图的算法是干什么用的

㈠ 看不懂算法，买了C程序设计，算法到底干什么的。

算法其实就是将解决一个问题的思路用C语言（或其他程序设计语言）描述出来，比如：一个整数序列，要将其按从小到大的顺序进行排列，就有插入排序、选择排序、冒泡排序、堆排序等多种算法来实现，这些算法书上都有讲解，如果你刚开始学的话，首先各种数据类型（int、float...）、操作（+、-、++、--、<<、>>......）、数据结构（数组、链表、堆栈、队列......）这些得先明白的，从最简单的A+B开始学，逐步深入，练习和学习各种算法可以去POJ（http://poj.org/）等各大OJ上去做题，题目量多，可到网上去搜题目类型的分类……敲的挺累的，希望有所帮助！！

㈡ 神经网络算法是用来干什么的

神经网络算法是由多个神经元组成的算法网络。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：
1、信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上。
2、信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。

㈢ 算法 干什么用 数据结构

数据结构定义的不同表述 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。

具体解释书上都有，我个人的理解是

数据结构就是为便于实现编程目标而打造的对象，好比OO编程的对象，

算法就是为了实现编程的目标而采取的计算思路和方法，比如一个个比大小，大的放前面

㈣ 什么是算法

算法（Algorithm）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。一个算法应该具有以下五个重要的特征：算法可以使用自然语言、伪代码、流程图等多种不同的方法来描述。1、有穷性（Finiteness）算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止2、确切性(Difiniteness)算法的每一步骤必须有确切的定义；3、输入项(Input)一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；4、输出项(Output)一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；5、可行性(Effectiveness)算法中执行的任何计算步都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成。（也称之为有效性）计算机科学家尼克劳斯-沃思曾着过一本着名的书《数据结构十算法= 程序》，可见算法在计算机科学界与计算机应用界的地位。编辑本段算法的复杂度同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。时间复杂度算法的时间复杂度是指执行算法所需要的时间。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做T(n)=Ο(f(n))因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。空间复杂度算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。详见网络词条"算法复杂度"编辑本段算法设计与分析的基本方法1.递推法递推法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。它把问题分成若干步，找出相邻几步的关系，从而达到目的，此方法称为递推法。2.递归递归指的是一个过程：函数不断引用自身，直到引用的对象已知3.穷举搜索法穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验，并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。4.贪婪法贪婪法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪法不要回溯。5.分治法分治法是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。6.动态规划法动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。7.迭代法迭代法是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法。编辑本段算法分类算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法。算法可以宏泛的分为三类：有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。编辑本段举例经典的算法有很多，如："欧几里德算法，割圆术，秦九韶算法"。编辑本段算法经典专着目前市面上有许多论述算法的书籍，其中最着名的便是《计算机程序设计艺术》（The Art Of Computer Programming) 以及《算法导论》（Introction To Algorithms）。编辑本段算法的历史“算法”即算法的大陆中文名称出自《周髀算经》；而英文名称Algorithm 来自于9世纪波斯数学家al-Khwarizmi，因为al-Khwarizmi在数学上提出了算法这个概念。“算法”原为"algorism"，意思是阿拉伯数字的运算法则，在18世纪演变为"algorithm"。欧几里得算法被人们认为是史上第一个算法。 第一次编写程序是Ada Byron于1842年为巴贝奇分析机编写求解解伯努利方程的程序，因此Ada Byron被大多数人认为是世界上第一位程序员。因为查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)未能完成他的巴贝奇分析机，这个算法未能在巴贝奇分析机上执行。 因为"well-defined procere"缺少数学上精确的定义，19世纪和20世纪早期的数学家、逻辑学家在定义算法上出现了困难。20世纪的英国数学家图灵提出了着名的图灵论题，并提出一种假想的计算机的抽象模型，这个模型被称为图灵机。图灵机的出现解决了算法定义的难题，图灵的思想对算法的发展起到了重要作用的。求素数的埃拉托塞尼筛法和求方根的开方的方法公式（算法不等于公式，公式却是提供一种算法）

㈤ 算法工程师大致是做什么的

各个行业都有算法部分，统计有统计的算法，控制有控制的算法，图像处理有图像处理的算法。在很多传统行业，算法不是一个独立的岗位，而是由研发工程师负责。今天小编就带大家来了解下算法工程师大致是做什么的?我们接着往下看。

