計算機算法設計及數據結構離散性研究

摘""要：計算機算法設計是計算機行業發展的基礎，而且在很多領域都得到了應用。關于計算機算法設計和數據結構離散性，是實現計算機算法有效應用的必要前提。以此為對象展開分析。首先分別對計算機算法和數據結構離散性做出分析，認識到實現的基本原理與作用，為今后計算機算法和數據結構離散性在實踐中應用提供參考。其次從離散數學和數字電子、二進制及其離散性兩個方面，闡述實現方法。最后則分析計算機算法在云計算、人臉識別軟件、密碼破譯中的應用，闡述不同算法的應用原理，發揮數據結構離散性優勢。旨在為今后計算機問題的解決、數據高效處理提供計算機算法支持。

關鍵詞：計算機算法""數據結構""離散性""連續性""二進制

中圖分類號：TP391

Research"on"the"Algorithm"Design"and"Data"Structure"Discreteness"of"Computers

LI"Zhuo

（Heilongjiang"University"of"Business"and"Technology，"Harbin，"Heilongjiang"Province，"150001"China）

Abstract："Computer"algorithm"design"is"the"foundation"of"the"development"of"the"computer"industry"and"has"been"applied"in"many"fields."The"design"of"computer"algorithms"and"the"discreteness"of"its"data"structures"are"necessary"prerequisites"for"the"effective"application"of"computer"algorithms，"and"this"paper"analyzes"them"as"reasearch"objects."Firstly，"it"analyzes"computer"algorithms"and"the"discreteness"of"its"data"structures"separately，""and"recognizes"the"basic"principles"and"functions"of"implementation，"which"provides"references"for"the"practical"application"of"computer"algorithms"and"data"structure"discreteness"in"the"future."Secondly，"it"expounds"implementation"methods"from"two"aspects："discrete"mathematics"and"digital"electronics，"as"well"as"binary"and"its"discreteness."Finally，"it"analyzes"the"applications"of"computer"algorithms"in"cloud"computing，"facial"recognition"software"and"password"cracking，"explains"the"application"principles"of"different"algorithms，"and"gives"full"play"to"the"advantages"of"data"structure"discreteness，"aiming"to"provide"computer"algorithm"support"for"solving"computer"problems"and"efficiently"processing"data"in"the"future.

Key"Words："Computer"algorithm;"Data"structure;"Discreteness;"Continuity;"Binary

計算機技術是社會發展以及行業升級的重要支持，但這主要是與前期的程序設計有關。算法是計算機得以運行的必要基礎，計算機穩定運行需要算法的支撐。通過數據結構的離散性，可以解決不同類型的計算機問題，但缺陷是不能精準識別連續數量關系。程序設計人員在采集到信息后，轉換為離散性，切實存在的計算機處理問題能夠更加高效地解決，彰顯計算機算法設計的應用優勢。為此，本文以計算機算法設計和數據結構離散性為對象展開分析，總結算法設計和離散性的優化對策。

1""計算機算法與數據結構離散性

1.1""基本概述

1.1.1""計算機算法

計算機相關問題的處理，計算機算法是協調處理的指令，并且對實際存在問題制定解決方法更加完整的描述[1]。工作人員輸入指令后，快速獲得目標輸出。關于計算機算法的認知，各個領域往往有不同的角度。例如：流程程序方面，往往對計算機算法的要求不高；人工智能和數據挖掘等方面，計算機算法則面臨嚴格要求。存在這一區別的原因，主要是算法在人工智能、數據挖掘的程序操作中，占據核心位置。

1.1.2數據結構離散性

數據結構是由海量具有結構關系的數據組成，具體需要總結各項數據的元素特性。關于上述提出的數據結構，共有4種：線性結構、集合結構、樹狀結構、圖形結構。綜合對比這4種結構類型，發現前兩種類型的離散性特征更強，后兩種的獨立性則表現在其中儲存的數據元素上[2]。考慮到這一點，數據結構離散性在計算機學科領域的表現往往更加清晰。在數據結構的作用下可以分析關系所包含的所有數據結合，其間還需發揮離散數學理論的作用，以抽象性思維看待數據結構。

1.2計算機算法設計方法

遞推法在計算機算法設計中應用，主要是為了適應計算機在運行中所呈現出的高效率特性。以指定規律計算序列的任意項值為對象，計算之后序列的一些指定項值。在上述計算過程中應用遞歸法，以程序調用編程，達到弱化問題復雜性的目的。總而言之，應用遞歸法的關鍵在于層層轉化處理，或者是選擇和原復雜問題相似度高的小規模問題。

