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數學與幾何:概覽

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數學與幾何:概覽

典型業務場景

數學演算法通常是視覺和安全系統背後隱藏的引擎:

  • 安全 (RSA):BB 是一個 2048 位元的數字時,如何計算 AB(modM)A^B \pmod M? (快速冪)。
  • 遊戲開發: 檢測碰撞或計算敵人的「視野錐」 (幾何 / 凸包)。
  • 金融: 透過模擬數百萬種可能的市場未來來為複雜的衍生品定價 (蒙地卡羅)。
  • 數據佈局: 計算最佳網格大小或調度週期性任務 (GCD / LCM)。

選型框架:怎麼選?

  1. 你在處理超大數字嗎?
    • 是: 使用 快速冪 (Binary Exponentiation) 進行冪運算,使用 歐幾里得演算法 求因數。
  2. 問題是確定性的還是概率性的?
    • 確定性: 使用精確公式 (幾何, 矩陣運算)。
    • 太複雜無法用公式求解: 使用 蒙地卡羅模擬 (Monte Carlo) 來逼近答案。
  3. 你在處理 2D/3D 形狀嗎?
    • 尋找邊界: 使用 凸包 (Convex Hull) (Graham 掃描法)。
    • 求交點: 使用 掃描線 (Line Sweep) 演算法。

常見演算法速覽

  • 7.1 快速冪:O(logn)O(\log n) 時間內計算 xnx^n。密碼學的基石。
  • 7.2 GCD (歐幾里得演算法): 這個有 2000 年歷史的演算法至今仍是求最大公因數的最快方法。
  • 7.3 蒙地卡羅: 透過向棋盤投擲隨機飛鏢來解決不可能的積分問題。
  • 7.4 凸包 (Graham 掃描): 用一條橡皮筋將一組點緊緊包住。

選型對比速查

需求推薦演算法複雜度應用場景
大數冪運算 (ABA^B)快速冪O(logB)O(\log B)RSA, Diffie-Hellman
因數 / 質數歐幾里得演算法O(log(min(A,B)))O(\log (\min(A, B)))密碼學, 調度系統
模擬 / 近似求解蒙地卡羅取決於採樣數光線追蹤, 風險分析
形狀邊界凸包 (Convex Hull)O(NlogN)O(N \log N)碰撞檢測, 機器人
求交掃描線演算法O(NlogN)O(N \log N)向量圖形, 地圖服務

一句話心法

「數學演算法是捷徑。她們利用數字和空間的屬性,跳過了數十億個不必要的計算步驟。」