大数据核心算法有哪些?

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1. A* 搜索算法是一种图形搜索算法，它能够从给定的起点计算出到达给定终点的路径。该算法使用启发式方法来估计每个节点到最佳路径的距离，并据此对节点进行排序。A*搜索算法因此成为最佳优先搜索的经典案例。
2. 集束搜索（也称为定向搜索或Beam Search）是最佳优先搜索算法的一种优化。它能够评估每个节点的能力，并根据启发式函数来选择节点。与一般搜索算法不同，集束搜索仅在固定宽度内探索最前沿的m个节点。
3. 二分查找算法是在线性数组中寻找特定值的高效方法。它通过每次排除一半不符合条件的数据来逐步缩小搜索范围。
4. 分支界定算法（Branch and Bound）是一种在多种最优化问题中寻找最优解决方案的算法，尤其适用于离散和组合最优化问题。
5. Buchberger算法是一种数学算法，通常用于解决多项式最大公因数问题，它是欧几里得算法在单变量情况下的应用，同时也是高斯消元法在线性系统中的推广。
6. 数据压缩是指使用特定的编码方案，以减少信息所需的数据字节数或信息承载单元的过程，也称为源编码。
7. Diffie-Hellman密钥交换算法是一种加密协议，它允许两个未事先通信的双方在不安全的通信渠道中安全地建立共享密钥。这个密钥可以用来加密后续的通信，使用对称加密算法。
8. Dijkstra算法用于计算带有非负权重边的有向图中，从单一同样起点到所有其他顶点的最短路径。
9. 离散微分算法（Discrete differentiation）是对函数在不同点的微小变化进行计算的算法。