酢酢酢酢酢蹶P(guān)鍵詞密度和□□□□□□□□□□□□□□Web結(jié)構(gòu)中超鏈接的多維分析?！酢酢酢酢酢酢酢酢酢蹙W(wǎng)絡(luò)信息檢索、網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、Web結(jié)構(gòu)建模等方面。搜索引擎是如何進(jìn)行網(wǎng)頁的相關(guān)性排序?！酢酢酢酢酢酢酢酢蹶P(guān)鍵詞密度和□□□□□就是□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□?□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□是，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□外，錨文本□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□?□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□是，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□外，錨文本□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□不同實(shí)體間關(guān)系的分析至關(guān)重要?！酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢鯉讉€(gè)方面結(jié)合起來就能讓排序更加精確。反向鏈接不然也不會(huì)有更多人愿意為其做鏈接。反向鏈接□□,□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□外鏈作為seo優(yōu)化必備的手段，□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□15”》”””□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,簡(jiǎn)稱PID控制，又稱PID調(diào)節(jié)。PID控制器問世至今已有近70年□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□PID是一個(gè)閉環(huán)控制算法。因此要實(shí)現(xiàn)PID算法，必須在硬件上具有閉環(huán)控,□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□PID是比例（P）、積分（I）、微分（D）控制算法。但并不是必須同時(shí)具備這三□□,□□□□PD,PI,甚至只有P算法控制。我以前對(duì)于閉環(huán)控制的一個(gè)最□□□□□□□P控制，將當(dāng)前結(jié)果反饋回來，再與目標(biāo)相減，為正的話，就□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□比例（P）、積分（I）、微分（D）控制算法各有作用：□□,□□□□□□□□□□□□□e（t）,系數(shù)大，可以加快調(diào)節(jié)，減小□□,□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□；□□,□□□□□□□□□,□□□□□□□□□,□□□□□,□□□□□,□□□□□□□,□□□□□；□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□,□,□□□□□□□,□□□□□；□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□,消除，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□e(t)-e(t-1),□□□□□,□□□□□□□□□□□□□加強(qiáng)微□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□16、數(shù)據(jù)壓縮算法□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□,提□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□,減少數(shù)據(jù)□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□一種流行□□□□□□□□□□□□□□□ZIP□□□□,□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□Archiver）使用，能夠?qū)⒃S多文件存儲(chǔ)到同一個(gè)文件中?！酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢?□□□□□□□□□□□□□□□□除了□□□□□□□□□,□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□口、云計(jì)算、□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□縮算法?！酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢酢?□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□,□□□□□□□□zip到mp3、JPEG或MPEG-2各異。17、隨機(jī)數(shù)生成算法隨機(jī)變量X的抽樣序列X1、X2、X2X□□□□□□□□□□□□X是均勻分□□,□X的抽樣序列X1、X2、X2X□□□□□□□□；□□X是正態(tài)□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□特點(diǎn)，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□另外，□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□,□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□來使用。以后，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□數(shù)的方法，□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□的方法。

