Índice:
- Usando rotinas de classificação
- Tal como acontece com as rotinas de classificação, as rotinas de pesquisa aparecem em quase todas as aplicações de qualquer tamanho hoje. As aplicações aparecem em todos os lugares, mesmo em lugares em que você talvez não pense muito, como o seu carro. Encontrar informações rapidamente é uma parte essencial da vida diária. Tal como acontece com as rotinas de classificação, as rotinas de pesquisa vêm em todas as formas e tamanhos. Na verdade, se houver, há mais rotinas de pesquisa do que as rotinas de classificação, pois os requisitos de pesquisa são muitas vezes mais intensos e complexos.
- Todo tipo de coisas seria muito menos divertido sem aleatoriedade. Por exemplo, imagine começar o Solitaire e ver exatamente o mesmo jogo toda vez que você iniciá-lo. Ninguém jogaria tal jogo. Consequentemente, a geração de números aleatórios é uma parte essencial da experiência de jogo. Na verdade, alguns algoritmos realmente exigem algum nível de aleatoriedade para funcionar corretamente. Você também descobre que os testes funcionam melhor quando se utilizam valores aleatórios em alguns casos.
- A compactação de dados afeta todos os aspectos da computação hoje.Por exemplo, a maioria dos arquivos gráficos, de vídeo e de áudio confia na compactação de dados. Sem compressão de dados, você não conseguiu obter o nível de transferência exigido para fazer tarefas como filmes em fluxo contínuo.
- O conceito de manter os dados secretos não é novo. Na verdade, é uma das razões mais antigas para usar um algoritmo de algum tipo. A palavra criptografia na verdade vem de duas palavras gregas:
- A Transformada de Fourier e a Transformada de Fourier Rápida (FFT) fazem uma grande diferença na forma como os aplicativos percebem os dados. Esses dois algoritmos transformam dados do domínio de freqüência (o quão rápido um sinal oscila) para o domínio do tempo (o diferencial de tempo entre as mudanças de sinal). Na verdade, é impossível obter qualquer tipo de grau de hardware do computador sem ter passado tempo trabalhando com esses dois algoritmos extensivamente. Tempo é tudo.
- A capacidade de analisar relacionamentos é algo que tornou a computação moderna única. Na verdade, a capacidade de primeiro criar uma representação dessas relações e depois analisá-las é o assunto da Parte III deste livro. Toda a idéia da web, de fato, é criar conexões, e a conectividade foi uma consideração no início do que se tornou um fenômeno mundial.Sem a capacidade de analisar e utilizar links, aplicativos como bancos de dados e e-mails não funcionariam. Você não pode se comunicar bem com amigos no Facebook.
- Os dados não existem no vácuo. Todos os tipos de fatores afetam os dados, incluindo viragens que cortam como os seres humanos percebem os dados.
- O algoritmo da derivação integral proporcional é um bocado. Apenas tente dizer isso três vezes rápido! No entanto, é um dos algoritmos secretos mais importantes que você nunca ouviu falar, ainda confiar em todos os dias. Este algoritmo particular depende de um mecanismo de feedback de loop de controle para minimizar o erro entre o sinal de saída desejado e o sinal de saída real. Você vê isso usado em todo o lugar para controlar a automação e as respostas automáticas. Por exemplo, quando o seu carro entra em um skid porque você quebra demais, esse algoritmo ajuda a garantir que o Sistema de quebra automática (ABS) realmente funciona como previsto. Caso contrário, o ABS poderia sobrecompensar e piorar a situação.
- Parece que todos somos apenas um número.Na verdade, não apenas um número - muitos e muitos números. Cada um de nossos cartões de crédito tem um número, assim como nossa licença de motorista, assim como o nosso identificador do governo, assim como todos os tipos de outras empresas e organizações. As pessoas realmente precisam manter listas de todos os números porque eles simplesmente têm muitos para rastrear. No entanto, cada um desses números deve identificar a pessoa exclusivamente para algum partido. Por trás de toda essa singularidade, existem vários tipos de algoritmos.
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Algoritmos aparecem hoje em todos os lugares, e talvez você não perceba o quanto eles têm em sua vida. A maioria das pessoas percebe que as lojas online e outros locais de vendas dependem de algoritmos para determinar quais produtos complementares sugerem com base em compras anteriores. No entanto, a maioria das pessoas desconhece os usos dos algoritmos em medicina, muitos dos quais ajudam o médico a decidir o diagnóstico a ser fornecido.
