알고리즘 목록
List of algorithms |
다음은 알고리즘 목록과 각 알고리즘에 대한 한 줄 설명입니다.
자동 계획
조합 알고리즘
일반 조합 알고리즘
- Brent의 알고리즘: 두 개의 반복자만 사용하여 함수 값 반복의 주기를 찾습니다.
- Floyd의 주기 찾기 알고리즘: 함수 값 반복에서 주기 찾기
- Gale-Shapley 알고리즘: 안정적인 결혼 문제 해결
- 의사난수 생성기(균등하게 분산되어 있다.컨버전스 정도가 다르고 통계 품질이 다양한 다른 PRNG용 의사난수 생성기 목록도 참조):
그래프 알고리즘
- 색칠 알고리즘: 그래프 색칠 알고리즘.
- Hopcroft-Karp 알고리즘: 초당 그래프를 최대 카디널리티 매칭으로 변환합니다.
- 헝가리 알고리즘: 완벽한 일치를 찾는 알고리즘
- Prüfer 부호화: 라벨이 붙은 트리와 그 Prüfer 시퀀스 간의 변환
- Tarjan의 오프라인 최소 공통 조상 알고리즘: 트리 내 노드 쌍의 최소 공통 조상 계산
- 토폴로지 정렬: 종속성에 따라 노드(예: 작업)의 선형 순서를 찾습니다.
그래프 그리기
네트워크 이론
- 네트워크 분석
- 링크 분석
- Girvan-Newman 알고리즘: 복잡한 시스템의 커뮤니티 검출
- 웹 링크 분석
- 하이퍼링크 유도 토픽 검색(HITS)(허브 및 권한이라고도 함)
- 페이지랭크
- Trust Rank
- 링크 분석
- 플로우 네트워크
- Dinic 알고리즘: 플로우 네트워크의 최대 흐름을 계산하기 위한 강력한 다항식 알고리즘입니다.
- Edmonds-Karp 알고리즘: Ford-Fulkerson 구현
- Ford-Fulkerson 알고리즘: 그래프 내 최대 흐름 계산
- 카르제 알고리즘: 연결된 그래프의 최소 절단을 계산하는 몬테카를로 방법
- 푸시-릴라벨 알고리즘: 그래프 내 최대 흐름 계산
그래프 라우팅
- Edmonds 알고리즘(Chu-Liu/Edmonds 알고리즘이라고도 함): 최대 분기 수 또는 최소 분기 수 찾기
- 유클리드 최소 스패닝 트리: 평면 내 포인트 세트의 최소 스패닝 트리를 계산하는 알고리즘
- 최장 경로 문제: 주어진 그래프에서 최대 길이의 단순 경로 찾기
- 최소 스패닝 트리
- 비블로킹 최소 스패닝 스위치(전화 교환용)
- 최단 경로 문제
- Bellman-Ford 알고리즘: 가중 그래프에서 최단 경로를 계산합니다(여기서 일부 에지 가중치는 음수일 수 있음).
- Dijkstra 알고리즘: 음이 아닌 에지 가중치를 가진 그래프에서 최단 경로를 계산합니다.
- Floyd-Warshall 알고리즘: 모든 쌍의 최단 경로 문제를 가중치 유향 그래프로 해결합니다.
- Johnson 알고리즘:스파스 가중치 유도 그래프의 모든 쌍 최단 경로 알고리즘
- 전이적 폐쇄 문제: 주어진 이항 관계의 전이적 폐쇄를 찾습니다.
- 출장 세일즈맨 문제
- Warnsdorff의 규칙:나이트 투어 문제를 해결하기 위한 휴리스틱 메서드입니다.
그래프 검색
- A*: 휴리스틱스를 사용하여 속도를 향상시키는 베스트 퍼스트 검색의 특별한 경우
- B*: 소정의 초기 노드에서 임의의 목표 노드로의 최소 비용 경로를 찾는 최적의 그래프 검색 알고리즘(1개 이상의 가능한 목표 중)
- 역추적: 완전한 솔루션을 충족하지 못할 경우 부분 솔루션을 폐기합니다.
- 빔 검색: Best First 검색을 최적화하여 메모리 요구량을 줄이는 휴리스틱 검색 알고리즘입니다.
- 빔 스택 검색: 백트래킹을 빔 검색과 통합
- Best-first 검색: priority 큐를 사용하여 중요도 순으로 그래프를 이동합니다.
- 양방향 검색: 방향 그래프에서 초기 정점에서 목표 정점까지의 최단 경로를 찾습니다.
- 폭 우선 검색: 그래프 수준을 수준별로 이동합니다.
- brute-force 검색: 완전하고 신뢰성이 높은 검색 방법이지만 많은 애플리케이션에서 계산 효율성이 떨어집니다.
- D*: 증분 휴리스틱 검색 알고리즘
- 깊이 우선 검색: 그래프 분기를 분기별로 이동합니다.
- Dijkstra 알고리즘: 휴리스틱 함수를 사용하지 않는 A*의 특수한 경우
- 일반적인 문제 해결사: 범용 문제 해결기계로 동작하는 것을 목적으로 하는 정리 증명 알고리즘입니다.
- IDDFS(Deeping Deepth First Search): 상태 공간 검색 전략
- 점프 포인트 검색: A*에 최적화하여 추가 휴리스틱을 사용하여 계산 시간을 몇 배나 단축할 수 있습니다.
- 사전 폭 우선 검색(Lex-BFS라고도 함): 그래프의 정점을 정렬하는 선형 시간 알고리즘
- 균일 비용 검색: 비용이 다른 가장 저렴한 경로를 찾는 트리 검색
- SSS*: A* 검색 알고리즘과 유사한 최상의 방법으로 게임 트리를 통과하는 상태 공간 검색
- F*: 2개의 어레이를 통합하기 위한 특별한 알고리즘
서브그래프
- 클리크
- Bron-Kerbosch 알고리즘: 무방향 그래프에서 최대 클리어를 찾는 기술
- MaxCliqueDyn 최대 clique 알고리즘: 무방향 그래프에서 최대 clique를 찾습니다.
- 견고하게 연결된 컴포넌트
- 서브그래프 동형 문제
시퀀스 알고리즘
대략적인 시퀀스 매칭
- 비트맵 알고리즘: 문자열이 거의 동일한지 여부를 판단하는 퍼지 알고리즘.
- 음성 알고리즘
- 문자열 메트릭: 두 텍스트 문자열 쌍 간의 유사성 또는 차이성(거리) 점수를 계산합니다.
