算力演算法和數據結構

Ⅰ 什麼是數據結構什麼是演算法演算法與程序有什麼關系

在計算機編程領域，數據結構與演算法的應用是無處不在。比如圖像視頻處理、數據壓縮、資料庫、游戲開發、操作系統、編譯器、搜索引擎、AR、VR、人工智慧、區塊鏈等領域，都是以數據結構與演算法為基石。

數據結構與演算法屬於開發人員的基本內功，也能訓練大腦的思考能力，掌握一次，終生受益。扎實的數據結構與演算法功底，能讓我們站在更高的角度去思考代碼、寫出性能更優的程序，能讓我們更快速地學習上手各種新技術（比如人工智慧、區塊鏈等），也能讓我們敲開更高級編程領域的大門。

數據結構與演算法更是各大名企面試題中的常客，如果不想被行業拋棄、想進入更大的名企、在IT道路上走得更遠，掌握數據結構與演算法是非常有必要。

Ⅱ 人工智慧需要什麼基礎

1、核心三要素——算力、演算法、數據（三大基石）：

演算法、算力、數據作為人工智慧（AI）核心三要素，相互影響，相互支撐，在不同行業中形成了不一樣的產業形態。隨著演算法的創新、算力的增強、數據資源的累積，傳統基礎設施將藉此東風實現智能化升級，並有望推動經濟發展全要素的智能化革新。讓人類社會從信息化進入智能化。

（1）算力：

在AI技術當中，算力是演算法和數據的基礎設施，支撐著演算法和數據，進而影響著AI的發展，算力的大小代表著對數據處理能力的強弱。

（2）演算法：

演算法是AI的背後「推手」。

AI演算法是數據驅動型演算法，是AI的推動力量。

（3）數據：

在AI技術當中，數據相當於AI演算法的「飼料」。

機器學習中的監督學習和半監督學習都要用標注好的數據進行訓練，由此催生了大量數據標注公司，它們將處於未經處理的初級數據，轉換為機器可識別信息。只有經過大量的訓練，覆蓋盡可能多的各種場景才能得到一個良好的模型。

2、技術基礎：

（1）文藝復興後的人工神經網路。

人工神經網路是一種仿造神經元運作的函數演算，能接受外界資訊輸入的刺激，且根據不同刺激影響的權重轉換成輸出的反應，或用以改變內部函數的權重結構，以適應不同環境的數學模型。

（2）靠巨量數據運作的機器學習。

科學家發現，要讓機器有智慧，並不一定要真正賦予它思辯能力，可以大量閱讀、儲存資料並具有分辨的能力，就足以幫助人類工作。

（3）人工智慧的重要應用：自然語言處理。

自然語言處理的研究，是要讓機器「理解」人類的語言，是人工智慧領域里的其中一項重要分支。

自然語言處理可先簡單理解分為進、出計算機等兩種：

其一是從人類到電腦──讓電腦把人類的語言轉換成程式可以處理的型式；

其二是從電腦回饋到人──把電腦所演算的成果轉換成人類可以理解的語言表達出來。

Ⅲ 數據結構和演算法有什麼關系數據結構就是演算法嗎

著名數據專家沃斯曾說：演算法+數據結構=程序
你說他們一樣嗎？不一樣
數據結構是按照邏輯關系組織起來的一批數據，按期存儲結構把他存儲在計算機中，並在這些數據上定義一個運算的集合。（簡單說就是先在稿紙上畫出這個數據怎麼組織起來，這是邏輯關系，然後在計算機中怎麼存儲，是按順序存，還是加個指針索引的存，這是存儲結構，最後還要定義一些運算，就是這個數據能完成那些操作）
比如int a，b 就是 定義了int存儲2個位元組， 運算的集合，運算只能完成+ - * /
而演算法是一個實現方法的步驟，這是第二步需要完成的，是具體實現的
我舉個栗子
國家要制定2019年接下來的五年計劃，先在稿紙上寫下我的制定計劃需要那些數據（大學生人數比，工人就業率，出生率，國家GDP，居民基尼系數，工業產值，負債），數據是什麼關系，比如按網的形式連接起來（在計算機中就是「圖型」，計算機邏輯結構還有線性表、樹），我們先把收集的數據按一定方式存放到檔案室（要不然大家不好找）供大家一起研習（這是存儲結構，計算機存儲結構又分為鏈式存儲、順序存儲等等），還有我們能使用哪些方式，金融，高鐵、飛機、坦克大炮、科技（這就是我們定義的運算，我們可以使用的方式）。
這樣第一步就完成了，也就是數據結構的部分，完成了
第二步，大家通過看這些數據和我們能使用的方法，開始集思廣益，我們該怎麼做，先要干什麼，在干什麼，如果這個目標沒達到，就需要想別的方法，然後一套方案就完成了（這就是演算法）

Ⅳ 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要

雖然不能這么絕對的判斷一定誰比誰重要，但在實際應用中很多時候的確是數據更加重要。有幾方面的原因：

在很多問題中，演算法的「好壞」在沒有大量有效數據的支撐下是沒有意義的。換句話說，很多演算法得到的結果的質量完全取決於其和真實數據的擬合程度。如果沒有足夠的數據支撐、檢驗，設計演算法幾乎等於閉門造車。

很多演算法會有一堆可調參數。這些參數的選擇並沒有什麼標准可依，無非是扔給大量數據，看參數的變化會帶來什麼樣的結果的變化。大量、有效的數據成為優化這類演算法的唯一可行方法。

更極端的例子是，演算法本身很簡單，程序的完善全靠數據訓練。比如神經網路。

對於很多成熟的演算法，優化演算法的增量改善通常遠小於增大輸入數據（這是個經濟性的考慮）。

比如問題中舉例的 Google。在它之前的搜索引擎已經把基於網頁內容的索引演算法做得很好了，要想有更大的改善需要換思路。PageRank 演算法的採用大大增加了輸入的數據量，而且鏈接數據本身對於網頁排名相當關鍵（當然他們也做了大量演算法的優化）。

相關介紹：

數據（data）是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的的原始素材。

數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據，也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。在計算機系統中，數據以二進制信息單元0、1的形式表示。