算法的作文。

大家从小就会练习写作文，借助写作可以突出展现我们对文字的热爱，要想写出一篇好的作文，需要我们多看多听，相信写作文是一个让许多人都头痛的问题。小编现在推荐你阅读一下关于算法的作文，请在阅读后，可以继续收藏本页！

关于算法的作文【篇1】

计算是我最头疼的事了，又枯燥又易错，特别是多位数相乘，计算完了验算又是件麻烦事，可我老爸检查我作业时眼睛一扫就知道我有没有算错了，一问原来老爸用的是去九验算法，这么好的办法当然要学了，结果只花了十几分钟我就基本掌握了这个方法，大家想学吗？下面我来教大家:

为了弄懂这种方法，先要懂得怎么去求某个数的去九数。即把一个数的各位数字依次相加，如果9就减去9，直到和是一个一位数，我们把这个数叫做原来数的去九数。

例如：

278的去9数：先把前两位相加2+7=9，因为99，所以要减9，得0；再把0和最后一位数8相加得8。所以278的去9数就是8。

3261的去9数：先把前两位相加3+2=5，因为5＜9，所以5直接和十位上的数6相加，即5+6=11，因为119，所以11要减9，得2；再把2和个位上的数1相加，得到3。所以3261的去9数就是3。

906558的去9数：先把前两位相加9+0=9，9-9=0；然后第3和第4位相加，6+5=11，因于119，，所以要减9，得2，2和第5位上的数5相加即2+5=7，最后7和第6位上的数8相加即7+8=15，因为159，所以15又要减9，最后得15-9=6。906558的去9数就是6。

看了上面的3个例子，我想大家肯定会把某个数转化为他的去9数了，接下来的事情就非常简单了。

我想验算2783261=906558到底对不对？我只要把278和3261的去九数3和8相乘，即38=24，再计算24的去九数，即2+4=6。神奇的是6就是906558的去9数。所以我们就可以判断2783261=906558是正确的。wWW.dSBj1.coM

刚才讲得是乘法，如果是加法就是把计算出的去9数相加，减法和除法就是把去9数相减和相除。

总结一下：（1）看似计算很多，但都是个位数相加，实际速度很快的；（2）验算的时候，两个去9数相乘后，还要计算积的去9数；（3）并不是都能验算的，例如上题如果答案错写成906585。但一般计算错的答案刚好是在那个范围，应该是小概率事件。

关于算法的作文【篇2】

时间的流逝，以秒计数。黑白二子驰骋疆场，对弈制衡、二者微妙对立统一。二进制的数据流贯通集成电路每个逻辑部件，计算推演、经神经网络层层筛选，将偶然穷举成必然。水落石出、落子掷地有声。

你从不可说计算机是罔顾后果的铁血司令，只是究其冰冷机器的属性、究其本名的构词原理，其“计算”的功能先于一切而存在，甚至可说“计算”是其探究认知世界的根本方式，“计算”即是其思考模式本身。

这场人工智能的泡沫里，我们眼见他高楼起。无论是那个会指路能聊天还唱得了beatbox的机械女声语音助手，还是让人类代表柯洁也甘拜下风的AlphaGo，抑或是意象拿捏得有模有样、组词带点飘渺意识流风格，结诗成集的人工智能诗人……弱人工智能的领域里百花齐放，让人不得不瞪圆了眼为之咋舌赞叹。纵然我们都心知肚明，计算机越来越“人性化”的背后，是庞大的数据库、被揣摩拆解的“卷积神经网络”、不断修改完善的“深度学习算法”……换句话说计算机终究是计算用的机器，那种表象的随和是数据拟合的结果，后果间小心翼翼的斟酌是算法要求起来的必经程序。谁说计算机不能拥有人类的情感？可这种情感的存在背后有编程者的目的性和其自身可控性。至于其下一步发展何去何从、会否失控，一切都是未经定义赋值的自变量，是一条未经debug亦无从注释的代码行。

无怪乎苹果公司总裁从不担心人工智能会让计算机像人类一样思考，却更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。计算机是否真的能够掌握人类的思考模式还是一个待证真伪的命题，毕竟人类对事物直观感知的能力、概念性抽象性思维的能力、创造的能力，仿佛与生俱来，这是计算机的性质所决定的望尘莫及。

可人类若像计算机一样思考，信马由缰的精神世界便被划定了边框界限，数据有幂次阈值、循环有限定次数。对“算法”的定义中撷取两条来做文章：一是“有限次”，二是“有输出”。变无限为有限时的割舍、无结果至有输出间的强求，人类被这种确切无二义的算法异化成为工具之后，价值观、同情心、创造力、爱恨情仇皆成为被采样量化的编码，成为这个庞大系统中的沧海一粟，可用性先于了存在性本身。可我们决不该因某种外界强加的目的性而存在：意识是对客观世界的能动反映，这种“能动性”，是我们身为“人”而立足的根中，无可剔除的一部分。