- Damerau-Levenshtein 거리: 두 문자열 사이의 거리 측정을 계산하여 Levenshtein 거리를 개선합니다.
- 다이스 계수(다이스 계수라고도 함): 자카드 지수와 관련된 유사성 척도
- 해밍 거리: 다른 위치의 합계 수
- Jaro-Winkler 거리: 두 문자열 간의 유사성 측정값
- Levenshtein 편집 거리: 두 시퀀스 간의 차이에 대한 메트릭을 계산합니다.
- Trigram search(트리그램 검색): 대상 객체의 정확한 구문이나 철자를 모를 때 텍스트를 검색합니다.
선택 알고리즘
시퀀스 검색
- 선형 검색: 정렬되지 않은 순서대로 항목을 찾습니다.
- 선택 알고리즘: 시퀀스에서 k번째로 큰 항목 찾기
- 3진수 검색: 함수의 최소값 또는 최대값을 엄밀하게 증가시킨 후 엄밀하게 감소시키거나 그 반대로 감소시키는 기술
- 정렬된 목록
시퀀스 머지
- 단순 병합 알고리즘
- k-way 병합 알고리즘
- 유니언(머지, 출력상의 요소가 반복되지 않음)
시퀀스 순열
- Fisher-Yates 셔플(Knuth 셔플이라고도 함): 유한 집합 랜덤 셔플
- Schensted 알고리즘: 치환에서 영 테이블로 쌍을 구성합니다.
- 스타인하우스Johnson-Trotter 알고리즘(Johnson-Trotter 알고리즘이라고도 함): 요소를 치환하여 순열을 생성합니다.
- 힙의 순열 생성 알고리즘: 요소를 교환하여 다음 순열을 생성합니다.
시퀀스 조합
시퀀스 얼라인먼트
- 동적 시간 왜곡: 시간 또는 속도가 다를 수 있는 두 시퀀스 간의 유사성 측정
- Hirschberg 알고리즘: Levenshtein 거리로 측정된 두 시퀀스 간의 최소 비용 시퀀스 정렬을 찾습니다.
- 니들맨Wunsch 알고리즘: 두 시퀀스 간의 전역 정렬 찾기
- Smith-Waterman 알고리즘: 로컬 시퀀스 정렬 찾기
시퀀스 정렬
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- 교환 정렬
- 유머러스하거나 효과적이지 않음
- 하이브리드
- 삽입 정렬
- 병합 정렬
- 비교 외 정렬
- 선택 정렬
- 다른.
- 알 수 없는 클래스
후속 사항
- Kadane 알고리즘: 모든 크기의 최대 하위 배열 찾기
- 가장 일반적인 후속 문제:일련의 시퀀스에서 모든 시퀀스에 공통되는 가장 긴 시퀀스를 찾습니다.
- 가장 긴 연속성 문제:주어진 시퀀스의 가장 긴 연속성 찾기
- Ruzzo-Tompa 알고리즘:일련의 실수에서 겹치지 않고 연속적이며 최대 점수 차수를 모두
- 최단 공통 슈퍼시퀀스 문제:두 개 이상의 시퀀스를 후속으로 포함하는 가장 짧은 슈퍼시퀀스를 찾습니다.
서브스트링
- 가장 일반적인 서브스트링 문제: 2개 이상의 스트링 중 서브스트링(또는 서브스트링)인 가장 긴 스트링(또는 스트링)을 찾습니다.
- 서브스트링 검색
- Aho-Corasick 문자열 매칭알고리즘: 한정된 문자열 세트 중 하나와 일치하는 모든 서브스트링을 검색하기 위한 트리 기반 알고리즘
- Boyer-Moore 문자열 검색 알고리즘: 서브스트링 검색을 위한 상각된 선형(대부분의 경우 하위 선형) 알고리즘
- 보이어-무어-호스풀 알고리즘: Boyer-Moore의 단순화
- Knuth-Morris-Pratt 알고리즘: 일치하는 문자의 재검사를 바이패스하는 서브스트링 검색
- Rabin-Karp 문자열 검색 알고리즘: 여러 패턴을 효율적으로 검색합니다.
- Zhu-Takaoka 문자열 매칭 알고리즘: Boyer-Moore의 변형
- Ukonen 알고리즘: 접미사 트리를 구성하는 선형 시간 온라인 알고리즘
- 일치하는 와일드카드
계산 수학
추상 대수
- Chien 검색: 유한 필드에 걸쳐 정의된 다항식의 루트를 결정하는 재귀 알고리즘
- Schreier-Sims 알고리즘: 치환 그룹의 베이스 및 강생성 집합(BSGS) 계산
- Todd-Coxeter 알고리즘: 코셋을 생성하는 순서.
컴퓨터 대수학
- Buckberger 알고리즘: 그뢰브너 기저를 찾습니다.
- 칸토르-자센하우스 알고리즘: 유한장에서의 인자 다항식
- Faugere F4 알고리즘: 그뢰브너 기반 찾기(F5 알고리즘도 언급)
- Gosper 알고리즘: 초기하학 용어 자체의 합계를 구합니다.
- Knuth-Bendix 완료 알고리즘: 규칙 시스템을 다시 쓰는 경우
- 다변량 나눗셈 알고리즘: 여러 개의 불확정 다항식의 경우
- 폴라드 캥거루 알고리즘(폴라드 람다 알고리즘이라고도 함): 이산 로그 문제를 풀기 위한 알고리즘
- 다항식 긴 나눗셈: 다항식을 같거나 낮은 차수의 다른 다항식으로 나누는 알고리즘
- Risch 알고리즘: 무한 적분의 미적분 연산을 위한 알고리즘(즉, 반파생물을 찾는 것)
기하학.
- 가장 가까운 쌍 문제: 점들 사이의 거리가 가장 작은 점 쌍(점 집합에서).
- 충돌 감지 알고리즘: 주어진 두 고형물의 충돌 또는 교차 여부를 확인합니다.
- 원뿔 알고리즘: 표면 점 식별
- 볼록 선체 알고리즘: 점 집합의 볼록 선체 결정
- 그레이엄 스캔
- 퀵홀
- 선물 포장 알고리즘 또는 Jarvis 행진
- 성룡 알고리즘
- 커크패트릭-세이델 알고리즘
- 유클리드 거리 변환: 그리드의 모든 점과 점의 이산 집합 사이의 거리를 계산합니다.