□□□□□□□□□□□□interlinkconnection,密碼系統(tǒng)、視頻游戲、□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□們并沒有“真正”□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□當(dāng)然，□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□□□,□□□□□□□□□□□□□18、分類算法分類就是把一些新得數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類別的中的某一個(gè)類別，一般的過程是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)利用一定的分類算法得到分類規(guī)則，新的數(shù)據(jù)過來就依據(jù)該規(guī)則進(jìn)行類別的劃分。分類在數(shù)據(jù)挖掘中是一項(xiàng)非常重要的任務(wù)，有很多用途，比如說預(yù)測(cè)，即從歷史的樣本數(shù)據(jù)推算出未來數(shù)據(jù)的趨向，有一個(gè)比較著名的預(yù)測(cè)的例子就是大豆學(xué)習(xí)。再比如說分析用戶行為，我們常稱之為受眾分析，通過這種分類，我們可以得知某一商品的用戶群，對(duì)銷售來說有很大的幫助。分類器的構(gòu)造方法有統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等等?！酢酢酢酢鮧nn算法，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□眾分析可以使用決策樹方法來實(shí)現(xiàn)）□□□□□□□□□□□□□□bp算法。（1）單一的分類方法□□□□：□□□□□□□□□□□□□□□K-近鄰、支持向量機(jī)和基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類等；①?zèng)Q策樹決策樹是用于分類和預(yù)測(cè)的主要技術(shù)之一，決策樹學(xué)習(xí)是以實(shí)例為基礎(chǔ)的歸納學(xué)習(xí)算法，它著眼于從一組無次序、無規(guī)則的實(shí)例中推理出以決策樹表示的分類規(guī)則。構(gòu)造決策樹的目的是找出屬性和類別間的關(guān)系，用它來預(yù)測(cè)將來未知類別的記錄的類別。它采用自頂向下的遞歸方式，在決策樹的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)進(jìn)行屬性的比較，并根據(jù)不同屬性值判斷從該節(jié)點(diǎn)向下的分支，在決策樹的葉節(jié)點(diǎn)得到結(jié)論。

主要的決策樹算法有ID3、C4.5（C5.0）、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT及時(shí)刻，能否處理大數(shù)據(jù)集等方面都有各自的不同之處。算法等。它們?cè)谶x擇測(cè)試屬性采用的技術(shù)、生成的決策樹的結(jié)構(gòu)、剪枝的方法以算法等。它們?cè)谶x擇測(cè)試屬性采用的技術(shù)、生成的決策樹的結(jié)構(gòu)、剪枝的方法以C4.5克服了ID3的2個(gè)缺C4.5克服了ID3的2個(gè)缺即取值多的屬性。點(diǎn)：a.□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□,b.不能處理連貫屬性。②貝葉斯(Bayes)□□□Bayes)分類算法是一類利用概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)進(jìn)行分類的算法，如樸□□□□NaiveBayes)算法，還有一種TAN□□□□□□□□□□□□□□□也是貝葉斯分類算法中重要算法。這些算法主要利用Bayes定理來預(yù)測(cè)一個(gè)未知類別的樣本屬于各個(gè)類別的可能性，選擇其中可能性最大的一個(gè)類別作為該樣本的最終類別。由于貝葉斯定理的成立本身需要一個(gè)很強(qiáng)的條件獨(dú)立性假設(shè)前提，而此假設(shè)在實(shí)際情況中經(jīng)常是不成立的，因而其分類準(zhǔn)確性就會(huì)下降。為此就出現(xiàn)了許多降低獨(dú)立性假設(shè)□□□□□□□,□TAN(TreeAugmentedBayesnetwork)算法，它是在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上增加屬性對(duì)之間的關(guān)聯(lián)來實(shí)現(xiàn)的。該算法能運(yùn)用到大型數(shù)據(jù)庫中，而且方法簡(jiǎn)單、分類準(zhǔn)確率高、速度快。樸素貝葉斯算法設(shè)每個(gè)數(shù)據(jù)樣本用一個(gè)n設(shè)每個(gè)數(shù)據(jù)樣本用一個(gè)n維特征向量來描述n個(gè)屬性的值，即：X={x1，x2，…，x}，□□□mx}，□□□m個(gè)類，分別用沒有類標(biāo)號(hào))，若樸素貝葉斯分類法將未知的樣本P(Ci|X)>P(Cj|X)1口j口根據(jù)貝葉斯定理",",…，C□□□□□□□□□□□□□□X分配給類m，j口iX□即C，則一定是由于P(X)由于P(X)對(duì)于所有類為常數(shù)，□□□□□□□P(C|X)可轉(zhuǎn)化為最大化先驗(yàn)概率P(X|C)P(C)□□□□□□□□□□□□□□□□，□□P(X|C)的開銷可能非常大，為此，通常假設(shè)各屬性的取值互相獨(dú)立，這樣P(x|C)可以從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集求得。X，可以先分別計(jì)算出X屬于每一個(gè)類先驗(yàn)概率P(x1|C)，P(x2P(x|C)可以從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集求得。X，可以先分別計(jì)算出X屬于每一個(gè)類根據(jù)此方法，對(duì)一個(gè)未知類別的樣本別C的概率P(X|C)P(C)，□□□□□□□□□□□□□□□□□□□樸素貝葉斯算法成立的前提是各屬性之間互相獨(dú)立。