놀랍도록 알고리즘을 사용하는 방법

인형 추적을위한 알고리즘의 일부

사람들은 실제로 알고리즘을 항상 사용합니다. 예를 들어 토스트 만들기는이 블로그 게시물에서 설명한 알고리즘의 예입니다. 토스트 만들기는 놀라운 알고리즘은 아니지만 작업을 수행하기 위해 컴퓨터를 사용하는 다음 표에있는 알고리즘이 있습니다.

작업	놀라운 이유
암호화	데이터를 안전하게 유지하는 것은 해커가 지속적으로 데이터 소스를 공격하는 진행중인 전투입니다. 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 다른 형식으로 변환 한 다음 나중에 원래 형식으로 되돌릴 수 있습니다.
그래프 분석	두 점 사이에서 가장 짧은 선을 결정하는 기능은 모든 용도를 찾습니다. 예를 들어, 경로 문제에서 GPS는이 특정 알고리즘 없이는 작동하지 않습니다. A 지점에서 B 지점까지 최단 경로를 사용하여 도시 거리를 따라 갈 수 없기 때문입니다.
의사 난수 생성	게임을 상상해보십시오 그것은 결코 변하지 않았습니다. 동일한 장소에서 시작하여 연주 할 때마다 동일한 방법으로 동일한 단계를 수행합니다. 지루한! 겉보기에 난수를 생성 할 수있는 능력이 없으면 많은 컴퓨터 작업이 무의미하거나 불가능 해집니다.
스케줄링	모든 관련자에게 공평한 자원을 사용하는 것은 알고리즘이 큰 존재로 그들의 존재를 알리는 또 다른 방법이다. 예를 들어, 교차점의 타이밍 표시등은 더 이상 단순한 장치가 아니기 때문에 조명 변경 사이의 초를 계산합니다. 최신 장치는 시간, 기상 조건 및 트래픽 흐름과 같은 모든 종류의 문제를 고려합니다. 그러나 스케줄링은 여러 가지 형태로 제공됩니다. 컴퓨터가 동시에 여러 작업을 실행하는 방법을 고려하십시오. 스케줄링 알고리즘이 없으면 운영 체제가 사용 가능한 모든 리소스를 확보하고 응용 프로그램이 유용한 작업을 수행하지 못하게 할 수 있습니다.
검색	정보를 찾거나 원하는 정보가 자신이 원하는 정보인지 확인하는 것이 필수적입니다. 이 기능이 없으면 사무실에서 완벽한 커피 포트를 판매하는 인터넷에서 웹 사이트를 찾는 것과 같이 온라인으로 수행하는 많은 작업을 수행 할 수 없습니다.
분류	정보를 제시하는 순서를 결정하는 것은 중요합니다. 왜냐하면 오늘날 대부분의 사람들은 정보 과부하에 시달리고 데이터의 돌격을 줄여야하기 때문입니다. 아마존으로 가서 판매 할 커피 포트가 천 개가 넘고 가격이나 가장 긍정적 인 평가에 따라 분류 할 수는 없다고 상상해보십시오. 또한 많은 복잡한 알고리즘은 올바른 순서로 데이터를 신뢰할 수있게 처리해야하므로 분류 작업은 더 많은 문제를 해결하는 중요한 필수 요소입니다.
변형	한 종류의 데이터를 다른 종류의 데이터로 변환하는 것은 데이터를 효과적으로 이해하고 사용하는 데 중요합니다. 예를 들어, 제국의 무게는 잘 이해할 수 있지만 모든 출처는 미터법을 사용합니다. 두 시스템을 변환하면 데이터를 이해하는 데 도움이됩니다. 마찬가지로, FFT (Fast Fourier Transform)는 시간 영역과 주파수 영역 사이에서 신호를 변환하므로 WiFi 라우터와 같은 기능을 사용할 수 있습니다.