- 기하학적 해싱: 아핀 변환을 거친 이산 점으로 표현되는 2차원 객체를 효율적으로 찾는 방법
- Gilbert-Johnson-Keerthi 거리 알고리즘: 두 볼록한 모양 사이의 최소 거리를 결정합니다.
- 점프 앤 워크 알고리즘: 삼각 측량에서의 점 위치 알고리즘
- 라플라시안 평활: 폴리곤 메쉬를 평활하는 알고리즘
- 선분 교차로: 선이 교차하는지 여부 찾기(일반적으로 스위프 선 알고리즘 사용)
- 최소 경계 상자 알고리즘: 점 집합을 포함하는 방향 최소 경계 상자 찾기
- 가장 가까운 네이버 검색: 쿼리 포인트에 가장 가까운 점을 찾습니다.
- Point in Polygon 알고리즘: 지정된 점이 지정된 폴리곤 내에 있는지 테스트합니다.
- 점 세트 등록 알고리즘: 두 점 세트 간의 변환을 찾아 최적 정렬합니다.
- 회전 캘리퍼: 볼록한 다각형 또는 볼록한 선체에 있는 점과 정점의 모든 대척점 쌍을 결정합니다.
- 신발끈 알고리즘: 평면에서 순서가 매겨진 쌍으로 정점이 묘사되는 폴리곤의 영역을 결정합니다.
- 삼각 측량
- 들라우나이 삼각 측량
- Ruppert 알고리즘(Delaunay 정제라고도 함): 고품질 Delaunay 삼각 측량 생성
- Chue의 두 번째 알고리즘: 품질 제약 Delaunay 삼각 측량 생성
- 행진 삼각형: 구조화되지 않은 점 구름에서 2차원 표면 형상을 재구성합니다.
- 폴리곤 삼각 측량 알고리즘: 폴리곤을 삼각형 세트로 분해합니다.
- Delaunay 삼각측량의 기하학적 쌍대인 Voronoi 다이어그램
- Bowyer-Watson 알고리즘: 임의의 수의 차원으로 voronoi 다이어그램을 작성합니다.
- Fortune's Algorithm: voronoi 다이어그램 생성
- 준정렬화
- 들라우나이 삼각 측량
수 이론 알고리즘
- 바이너리 GCD 알고리즘: GCD를 효율적으로 계산하는 방법.
- 부스 곱셈 알고리즘
- Chakravala 방법: 펠 방정식을 포함한 부정 2차 방정식을 풀기 위한 알고리즘
- 이산 로그:
- 유클리드 알고리즘: 최대공약수를 계산합니다.
- 확장 유클리드 알고리즘:또한 ax + x = c의 방정식을 해결합니다.
- 정수 인수분해: 정수를 소인수로 나눕니다.
- 곱셈 알고리즘: 2개의 숫자를 빠르게 곱셈
- 모듈러 제곱근: 소수점에서의 제곱근 모듈 계산
- Odlyzko-Schönhage 알고리즘: 리만 제타 함수의 중요하지 않은 0을 계산합니다.
- Lenstra-Lenstra-Lovasz 알고리즘(LL 알고리즘이라고도 함): 다항식 시간에서 짧고 거의 직교하는 격자 베이스를 찾습니다.
- 프라이머리 테스트: 소정의 숫자가 소수인지 아닌지를 판별합니다.
수치 알고리즘
미분 방정식 풀기
- 오일러법
- 역오일러법
- 사다리꼴 규칙(미분 방정식)
- 선형 다단계 방법
- Runge-Kutta 방식
- 이산 계층을 사용하여 미분 방정식을 풀기 위한 알고리즘 그룹인 멀티그리드 방법(MG 방법)
- 편미분 방정식:
- 유한차분법
- 확산 방정식을 위한 크랭크-니콜슨 방법
- 파동 방정식의 Lax-Wendroff
- 벨레 적분(프랑스어 발음: [vʁɛl]]): 뉴턴의 운동 방정식을 적분한다.
초·특수 기능
- §의 계산:
- Borwein의 알고리즘: 1/µ의 값을 계산하는 알고리즘
- 가우스-레전드르 알고리즘: 파이 자릿수를 계산합니다.
- Chudnovsky 알고리즘: 의 자리수를 빠르게 계산하는 방법
- Bailey-Borwein-Pouffe 공식: (BBP 공식) δ의 n번째 이진수 계산을 위한 스피곳 알고리즘
- 나눗셈 알고리즘: 두 숫자의 몫 및/또는 나머지를 계산합니다.
- 쌍곡선 및 삼각 함수:
- 지수화:
- Montgomery reduction : 모듈러 연산을 계수가 클 때 효율적으로 실행할 수 있습니다.
- 곱셈 알고리즘: 2개의 숫자를 빠르게 곱셈
- 부스의 곱셈 알고리즘: 두 개의 부호 있는 이진수를 두 개의 보수로 곱하는 곱셈 알고리즘
- Fürer's 알고리즘: 매우 낮은 점근 복잡도를 갖는 매우 큰 수의 정수 곱셈 알고리즘
- Karatsuba 알고리즘: 많은 수를 곱하는 효율적인 절차
- Schönhage-Strassen 알고리즘: 큰 정수를 위한 점근적으로 빠른 곱셈 알고리즘
- Toom-Cook 곱셈: (Toom3) 큰 정수의 곱셈 알고리즘
- 곱셈 역 알고리즘: 숫자의 곱셈 역(반복)을 계산합니다.
- 반올림 기능: 전통적인 반올림 방법
- 스피곳 알고리즘: 앞자리를 몰라도 수학 상수 값을 계산하는 방법
- 숫자의 제곱근과 N번째 루트:
- 알파 최대 + 베타 최소 알고리즘: 두 제곱합에 대한 제곱근 근사치
- 제곱근 계산 방법
- n번째 루트 알고리즘
- n번째 루트 알고리즘 이동: 디지트 단위 루트 추출
- 합계:
- 무제한 알고리즘
기하학
보간 및 외삽
- Birkhoff 보간법: 다항식 보간법의 확장
- 입체 보간법
- 에르미트 보간법
- 라그랑주 보간법: 라그랑주 다항식을 이용한 보간법
- 선형 보간법: 선형 다항식을 이용한 곡선 피팅 방법
- 단조 입방 보간: 보간되는 데이터 세트의 단조성을 보존하는 입방 보간 변형입니다.
- 다변량 보간법
- 파레토 보간: 파레토 분포를 따르는 모집단의 중앙값 및 기타 특성을 추정하는 방법.
