子之间的识别过程，其过程涉及分子之间的空间匹配和能量匹配。分子对接方法在药物设计、材料设计等领域有广泛的应用。 大多数蛋白质的生物学作用，例如它们与哪些其他大分子相互作用，目前人们的认知并不充分。即使是那些参与了一个已有广泛研究的生物过程（例如克雷布斯循环）的蛋白质，也可能有意想不到的相互作用分子或与该过程无关的功能。。
度或大小的函数。资源的使用经常使用大O符号进行部分量化。 计算资源是有用的，因为我们可以研究哪些问题可以在每一种计算资源的一定量中计算出来。通过这种方式，我们可以确定解决问题的算法是否是最优的，我们可以对算法的效率做出说明。所有能用一定量的某种计算资源解决的计算问题的集合是一个复杂性类，而不同复杂性。
du huo da xiao de han shu 。 zi yuan de shi yong jing chang shi yong da O fu hao jin xing bu fen liang hua 。 ji suan zi yuan shi you yong de ， yin wei wo men ke yi yan jiu na xie wen ti ke yi zai mei yi zhong ji suan zi yuan de yi ding liang zhong ji suan chu lai 。 tong guo zhe zhong fang shi ， wo men ke yi que ding jie jue wen ti de suan fa shi fou shi zui you de ， wo men ke yi dui suan fa de xiao lv zuo chu shuo ming 。 suo you neng yong yi ding liang de mou zhong ji suan zi yuan jie jue de ji suan wen ti de ji he shi yi ge fu za xing lei ， er bu tong fu za xing 。
为线性的最长回文子串解法。另外，Jeuring (1994), Gusfield (1997)发现了基于后缀树的算法。也存在已知的高效并行算法。 最长回文子串算法不应当与最长回文子序列算法混淆。 如果一个长度为 n {\displaystyle n} 的字符串 s {\displaystyle s}。
算法相比，这导致该算法通常情况下的性能效率较低。幸运的是，我们不需要计算这些反三角函数。由于结果（即所有角度的总和）只能是 0 或 2 π {\displaystyle 2\pi } （或 2 π {\displaystyle 2\pi } 的倍数 )， 因此仅需跟踪多边形绕测试点旋转时穿过哪些。
的性能。这种具有阶段性的编译方式，其优势在于允许编译器开发者复用前段和中端的代码，同时也降低了编译器的开发难度，因为一些优化算法的执行条件需要由其他优化算法完成，也因为一些算法需要一次次地重复执行。由于以上原因，复用性以及重复性都相对较低的代码生成器，一般位于编译过程中的最后几个环节。。
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连通区域标记）是图论应用中的一种算法，给二值图像中的每个连通区域标上一个特定的标号。该算法可用来对图像的目标进行定位和计数。该算法不要和图像分割相混淆。 连通分量标记通常在计算机视觉领域中对二值图像的连通区域进行检测，也可以处理彩色图像和更高维的数据。当将其集成到图像识别系统或者是人机交互系统时，该算法也起到重要作用。。
一些教授计算机科学的大学[哪个／哪些？]主要进行计算和算法推理的研究。其中包括计算理论、算法分析、形式化方法、并行理论、数据库、计算机图形学以及系统分析等。通常也教授程序设计，但仅仅将它看作是支持计算机科学其它领域的媒介，而不是高级研究的重心。 其它一些学院、大学、中学以及职业培训[哪个／哪些。
哪些邻居社区应该被合并。经过一轮扫描后开始第二阶段，算法将第一阶段发现的所有社区重新看成结点，构建新的网络，在新网络上重复进行第一阶段，这两个阶段重复运行，直到网络社区划分的模块度不再增长，得到网络的社区近似最优划分。 这个简单算法具有一下几个优点：首先，算法的步骤比较直观并且易于实现；其次，算法。
格文-纽曼算法（得名於米歇尔·格文（英语：Michelle Girvan）和马克·纽曼（英语：Mark Newman））是复杂系统启发式社区发现算法。 格文-纽曼算法通过不断地删除网络中的边来检测网络中的社区。在最终剩余的网络中的连通分量也就是社区。格文-纽曼算法并不是去测量哪些边具有最高的中心度，而是去关注哪些最有可能连接着社区。。
