程序員須知的二十世紀最偉大10大算法
發明十大算法的其中幾位算法大師
一、1946 蒙特卡洛方法
[1946: John von Neumann, Stan Ulam, and Nick Metropolis, all at the Los Alamos Scientific Laboratory, cook up the Metropolis algorithm, also known as the Monte Carlo method.]
1946年，美國拉斯阿莫斯國家實驗室的三位科學家John von Neumann,Stan Ulam 和 Nick Metropolis
共同發明，被稱為蒙特卡洛方法。
它的具體定義是：
在廣場上畫一個邊長一米的正方形，在正方形內部隨意用粉筆畫一個不規則的形狀，
現在要計算這個不規則圖形的面積，怎么計算列?
蒙特卡洛(Monte Carlo)方法告訴我們，均勻的向該正方形內撒N（N 是一個很大的自然數）個黃豆，隨后數數有多少個黃豆在這個不規則幾何形狀內部，比如說有M個，
那么，這個奇怪形狀的面積便近似于M/N，N越大，算出來的值便越精確。在這里我們要假定豆子都在一個平面上，相互之間沒有重疊。
蒙特卡洛方法可用于近似計算圓周率：讓計算機每次隨機生成兩個0到1之間的數，看這兩個實數是否在單位圓內。生成一系列隨機點，統計單位圓內的點數與總點數，（圓面積和正方形面積之比為PI:1，PI為圓周率），當隨機點取得越多（但即使取10的9次方個隨機點時，其結果也僅在前4位與圓周率吻合）時，其結果越接近于圓周率。
二、1947 單純形法
[1947: George Dantzig, at the RAND Corporation, creates the simplex method for linear programming.]
1947年，蘭德公司的，Grorge Dantzig，發明了單純形方法。單純形法，此后成為了線性規劃學科的重要基石。所謂線性規劃，簡單的說，就是給定一組線性（所有變量都是一次冪）約束條件（例如a1*x1+b1*x2+c1*x3>0)，求一個給定的目標函數的極值。
這么說似乎也太太太抽象了，但在現實中能派上用場的例子可不罕見——比如對于一個公司而言，其能夠投入生產的人力物力有限（“線性約束條件”），而公司的目標是利潤***化（“目標函數取***值”），看，線性規劃并不抽象吧！線性規劃作為運籌學(operation research)的一部分，成為管理科學領域的一種重要工具。而Dantzig提出的單純形法便是求解類似線性規劃問題的一個極其有效的方法。
三、1950 Krylov子空間迭代法
[1950: Magnus Hestenes, Eduard Stiefel, and Cornelius Lanczos, all from the Institute for Numerical Analysis at the National Bureau of Standards, initiate the development of Krylov subspace iteration methods.]
1950年：美國國家標準局數值分析研究所的，馬格努斯Hestenes，愛德華施蒂費爾和科尼利厄斯的Lanczos，發明了Krylov子空間迭代法。Krylov子空間迭代法是用來求解形如Ax=b 的方程，A是一個n*n 的矩陣，當n充分大時，直接計算變得非常困難，而Krylov方法則巧妙地將其變為Kxi+1=Kxi+b-Axi的迭代形式來求解。這里的K(來源于作者俄國人Nikolai Krylov姓氏的首字母)是一個構造出來的接近于A的矩陣，而迭代形式的算法的妙處在于，它將復雜問題化簡為階段性的易于計算的子步驟。
四、1951 矩陣計算的分解方法
[1951: Alston Householder of Oak Ridge National Laboratory formalizes the decompositional approach to matrix computations.]
1951年，阿爾斯通橡樹嶺國家實驗室的Alston Householder提出，矩陣計算的分解方法。這個算法證明了任何矩陣都可以分解為三角、對角、正交和其他特殊形式的矩陣，該算法的意義使得開發靈活的矩陣計算軟件包成為可能。
五、1957 優化的Fortran編譯器
[1957: John Backus leads a team at IBM in developing the Fortran optimizing compiler.]
1957年：約翰巴庫斯領導開發的IBM的團隊，創造了Fortran優化編譯器。Fortran，亦譯為福傳，是由Formula Translation兩個字所組合而成，意思是“公式翻譯”。它是世界上***個被正式采用并流傳至今的高級編程語言。這個語言現在，已經發展到了，Fortran 2008，并為人們所熟知。
六、1959-61 計算矩陣特征值的QR算法
[1959–61: J.G.F. Francis of Ferranti Ltd, London, finds a stable method for computing eigenvalues, known as the QR algorithm.]
