在計算機(jī)中算法有什么作用？在數(shù)學(xué)和計算機(jī)科學(xué)中，算法是計算的一個具體步驟，常用于計算、數(shù)據(jù)處理和自動推理。準(zhǔn)確地說，算法是一種有效的表示為有限列表的方法。算法是一種描述程序行為的語言，在計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域

在計算機(jī)中算法有什么作用？

在數(shù)學(xué)和計算機(jī)科學(xué)中，算法是計算的一個具體步驟，常用于計算、數(shù)據(jù)處理和自動推理。準(zhǔn)確地說，算法是一種有效的表示為有限列表的方法。算法是一種描述程序行為的語言，在計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，是最簡潔的程序思維方式

數(shù)學(xué)對于計算機(jī)算法編程非常重要。我將主要從以下兩個方面來解釋為什么它如此重要

數(shù)學(xué)和算法編程需要很強(qiáng)的邏輯思維能力。程序代碼的邏輯結(jié)構(gòu)、連接方式和處理方式需要較強(qiáng)的邏輯思維能力。如果你學(xué)好數(shù)學(xué)，有很強(qiáng)的邏輯思維能力，你通常會對算法編程有更深的理解。

這應(yīng)該是為什么數(shù)學(xué)和算法編程更相關(guān)的一個重要原因。無論是計算機(jī)的底層還是底層，數(shù)學(xué)知識都處處體現(xiàn)。例如，計算機(jī)底層的二進(jìn)制、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的梯度求導(dǎo)、SVD分解、張量分解、PCA特征值、優(yōu)化問題、密碼學(xué)的大數(shù)分解、概率圖模型等都與數(shù)學(xué)有著密切的關(guān)系。我舉兩個例子來實現(xiàn)

代碼實現(xiàn)如下

代碼比（float）（1.0/sqrt（x））快4倍，計算性能有了質(zhì)的飛躍。為此，專門有一篇論文《快速平方根逆》來解釋這段代碼的數(shù)學(xué)原理。感興趣的同學(xué)可以找這篇文章學(xué)習(xí)。

如果不直接使用數(shù)學(xué)知識和搜索，時間復(fù)雜度為O（n），效率較低，很難按照目前的計算機(jī)水平進(jìn)行計算。如果我們知道Brahmagupta–Fibonacci恒等式、Pollard-Rho分解法、二次同余方程的解、歐氏除法等數(shù)學(xué)知識，那么求解這個問題的時間復(fù)雜度就大大降低，結(jié)果保證在0.2秒之內(nèi)。

如果工作是算法崗位，數(shù)學(xué)更重要，因為機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、NLP等方向的基本原理基本上都離不開數(shù)學(xué)。

計算機(jī)編程算法和數(shù)學(xué)有什么關(guān)系？

計算機(jī)算法是一種逐步詳細(xì)描述計算機(jī)如何將輸入轉(zhuǎn)換為所需輸出過程的方法，或者算法是對計算機(jī)上執(zhí)行的計算過程的具體描述。

算法必須具有以下特性：（1）首先，算法必須是正確的，即對于任何一組輸入，包括合理輸入和不合理輸入，它總能得到預(yù)期的輸出。如果一個算法只能對合理的輸入得到期望的輸出，而不能在異常情況下得到期望的輸出結(jié)果，那么它就是不正確的。（2） 算法必須由一系列具體的步驟組成，每個步驟都可以被計算機(jī)理解和執(zhí)行，而不是抽象和模糊的概念。（3） 每一步都有一個明確的執(zhí)行順序，即上一步在哪里，下一步是什么，必須明確無誤。（4） 無論算法有多復(fù)雜，都必須在有限步之后結(jié)束和終止，即算法的步數(shù)必須是有限的。在任何情況下，算法都不能陷入無限循環(huán)。一個問題的解可以用多種方式表示，但只有滿足上述四個條件的解才能稱為算法。