‘壹’ ai怎么识别代码的算法
ai识别代码的算法通常涉及自然语言处理（NLP）和机器学习技术。下面是一种常见的算法流程：
1、词法分析（LexicalAnalysis）：ai将代码文本分解为词法单元（tokens），如关键字、标识符、运算符等。这一步通常使用正则表达式或有限自动机（FiniteStateMachine）进行处理。
2、语法分析（SyntaxAnalysis）：根据编程语言的语法规则，ai将词法单元组织成语法结构，如抽象语法树（AbstractSyntaxTree，AST）或语法分析树。常用的算法包括递归下降（RecursiveDescent）和LR分析（LRParsing）。
3、语义分析（SemanticAnalysis）：在这一步中，ai算法会检查代码的语义正确性，如变量声明与使用的一致性、类型匹配等。这涉及符号表的构建和类型推导。
4、代码优化（CodeOptimization）：ai对生成的中间表示（如AST）进行优化，以提高代码性能或可读性。优化技术包括常量折叠、循环展开、死代码消除等。
5、代码生成（CodeGeneration）：根据中间表示，生成ai可执行的代码。这涉及到将高级语言转化为低级的汇编语言或机器码。在以上过程中，ai可以用于改进代码识别的准确性和效率。例如，使用ai学习模型进行词法分析和语法分析，可以提高对不同编程语言和代码风格的适应性。此外，ai也可以用于代码推荐、自动错误修复等应用，从而进一步提升开发效率和代码质量。
‘贰’ 常见算法有哪些
模拟
拟阵
暴力
贪心
二分法
整体二
三分法
一般动规与递推
斯坦纳树
动态树分治
2-SAT
并查集
差分约束
最短路
最小割
费用流
最大流
有上下界网络流
虚树
矩阵树定理
最小生成树
点分治
树链剖分
prufer编码
哈夫曼树
拉格朗日乘数法
BSGS
博弈论
矩阵乘法
高斯消元
容斥原理
抽屉原理
模线性方程组
莫比乌斯反演
快速傅里叶变换
扩展欧几里得算法(
裴蜀定理
dfs序
深度搜索
迭代深搜
广度搜索
双向广搜
启发式搜索
dancing link
回文自动机
KMP
字典树
后缀数组
AC自动机
后缀自动机
manacher
凸包
扫描线
三角剖分
旋转卡壳
半平面交
cdq分治
莫队算法
爬山算法
分数规划
模拟退火
朱刘算法
随机增量法
倍增算法
‘叁’ 那些经典算法：AC自动机
第一次看到这个名字的时候觉得非常高级，深入学习就发现，AC就是一种多模式字符串匹配算法。前面介绍的BF算法，RK算法，BM算法，KMP算法都属于单模式匹配算法，而Trie树是多模式匹配算法，多模式匹配算法就是在一个主串中查找多个模式串，举个最常用的例子，比如我们在论坛发表评论或发帖的时候，一般论坛后台会检测我们发的内容是否有敏感词，如果有敏感词要么是用***替换，要么是不让你发送，我们评论是通常是一段话，这些敏感词可能成千上万，如果用每个敏感词都在评论的内容中查找，效率会非常低，AC自动机中，主串会与所有的模式串同时匹配，这时候就可以利用AC自动机这种多模式匹配算法来完成高效的匹配，
AC自动机算法是构造一个Trie树，然后再添加额外的失配指针。这些额外的适配指针准许在查找字符串失败的时候进行回退（例如在Trie树种查找单词bef失败后，但是在Trie树种存中bea这个单词，失配指针会指向前缀be），转向某些前缀分支，免于重复匹配前缀，提高算法效率。
常见于IDS软件或病毒检测软件中病毒特征字符串，可以构建AC自动机，在这种情况下，算法的时间复杂度为输入字符串的长度和匹配数量之和。
假设现有模式字符串集合：{abd,abdk, abchijn, chnit, ijabdf, ijaij} 构建AC自动机如下：
说明：
1）当前指针curr指向AC自动机的根节点：curr=root。
2）从文本串中读取（下）一个字符。
3）从当前节点的所有孩子节点中寻找与该字符匹配的节点：
4）若fail == null，则说明没有任何子串为输入字符串的前缀，这时设置curr = root，执行步骤2.