在计算机科学中，可计算性理论（Computability theory）作为计算理论的一个分支，研究在不同的计算模型下哪些算法问题能够被解决。相对应的，计算理论的另一块主要内容，计算复杂性理论考虑一个问题怎样才能被有效的解决。 图灵机和邱奇－图灵论题 我们考虑关于图灵机的可计算性理论。本节中，固定字符集是{0。
件都相同的情况下，预测的难度越大（不确定性越高），则过去信息中需要被当做噪声忽略的部分就越多。问题的难点在于，如何确定哪些数据应当被忽略。 能够避免拟合噪声的机器学习算法是健壮的算法。 过拟合最显著的后果就是在验证集上的效果很差；其他后果罗列如下： 相较拟合恰当的模型而言，拟合过度的模型倾向于从验证。
梁友栋—柏世奇算法（以梁友栋和柏世奇（英语：Brian A. Barsky）的名字命名）是计算机图形学中的一个线段裁剪算法。梁友栋—柏世奇算法使用直线的参数方程和不等式组来描述线段和裁剪窗口的交集。求解出的交集将被用于获知线的哪些部分是应当绘制在屏幕上的。这一算法比科恩－苏泽兰算法（Cohen-Sutherland。
≥０≤
采用什么计算模型（即形式语言、自动机） 解决哪些是可计算的、哪些是不可计算的（即可计算性理论及演算法） 要用多少时间、要用多少存储（即计算复杂性理论） 这三方面的问题可以用一个问题来总括：「电脑的基础能力及限制到什么程度？」 计算理论的「计算」並非指纯粹的算术运算（Calculation），而是指从已知的输入透过算法。
调度规则就是在同时占用资源的多方之间进行资源分配的算法。在路由器、操作系统、硬盘、打印机，大多数嵌入式系统等设备中，都能看到调度规则的应用。 调度算法的主要目标，是使资源饥饿最小化，并保证使用资源多方的公平性。调度器需要处理在大量请求下如何分配资源的难题。调度算法种类很多，在这一章，将会介绍几种常见算法。。
命令使用主机的时钟来确定哪些源代码需要编译，如果源代码处于另一台单独的文件服务器上，而两者时钟不一致，make 就可能导致错误的结果。 在一个具有中心服务器的系统中，同步方案较为简单：由这个中心服务器指示时间。在这种环境中，Cristian 算法（英语：Cristian's algorithm）或 Berkeley 算法（英语：Berkeley。
在计算机科学以及数据挖掘领域中， 先验算法（Apriori Algorithm）是关联规则学习的经典算法之一。先验算法的设计目的是为了处理包含交易信息内容的数据库（例如,顾客购买的商品清单，或者网页常访清单。）而其他的算法则是设计用来寻找无交易信息（如Winepi算法和Minepi算法）或无时间标记（如DNA测序）的数据之间的联系规则。。
画家算法也叫作优先填充，它是三维计算机图形学中处理可见性问题的一种解决方法。当将三维场景投影到二维平面的时候，需要确定哪些多边形是可见的，哪些是不可见的。 “画家算法”表示头脑简单的画家首先绘制距离较远的场景，然后用绘制距离较近的场景覆盖较远的部分。画家算法。
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该算法以谷歌公司创始人之一的拉里·佩奇的名字来命名。谷歌搜索引擎用它来分析网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化中经常被用来作为评估网页优化的成效因素之一。 目前，PageRank算法不再是谷歌公司用来给网页进行排名的唯一算法，但它是最早的，也是最著名的算法。 PageRank是一种链接分析算法。
哪些是哪些不是可接受的、促进某站的搜索引擎排名与流量结果的手段。 因为搜寻引擎以高度自动化的方式运作，网站员通常可以利用某些未被搜寻引擎认可的手段、方法来促进排名。这些方法经常未被注意，除非搜索引擎雇员亲临该站点並注意到不寻常活动、或在排名算法。
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数据点与某一聚类之间的联系有多强。模糊聚类就是计算这些成员水平，按照成员水平来决定数据点属于哪一个或哪些聚类的过程。 模糊C-均值算法（FCM）是应用最为广泛的模糊聚类算法之一。详见模糊C-均值算法。 非模糊聚类（硬聚类）会将数据分到不同类别中，即每个数据仅属于一个确定的类别。模糊聚类会将数据点分。
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