當(dāng)數(shù)據(jù)集滿足這種獨(dú)立性假設(shè)時(shí),分類的準(zhǔn)確度較高，否則可能較低。另外，該算法沒有分類規(guī)則輸出。[1]TAN算法（□增強(qiáng)型樸素貝葉斯算法）TAN□□□□□□□□□□□□□□□□□□□NB□□□□□□□□□□假設(shè)。它是在NB網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上增加屬性對(duì)之間的關(guān)聯(lián)（邊）來實(shí)現(xiàn)的。實(shí)現(xiàn)方法是：用結(jié)點(diǎn)表示屬性，用有向邊表示屬性之間的依賴關(guān)系，TAN□□□□□□□□□□□□□□□□□□□NB□□□□□□□□□□假設(shè)。它是在NB網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上增加屬性對(duì)之間的關(guān)聯(lián)（邊）來實(shí)現(xiàn)的。實(shí)現(xiàn)方法是：用結(jié)點(diǎn)表示屬性，用有向邊表示屬性之間的依賴關(guān)系，把類別NB所需的邊，用實(shí)線代表新增的邊。屬性A與A□□□□□□□□□Ai對(duì)類別變量NB所需的邊，用實(shí)線代表新增的邊。屬性A與A□□□□□□□□□Ai對(duì)類別變量的影響還取決于屬性Aj的取值。這些增加的邊需滿足下列條件：類別變量沒有雙親結(jié)點(diǎn)，每個(gè)屬性有一個(gè)類屬性作為根結(jié)點(diǎn)，其余所有屬性都作為它的子節(jié)點(diǎn)。通常，用虛線代表別變量雙親結(jié)點(diǎn)和最多另外一個(gè)屬性作為其雙親結(jié)點(diǎn)。找到這組關(guān)聯(lián)邊之后，就可以計(jì)算一組隨機(jī)變量的聯(lián)合概率分布如下：其中nA.代表的是其中nA.代表的是Ai的雙親結(jié)點(diǎn)。由于在TAN算法中考慮了n個(gè)屬性中(n-1)個(gè)兩兩屬性之間的關(guān)聯(lián)性，該算法對(duì)屬性之間獨(dú)立性的假設(shè)有了一定程度的降低，但是屬性之間可能存在更多其它的關(guān)聯(lián)性仍沒有考慮，因此其適用范圍仍然受到限制。③人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks,ANN)是一種應(yīng)用類似于大人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。在這種模型中，大量的節(jié)點(diǎn)（或腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。在這種模型中，大量的節(jié)點(diǎn)（或稱”神經(jīng)元”，或”單元”）之間相互聯(lián)接構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)，即”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，以達(dá)到處理信息的目的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常需要進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練的過程就是網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)的處理信息的目的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常需要進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練的過程就是網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)的經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已有上百種不同的模型，常見的有BP□□□□□□RBF網(wǎng)絡(luò)、Hopfield□□□□□□□□□□經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已有上百種不同的模型，常見的有BP□□□□□□RBF網(wǎng)絡(luò)、Hopfield□□□□□□□□□□Boltzmann□□□□□□□□□□Hamming過程。訓(xùn)練改變了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)的值使其具有分類的功能，就可用于對(duì)象的識(shí)別。網(wǎng)絡(luò)，自組織映射網(wǎng)絡(luò)）等。但是當(dāng)前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍普遍存在收斂速度慢、計(jì)算量大、訓(xùn)練時(shí)間長和不可解釋等缺點(diǎn)。④k-近鄰k-近鄰(kNN，k-NearestNeighbors)□□□□□□□□□□□□□□□□□法就是找出與未知樣本x距離最近的k個(gè)訓(xùn)練樣本，看這k個(gè)樣本中多數(shù)屬于哪一類，就把x歸為那一類。k-近鄰方法是一種懶惰學(xué)習(xí)方法，它存放樣本，直到需要分類時(shí)才進(jìn)行分類，如果樣本集比較復(fù)雜，可能會(huì)導(dǎo)致很大的計(jì)算開銷，因此無法應(yīng)用到實(shí)時(shí)性很強(qiáng)的場(chǎng)合。⑤支持向量機(jī)□□□□□□SVM,SupportVectorMachine）是Vapnik□□□□□□□□提出的一種新的學(xué)習(xí)方法，它的最大特點(diǎn)是根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則，以最大化分類間隔構(gòu)造最優(yōu)分類超平面來提高學(xué)習(xí)機(jī)的泛化能力，較好地解決了非線性、高維數(shù)、局部極小點(diǎn)等問題。對(duì)于分類問題，支持向量機(jī)算法根據(jù)區(qū)域中的樣本計(jì)算該區(qū)域的決策曲面，由此確定該區(qū)域中未知樣本的類別。⑥基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。近年來，對(duì)于如何將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于分類問題，學(xué)者