- 다항식 보간법
- 스플라인 보간:룽지 현상의 오류를 줄입니다.
- De Boor 알고리즘: B 스플라인
- De Casteljau의 알고리즘: 베지에 곡선
- 삼각 보간법
선형 대수
- 고유값 알고리즘
- 그램-슈미트 과정: 벡터 집합을 직교시킵니다.
- 행렬 곱셈 알고리즘
- Cannon's algorithm: 행렬 곱셈을 위한 분산 알고리즘, 특히 N × N 메쉬에 배치되는 컴퓨터에 적합합니다.
- Coppersmith-Winograd 알고리즘: 정사각형 행렬 곱셈
- Freivalds 알고리즘: 행렬 곱셈을 검증하기 위해 사용되는 랜덤화 알고리즘
- Strassen 알고리즘: 고속 매트릭스 곱셈
- 선형 방정식의 시스템을 푸는 방법
- 쌍공역 구배법: 선형 방정식의 시스템을 푼다.
- 켤레 경사: 선형 방정식의 특정 계통의 수치 해법을 위한 알고리즘
- 가우스 소거
- 가우스-요르단 소거: 선형 방정식 시스템을 푼다.
- 가우스-세이델 방법: 선형 방정식 시스템을 반복적으로 푼다.
- 레빈슨 재귀: 토플리츠 행렬과 관련된 방정식을 푼다.
- 스톤의 방법: 강한 암묵적 프로시저 또는 SIP로도 알려져 있으며, 방정식의 희박한 선형 시스템을 풀기 위한 알고리즘이다.
- 연속 과완화(SOR): 가우스-세이델 방법의 수렴 속도를 높이기 위해 사용되는 방법
- 삼각행렬 알고리즘(Thomas 알고리즘): 삼각행렬 방정식 시스템을 푼다.
- 스파스 매트릭스 알고리즘
몬테카를로
- Gibbs 표본 추출: 두 개 이상의 랜덤 변수의 공동 확률 분포에서 샘플 시퀀스를 생성합니다.
- 하이브리드 몬테 카를로: 직접 샘플링하기 어려운 확률 분포에서 해밀턴 가중 마르코프 체인 몬테 카를로를 사용하여 샘플 시퀀스를 생성합니다.
- Metropolis-Hastings 알고리즘: 하나 이상의 변수의 확률 분포에서 샘플 시퀀스를 생성하는 데 사용됩니다.
- Wang 및 Landau 알고리즘: Metropolis-Hastings 알고리즘 샘플링의 확장
수치 적분
루트 파인딩
- 이등분법
- 거짓 위치 방법: 함수의 근을 근사합니다.
- ITP 방식: minmax optimal 및 superlinar 컨버전스를 동시에 실행
- 뉴턴의 방법: 미적분 함수의 0을 구한다.
- Halley의 방법: 1차 및 2차 도함수 사용
- 세컨트 방식: 2점, 단측
- 폴스 포지션 방식 및 일리노이 방식: 2점, 괄호
- Ridder의 방법: 3점, 지수 스케일링
- 뮬러 방법: 3점, 2차 보간
최적화 알고리즘
- 알파 베타 플루닝: 미니맥스 알고리즘에서 노드 수를 줄이기 위한 검색
- 분기 및 경계
- Bruss 알고리즘: "오즈 알고리즘" 참조
- 연쇄 행렬 곱셈
- 조합 최적화: 실현 가능한 솔루션 세트가 이산적인 최적화 문제
- GRASP(Gready Randomized Adaptive Search Procedure): 로컬 검색을 통해 Gready Randomized 솔루션의 연속적인 구축과 그에 따른 반복적인 개선
- 헝가리식 방법: 할당 문제를 다항식으로 해결하는 조합 최적화 알고리즘
- 제약 만족도
- 제약 조건 만족을 위한 일반 알고리즘
- 차프 알고리즘: 부울 만족도 문제의 인스턴스를 해결하기 위한 알고리즘
- Davis-Putnam 알고리즘: 1차 논리식의 타당성 확인
- 데이비스-푸트남-로게만-러블랜드 알고리즘(DPLL): CNF-SAT 문제를 해결하기 위한 결합 정규 형식에서의 명제 논리식의 만족도를 결정하기 위한 알고리즘
- 정확한 커버 문제
- 알고리즘 X: 비결정론적 알고리즘
- Dancing Links: 알고리즘 X의 효율적인 구현
- 교차 엔트로피 방법: 조합적이고 연속적인 멀티 엑스트라 최적화 및 중요도 샘플링을 위한 일반적인 몬테 카를로 접근법
- 미분 진화
- 동적 프로그래밍: 중복되는 하위 문제의 특성과 최적의 하위 구조를 나타내는 문제
- 타원체 방법: 볼록 최적화 문제를 해결하기 위한 알고리즘입니다.
- 진화 계산: 진화의 생물학적 메커니즘에서 영감을 얻은 최적화
- Frank-Wolfe 알고리즘: 구속된 볼록 최적화를 위한 반복적인 1차 최적화 알고리즘
- 골든 섹션 검색: 실함수의 최대값을 구하는 알고리즘
- 경사 강하강
- 그리드 검색
- 하모니 검색(HS): 뮤지션의 즉흥 연주 과정을 모방한 메타 휴리스틱 알고리즘
- 인테리어 포인트 방식
- 선형 프로그래밍
- 회선 검색
- 로컬 검색: 계산상 어려운 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱
- 게임 프로그래밍에 사용되는 Minimax
- Nearest Neighbor Search(NNS; 가장 가까운 네이버 검색): 메트릭 공간 내 가장 가까운 점 찾기
- 뉴턴의 최적화 방법
- 비선형 최적화
- BFGS 방식 : 비선형 최적화 알고리즘
- Gauss-Newton 알고리즘:비선형 최소 제곱 문제를 해결하기 위한 알고리즘입니다.
- Levenberg-Marquardt 알고리즘:비선형 최소 제곱 문제를 해결하기 위한 알고리즘입니다.
- Nelder-Mead 방식(다운힐 심플렉스 방식):비선형 최적화 알고리즘
- Ods 알고리즘(Bruss 알고리즘):랜덤 시퀀스 사건에서 마지막 특정 사건을 예측하는 최적의 전략을 찾습니다.