解题有套路、实验有规范、法律有程序正义……解决问题有解决问题的算法，这是做事。

沟通时的变通、换位思考式的理解、手中游刃有余握有的余地……“兵无常势，水无常形”，这不是一套可被程序语言复制改写得一模一样的算法，这是做人。

人工智能再强大，目前也未能超脱出“工具”的范畴；人有其局限性，却仍有其无可取代之处。时空都是难被分割的模拟量，棋局对弈行云流水、伏案疾书妙笔生花。我们的创造力、我们的丰沛情感、我们的伦理与理性思考，亦与这时空一道无从量化。它们没法被抽象成用于计算的算法模型，却流动成了人类文明长河中生生不息的生命、闪耀成苍穹寰宇中璀璨的星辰。

我们思考的属性无从磨灭，我们的存在掷地有声。

关于算法的作文【篇3】

指算法是古代人民发明的，这种算法，可有趣了！现在估计有些都已经失传了，但我们是龙的传人，还是要学一学的，把这算法一代一代传下去。

第一种算法是，1到10的数乘9，先把手指竖起，代表1到10的数。几乘9，再弯第几个手指。弯的那个手指不看，左边代表着十位数，右边代表个位数，就马上得出你的答案啦！比如9乘9，先弯第9个手指，手指前面是8，8等于8个十就是80。右面是1，就是1个一，再算80加1等于81，很简单吧！

第二种算法是，特殊的两位数乘9。方法是看个位，弯手指。意思是个位是几，就弯第几个手指。也是把弯在那的手指不看，当成0，左边的手指是百位，右边是个位，比如24乘9，弯第4个手指当成0，在前面是3，3就是3个百，后面是1等于1个0，再后头是6就昰6个一，最后的答案是306，如果你不信，就验算一下吧！

我们的祖先发明了这种指算法，真是聪明啊！今天我还是第一次见识，你也想再学一学吗？

关于算法的作文【篇4】

这本书讲计算机算法在生活中做决策的应用，把原本书本上学的基本算法跟日常生活结合起来，新鲜而独特。大家都在路上，常有朋友来交流他们的困惑、思考及接下来怎么走，这些年来自己也面临一个又一个抉择。昨天一位朋友咨询，我很怕做成人生导师，就实在地讲了讲自己选择时的一些考虑。结合这本书，我归纳一下，把自己的体会和书里的理论结合，算作读后感吧。

面临选择，尤其是重大决策或者不确定性高的时候，如何考虑呢？以下几个原则我觉得非常重要且一直身体力行：

后悔最少原则（RegretMinimizationFramework）。创业是件高风险性的事，常被问起当初是怎么决定走上这条不归路。读了这本书，才发现我的答案原来和JeffBezos一样。Bezos称之为”后悔最少原则”。他当初决定从投资公司辞职创办Amazon，是这么想的'：当他80岁回顾时，希望后悔的事最少。他觉得Amazon是可能做成的大事，去尝试即便失败了，也不会后悔。如果不尝试，那以后每天都会在后悔中度过。所以，对他来说，非常容易的决定。这也是我抉择时第一考虑的因素，因此，大事上我从不纠结，FollowMyHeart（我的心清楚哪个会无悔）。

决定时纠结，很大的一个原因是不确定性。社会发展越来越快，追求成长的朋友们又希望不断挑战自己尝试新的领域或角色，面对的不确定性就更大些，这是必然的。这种情况下，有两点很重要。

一是乐观。做一件事，通常有几种可能的后果。选择那个最乐观情况下结果最好的方案（UpperConfidenceBound），充满激情地去做。之前觉得一句话说的很好：悲观者往往正确，乐观者往往成功。现在有些明白背后的道理。对于新的事物，风险大多事先都能看到。因为没有做过，失败几率大，人有HindsightBias（即事后诸葛亮），所以悲观者就往往正确。而只有冒着风险去做，才有成功的可能。明白风险而敢于尝试，很大程度上是基于乐观（对他人有信心对事有信心），所以乐观者会往往成功。

二是要清楚，任何一个选择都有取舍。简单到吃饭，可以去家吃过的餐馆，也可以试没去过的，各有利弊。那如何选择呢？这里要考虑多个因素，我觉得最重要的，是预期时间的长短。如果你刚搬到一个新城市而且打算住很久，多尝试几家餐馆更好，找到喜欢的以后可以吃很多次。反之，如果你马上要离开这个城市，那去新餐馆没有多少意义，还是去最喜欢的地方吃最后一顿饭吧。我喜欢这个例子，因为它有点像我们的职场。你对自己的预期是多久？你觉得自己是在积累阶段、还有时间探索更好的机会，还是时间有限需要做个相对稳妥的决定？在计算机上，前者是Explore（探索），后者是Exploit（利用）。选择是Explore还是Exploit，最关键的是Interval（时间的长短）。

对于同样的问题，最优的方案并非唯一，因人而异。所以，了解自己明确目标非常重要。做选择时，一定要明确对自己最重要的是哪些。在计算机里，有句话说，Livebythemetric，diebythemetric（生于指标，死于指标）。调度算法（scheduling），根据不同的目标（比如任务最短完成时间vs。最快反应时间），采取的策略是不同的。每当朋友们征求我意见的时候，我总是问，你的目标是什么？什么对你最重要？因为只有你最了解自己，别人是无法代替你去做最优选择的。不过，我觉得每一段经历都有它的价值。无论你的目标是什么，我们都应该力争在每一经历中多学到些东西，不白走一程。

这本书讲的内容很多，以算法为主线。这里我只是把与做决策直接相关、自己体会深的几点，列出来分享一下。希望给大家带来一些启发。