1959-61：倫敦費倫蒂有限公司的J.G.F. Francis，找到了一種穩定的特征值的計算方法，這就是著名的QR算法。這也是一個和線性代數有關的算法，學過線性代數的應該記得“矩陣的特征值”，計算特征值是矩陣計算的最核心內容之一，傳統的求解方案涉及到高次方程求根，當問題規模大的時候十分困難。QR算法把矩陣分解成一個正交矩陣(希望讀此文的你，知道什么是正交矩陣。:D。)與一個上三角矩陣的積，和前面提到的Krylov 方法類似，這又是一個迭代算法，它把復雜的高次方程求根問題化簡為階段性的易于計算的子步驟，使得用計算機求解大規模矩陣特征值成為可能。這個算法的作者是來自英國倫敦的J.G.F. Francis。
七、1962 快速排序算法
[1962: Tony Hoare of Elliott Brothers, Ltd., London, presents Quicksort.]
1962年：倫敦的，托尼埃利奧特兄弟有限公司，霍爾提出了快速排序。哈哈，恭喜你，終于看到了可能是你***個比較熟悉的算法~。快速排序算法作為排序算法中的經典算法，它被應用的影子隨處可見?？焖倥判蛩惴ㄗ钤缬蒚ony Hoare爵士設計，它的基本思想是將待排序列分為兩半，左邊的一半總是“小的”，右邊的一半總是“大的”，這一過程不斷遞歸持續下去，直到整個序列有序。說起這位Tony Hoare爵士，快速排序算法其實只是他不經意間的小小發現而已，他對于計算機貢獻主要包括形式化方法理論，以及ALGOL60 編程語言的發明等，他也因這些成就獲得1980 年圖靈獎。
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關于快速排序算法的具體認識與應用，可參考我寫的一篇文章，
精通八大排序算法系列、一、快速排序算法：
http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/01/04/6116297.aspx
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快速排序的平均時間復雜度僅僅為O(Nlog(N))，相比于普通選擇排序和冒泡排序等而言，
實在是歷史性的創舉。
八、1965 快速傅立葉變換
[1965: James Cooley of the IBM T.J. Watson Research Center and John Tukey of Princeton University and AT&T Bell Laboratories unveil the fast Fourier transform.]
1965年：IBM 華生研究院的James Cooley，和普林斯頓大學的John Tukey，AT＆T貝爾實驗室共同推出了快速傅立葉變換?？焖俑盗⑷~算法是離散傅立葉算法（這可是數字信號處理的基石）的一種快速算法，其時間復雜度僅為O(Nlog(N))；比時間效率更為重要的是，快速傅立葉算法非常容易用硬件實現，因此它在電子技術領域得到極其廣泛的應用。日后，我會在我的經典算法研究系列，著重闡述此算法。
九、1977 整數關系探測算法
[1977: Helaman Ferguson and Rodney Forcade of Brigham Young University advance an integerrelation detection algorithm.]
1977年：Helaman Ferguson和 伯明翰大學的Rodney Forcade，提出了Forcade檢測算法的整數關系。整數關系探測是個古老的問題，其歷史甚至可以追溯到歐幾里德的時代。具體的說:給定—組實數X1,X2,...,Xn，是否存在不全為零的整數a1,a2,...an，使得:a1 x 1 +a2 x2 + . . . + an x n ＝0?
這一年BrighamYoung大學的Helaman Ferguson 和Rodney Forcade解決了這一問題。該算法應用于“簡化量子場論中的Feynman圖的計算”。ok，它并不要你懂，了解即可。
十、1987 快速多極算法
[1987: Leslie Greengard and Vladimir Rokhlin of Yale University invent the fast multipolealgorithm.]
1987年：萊斯利的Greengard，和耶魯大學的Rokhlin發明了快速多極算法。
此快速多極算法用來計算“經由引力或靜電力相互作用的N 個粒子運動的精確計算——例如銀河系中的星體，或者蛋白質中的原子間的相互作用”。ok，了解即可。
本文來自CSDN博客，轉載請標明出處：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/01/10/6127953.aspx
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