- 랜덤 검색
- 어닐링 시뮬레이션
- 확률 터널링
- 부분집합 알고리즘
계산과학
천문학
생물정보학
- BLAST라고도 하는 기본 로컬 정렬 검색 도구: 1차 생체 시퀀스 정보를 비교하는 알고리즘
- Kabsch 알고리즘: 두 단백질 구조 사이의 루트 평균 제곱 편차를 계산하기 위해 두 점 세트의 최적 정렬을 계산합니다.
- Velvet: 게놈 시퀀스 어셈블리의 de Bruijn 그래프를 조작하는 알고리즘 세트
- 서명된 역순으로 정렬: 게놈의 진화를 이해하기 위한 알고리즘.
- Maximum parsimony(유전학): 주어진 특성 매트릭스를 설명하는 가장 단순한 계통수를 찾는 알고리즘.
- UPGMA: 거리 기반 계통수 구성 알고리즘.
지구과학
언어학
- Lesk 알고리즘: 단어 의미 명확화
- 스템 알고리즘: 단어를 어간, 어근 또는 어근 형태로 줄이는 방법
- 수코틴 알고리즘: 텍스트의 문자를 모음 또는 자음으로 분류하는 통계 분류 알고리즘
약
물리
- 구속 알고리즘: 뉴턴의 운동 방정식에 따르는 물체의 구속을 만족시키기 위한 알고리즘의 종류
- 데몬 알고리즘: 주어진 에너지로 마이크로캐노닉 앙상블의 부재를 효율적으로 샘플링하기 위한 몬테카를로 방법
- Featherstone의 알고리즘: 접합 및 링크 구조에 가해지는 힘의 효과를 계산합니다.
- 접지 상태 근사
- n체 문제
- Barnes-Hut 시뮬레이션:직합 시뮬레이션에서와 같이 O()n2가 아닌 O(nlog) 차수의 대략적인 방법으로 n-body 문제를 해결합니다.
- 고속 다극법(FMM): 장거리 힘의 계산 속도를 높입니다.
- 빗물 흐름 계수 알고리즘: 피로 해석에 사용할 수 있도록 복잡한 응력 이력을 기본 응력-역방향 카운트로 감소시킵니다.
- 스위프 앤 프루닝: 충돌 검출 시 충돌 여부를 확인해야 하는 솔리드 쌍의 수를 제한하기 위해 사용되는 광상 알고리즘
- VAGES 알고리즘: 몬테카를로 시뮬레이션의 오류를 줄이는 방법
- 글라우버 다이내믹스: 컴퓨터에서 아이징 모델을 시뮬레이션하는 방법
통계 정보
- 분산 계산 알고리즘: 불안정성 및 수치 오버플로 방지
- 대략적인 카운트 알고리즘:소규모 레지스터에서 많은 이벤트를 카운트할 수 있습니다.
- 베이지안 통계
- 중첩 샘플링 알고리즘: 베이지안 통계에서 모델을 비교하는 문제에 대한 계산 접근법
- 클러스터링 알고리즘
- 평균 링크 클러스터링: 단순한 집적 클러스터링 알고리즘
- 캐노피 클러스터링 알고리즘: K-평균 알고리즘과 관련된 감독되지 않은 사전 클러스터링 알고리즘
- 완전한 링크 클러스터링: 단순한 집적 클러스터링 알고리즘
- DBSCAN: 밀도 기반 클러스터링 알고리즘
- 기대 최대화 알고리즘
- 퍼지 클러스터링: 각 점이 클러스터에 속하는 정도를 갖는 클러스터링 알고리즘의 클래스
- KHOPCA 클러스터링 알고리즘: 로컬클러스터링 알고리즘으로 스태틱 및 모바일 환경에서 계층형 멀티홉 클러스터를 생성합니다.
- k-module 클러스터링: 속성을 기반으로 파티션에 클러스터 객체
- k-disc++: 수정된 랜덤 시드 사용의 변형입니다.
- k-medoids: k-medoid와 비슷하지만 데이터 포인트 또는 중위수를 중심으로 선택합니다.
- Linde-Buzo-Gray 알고리즘: 양호한 코드북을 도출하기 위한 벡터 양자화 알고리즘
- Lloyd's algorithm(Voronoi 반복 또는 완화): 데이터 포인트를 주어진 수의 범주로 그룹화, k-평균 클러스터링에 널리 사용되는 알고리즘
- Optics: 시각적 평가 방법을 사용한 밀도 기반 클러스터링 알고리즘
- 단일 링크 클러스터링: 단순한 집적 클러스터링 알고리즘
- SUBBU: 서브스페이스
- Ward의 방법: 보다 일반적인 Lance-Williams 알고리즘으로 확장된 집적 클러스터링 알고리즘
- WACA 클러스터링 알고리즘: 멀티홉 구조의 로컬클러스터링 알고리즘, 다이내믹네트워크용
- 추정 이론
- False Neighbor Algorithm(FNN)에 의해 프랙탈치수가 추정됩니다.
- 숨은 마르코프 모형
- Baum-Welch 알고리즘: 숨겨진 마르코프 모델의 파라미터에 대한 최대우도 추정치와 사후모드 추정치를 계산합니다.
- 순방향 알고리즘: 특정 관찰 시퀀스의 확률을 계산하는 동적 프로그래밍 알고리즘
- 비터비 알고리즘: 숨겨진 마르코프 모델에서 숨겨진 상태의 가장 가능성이 높은 시퀀스를 찾습니다.
- 부분 최소 제곱법: 일부 예측 변수를 다른 관측 가능한 변수와 관련하여 설명하는 선형 모형을 찾습니다.
- 큐잉 이론
- 부젠 알고리즘: 고든-뉴엘 정리에서의 정규화 상수 G(K)를 계산하는 알고리즘
- LANSAC('RANDOM Sample Consum'의 약자): 특이치를 포함하는 관측 데이터 집합에서 수학적 모델의 매개변수를 추정하는 반복적 방법
- 스코어링 알고리즘: 최대우도 방정식을 수치적으로 푸는 데 사용되는 뉴턴 방법의 한 형태입니다.
- Yamartino 방법 : 들어오는 데이터를 1회 통과할 때 풍향 θ의 표준편차 θ에 대한 근사치를 계산한다.
- Ziggurat 알고리즘: 불균일한 분포에서 난수를 생성합니다.
컴퓨터 공학
컴퓨터 아키텍처
- Tomasulo 알고리즘: 특정 종속성으로 인해 일반적으로 정지되는 순차 명령을 순차적으로 실행할 수 있습니다.
