¿Cuáles son algunos ejemplos del mundo real de cómo y / o dónde se utilizan los algoritmos?

Cada conjunto de problemas debe resolverse con buena eficiencia con respecto a las complejidades del tiempo y el espacio, para lograr estos puntos de referencia ya hay algunos algoritmos bien definidos disponibles. Aquí hay algunos algoritmos que se usan en el mundo real.

Algoritmo de Dijkstra

es un algoritmo muy poderoso, incluso puedo decir que si este algoritmo no se implementara, navegar por internet nunca sería muy eficiente. Se usa para encontrar la ruta más corta entre dos nodos. Router usa este algoritmo para hacer tablas de IP. Aunque tenemos muchas más soluciones disponibles hoy en día, pero este algoritmo se usa muy ampliamente. Google Maps también usa este algoritmo para encontrar la ruta más corta .

Codificación Huffman

Este algoritmo se utiliza para la compresión de datos sin pérdidas. Esto se basa en la probabilidad y se implementa de tal manera que no necesita guardar varias copias de la misma cosa.

Muchísimo

Debido a su menor complejidad de tiempo y espacio y al uso de colas prioritarias, el ordenamiento en montón se usa ampliamente. Hepsort funciona muy bien cuando necesita saber solo el “más pequeño” (o “más grande”) de una colección de elementos, sin la sobrecarga de mantener los elementos restantes en orden ordenado debido a la cola de prioridad.

Programación dinámica

La programación dinámica se usa ampliamente en bioinformática, matemáticas, economía, por ejemplo, en bioinformática, las tareas como la alineación de secuencias, el plegamiento de proteínas, la predicción de la estructura del ARN y la unión de proteínas y ADN se realizan con la ayuda de la programación dinámica. En matemáticas, se usa en la multiplicación de matrices y la multiplicación de matrices tiene aplicaciones muy amplias, como la utilizada en la tecnología Rocket, donde el camino de los cohetes se decide resolviendo tantos parámetros. Casi todos los problemas de toma de decisiones utilizan la programación dinámica para resolver de manera óptima.

Ordenar / Buscar en Algoritmos

La ordenación rápida, la fusión, la ordenación por inserción, la ordenación por burbujas, la ordenación por cubeta, la búsqueda binaria, etc. se utilizan para clasificar según el requisito. Suponga que tiene muy pocos datos y desea ordenarlos, la ordenación rápida le dará una mejor solución, cuando desea hacer comparaciones y luego la combinación de ordenación funcionará de manera más eficiente. Cuando esté interesado en insertar un elemento sin ninguna clasificación de inserción superior, obtendrá un mejor rendimiento. En la vida real, estos algoritmos se usan en reproductores de mp3, reproductores de video, hacer diccionarios y hay muchos ejemplos para buscar y ordenar. Los algoritmos de búsqueda también se usan en la computación cuántica.

Programación

En el sistema operativo, la programación de tareas se realiza a través de varios algoritmos, como FIFO, Round Robin, etc.

BFS / DFS

Leí en alguna parte que para encontrar rutas entre miembros en LinkedIn se usa BFS bidireccional.

Hay muchos más algoritmos para el conjunto específico de problemas, los actualizaré más tarde. Espero que te dé algún camino a seguir. Gracias por leer.

Quora: Quora está utilizando el aprendizaje automático en varios lugares. A veces puede ver un bot de Quora etiquetar la pregunta que le hizo a un tema en particular. Esto implica la extracción de texto. Las palabras clave se extraen del texto de su pregunta y se aplican a un modelo predictivo para averiguar qué etiqueta es la más adecuada para ella.

Además, esta pregunta se ordena y se coloca en la parte superior de mi lista de respuestas mediante un modelo predictivo. Identificó mis hábitos de respuesta y asumió que este tipo podría estar interesado en responder esta pregunta más de varios millones de preguntas en Quora.

Búsqueda de Google: la forma en que Google le ofrece el resultado ordenado. Confía en la búsqueda de Google debido a su capacidad de clasificación. En su mayoría obtiene los mejores resultados útiles. Es aprendizaje automático. Recientemente, alguien del equipo de Google ML me dijo que hay alrededor de 4k modelos de ML en producción en Google.