Usando rotinas de classificação
Sem dados ordenados, a maior parte do mundo chegaria a uma parada. Para usar dados, você deve poder encontrá-lo. Você pode encontrar centenas de algoritmos de classificação online.
No entanto, as três rotinas de classificação mais comuns são Mergesort, Quicksort e Heapsort devido à velocidade superior que eles fornecem. A rotina de classificação que funciona melhor para sua aplicação depende do seguinte:
- O que você espera que o aplicativo faça < O tipo de dados com o qual você trabalha
- Os recursos de computação que você possui
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Procurando por coisas com rotinas de pesquisa
Tal como acontece com as rotinas de classificação, as rotinas de pesquisa aparecem em quase todas as aplicações de qualquer tamanho hoje. As aplicações aparecem em todos os lugares, mesmo em lugares em que você talvez não pense muito, como o seu carro. Encontrar informações rapidamente é uma parte essencial da vida diária. Tal como acontece com as rotinas de classificação, as rotinas de pesquisa vêm em todas as formas e tamanhos. Na verdade, se houver, há mais rotinas de pesquisa do que as rotinas de classificação, pois os requisitos de pesquisa são muitas vezes mais intensos e complexos.
Todo tipo de coisas seria muito menos divertido sem aleatoriedade. Por exemplo, imagine começar o Solitaire e ver exatamente o mesmo jogo toda vez que você iniciá-lo. Ninguém jogaria tal jogo. Consequentemente, a geração de números aleatórios é uma parte essencial da experiência de jogo. Na verdade, alguns algoritmos realmente exigem algum nível de aleatoriedade para funcionar corretamente. Você também descobre que os testes funcionam melhor quando se utilizam valores aleatórios em alguns casos.
Os números que você obtém de um algoritmo são realmente pseudo-aleatórios, o que significa que você pode potencialmente prever o próximo número de uma série ao conhecer o algoritmo eo valor de semente usado para gerar o número. É por isso que esta informação é tão bem guardada.
Execução da compressão de dados
A compactação de dados afeta todos os aspectos da computação hoje.Por exemplo, a maioria dos arquivos gráficos, de vídeo e de áudio confia na compactação de dados. Sem compressão de dados, você não conseguiu obter o nível de transferência exigido para fazer tarefas como filmes em fluxo contínuo.
No entanto, a compressão de dados encontra ainda mais usos do que o esperado. Apenas sobre todo o Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD) depende da compactação de dados para ajustar os dados em uma quantidade razoável de espaço no disco. A computação em nuvem não funcionaria sem a compactação de dados, porque o download de itens da nuvem para máquinas locais levaria muito tempo. Mesmo as páginas da Web muitas vezes dependem da compressão de dados para obter informações de um lugar para outro.
Manter o segredo dos dados
O conceito de manter os dados secretos não é novo. Na verdade, é uma das razões mais antigas para usar um algoritmo de algum tipo. A palavra criptografia na verdade vem de duas palavras gregas:
kryptós (oculto ou secreto) e graphein (escrita). Na verdade, os gregos eram provavelmente os primeiros usuários da criptografia, e textos antigos relatam que Júlio César usou missivas codificadas para se comunicar com seus generais. O ponto é, manter o segredo de dados é uma das batalhas mais longas da história. No momento em que uma das partes encontra uma maneira de manter um segredo, outra pessoa encontra uma maneira de tornar o segredo público quebrando a criptografia. Os usos gerais para a criptografia computadorizada hoje incluem: Confidencialidade:
- Garantir que ninguém possa ver informações trocadas entre duas partes. Integridade de dados:
- Reduzindo a probabilidade de que alguém ou algo possa alterar o conteúdo dos dados passados entre duas partes. Autenticação:
- Determinando a identidade de uma ou mais partes. Não reformulação:
- Reduzindo a capacidade de uma parte dizer que ele não cometeu um ato particular. Alterando o domínio de dados
A Transformada de Fourier e a Transformada de Fourier Rápida (FFT) fazem uma grande diferença na forma como os aplicativos percebem os dados. Esses dois algoritmos transformam dados do domínio de freqüência (o quão rápido um sinal oscila) para o domínio do tempo (o diferencial de tempo entre as mudanças de sinal). Na verdade, é impossível obter qualquer tipo de grau de hardware do computador sem ter passado tempo trabalhando com esses dois algoritmos extensivamente. Tempo é tudo.