1.3"離散性分析

計算機算法設計中如果應用遞推法，針對計算機本身，會主動且持續地應用最大數，與數組包含的下一個數字進行對比，此流程會持續到結束。相比之下，人類對此問題的思考則會優先以連續性思維模式為對象，排列數字大小。有鑒于此，便可確定計算機的離散性特征[3]。如果采用遞歸法，同樣可以簡化算法中一些不必要的計算流程。在此前提下所體現的離散性重點是程序運行。例如：計算機程序是以“棧”實現高效率運行，而且也表現出“后進先出”這一明顯特征。算法作為遞歸運行的必要條件，若在遞歸運行中需要用到返回值，算法將會將“自己”返回，直至到達了確定值位置再層層返回。根據以上分析對比可以確定計算機遞歸計算和內存Push兩個流程并非先后順序進行，甚至在所有計算流程結束之后Pop出仍然在繼續，這便是計算離散性的直觀體現。

2"計算機數據結構離散性的實現

計算機具有運算、儲存這兩項基本功能，而此功能的實現基本方法是二進制。所以，計算機運行很大程度上與邏輯數學有關。針對邏輯運算進行分析，離散性非常明顯。通過現有研究和分析，發現離散性、二進制之間有密切的聯系[4]。所以，按照二進制呈現離散性特征，可以作為數據結構離散性分析的依據。下面以此為前提，從離散數學和數字電子、二進制及其離散性兩個方面，對計算機數據結構離散性的實現做出分析。

2.1"離散數學和數字電子

一般通過整數分析離散對象，在此前提下“離散數學”可作為處理可數集合的數學分支，這里提到的可數集合，和整數子集基數一致，其中涵蓋有理數集，卻不包含實數集。盡管現階段“離散數學”受到業內廣泛關注，與之相關的研究也比較多，但是現有定義并未獲得普遍的認可[5]。關于定義的界定，普遍傾向于“無連續變化量、概念的數學”。所以，作為數學分支總稱，通常離散數學、數據結構兩者之間不是以獨立的形式存在。特別是離散數學，實際存在的問題，應該以復雜性關系為核心展開拓展分析，降低計算機實操過程中問題的發生率。

如果從學科角度分析數字電子，其與計算機學科之間存在一定程度的交叉。在離散性研究過程中，數字電子一般也只是以基本概念的形式，由學科進行引入分析，也就是所謂的數字信號。對其內涵進行界定，可以發現數據信號、模擬信號兩者的概念具有相對性，數據信號的數值、時間具有連續性，而模擬信號則具有離散性。參考這一點，便能夠發現兩者之間存在比較顯著的區別。若是立足于數學維度，模擬信號所具有的連續性，代表微積分有相關意義，而離散信號則無任何意義。

2.2"二進制及其離散性

所謂二進制，即逢二進位的進位方法，實現二進制的關鍵在于“0”“1”。考慮到符號相對簡單，運算量少，所以在實踐中更多是應用計算機進行實現。此次研究數據結構離散性，提出了二進制離散性這一觀點。若想真正理解，可以延伸到計算機和人工之間的差異。計算機支持識別的對象中，僅包括二進制的“0”"“1”，但如果是站在人類的角度，無論是音頻、圖片還是文字，均可以從中獲取到有效信息，反而對于計算機而言，信息此類信息面臨困難，而且識別效率相比二進制也非常低。那么若想高效且準確地識別信息，離散處理非常必要。通過有效的離散處理，可以充分發揮出數據識別這一優勢。一般在離散處理中，工作人員將所有數據信息離散化，為后面的數據處理、數據儲存等做好準備。計算機利用圖片、文字等信息識別，獲得的離散性便是二進制數據的直觀呈現，對其進行離散化處理，其間同樣需要應用二進制方法，完整地呈現音頻與圖片中包含的信息，以此來提升計算機在信息識別方面的效率。此類信息在轉換為二進制后，同樣應進行離散處理。通過分析可知，以音頻為例，在經過了離散處理后，信息的清晰度、音頻還原度均有明顯改善。

3""計算機算法在實踐中的運用

3.1"應用于云計算

計算機與信息技術在信息化社會的發展下，不斷創新與演進，其間推出了一系列新技術，其中便包括云計算。云計算技術作為新一代信息技術，其優勢的體現，需要與計算機相輔相成，在各個行業中的應用，也是以自動化模式存在。因為云計算技術具有很強的自動化水平，尤其是將其運用于數據處理方面，更是表現出很強的能力，所以云計算本身對算法也提出了很高的要求。除了以上性能外，云計算技術在應用中也表現出便捷性，憑借云計算的這一優勢，賦能網絡服務，將網絡服務范圍予以拓展。