컴퓨터 그래픽스
- 클리핑
- 등고선 및 등각면
- 이산 그린의 정리: 일반화된 직사각형 영역에 대해 일정 시간 동안 이중 적분을 계산하는 알고리즘입니다.이는 합산 영역 테이블 알고리즘에 대한 자연스러운 확장입니다.
- Flood fill: 다차원 배열의 연결된 영역을 지정된 기호로 채웁니다.
- 글로벌 조명 알고리즘: 다른 물체의 직접 조명 및 반사를 고려합니다.
- 숨겨진 표면 제거 또는 시각적 표면 결정
- Newell 알고리즘: 숨겨진 표면 제거에 필요한 깊이 정렬에서 폴리곤 사이클 제거
- 화가의 알고리즘: 3차원 풍경에서 보이는 부분을 검출합니다.
- 스캔 라인 렌더링: 이미지 위로 가상의 선을 이동하여 이미지를 구성합니다.
- 워녹 알고리즘
- 선 그리기: 디스크리트 그래픽 미디어상의 선분을 근사하기 위한 그래픽 알고리즘.
- 브레센햄의 선 알고리즘: 지정된 두 점 사이에 직선을 형성하기 위해 2차원 배열의 점을 표시합니다(결정 변수 사용).
- DDA 선 알고리즘: 지정된 두 점 사이에 직선을 형성하기 위해 2차원 배열의 점을 표시합니다(부동소수점 산술 사용).
- Xiaolin Wu의 선 알고리즘: 선 안티앨리어싱 알고리즘.
- 중간점 원 알고리즘: 원을 그리는 데 필요한 점을 결정하는 데 사용되는 알고리즘
- 라메르-더글라스-Peucker 알고리즘: 선분들로 구성된 '곡선'을 지정하면 그리 다르지 않지만 포인트가 적은 곡선을 찾을 수 있습니다.
- 음영
- Slerp(구면 선형 보간): 3D 회전 애니메이션을 위한 4차원 보간
- 합계 영역 테이블(일명 적분 이미지): 일정한 시간에 그리드의 직사각형 서브셋에 있는 값의 합을 계산하는 알고리즘
암호화
- 비대칭(공개 키) 암호화:
- 디지털 서명(비대칭 인증):
- 암호화 해시 함수(메시지 인증 코드에 관한 섹션도 참조):
- 암호화로 보호된 의사 난수 생성기
- 키 교환
- 비밀번호 해싱 및 키 스트레칭에 자주 사용되는 키 파생 기능
- 메시지 인증 코드(키를 파라미터로 하는 대칭 인증 알고리즘):
- 비밀 공유, 비밀 분할, 키 분할, M/N 알고리즘
- 블레이키의 계획
- 샤미르의 계획
- 대칭(비밀키) 암호화:
- 양자화 후 암호화
- 작업 증명 알고리즘
디지털 로직
- 부울 최소화
- Quine-McCluskey 알고리즘:Q-M 알고리즘이라고도 불리며 부울 방정식을 단순화하는 프로그래밍 가능한 방식입니다.
- Petrick의 방법:부울 심플화를 위한 또 다른 알고리즘입니다.
- 에스프레소 휴리스틱 로직 미니마이저: 부울 함수를 최소화하는 고속 알고리즘.
기계학습 및 통계분류
- ALOPEX: 상관 기반 기계 학습 알고리즘
- 연관 규칙 학습: 데이터 마이닝에 사용되는 변수 간의 흥미로운 관계를 발견합니다.
- 부스트(메타 알고리즘):많은 미숙한 학습자를 활용하여 효율을 높인다.
- AdaBoost: 적응형 부스트
- BrownBoost: 노이즈가 많은 데이터셋에 강력한 부스트 알고리즘
- LogitBoost: 로지스틱 회귀 부스트
- LPBoost: 리니어 프로그래밍 부스트
- Bootstrap Aggregation (Bagging) : 안정성과 분류 정확도를 향상시키는 기술
- 컴퓨터 비전
- Decision Tree(결정 트리)
- 클러스터링: 관련 입력 벡터를 그룹화 및 버킷링하기 위한 비지도 학습 알고리즘 클래스.
- Linde-Buzo-Gray 알고리즘: 양호한 코드북을 도출하기 위해 사용되는 벡터 양자화 알고리즘
- LSH(Locality-sensitive hashing): 고차원 데이터의 확률론적 치수 감소를 수행하는 방법
- 뉴럴 네트워크
- 역전파:주어진 입력에 대해 원하는 출력을 알고 있거나 계산할 수 있는 교사가 필요한 지도 학습 방법
- 홉필드 네트워크: 모든 접속이 대칭인 반복 뉴럴 네트워크
- 퍼셉트론: 가장 단순한 종류의 피드포워드 뉴럴 네트워크: 선형 분류기.
- 맥박결합신경망(PCNN): 고양이의 시각피질을 모델링하여 제안하고 고성능 생체모방영상 처리를 위해 개발된 신경모델.
- Radial basis function network : Radial basis function을 활성화 함수로 사용하는 인공신경망
- 자기조직화 맵: 트레이닝 샘플의 입력 공간을 저차원적으로 표현하는 비감독 네트워크
- 랜덤 포레스트: 많은 의사결정 트리를 사용하여 분류합니다.
- 강화 학습:
- Q-learning: 특정 상태에서 특정 액션을 수행하고 이후 고정된 정책을 따르는 기대 효용성을 제공하는 액션 값 함수를 학습합니다.
- State-Action-Rward-State-Action(SARSA): 마르코프 의사결정 프로세스 정책 학습
- 시간차 학습
- 관련성 벡터 머신(RVM): SVM과 유사하지만 확률론적 분류를 제공합니다.
- 지도 학습: 예시를 통한 학습(레이블링된 데이터 세트를 트레이닝 세트와 테스트 세트로 분할)
- Support-Vector Machine(SVM): 두 세트 간에 최대 마진을 가진 분할 하이퍼플레인을 찾아 다차원 데이터를 분할하는 방법 세트
- Structured SVM: 일반적인 구조화된 출력 라벨에 대한 분류기를 교육할 수 있습니다.
- Winnow 알고리즘: 퍼셉트론과 관련되지만 승수 가중치 업데이트 방식을 사용합니다.