若fail != null,则将curr指向 fail节点，指向步骤3。
理解起来比较复杂，找网上的一个例子，假设文本串text = “abchnijabdfk”。
查找过程如下：
说明如下：
1）按照字符串顺序依次遍历到：a-->b-->c-->h ,这时候发现文本串中下一个节点n和Trie树中下一个节点i不匹配，且h的fail指针非空，跳转到Trie树中ch位置。
注意c-->h的时候判断h不为结束节点，且c的fail指针也不是结束节点。
2）再接着遍历n-->i,发现i节点在Trie树中的下一个节点找不到j，且有fail指针，则继续遍历，
遍历到d的时候要注意，d的下一个匹配节点f是结束字符，所以得到匹配字符串：ijabdf，且d的fail节点也是d，且也是结束字符，所以得到匹配字符串abd，不过不是失败的匹配，所以curr不跳转。
先将目标字符串插入到Trie树种，然后通过广度有限遍历为每个节点的所有孩子节点找到正确的fail指针。
具体步骤如下：
1）将根节点的所有孩子节点的fail指针指向根节点，然后将根节点的所有孩子节点依次入队列。
2）若队列不为空：
2.1）出列一个字符，将出列的节点记为curr，failTo表示curr的
fail指针，即failTo = curr.fail 。
2.2) 判断curr.child[i] == failTo.child[i]是不是成立：
成立：curr.child[i].fail = failTo.child[i]
因为当前字符串的后缀和Tire树的前缀最长部分是到fail，
且子字符和failTo的下一个字符相同，则fail指针就是
failTo.child[i]。
不成立： 判断failTo是不是为null是否成立：
成立： curr.child[i].fail = root = null。
不成立： failTo = failTo.fail 继续2.2
curr.child[i]入列，再次执行步骤2）。
3）队列为空结束。
每个结点的fail指向的解决顺序是按照广度有限遍历的顺序完成的，或者说层序遍历的顺序进行，我们根据父结点的fail指针来求当前节点的fail指针。
上图为例，我们要解决y节点的fail指针问题，已经知道y节点的父节点x1的fail是指向x2的，根据fail指针的定义，我们知道红色椭圆中的字符串序列肯定相等，而且是最长的公共部分。依据y.fail的含义，如果x2的某个孩子节点和节点y表示的表示的字符相等，y的fail就指向它。
如果x2的孩子节点中不存在节点y表示的字符。由于x2.fail指向x3，根据x2.fail的含义，我们知道绿色框中的字符序列是相同的。显然如果x3的某个孩子和节点y表示字符相等，则y.fail就指向它。
如果x3的孩子节点不存在节点y表示的字符，我们重复这个步骤，直到xi的fail节点指向null，说明我们达到顶层，只要y.fail= root就可以了。
构造过程就是知道当前节点的最长公共前缀的情况下，去确定孩子节点的最长公共前缀。
下图中，每个节点都有fail虚线，指向根节点的虚线没画出，求图中c的孩子节点h的fail指向：
原图中，深蓝色的框出来的是已经确定fail指针的，求红色框中h节点的fail指针。
这时候，我们看下h的父亲节点c的fail指针指向，为ch中的c（这表示abc字符串的所有后缀bc和c和Trie树的所有前缀中最长公共部分为c），且这个c节点的孩子节点中有字符为h的字符，所以图中红色框中框出的h节点的fail指针指向 ch字符串中的h。
求红色框中i的fail指针指向，上图中，我们可以看到i的父亲节点h的指向为ch中的h，（也就是说我们的目标字符串结合中所有前缀和字符序列abch的所有后缀在Trie树中最长前缀为ch。）我们比较i节点和ch中的h的所有子节点，发现h只有一个n的子节点，所以没办法匹配，那就继续找ch中h的fail指针，图中没画出，那么就是它的fail指针就是root，然后去看root所有子节点中有没有和i相等的，发现最右边的i是和我们要找的i相等的，所以我们就把i的fail指针指向i，如后面的图。
‘肆’ 是的 计算机算法
计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程，或者说，算法是对计算机上执行的计算过程的具体描述。
编辑本段算法性质一个算法必须具备以下性质： （1）算法首先必须是正确的，即对于任意的一组输入，包括合理的输入与不合理的输入，总能得到预期的输出。如果一个算法只是对合理的输入才能得到预期的输出，而在异常情况下却无法预料输出的结果，那么它就不是正确的。 （2）算法必须是由一系列具体步骤组成的，并且每一步都能够被计算机所理解和执行，而不是抽象和模糊的概念。 （3）每个步骤都有确定的执行顺序，即上一步在哪里，下一步是什么，都必须明确，无二义性。 （4）无论算法有多么复杂，都必须在有限步之后结束并终止运行，即算法的步骤必须是有限的。在任何情况下，算法都不能陷入无限循环中。 一个问题的解决方案可以有多种表达方式，但只有满足以上4个条件的解才能称之为算法。编辑本段重要算法A*搜寻算法
俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算，或线上游戏的BOT的移动计算上。该算法像Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。
Beam Search
束搜索(beam search)方法是解决优化问题的一种启发式方法，它是在分枝定界方法基础上发展起来的，它使用启发式方法估计k个最好的路径，仅从这k个路径出发向下搜索，即每一层只有满意的结点会被保留，其它的结点则被永久抛弃，从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70年代中期首先被应用于人工智能领域,1976 年Lowerre在其称为HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法，他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯，并快速地获得一个解。
二分取中查找算法
一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。
Branch and bound
分支定界(branch and bound)算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。
数据压缩
数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度，达到增大数据密度，最终使数据的存储空间减少的技术。数据压缩在文件存储和分布式系统领域有着十分广泛的应用。数据压缩也代表着尺寸媒介容量的增大和网络带宽的扩展。
Diffie–Hellman密钥协商
Diffie–Hellman key exchange，简称“D–H”，是一种安全协议。它可以让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥。这个密钥可以在后续的通讯中作为对称密钥来加密通讯内容。
Dijkstra’s 算法
迪科斯彻算法（Dijkstra）是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻（Edsger Wybe Dijkstra）发明的。算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示着城市间开车行经的距离，迪科斯彻算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。
动态规划
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。比较着名的应用实例有：求解最短路径问题，背包问题，项目管理，网络流优化等。这里也有一篇文章说得比较详细。
欧几里得算法
在数学中，辗转相除法，又称欧几里得算法，是求最大公约数的算法。辗转相除法首次出现于欧几里得的《几何原本》（第VII卷，命题i和ii）中，而在中国则可以追溯至东汉出现的《九章算术》。
最大期望（EM）算法
在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中，这个过程不断交替进行。
快速傅里叶变换(FFT)
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT），是离散傅里叶变换的快速算法，也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换。快速傅里叶变换有广泛的应用，如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。
哈希函数
HashFunction是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。该函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值的指纹。散列值通常用来代表一个短的随机字母和数字组成的字符串。好的散列函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。
堆排序
Heapsort是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积树是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积属性：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父结点。
归并排序
Merge sort是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
RANSAC 算法
