10 Algoritma Yang Mengganti Dunia - dummies

Algoritma saat ini muncul di mana-mana, dan Anda mungkin bahkan tidak menyadari betapa banyak efek yang dimilikinya dalam kehidupan Anda. Kebanyakan orang menyadari bahwa toko online dan tempat penjualan lainnya mengandalkan algoritme untuk menentukan produk pengaya yang disarankan berdasarkan pembelian sebelumnya. Namun, kebanyakan orang tidak menyadari penggunaan algoritma dalam kedokteran, banyak di antaranya membantu dokter menentukan diagnosis apa yang harus diberikan.

Menggunakan rutinitas sortir

Tanpa data pesanan, sebagian besar dunia akan berhenti. Untuk menggunakan data, Anda harus bisa menemukannya. Anda dapat menemukan ratusan algoritma sortir secara online.

Namun, tiga rutinitas yang paling umum adalah Mergesort, Quicksort, dan Heapsort karena kecepatan superior yang mereka berikan. Rutinitas sortir yang paling sesuai untuk aplikasi Anda bergantung pada hal berikut:

Apa yang Anda harapkan dari aplikasi < Jenis data yang Anda gunakan dengan
Sumber daya komputasi yang Anda miliki

Intinya adalah kemampuan untuk menyortir data menjadi bentuk apa pun yang dibutuhkan aplikasi untuk menyelesaikan sebuah tugas membuat dunia berjalan, dan kemampuan ini mengubah bagaimana dunia bekerja.

Mencari hal-hal dengan rutinitas pencarian

Seperti rutinitas lainnya, rutinitas pencarian muncul di hampir setiap aplikasi dari berbagai ukuran hari ini. Aplikasi muncul di mana-mana, bahkan di tempat yang mungkin tidak terlalu Anda pikirkan, seperti mobil Anda. Menemukan informasi dengan cepat merupakan bagian penting dari kehidupan sehari-hari. Seperti rutinitas semacam itu, rutinitas pencarian datang dalam berbagai bentuk dan ukuran. Sebenarnya, jika ada, ada lebih banyak rutinitas pencarian daripada mengurutkan rutinitas karena persyaratan pencarian seringkali lebih berat dan kompleks.

Mengocok barang dengan nomor acak

Segala macam hal akan jauh kurang menyenangkan tanpa keacakan. Misalnya, bayangkan mulai Solitaire dan melihat game yang persis sama setiap kali Anda memulainya. Tidak ada yang akan bermain seperti itu. Akibatnya, generasi bilangan acak adalah bagian penting dari pengalaman bermain game. Sebenarnya, beberapa algoritma sebenarnya membutuhkan beberapa tingkat keacakan untuk bekerja dengan baik. Anda juga menemukan bahwa pengujian bekerja lebih baik bila menggunakan nilai acak dalam beberapa kasus.

Angka yang Anda dapatkan dari sebuah algoritma sebenarnya pseudo-random, yang berarti Anda berpotensi memprediksi angka berikutnya dalam rangkaian dengan mengetahui algoritma dan nilai benih yang digunakan untuk menghasilkan angka. Karena itulah informasi ini dijaga ketat.

Melakukan kompresi data

Kompresi data mempengaruhi setiap aspek komputasi saat ini.Misalnya, sebagian besar file grafis, video, dan audio bergantung pada kompresi data. Tanpa kompresi data, Anda mungkin tidak bisa memperoleh tingkat throughput yang dibutuhkan untuk membuat tugas seperti film streaming bekerja.

Namun, kompresi data bahkan menemukan penggunaan lebih dari yang Anda duga. Hampir setiap Sistem Manajemen Database (DBMS) mengandalkan kompresi data untuk membuat data sesuai dalam jumlah ruang yang wajar pada disk. Komputasi awan tidak akan bekerja tanpa kompresi data karena mendownload item dari awan ke mesin lokal akan memakan waktu terlalu lama. Bahkan halaman web sering mengandalkan kompresi data untuk mendapatkan informasi dari satu tempat ke tempat lain.

Menjaga rahasia data

Konsep menyimpan data rahasia bukanlah hal baru. Sebenarnya, ini adalah salah satu alasan tertua untuk menggunakan algoritma semacam itu. Kata kriptografi sebenarnya berasal dari dua kata Yunani:

kryptós (tersembunyi atau rahasia) dan graphein (tulisan). Sebenarnya, orang Yunani mungkin merupakan pengguna kriptografi pertama, dan teks kuno melaporkan bahwa Julius Caesar menggunakan buku teks terenkripsi untuk berkomunikasi dengan para jendralnya. Intinya adalah, menjaga kerahasiaan data adalah salah satu pertempuran terpanjang dalam sejarah. Pada saat satu pihak menemukan cara untuk merahasiakannya, orang lain menemukan cara untuk membuat publik rahasia dengan memecahkan kriptografi. Penggunaan umum untuk kriptografi berbasis komputer saat ini meliputi: Kerahasiaan:

Memastikan tidak ada yang dapat melihat informasi yang dipertukarkan antara dua pihak. Integritas data:
Mengurangi kemungkinan seseorang atau sesuatu dapat mengubah isi data yang dilewatkan di antara dua pihak. Otentikasi:
Menentukan identitas satu atau beberapa pihak. Nonrepudiation:
Mengurangi kemampuan partai untuk mengatakan bahwa dia tidak melakukan tindakan tertentu. Mengubah domain data

Transformasi Fourier dan Fast Fourier Transform (FFT) membuat perbedaan besar dalam bagaimana aplikasi melihat data. Kedua algoritma ini mentransformasikan data dari domain frekuensi (seberapa cepat sinyal berosilasi) ke domain waktu (perbedaan waktu antara perubahan sinyal). Sebenarnya, tidak mungkin mendapatkan semacam gelar perangkat keras komputer tanpa harus menghabiskan waktu bekerja dengan kedua algoritma ini secara ekstensif. Waktu adalah segalanya.