프로그래밍 언어 이론
- C3 선형화: 객체 지향 프로그래밍에서 다중 상속 계층의 일관된 선형화를 얻기 위해 주로 사용되는 알고리즘
- Chaitin의 알고리즘: 비용/학위를 유출 지표로 사용하는 상향식 그래프 컬러 레지스터 할당 알고리즘
- 힌들리-밀너형 추론 알고리즘
- Rete 알고리즘: 프로덕션 규칙 시스템을 구현하기 위한 효율적인 패턴 매칭 알고리즘
- Sethi-Ullman 알고리즘: 산술식을 위한 최적의 코드를 생성합니다.
해석
- CYK 알고리즘:촘스키 정규 형식으로 문맥이 없는 문법을 해석하기 위한 O(n3) 알고리즘
- 얼리 파서:문맥이 없는 문법을 해석하기 위한 다른 O(n3) 알고리즘
- GLR 파서:토미타 마사루의 문맥 없는 문법을 해석하는 알고리즘.이것은 결정론적 문법에 맞게 조정되어 있으며, 이 문법에 대해 거의 선형적인 시간과 최악의 경우 O(n3)를 수행합니다.
- 내부 외부 알고리즘:확률론적 문맥이 없는 문법에서 생산 확률을 재추정하기 위한 O(n3) 알고리즘
- LL 파서: 문맥이 없는 문법의 제한된 클래스를 위한 비교적 단순한 선형 시간 파싱 알고리즘
- LR 파서:보다 복잡한 선형 시간 해석 알고리즘으로, 문맥이 없는 보다 큰 클래스의 문법에 대응합니다.종류:
- Packrat 파서: 문맥이 없는 문법과 식 문법을 구문 분석하는 선형 시간 구문 분석 알고리즘입니다.
- 재귀 강하 분석기:LL(k) 문법에 적합한 하향식 파서
- Shunting-yard 알고리즘: infix-notation 산술식을 postfix로 변환합니다.
- 프랫 파서
- 어휘 분석
양자 알고리즘
- Deutsch-Jozsa 알고리즘: 부울 함수의 균형 기준
- Grover의 알고리즘: 많은 검색 문제에 대해 2차 속도 향상을 제공합니다.
- Shor의 알고리즘: 숫자를 인수분해하기 위해 지수적인 속도 향상(현재 알려진 비양자 알고리즘에 대한 상대)을 제공한다.
- Simon's 알고리즘: 블랙박스 문제에 대해 지수적인 속도 향상(비양자 알고리즘에 대한 상대)을 제공합니다.
계산과 자동의 이론
- 홉크로프트 알고리즘, 무어 알고리즘 및 브르조조프스키 알고리즘: 결정론적 유한 오토마톤에서 상태 수를 최소화하는 알고리즘
- Powerset 구성:비결정론적 자동화를 결정론적 자동화로 변환하는 알고리즘.
- Tarski-Kuratowski 알고리즘: 산술적 계층과 해석적 계층에서 공식의 복잡성에 대한 상한을 제공하는 비결정론적 알고리즘
정보 이론 및 신호 처리
부호화 이론
오류 검출 및 수정
무손실 압축 알고리즘
- 버로우즈휠러 변환: 무손실 압축 개선에 유용한 전처리
- 컨텍스트 트리 가중치
- 델타 부호화: 시퀀셜 데이터가 자주 발생하는 데이터 압축에 도움이 됩니다.
- 동적 마르코프 압축: 예측 산술 부호화를 이용한 압축
- 사전 코드
- 바이트 페어 부호화(BPE)
- 감압
- 렘펠-지브
- LZ77 및 LZ78
- 렘펠-지브 제프 본윅(LZJB)
- Lempel-Ziv-Markov 연쇄 알고리즘(LZMA)
- Lempel-Ziv-Overhumer(LZO): 속도 지향
- Lempel-Ziv-Stac(LZS)
- Lempel-Ziv-Storer-Szymanski(LZSS)
- 렘펠-지브-웰치(LZW)
- LZWL: 음절 베이스 바리안트
- LZX
- 렘펠-지브 로스 윌리엄스(LZRW)
- 엔트로피 부호화: 부호 길이에 심볼의 확률을 일치시키기 위해 코드를 심볼에 할당하는 부호화 방식
- 산술 부호화: 고급 엔트로피 부호화
- Huffman 부호화: 상대 문자 주파수를 이용한 단순 무손실 압축
- Adaptive Huffman 부호화: Huffman 부호화에 기반한 적응 부호화 기술
- Package-Merge 알고리즘: 코드 문자열 길이 제한에 따라 Huffman 부호화를 최적화합니다.
- 섀넌-파노 부호화
- Shannon-Fano-Elias 부호화: 산술[1] 부호화의 선구자
- 알려진 엔트로피 특성을 가진 엔트로피 부호화
- 고속 효율 및 무손실 이미지 압축 시스템(FELICS): 무손실 이미지 압축 알고리즘
- 증분 부호화: 문자열 시퀀스에 적용되는 델타 부호화
- 부분 매칭에 의한 예측(PPM): 컨텍스트 모델링 및 예측에 기초한 적응형 통계 데이터 압축 기술
- 런타임 부호화: 반복된 문자의 문자열을 이용한 무손실 데이터 압축
- SEQUITUR 알고리즘: 문자열에 대한 증분 문법 추론을 통한 무손실 압축
손실 압축 알고리즘
- 3Dc: 일반 맵용 손실 데이터 압축 알고리즘
- 오디오 및 음성 압축
- 이미지 압축
- 변환 부호화: 오디오 신호나 사진 이미지 등의 "자연" 데이터에 대한 데이터 압축 유형
- 비디오 압축
- 벡터 양자화: 손실 데이터 압축에 자주 사용되는 기술
디지털 신호 처리
- 적응-가법 알고리즘(AA 알고리즘): 관측된 파원의 공간 주파수 위상을 찾습니다.
- 이산 푸리에 변환: (a의 세그먼트) 신호에 포함된 주파수를 결정합니다.
- 고속 폴딩 알고리즘: 시계열 데이터 내에서 대략적인 주기적인 이벤트를 검출하는 효율적인 알고리즘
- Gerchberg-Saxton 알고리즘:광학 평면의 위상 검색 알고리즘
- Goertzel 알고리즘: 신호 내의 특정 주파수 성분을 식별합니다.DTMF 디지트 디코딩에 사용할 수 있습니다.
- Karplus-Strong 현 합성: 두들겨 맞거나 당긴 현의 소리 또는 타악기의 몇 가지 유형을 시뮬레이션하기 위한 물리적 모델링 합성
이미지 처리
- 콘트라스트 강화
- 연결 컴포넌트 라벨링: 분리된 영역을 찾아서 라벨 붙입니다.