1. 图像处理，尤其是基于OpenCV的图像处理算法，一般产品里有做美颜，滤镜什么的特别喜欢招这块的小朋友，近一两年有被做深度学习的取代的趋势。最近google出了arcore，所以让不少小公司也能出一些效果很好的换头类应用。
2. 计算机图形学，这也算是一个大类，主要涉及到图形渲染算法，光追算法，三维图像重构等图像绘制方面的内容。这个方向，不光是做3d引擎和游戏开发方面，对于很多行业需要与cad相关的，都会涉及到这一个领域的模型和优化算法设计。
3. VR，AR领域，涉及到的包括视频跟踪，SLAM，raytracing，几何投影等等，实际上是一个综合的领域，目前主要是做计算机视觉的转行做这块。
4. 医学影像处理，三维图像重构，用在B超，CT成像上，这个是医疗方向的。
5. 通信基带信号处理，网络优化算法，这一块其实很式微了，毕竟高大上的算法小公司没成本去实施。
6. 音频滤波，用在HiFi产品，比如车载音响，手机厂商，圈子其实蛮小的。
7. 控制算法，自适应滤波算法，用在机械领域上，比如机械臂行程控制，稳定性。
8. 有限元算法，这块从雷达，机械，电磁学，到服装设计，都有很有价值的应用。
9. 信号处理，比如插值，频谱分析，盲信号分离，压缩感知，物联网大部分应用会涉及这一块。
互联网和软件行业把算法分离成一个独立的岗位大体有两个原因。第一，低级的软件工程师不懂算法，或者更干脆一点说不懂数学，所有涉及到模型和计算公式的工作都必须要找专业人员来搞定。第二，从生产效率考虑，初级算法工程师很多没有很好的软件工程背景，简单点说就是不会写代码只会写matlab，这种工程师的工作交付没有办法直接投入生产，所以需要将他们的工作和生产环节隔离开。综上所述，就是小编今天给大家分享的内容，希望可以帮助到大家。

㈥ 图像处理的算法有哪些

图像处理基本算法操作从处理对象的多少可以有如下划分：
一）点运算：处理点单元信息的运算
二）群运算：处理群单元 （若干个相邻点的集合）的运算
1.二值化操作
图像二值化是图像处理中十分常见且重要的操作，它是将灰度图像转换为二值图像或灰度图像的过程。二值化操作有很多种，例如一般二值化、翻转二值化、截断二值化、置零二值化、置零翻转二值化。
2.直方图处理
直方图是图像处理中另一重要处理过程，它反映图像中不同像素值的统计信息。从这句话我们可以了解到直方图信息仅反映灰度统计信息，与像素具体位置没有关系。这一重要特性在许多识别类算法中直方图处理起到关键作用。
3.模板卷积运算
模板运算是图像处理中使用频率相当高的一种运算，很多操作可以归结为模板运算，例如平滑处理，滤波处理以及边缘特征提取处理等。这里需要说明的是模板运算所使用的模板通常说来就是NXN的矩阵（N一般为奇数如3,5,7,...），如果这个矩阵是对称矩阵那么这个模板也称为卷积模板，如果不对称则是一般的运算模板。我们通常使用的模板一般都是卷积模板。如边缘提取中的Sobel算子模板。

㈦ python中算法是干什么用的

可以做分类。通常是做文本分类。 在此基础上做邮件的垃圾邮件过滤。还有自动识别效果也不错。
这是一个常见的算法。而且用处挺多的。 在语言分析里常用。比如：我有一组文件，想自动分成不同的类别。 再比如我有一个文章，想根据内容，自动分锻落。再比如有很多新闻，可以自动按行业进行分类。
这个算法有自学习，也就是机器学习的扩展。所以可以让算法自动升级精度。开始50-70%，后来可以达到90%的分类精度。

㈧ 程序员算法是干什么的

算法，从字面意义上解释，就是用于计算的方法，通过该这种方法可以达到预期的计算结果。目前，被广泛认可的算法专业定义是：算法是模型分析的一组可行的，确定的，有穷的规则。通俗的说，算法也可以理解为一个解题步骤，有一些基本运算和规定的顺序构成。但是从计算机程序设计的角度看，算法由一系列求解问题的指令构成，能根据规范的输入，在有限的时间内获得有效的输出结果。算法代表了用系统的方法来描述解决问题的一种策略机制。
完成同一件事的不同的算法完成的时间和占用的资源可能并不相同，这就牵扯到效率的问题。算法的基本任务是针对一个具体的问题，找到一个高效的处理方法，从而完成任务。

㈨ 在图像处理中有哪些算法

1、图像变换：

由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，可减少计算量，获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2、图像编码压缩：

图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

3、图像增强和复原：

图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

4、图像分割：

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

5、图像描述：

图像描述是图像识别和理解的必要前提。

一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

6、图像分类：

图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类。

(9)图的算法是干什么用的扩展阅读：

图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。

数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，

但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

㈩ 什么是算法 用计算机解题时起什么作用

算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列，并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。

计算机解题时就相当于你的思路，知道怎么去解决问题，剩下的只有如何用代码表达出来而已