Dengan mengetahui seberapa sering sesuatu berubah, Anda bisa mengetahui selang waktu antara perubahan dan karena itu tahu sudah berapa lama Anda harus melakukan sebuah tugas sebelum perubahan keadaan mengharuskan Anda melakukan sesuatu yang lain. Algoritma ini umumnya terlihat digunakan dalam filter dari semua jenis. Tanpa efek penyaringan dari algoritma ini, mereproduksi video dan audio dengan setia melalui koneksi streaming tidak mungkin dilakukan.

Menganalisis hubungan

Kemampuan untuk menganalisa hubungan adalah sesuatu yang telah membuat komputasi modern unik. Sebenarnya, kemampuan untuk terlebih dahulu membuat representasi dari hubungan ini dan kemudian menganalisisnya adalah subjek Bagian III buku ini. Keseluruhan gagasan tentang web sebenarnya adalah untuk menciptakan koneksi, dan konektivitas menjadi pertimbangan pada awal fenomena yang menjadi fenomena di seluruh dunia.Tanpa kemampuan untuk menganalisa dan memanfaatkan link, aplikasi seperti database dan e-mail tidak akan bekerja. Anda tidak bisa berkomunikasi dengan baik dengan teman di Facebook.

Seiring web telah matang dan orang-orang menjadi lebih selaras dengan perangkat yang membuat konektivitas menjadi lebih sederhana dan di mana-mana, aplikasi seperti Facebook dan situs penjualan seperti Amazon telah memanfaatkan analisis tautan untuk melakukan hal-hal seperti menjual lebih banyak produk..

Melihat pola data

Data tidak ada dalam ruang hampa. Segala macam faktor mempengaruhi data, termasuk bias yang mewarnai bagaimana manusia memandang data.

Analisis pola berada di garis depan beberapa penggunaan komputer yang lebih menakjubkan saat ini. Misalnya, kerangka deteksi objek Viola-Jones membuat pengenalan wajah real-time menjadi mungkin. Algoritma ini memungkinkan orang menciptakan keamanan yang lebih baik di tempat-tempat seperti bandara di mana orang-orang jahat saat ini menjalankan perdagangan mereka. Algoritma serupa bisa membantu dokter Anda mendeteksi kanker dari berbagai jenis jauh sebelum kanker benar-benar terlihat oleh mata manusia. Deteksi sebelumnya membuat pemulihan penuh menjadi probabilitas yang lebih tinggi. Hal yang sama juga berlaku untuk semua jenis masalah medis lainnya (seperti menemukan patah tulang yang saat ini terlalu kecil untuk dilihat namun tetap menimbulkan rasa sakit).

Anda juga menemukan pengenalan pola yang digunakan untuk tujuan yang lebih biasa. Misalnya, analisis pola memungkinkan orang mendeteksi masalah lalu lintas potensial sebelum terjadi. Mungkin juga menggunakan analisis pola untuk membantu petani menanam lebih banyak makanan dengan biaya lebih rendah dengan menggunakan air dan pupuk hanya jika diperlukan. Penggunaan pengenalan pola juga bisa membantu memindahkan drone di sekitar ladang sehingga petani menjadi lebih efisien waktu dan bisa bekerja lebih banyak lahan dengan biaya lebih rendah. Tanpa algoritma, pola semacam ini, yang memiliki dampak tinggi pada kehidupan sehari-hari, tidak dapat dikenali.

Berurusan dengan otomasi dan tanggapan otomatis

Algoritma derivatif integral proporsional cukup seteguk. Coba katakan tiga kali cepat! Namun, ini adalah salah satu algoritma rahasia terpenting yang belum pernah Anda dengar, namun mengandalkan setiap hari. Algoritma khusus ini bergantung pada mekanisme umpan balik loop kontrol untuk meminimalkan kesalahan antara sinyal keluaran yang diinginkan dan sinyal keluaran sebenarnya. Anda melihatnya digunakan di semua tempat untuk mengendalikan otomasi dan respons otomatis. Misalnya, ketika mobil Anda masuk ke selip karena Anda terlalu sulit, algoritma ini membantu memastikan bahwa Automatic Breaking System (ABS) benar-benar bekerja sesuai keinginan. Jika tidak, ABS bisa overcompensate dan memperburuk keadaan.

Hampir setiap bentuk mesin saat ini menggunakan algoritma derivatif integral proporsional. Padahal, robotika tidak akan mungkin dilakukan tanpa itu. Bayangkan apa yang akan terjadi pada sebuah pabrik jika semua robot terus-menerus overcompensated untuk setiap aktivitas di mana mereka terlibat. Kekacauan yang dihasilkan dengan cepat akan meyakinkan pemilik untuk berhenti menggunakan mesin untuk tujuan apa pun.

Membuat pengenal unik