- 디더링과 하프톤
- Elser 차분 맵알고리즘: 일반적인 제약조건 만족 문제를 검색하는 알고리즘.원래 X선 회절 현미경 검사에 사용됨
- 기능 검출
- 캐니 에지 디텍터: 영상에서 광범위한 에지 감지
- 일반화 Houghough 변환
- 하프 변환
- Marr-Hildress 알고리즘: 조기 에지 검출 알고리즘
- SIFT(Scale-Invariant Feature Transform): 영상에서 로컬 피쳐를 검출하고 설명하기 위한 알고리즘입니다.
- SURF(Speed Up Robust Features): 견고한 국소 특징 검출기로, 2006년 허버트 베이 등에 의해 처음 발표되었으며, 물체 인식 또는 3D 재구성과 같은 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있다.부분적으로 SIFT 기술자에서 영감을 받았습니다.SURF의 표준 버전은 SIFT보다 몇 배 더 빠르며,[2][3] 저자들에 의해 SIFT보다 다른 이미지 변환에 더 강하다고 주장되었습니다.
- 리처드슨Lucy 디콘볼루션: 이미지 디블러링 알고리즘
- 블라인드 디콘볼루션: 포인트 확산 함수를 알 수 없는 경우 이미지 디버링 알고리즘.
- 중앙 필터링
- 심 조각: 콘텐츠 인식 이미지 크기 조정 알고리즘
- 세그멘테이션: 디지털 이미지를 2개 이상의 영역으로 분할
- GrowCut 알고리즘: 대화형 분할 알고리즘
- 랜덤 워커 알고리즘
- 지역 성장
- 유역 변환: 유역 유추에 기반한 알고리즘 클래스
소프트웨어 엔지니어링
- 캐시 알고리즘
- CHS 변환: 디스크어드레싱 시스템 간 변환
- 더블 탭:이진수를 BCD로 변환
- 해시 함수: 가변적인 크기의 대량의 데이터를 작은 데이텀으로 변환합니다.일반적으로 인덱스로 사용할 수 있는 단일 정수를 배열로 변환합니다.
- Fowler-Noll-Vo 해시 함수: 고속으로 콜리젼 레이트가 낮음
- Pearson 해시: 8비트 값만 계산, 8비트 컴퓨터용으로 최적화
- Zobrist 해시: 전치 테이블 구현에 사용됩니다.
- Unicode 대조 알고리즘
- Xor 스왑 알고리즘: 버퍼를 사용하지 않고 두 변수의 값을 스왑합니다.
데이터베이스 알고리즘
분산 시스템 알고리즘
- 클럭 동기화
- 컨센서스(컴퓨터 사이언스): 신뢰할 수 없는 프로세서 간의 단일 가치 또는 이력에 합의
- 프로세스 종료 검출
- Lamport 순서: 발생 전 관계에 따라 이벤트의 일부 순서 지정
- 리더 선출 : 코디네이터를 동적으로 선택하는 방법
- 상호 배타
- 스냅샷 알고리즘: 비동기 시스템의 일관된 글로벌 상태를 기록합니다.
- 벡터 클럭: 분산 시스템에서 이벤트의 부분 순서를 생성하고 인과 관계 위반을 탐지합니다.
메모리 할당 및 할당 해제 알고리즘
- 버디 메모리 할당:플래그멘테이션이 적어지도록 메모리를 할당하는 알고리즘.
- 가비지 콜렉터
- Cheney 알고리즘:Semi-space collector의 개량점
- 생성 가비지 수집기:메모리를 사용 연수에 따라 분리하는 고속 가비지 컬렉터
- 마크 콤팩트 알고리즘: 마크 스위프 알고리즘과 체니의 복사 알고리즘의 조합
- 마크 앤 스위프
- 반공간 수집기:초기 복사 수집기
- 참조 카운트
네트워킹
- Karn 알고리즘: TCP 사용 시 메시지의 왕복 시간을 정확하게 추정하는 문제에 대처합니다.
- Lulea 알고리즘: 인터넷 라우팅 테이블을 효율적으로 저장 및 검색하는 기술
- 네트워크 폭주
- 지수 백오프
- Nagle 알고리즘: 패킷을 통합함으로써 TCP/IP 네트워크의 효율을 향상시킵니다.
- 잘린 이진수 지수 백오프
운영 체제 알고리즘
- 뱅커 알고리즘:교착 상태 회피에 사용되는 알고리즘.
- 페이지 치환 알고리즘: 메모리 부족 상태에서 피해자 페이지를 선택합니다.
프로세스 동기화
스케줄
- 가장 빠른 마감일 우선 일정
- 공평한 공유 스케줄링
- 최소 슬랙 타임 스케줄링
- 리스트 스케줄
- 다단계 피드백 큐
- 레이트 모노톤 스케줄링
- 라운드 로빈 스케줄링
- 최단 시간 작업
- 최단 남은 시간
- 상위 노드 알고리즘: 리소스 일정 관리
I/O 스케줄링
![[icon]](/wiki/File:Wiki_letter_w_cropped.svg){kind=small} | 이 섹션은 확장해야 합니다.추가하시면 됩니다. (2017년 7월) |
디스크 스케줄링
다른.
- For You 알고리즘: 소셜 미디어 네트워크인 Tik-Tok에서 개발한 독점 알고리즘입니다.업로드된 비디오는 알고리즘에 의해 이전의 웹 사이트 표시 [4]패턴에 따라 비디오에 관여할 가능성이 있다고 특정된 일부 사용자에게 먼저 공개됩니다.
「 」를 참조해 주세요.
레퍼런스
- ^ https://wayback.archive-it.org/all/20090325200343/http://fowler/Classes/ECE8813/ 유인물/shannon_fano_elias.pdf[베어 URL PDF]
- ^ "Archived copy" (PDF). www.vision.ee.ethz.ch. Archived from the original (PDF) on 21 February 2007. Retrieved 13 January 2022.
{{cite web}}: CS1 maint: 제목으로 아카이브된 복사(링크) - ^ "Archived copy" (PDF). Archived from the original (PDF) on 2013-10-06. Retrieved 2013-10-05.
{{cite web}}: CS1 maint: 제목으로 아카이브된 복사(링크) - ^ TikTok이 드디어 'For You' 알고리즘의 구조를 설명하다Wired, 2020년 6월 18일 발행, 2022년 1월 30일 접속