Ao saber quantas vezes algo muda, você pode descobrir o intervalo de tempo entre as mudanças e, portanto, saber quanto tempo você precisa executar uma tarefa antes de uma mudança de estado exigir que você faça outra coisa. Esses algoritmos costumam ver uso em filtros de todos os tipos. Sem os efeitos de filtragem desses algoritmos, a reprodução de vídeo e áudio fielmente através de uma conexão transmitida seria impossível.
Analisando links
A capacidade de analisar relacionamentos é algo que tornou a computação moderna única. Na verdade, a capacidade de primeiro criar uma representação dessas relações e depois analisá-las é o assunto da Parte III deste livro. Toda a idéia da web, de fato, é criar conexões, e a conectividade foi uma consideração no início do que se tornou um fenômeno mundial.Sem a capacidade de analisar e utilizar links, aplicativos como bancos de dados e e-mails não funcionariam. Você não pode se comunicar bem com amigos no Facebook.
À medida que a web amadureceu e as pessoas se tornaram mais atualizadas com os dispositivos que tornam a conectividade mais simples e onipresente, aplicativos como o Facebook e sites de vendas como a Amazon fizeram um maior uso da análise de links para fazer coisas como vender mais produtos.
Padrões de dados de detecção
Os dados não existem no vácuo. Todos os tipos de fatores afetam os dados, incluindo viragens que cortam como os seres humanos percebem os dados.
A análise de padrões está na vanguarda de alguns dos usos mais surpreendentes dos computadores hoje. Por exemplo, a estrutura de detecção de objetos Viola-Jones torna possível o reconhecimento facial em tempo real. Este algoritmo poderia permitir que as pessoas criem uma segurança melhor em lugares como aeroportos onde indivíduos nefastos atualmente compartilham seu comércio. Algoritmos semelhantes poderiam ajudar o seu médico a detectar cancros de vários tipos, muito antes do câncer ser realmente visível para o olho humano. A detecção anterior faz uma recuperação completa uma maior probabilidade. O mesmo vale para todos os tipos de outros problemas médicos (como encontrar fracturas ósseas que são atualmente muito pequenas para ver, mas causam dor, no entanto).
Você também encontra reconhecimento de padrões usado para fins mais mundanos. Por exemplo, a análise de padrões permite que as pessoas detectem possíveis problemas de tráfego antes de ocorrerem. Também é possível usar análise de padrões para ajudar os agricultores a cultivar mais alimentos a um custo menor aplicando água e fertilizante somente quando necessário. O uso do reconhecimento de padrões também pode ajudar a mover os drones em torno de campos para que o agricultor se torne mais eficiente no tempo e possa trabalhar mais terra a um custo menor. Sem algoritmos, esses tipos de padrões, que têm um impacto tão alto na vida diária, não podem ser reconhecidos.
Lidando com a automação e as respostas automáticas
O algoritmo da derivação integral proporcional é um bocado. Apenas tente dizer isso três vezes rápido! No entanto, é um dos algoritmos secretos mais importantes que você nunca ouviu falar, ainda confiar em todos os dias. Este algoritmo particular depende de um mecanismo de feedback de loop de controle para minimizar o erro entre o sinal de saída desejado e o sinal de saída real. Você vê isso usado em todo o lugar para controlar a automação e as respostas automáticas. Por exemplo, quando o seu carro entra em um skid porque você quebra demais, esse algoritmo ajuda a garantir que o Sistema de quebra automática (ABS) realmente funciona como previsto. Caso contrário, o ABS poderia sobrecompensar e piorar a situação.
Quase todas as formas de máquinas hoje usam o algoritmo derivado integral proporcional. Na verdade, a robótica não seria possível sem ele. Imagine o que aconteceria com uma fábrica se todos os robôs constantemente compensados demais para todas as atividades em que se envolveram. O caos resultante rapidamente convence os proprietários a parar de usar máquinas para qualquer finalidade.
Criando identificadores exclusivos
Parece que todos somos apenas um número.Na verdade, não apenas um número - muitos e muitos números. Cada um de nossos cartões de crédito tem um número, assim como nossa licença de motorista, assim como o nosso identificador do governo, assim como todos os tipos de outras empresas e organizações. As pessoas realmente precisam manter listas de todos os números porque eles simplesmente têm muitos para rastrear. No entanto, cada um desses números deve identificar a pessoa exclusivamente para algum partido. Por trás de toda essa singularidade, existem vários tipos de algoritmos.
