算法对于我们今天生活十分重要，怎样宣扬也不会夸张。它们在虚拟世界中无处不在，从金融机构到交友网站。但是，相比于其他算法，其中有一些算法更大程度上改变并控制着我们的世界——本文列举了其中十种最为重要的算法。
在正式介绍算法内容之前，让我们来迅速复习一些基本内容。虽然，没有明确的定义，但是计算机科学家将算法描述为一个定义了操作顺序的规则集合。它们是一组顺序指令，用来告诉计算机怎样解决一个问题或者达到某种既定目标。认识算法的好方法，是将算法可视化为流程图。
1. Google Search 谷歌搜索
不久之前，搜索引擎成为了互联网时代的霸主。与搜索引擎一起崛起的还有谷歌和谷歌提出的PageRank算法。
今天，在美国的核心搜索市场中，谷歌的市场占有率达到了66.7%，其次是微软（18.1%），雅虎（11.2%），Ask（2.6%），AOL（1.4%）。毋庸置疑，谷歌已经统治了搜索市场，而且我们中的很多人把谷歌作为使用互联网的主要途径。
PageRank 的工作依赖于两个组成部分，一是叫做“蜘蛛”或者“爬虫”的自动程序，另一部分是关键词索引及其 位置。这个算法通过计算某个网页的相关链接数量和链接质量，来大致计算这个网页的重要性。算法的基本思想是越重要的网页会有越多的链接指向它。这是一个基 本的人气竞赛。除此之外，PageRank算法也考虑了一个网页中关键词的频率和出现位置，以及这个网页发布的时间。
2. Facebook News Feed
虽然我们不愿承认，但是Facebook的新闻提要（NewsFeed）是我们最喜欢浪费时间的地方。除非你的个人偏好已经设置为展示所有事件并且 按照时间顺序更新所有好友新闻，不然你看到的新闻是一个预处理之后的选择，这个预处理是由Facebook的算法为你量身选择某些新闻而展示。
为了决定哪些新闻的内容是最有意思的，这个算法会考虑很多因素，比如评论数，发表人（是的，有一个内容的“流行”人物排名，所谓的“流行”人物是与你互动最多的人），发表类型（比如照片、视频、状态、更新等等）。
3. OKCupid 情侣匹配
在线交友现在是一个价值20亿美元的产业。由于Match.com, eHarmony, and OKCupid等网站的发展，这个产业自从2008年以来每年扩大3.5%。分析家认为这个产业的加速发展在未来五年还将继续——情有可原：这是情侣遇见 的有效方式。婚恋网站不仅仅造就了更多的成功婚姻，他们也擅长于根据个人不同的喜好和倾向，匹配潜在情侣。当然，这样的匹配完全是由算法完成的。
我们将以OKCupid为例，OKCupid是一个免费的婚恋网站，联合创始人之一是哈佛大学的数学家Christian Rudder。OKCupid采用一种绝对的分析方法促成约会，他们从用户那里尽力获取信息。OKCupid 的配对算法不仅仅是简单地匹配一些共同爱好，同时，每一个问题都被赋予了权重，用来衡量这个问题对于用户和他们潜在情侣的重要程度。这就是所谓的差异造就 不凡——这是OKCupid成为***效婚恋网站的原因之一。
4. NSA 数据采集，解读和加密
我们越来越多地被算法而不是被人观察。感谢Edward Snowden，我们知道了美国安全局（NSA）及其小伙伴已经暗中监控了上百万的无辜公民。近期披露的文件显示，已经有许多的监控项目被 FiveEyes实施，FiveEyes是由美国、澳大利亚、加拿大、新西兰和英国共同组成的情报组织。它们已经监控了我们的移动电话、电子邮箱、网络摄 像头图像和地理位置信息。同时，“它们”我指的是他们的算法，这其中有太多的数据，人力无法进行收集和解读。
有意思的是，NSA声称实际上他们并没有“采集”我们的数据。根据一份1982年的程序手册，“信息“采集”是指当信息被收集并被国防部情报机构在 职责范围内使用”。同时“数据由电子系统采集是指信息采集并被转换为可理解的形式”。英国卫报的Bruce Schneier解释道：
“ 因此，假设你的朋友在家里有成千上万的书籍，根据NSA的解释，他并不“收集”图书。只有他真正在读的那些才是他“收集”的图书，他利用图书做其他事情时并不能认为他在“收集”图书。”
这会产生一个问题因为：
