【阅读材料】

                   算法的力量

算法是计算机科学领域最重要的基石之一，很多人认为学计算机就是学习各种编程语言，虽然编程语言要学习，但是学习计算机算法和理论更重要，因为计算机语言和开发平台日新月异，但万变不离其宗的是那些算法和理论，例如数据结构、算法、编译原理、计算机体系结构、关系型数据库原理等等。

有人也许会质疑：“如今计算机这么快，算法还重要吗？”其实永远不会有太快的计算机，因为人们总会想出新的应用。虽然在摩尔定律的作用下，计算机的计算能力每年都在飞快增长，价格也在不断下降，可是与此同时需要处理的信息量更是呈指数级增长。现在每人每天都会创造出大量数据（照片，视频，语音，文本等等）。日益先进的纪录和存储手段使我们每个人的信息量都在爆炸式的增长。互联网的信息流量和日志容量也在飞快增长。在科学研究方面，随着研究手段的进步，数据量更是达到了前所未有的程度。无论是三维图形、海量数据处理、机器学习、语音识别，都需要极大的计算量。在网络时代，越来越多的挑战需要靠卓越的算法来解决。

比如要寻找附近的某个咖啡店，用互联网或手机搜索，搜索引擎该怎么处理这个请求呢？最简单的办法就是把整个城市的咖啡馆都找出来，然后计算出它们的所在位置与你之间的距离，再进行排序，然后返回最近的结果。但该如何计算距离呢？图论里有不少算法可以解决这个问题。很明显直接计算距离是最直观的但不是最迅速的方法。因为如果一个城市只有少量的咖啡馆，计算量不大容易实现。但如果这个城市有很多咖啡馆，又有很多用户都需要类似的搜索，那么服务器所承受的压力就大多了。在这种情况下，就需要优化算法。

首先，可以把整个城市的咖啡馆做一次“预处理”。比如，把一个城市分成若干个“格子(grid)”，然后根据用户所在的位置把他放到某一个格子里，只对格子里的咖啡馆进行距离排序。

问题又来了，如果格子大小一样，那么绝大多数结果都可能出现在市中心的一个格子里，而郊区的格子里只有极少的结果。在这种情况下，应该把市中心多分出几个格子。更进一步，格子应该是一个“树结构”，最顶层是一个大格——整个城市，然后逐层下降，格子越来越小，这样有利于用户进行精确搜索——如果在最底层的格子里搜索结果不多，用户可以逐级上升，放大搜索范围。

上述算法对咖啡馆的例子很实用，但是它具有通用性吗？答案是否定的。把咖啡馆抽象一下，它是一个“点”，如果要搜索一个“面”该怎么办呢？比如,用户想去一个水库玩，而一个水库有好几个入口，那么哪一个离用户最近呢？这个时候，上述“树结构”就要改成“r-tree”，因为树中间的每一个节点都是一个有边界的范围。

通过这个小例子我们看到，应用程序的要求千变万化，很多时候需要把一个复杂的问题分解成若干简单的小问题，然后再选用合适的算法和数据结构。

对于Google网站，每天要处理十亿个以上的搜索，GMail要储存几千万用户的2G邮箱， Google Earth要让数十万用户同时在整个地球上遨游，并将合适的图片经过互联网提交给每个用户。如果没有好的能并行计算的算法，这些应用都无法成为现实。

Google的数据中心使用的是超大的并行计算机。传统的并行算法运行时，效率会在增加机器数量后迅速降低，也就是说，十台机器如果有五倍的效果，增加到一千台时也许就只有几十倍的效果。而且，在许多并行算法中，只要一个结点犯错误，所有计算都会前功尽弃。

那么Google是如何开发出既有效率又能容错的并行计算的呢？

Google最资深的计算机科学家Jeff Dean认识到，Google所需的绝大部分数据处理都可以归结为一个简单的并行算法：MapReduce。这个算法能够在很多种计算中达到相当高的效率，而且是可扩展的（也就是说，一千台机器就算不能达到一千倍的效果，至少也可以达到几百倍的效果）。MapReduce的另外一大特色是它可以利用大批廉价的机器组成功能强大的server farm。而且它的容错性能异常出色。借助该算法， Google几乎能无限地增加计算量，与日新月异的互联网应用一同成长。

此外，算法并不局限于计算机和网络，在其他任何领域里，算法可以改变人类的生活。例如通过对人类基因的研究，就可能因为算法而发明新的医疗方式。在国家安全领域，有效的算法可能避免下一个911的发生。在气象方面，算法可以更好地预测未来天灾的发生，以拯救生命。

所以，如果把计算机的发展放到应用和数据飞速增长的大环境下，你一定会发现；算法的重要性不是在日益减小，而是在日益加强。

（节选自：http://www.cs.umd.edu/~hjs/rtrees/index.html，作者：李开复）

专家系统学习网站：http://www.exsys.com.demomain.html