算力算法和数据结构

Ⅰ 什么是数据结构什么是算法算法与程序有什么关系

在计算机编程领域，数据结构与算法的应用是无处不在。比如图像视频处理、数据压缩、数据库、游戏开发、操作系统、编译器、搜索引擎、AR、VR、人工智能、区块链等领域，都是以数据结构与算法为基石。

数据结构与算法属于开发人员的基本内功，也能训练大脑的思考能力，掌握一次，终生受益。扎实的数据结构与算法功底，能让我们站在更高的角度去思考代码、写出性能更优的程序，能让我们更快速地学习上手各种新技术（比如人工智能、区块链等），也能让我们敲开更高级编程领域的大门。

数据结构与算法更是各大名企面试题中的常客，如果不想被行业抛弃、想进入更大的名企、在IT道路上走得更远，掌握数据结构与算法是非常有必要。

Ⅱ 人工智能需要什么基础

1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：

算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。

（1）算力：

在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。

（2）算法：

算法是AI的背后“推手”。

AI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。

（3）数据：

在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。

机器学习中的监督学习和半监督学习都要用标注好的数据进行训练，由此催生了大量数据标注公司，它们将处于未经处理的初级数据，转换为机器可识别信息。只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。

2、技术基础：

（1）文艺复兴后的人工神经网络。

人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。

（2）靠巨量数据运作的机器学习。

科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。

（3）人工智慧的重要应用：自然语言处理。

自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。

自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：

其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；

其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。

Ⅲ 数据结构和算法有什么关系数据结构就是算法吗

著名数据专家沃斯曾说：算法+数据结构=程序
你说他们一样吗？不一样
数据结构是按照逻辑关系组织起来的一批数据，按期存储结构把他存储在计算机中，并在这些数据上定义一个运算的集合。（简单说就是先在稿纸上画出这个数据怎么组织起来，这是逻辑关系，然后在计算机中怎么存储，是按顺序存，还是加个指针索引的存，这是存储结构，最后还要定义一些运算，就是这个数据能完成那些操作）
比如int a，b 就是 定义了int存储2个字节， 运算的集合，运算只能完成+ - * /
而算法是一个实现方法的步骤，这是第二步需要完成的，是具体实现的
我举个栗子
国家要制定2019年接下来的五年计划，先在稿纸上写下我的制定计划需要那些数据（大学生人数比，工人就业率，出生率，国家GDP，居民基尼系数，工业产值，负债），数据是什么关系，比如按网的形式连接起来（在计算机中就是“图型”，计算机逻辑结构还有线性表、树），我们先把收集的数据按一定方式存放到档案室（要不然大家不好找）供大家一起研习（这是存储结构，计算机存储结构又分为链式存储、顺序存储等等），还有我们能使用哪些方式，金融，高铁、飞机、坦克大炮、科技（这就是我们定义的运算，我们可以使用的方式）。
这样第一步就完成了，也就是数据结构的部分，完成了
第二步，大家通过看这些数据和我们能使用的方法，开始集思广益，我们该怎么做，先要干什么，在干什么，如果这个目标没达到，就需要想别的方法，然后一套方案就完成了（这就是算法）

Ⅳ 巧妇难为无米之炊,算力、算法和数据到底哪个更重要

虽然不能这么绝对的判断一定谁比谁重要，但在实际应用中很多时候的确是数据更加重要。有几方面的原因：

在很多问题中，算法的“好坏”在没有大量有效数据的支撑下是没有意义的。换句话说，很多算法得到的结果的质量完全取决于其和真实数据的拟合程度。如果没有足够的数据支撑、检验，设计算法几乎等于闭门造车。

很多算法会有一堆可调参数。这些参数的选择并没有什么标准可依，无非是扔给大量数据，看参数的变化会带来什么样的结果的变化。大量、有效的数据成为优化这类算法的唯一可行方法。

更极端的例子是，算法本身很简单，程序的完善全靠数据训练。比如神经网络。

对于很多成熟的算法，优化算法的增量改善通常远小于增大输入数据（这是个经济性的考虑）。

比如问题中举例的 Google。在它之前的搜索引擎已经把基于网页内容的索引算法做得很好了，要想有更大的改善需要换思路。PageRank 算法的采用大大增加了输入的数据量，而且链接数据本身对于网页排名相当关键（当然他们也做了大量算法的优化）。

相关介绍：

数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。

数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据，也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。