以計算機算法為基礎的云計算，應用出發點為服務，立足點為現代科學技術，從中任意選擇操作模式。綜合上述總結的云計算諸多優勢，其實更多是在實踐應用中加以體現，一方面不需要投入大量成本，另一方面對于實際產生的海量數據，也可以實現高效率分析與處理，站在技術使用者的角度，可以直觀體現出數據處理的有的放矢，為計算機算法基礎上的云計算應用賦予了很強的靈活性，可以滿足多類用戶在數據處理方面的需求。

3.2"應用于人臉識別軟件

人們的生活深受現代技術的影響，尤其是智能手機的普及，更是直接改變了人們的生活習慣。考慮到日常生活中，云計算與人們的直接聯系并不多，相比之下可能更加傾向于使用智能手機拍照，而且也會頻繁地用到各種各樣的修圖軟件。所以，在現代化技術支持下，智能手機的相機功能非常多元化，不僅攝影、照相非常清晰，而且自帶美顏功能，準確識別人臉與五官。分析人臉識別軟件上述功能得以實現的原因，即計算機算法設計。

其實針對智能手機中的美顏功能，除了精準識別人臉、五官外，還應按照識別所得內容，在軟件中自動優化與修復，對于最終修復成果，也不能與真人有明顯區別。對此，軟件設計階段，為了實現上述功能，計算機算法的設計相對復雜，同時包括識別、瘦臉、美白等其他功能。例如美白這一功能，其實在圖像處理中，主要參考的是三原色原理。對于待美顏照片而言，在軟件中也是應用三原色，將圖片中的R（Red）、G（Green）、B（blue）顏色信息予以保存。上述3個數值取值范圍在0～255之間，如果數值接近0，代表圖像黑度高；數值接近255，則圖像越白[6]。所以，美顏軟件中具有的美白功能，即以此原理將人像臉部色彩改變。再如人臉檢測和關鍵點定位功能，應用的計算機算法主要有深度學習模型，具體有卷積神經網絡（CNN）。首先對于需要修圖的圖像，需要生成對抗網絡（GANs），此環節訓練生成器以及判別器網絡，其中判別器的作用是對生成圖像質量進行評估。其次則要做好風格遷移，圖像風格向其他圖像轉移。此功能在圖像美顏中，能夠實現圖像整體色調、風格的變化，呈現出差異化的修圖效果。

3.3"應用于密碼破譯

計算機算法除了人臉識別軟件、云計算技術外，還應用于密碼破譯。密碼破譯的前期是信息加密，此項工作的實現離不開計算機，但因傳統技術相對滯后，非法人員很容易將正在傳輸過程的信息破譯。在密碼破譯中應用計算機算法，關鍵便是前期算法設計。這里提到的計算機算法，屬于計算機基礎技術。

例如：單向HASH算法，因為此算法用于密碼保護很難保證安全性，所以很多企業在應用單向HASH算法時，對其進行了加鹽與反復HASH處理，上述拓展方法進一步增強了密碼破譯難度。已經加“固定鹽”處理的HASH算法，安全防護重點是避免“鹽”的泄露，如果發現保護對稱密鑰一類的問題，當“鹽”泄露后，可按照“鹽”重構彩虹表實現破解，針對反復HASH的作用，僅是延長破解時間，在密碼破譯方面沒有本質方面的作用。

4""結語

綜上所述，計算機本身在各個行業中應用的基礎是計算機算法，通過差異化計算機算法設計，能夠實現諸多信息化、自動化功能，其中便包括云計算、人臉識別、美顏以及密碼破譯等。計算機算法設計的過程中，相關人員不能忽略數據結構所具有的離散性特點，這對于數據結構的優化、產生數據的處理等具有重要作用。一方面可以提高數據處理效率，另一方面也可以憑借數據結構離散性優勢，夯實計算機算法設計的基礎，從而進一步拓寬計算機算法的應用范疇。

參考文獻

[1]馬春燕，陳晶，姚鼎，等.嵌入式智能計算機計算能力評測方法[J].計算機學報，2023，46（11）：2279-2301.

[2]龐伊賀，張偉彬，熊官送，等.三余度飛行控制計算機余度管理算法研究[J].現代電子技術，2023，46（18）：85-89.

[3]汪玲，徐光平.基于平衡區組的數據編碼分布式一致性算法設計[J].天津理工大學學報，2023，39（4）：32-38.

[4]王賀哲.基于BOPPPS教學模型的算法設計與分析教學設計：以"“貪心算法”為例[J].電腦知識與技術，2023，19（20）：167-169.

[5]何強強.基于三值光學計算機的模擬退火優化算法設計與實現[D].阜陽：阜陽師范大學，2023.

[6]李偉健.分布式優化算法的分析設計及應用[D].合肥：中國科學技術大學，2023.