RANSAC 是”RANdom SAmpleConsensus”的缩写。该算法是用于从一组观测数据中估计数学模型参数的迭代方法，由Fischler and Bolles在1981提出，它是一种非确定性算法，因为它只能以一定的概率得到合理的结果，随着迭代次数的增加，这种概率是增加的。该算法的基本假设是观测数据集中存在”inliers”（那些对模型参数估计起到支持作用的点）和”outliers”（不符合模型的点），并且这组观测数据受到噪声影响。RANSAC 假设给定一组”inliers”数据就能够得到最优的符合这组点的模型。
RSA加密算法
这是一个公钥加密算法，也是世界上第一个适合用来做签名的算法。今天的RSA已经专利失效，其被广泛地用于电子商务加密，大家都相信，只要密钥足够长，这个算法就会是安全的。
并查集Union-find
并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。
Viterbi algorithm
寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states)。编辑本段算法特点1.有穷性。一个算法应包含有限的操作步骤，而不能是无限的。事实上“有穷性”往往指“在合理的范围之内”。如果让计算机执行一个历时1000年才结束的算法，这虽然是有穷的，但超过了合理的限度，人们不把他是为有效算法。 2. 确定性。算法中的每一个步骤都应当是确定的，而不应当是含糊的、模棱两可的。算法中的每一个步骤应当不致被解释成不同的含义，而应是十分明确的。也就是说，算法的含义应当是唯一的，而不应当产生“歧义性”。 3. 有零个或多个输入、所谓输入是指在执行算法是需要从外界取得必要的信息。 4. 有一个或多个输出。算法的目的是为了求解，没有输出的算法是没有意义的。 5.有效性。 算法中的每一个 步骤都应当能有效的执行。并得到确定的结果。编辑本段算法与程序虽然算法与计算机程序密切相关，但二者也存在区别：计算机程序是算法的一个实例，是将算法通过某种计算机语言表达出来的具体形式；同一个算法可以用任何一种计算机语言来表达。 算法列表 图论 路径问题 0/1边权最短路径 BFS 非负边权最短路径（Dijkstra） 可以用Dijkstra解决问题的特征 负边权最短路径 Bellman-Ford Bellman-Ford的Yen-氏优化 差分约束系统 Floyd 广义路径问题 传递闭包 极小极大距离 / 极大极小距离 Euler Path / Tour 圈套圈算法 混合图的 Euler Path / Tour Hamilton Path / Tour 特殊图的Hamilton Path / Tour 构造 生成树问题 最小生成树 第k小生成树 最优比率生成树 0/1分数规划 度限制生成树 连通性问题 强大的DFS算法 无向图连通性 割点 割边 二连通分支 有向图连通性 强连通分支 2-SAT 最小点基 有向无环图 拓扑排序 有向无环图与动态规划的关系 二分图匹配问题 一般图问题与二分图问题的转换思路 最大匹配 有向图的最小路径覆盖 0 / 1矩阵的最小覆盖 完备匹配 最优匹配 稳定婚姻 网络流问题 网络流模型的简单特征和与线性规划的关系 最大流最小割定理 最大流问题 有上下界的最大流问题 循环流 最小费用最大流 / 最大费用最大流 弦图的性质和判定 组合数学 解决组合数学问题时常用的思想 逼近 递推 / 动态规划 概率问题 Polya定理 计算几何 / 解析几何 计算几何的核心：叉积 / 面积 解析几何的主力：复数 基本形 点 直线，线段 多边形 凸多边形 / 凸包 凸包算法的引进，卷包裹法 Graham扫描法 水平序的引进，共线凸包的补丁 完美凸包算法 相关判定 两直线相交 两线段相交 点在任意多边形内的判定 点在凸多边形内的判定 经典问题 最小外接圆 近似O(n)的最小外接圆算法 点集直径 旋转卡壳，对踵点 多边形的三角剖分 数学 / 数论 最大公约数 Euclid算法 扩展的Euclid算法 同余方程 / 二元一次不定方程 同余方程组 线性方程组 高斯消元法 解mod 2域上的线性方程组 整系数方程组的精确解法 矩阵 行列式的计算 利用矩阵乘法快速计算递推关系 分数 分数树 连分数逼近 数论计算 求N的约数个数 求phi(N) 求约数和 快速数论变换 …… 素数问题 概率判素算法 概率因子分解 数据结构 组织结构 二叉堆 左偏树 二项树 胜者树 跳跃表 样式图标 斜堆 reap 统计结构 树状数组 虚二叉树 线段树 矩形面积并 圆形面积并 关系结构 Hash表 并查集 路径压缩思想的应用 STL中的数据结构 vector deque set / map 动态规划 / 记忆化搜索 动态规划和记忆化搜索在思考方式上的区别 最长子序列系列问题 最长不下降子序列 最长公共子序列 一类NP问题的动态规划解法 树型动态规划 背包问题 动态规划的优化 四边形不等式 函数的凸凹性 状态设计 规划方向 线性规划 常用思想 二分 最小表示法 串 KMP Trie结构 后缀树/后缀数组 LCA/RMQ 有限状态自动机理论 排序 选择/冒泡 快速排序 堆排序 归并排序 基数排序 拓扑排序 排序网络
扩展阅读：
1
《计算机算法设计与分析导论》朱清新等编着人民邮电出版社
开放分类：
计算机，算法