1樓：蕭蕭
演算法的趣味性多多少少有點像奧數，有點依賴技巧。
如果你想最深一點的不妨去學學可計算性與計算複雜性，也能了解一點大家都念叨的pnp到底難在什麼地方，哪些np問題可以找到多項式複雜度的ptas，這個相對於演算法而言就像純數學相對於奧數題。
2樓：
演算法是用來解決某一特定問題的。針對不同的問題，選擇或者設計不同的演算法。牛不牛的，得針對同一問題說話。
圖演算法本身不是乙個演算法，而是乙個總稱。比如你拿Dijkstra演算法跟歸併排序演算法相比，說哪個牛？這不鬧呢嘛，解決的問題不一樣，沒有可比性。
同樣是算單源最短路徑，你可以拿Dijkstra演算法跟暴力演算法比，說Dijkstra演算法牛，這沒問題。同樣是解決最小生成樹問題，你拿Prime演算法與Kruskal演算法比，也沒問題。同樣是解決陣列排序問題，你拿快速排序跟歸併排序比，還是沒問題。
但如果你拿乙個解決圖計算問題的演算法，跟乙個解決排序問題的演算法比，硬說哪個牛，那等於是啥呢：「舊社會苦啊，黃蓮苦不苦啊？那還沒有辣椒辣呢！」
3樓：
訊號演算法，例如生物訊號演算法，主要對生物訊號進行處理，目前市場上對這方面有過應用的不是很多。知名的醫療器械公司對這方面人才是急缺。
4樓：82DF-5C82
人工神經網路ANN？
深度神經網路DNN？
卷積神經網路CNN？
圖卷積神經網路GCN？
迴圈神經網路RNN？
生成對抗網路GAN？
還想聽啥我這還有……（逃
電梯演算法是怎樣的？
MiltonLai 單梯梯內排程 多梯的情況,根據輸入得到各梯的新佇列,根據以下優先順序選出響應電梯1 無變更的.選取當前樓層離得最近的那個2 在現有停靠節點中增加新停靠節點的.這種情況有兩種挑選方式 平均等待時間最短,選新節點離當前樓層最近的那個 平均任務時間最短,選佇列短的那個 樓層高的需要距離...
機械人控制演算法崗是最差的演算法崗嗎？
奮鬥的攻城獅 機械人控制演算法，就業前景挺好的。現在不管是工業用機械人還是消費類，機械人需求很大。有需求就有市場，雖說現在控制演算法相對成熟，但是很多機械人公司，尤其做工業機械人，對精度和效率要求高的，控制演算法還有很大的優化空間呢。如果做好了，就業前景比較好。 現實就是這樣。乙個原因是製造業是重資...
智慧型的本質是演算法嗎？
屠傳禮 人工智慧已經熱了好久了，甚至都不是第一次熱，早在20多年前就有過人工智慧的熱潮，關於這個的文章太多，我就不多說了。人類在這上面做了大量的研究，卻沒有什麼收穫。那麼問題在哪兒呢？我認為，問題出在對智慧型的理解上。現在的人工智慧專家一致醉心於提高演算法的效率，提高計算的速度，提高計算的規模。但是...