実際に最も頻繁に使用されるアルゴリズムはどれですか？

どのアルゴリズムが最も頻繁に使用されますか？

回答ごとに1つのアルゴリズムを記述し、回答を短くしてください（1行または2行）。

アルゴリズムの問​​題である高速フーリエ変換は、実際のコンピューターシステムによって1日にほとんど解決されますか？近くにいなければなりません。だから私はCooley-Tukey FFTアルゴリズムを推薦したいと思います。

乗算。

おそらく、最も古くて自明ではないアルゴリズムの1つであり、FFTよりも頻繁に解決される問題です。

ダイクストラとベルマン・フォードの最短経路アルゴリズム。ある少なくとも各ASは、リンクステートルーティングプロトコル（ダイクストラ）または距離ベクトルルーティングプロトコル（ベルマン・フォード）のいずれかを実行している2010年のように35,000自律システムは、活性は、インターネット上で（AS）。通常、1つのAS内のルーターは、数分ごとに定期的にテーブルを更新します（10など）。

したがって、1日あたりのダイクストラ＆ベルマンフォードの処刑数は少なくとも500万回になります。そして、それはルーターからのみです。

Googleマップからの最短パスの計算や、10倍の数を簡単に計算できる同類の計算は行っていません。1日5億回の実行は、それほど大きなものではありません。

クイックソート

バイナリ検索

最もよく使用されるアルゴリズムは、パリティチェック（またはCRCまたは何らかのエラー修正コード）であると思います。これらはすべてのRAMアクセスに現れるからです。

シンプレックスアルゴリズム -これは最高の内点法とまだ競合していないのですか？もしそうなら、それは多く使用する必要があります。

意味。$k$。

より一般的には、理論的および実用的な重要性を持つアイデアについては、カネラキス賞受賞者をご覧ください。

有限オートマトンへの変換による正規表現マッチング-これらの線に沿ってgrep関数を信じています。

深さ優先検索（DFS）

TCPの現代的な実装のアルゴリズムよりも広く使用されているアルゴリズムを考えるのは困難です。つまり、輻輳回避、高速再送信です。それは、アルゴリズムの基準を満たすものをどのように決定するかに依存しますが...

ガウス消去これはまだ実際に使用されていますか？線形システムを解くために最も頻繁に使用されるものに置き換えない場合...

SHA-1（および一般的なハッシュ関数）。おそらく実行回数の点で他のほとんどのアルゴリズムに勝っています。

B +ツリー関連のアルゴリズムは、データベースに使用されます

スケジューリングアルゴリズム。これらは世界中のすべてのユーザーデバイスとサーバーで使用されています。多くのバリエーションが使用されていますが、「マルチレベルフィードバックキュー」に関する多くのリファレンスが見つかりました。

この応答は、実際のCPUサイクルの観点から「最も頻繁に」解釈します。

70年代にコンピューティングを学んでいたとき、コンピューター（読み取り：メインフレーム）サイクルの大部分がソートに費やされていたことを読んだことを思い出します。ビジネスアプリケーションでは、分析とレポートのために広範なソートが必要です。それが大きく変わったとは思いませんが、もちろん、他のアプリ（電子メール、ワードプロセッシングなど）の台頭がミックスを変えたに違いありません。これらのソートは、サブソートを作成するために連続したフィールドでソートする必要があるため、通常はクイックソートではなく安定したソートです。

厳密に言えば、最も頻繁に使用されるアルゴリズムは、疑いもなく、他に何も行われていないときにWindowsシステムの待機プロセスによって実行されるものです;-)。

スプレース行列ベクトル乗算

...は、ほぼすべての線形システムのソリューションの背後にある計算上の主力製品です。その結果、いつでも実行されています

• 科学者/エンジニアが微分方程式を解く
• 統計学者は新しい相関（PCA）を見つける
• Googleがpagerankを実行
• お使いの携帯電話は、GPS、加速度計、セルタワーの位置から位置を予測します
• 車がサスペンションを調整します
• 等....

スーパーコンピューターまたはクラスター上のFLOPのほとんどは、まばらなmat-vec内で使用されます。

ニュートンの方法。平方根の計算、除算の計算に使用されます。線形プログラミングを行うために使用できます。より一般的には、（凸）最適化の主力です。これは、アクション/エネルギーを最小化することにより、物理学の微分方程式を解くために使用できます。

ハッシュと赤黒の木。

それらはすでにSTL（hash_map、map）に実装されており、すべてのプログラマーは、任意のデータ型でインデックス付けされた情報を保存したいときはいつでも、そのようなコンテナーが非常に便利であることを知っています。

リードソロモンなどのエラー修正アルゴリズム。

http://en.wikipedia.org/wiki/Error-correcting_code#List_of_error-correcting_codes http://en.wikipedia.org/wiki/Reed%E2%80%93Solomon_error_correction

動的プログラミング。

DPは、これまでの調査で引用された他のアルゴリズムよりも「頻繁に」使用されていると思います。アルゴリズムの特定の実装が呼び出される回数ではなく、実際にプログラマが重要なアルゴリズムの概念を実装する頻度という意味で「より頻繁に」推測します。

DPは用途が広く、多くの顔を持っています。時々無意識のうちにそれを使用し、後で私がDPをしていることに気付きました。

もちろん、Dynamic Programよりも一般的なものもありますが、ほとんどはデータ構造（配列、リンクリスト、ハッシュ）です。

文字列照合。アプリケーションソフトウェアおよびデータベースレベルで常に使用されています。

正確な場合、いくつかの非常に複雑なアルゴリズム（KMP、ボイヤームーア）があり、一部は準線形の予想ランタイムを実現します。また、CSの観点から学ぶことも興味深いです。

おおよその文字列一致、つまり位置合わせは、おそらくさらに興味深いものです。「自動修正」機能を知っていますか？また、ノイズを含む文字列データ（DNAなど）の検索は、アライメントを使用して行われます。