计算机算法与人们密切相关。当我们想到计算机算法正在监控我们并且分析我们的个人数据时，我们必须想想在算法背后的人。是不是有人正在看着我们的数据，事实上，他们能做的事情正是监视。
***，最相关的还有美国国家安全局的Suite B 加密算法，这是一套功能强大的算法，用于加密、数据交换、数字签名和哈希。机构正是利用这一算法来保护分类以及未分类文件的。
5. 推荐算法
诸如比如 亚马逊和 Netflix 这样的网站，会记录你购买过的书籍或是你看过的电影，然后根据我们的爱好为我们推荐商品。
正如许多自动程序一样，这种二十一世纪独有的技术既有优点也有缺点。虽然这样的推荐有时候很有帮助，但是有时候也会偏离目标——特别是你为你的三岁女儿选购了一本儿童读物作为礼物之后。
与PageRank和Facebook的新闻提要一样，这样的算法正在造成所谓的“过滤器泡沫”，这是一种现象，用户与他们不感兴趣的信息隔离—— 有效地将用户通过意识形态的“泡沫”隔离起来。这导致了Eli Pariser提出的“信息决定论”，我们过去在网上浏览的兴趣决定了我们的未来。
6. Google AdWords
与之前的算法类似， Google, Facebook以及其他的网站跟踪你的行为、用词、搜索请求来推送相应广告。 Google’s AdWords——公司最主要的收入来源——正是以这样的模式进行预测的，同时Facebook也在尽力进行相关研究（你***一次点击Facebook的 广告是什么时候？）
7. 高频率的股票交易
很久之前，金融部门就开始使用算法来预测市场波动，但是他们在高频率的股票交易中的实践才刚刚开始。这样的高速交易涉及的算法，也叫做机器人，可以对订单在毫秒级做出判断。相反，一个人通常需要至少一秒才能对潜在的风险做出反应。因此，人们逐渐被排除在了实际交易的循环之外——一个全新的电子生态正 在逐渐形成。
但是，又是这些算法会造成错误。Leo Hickman解释道：
比如：2010年五月六日的“闪电崩盘”，当时道琼斯指数在几分钟内平均下跌了1000点，而在二十分钟之后市场才出现反弹。这样的大幅直线下跌到 目前为止也没能得到完整解释，但是大部分经济学家将齐归咎于“竟次”。“竟次”的罪魁祸首是为了达到高频交易而大规模使用的量化交易算法。Scott Patterson，华尔街日报的记着和《The Quants》的作者，将在交易场地使用这些算法比作飞机的自动驾驶。今天，大部分的交易是由算法自动完成的，但是当情况出现不同时，比如发生闪电崩盘 时，应当有人工介入。
8. MP3 压缩
压缩数据算法是电子世界不可磨灭的重要一员。我们希望更快地接收媒体数据，同时希望节约硬盘空间。因此，人们设计了很多方法来压缩和传送数据。
比如，在1991年思科系统研发了CRTP协议。1987年，德国研究者发明了今天广泛使用的MP3格式，从而将音频的大小减少到原始大小的十分之一。这一压缩格式导致了音乐产业的革命（影响有好有坏）。
9. 预测分析软件
目前这一技术并没有主宰我们的世界，但是它将很快主宰世界。越来越多的警察机构正在使用一种预测分析技术——一种让人想起电影《少数派报告》的新工具。
在2010年，据说利用IBM的预测分析软件（叫做CRUSH，全称 Criminal Reduction Utilizing Statistical History），2006年以来孟菲斯市的警察局减少了超过30%的恶性案件，其中包括减少了15%的暴力犯罪。同时，在波兰、以色列以及英国的城市也 在关注这一技术。现在，洛杉矶、圣克鲁斯、查尔斯顿等也开始了试点。
这一技术结合了数据采集、统计分析，当然还有前沿的算法。它使得警察可以评估城市的犯罪特点，并且预告可能的犯罪“热点”，从而“积极地配置资源和分配人手，从而提高人力物力的使用效率，提高公众安全”。
未来，这个系统可能会大规模替代分析家的工作。犯罪行为可以被精确的算法所追踪，这些算法监控了互联网行为、GPS，个人电子设备，生物特征和其他现实中的通信方式。越来越多的无人机会用来追踪潜在罪犯，通过分析他们的肢体动作和其他的可视化线索，来预测他们的意图。
10. 调音（Auto-Tune）
***，仅供娱乐，现在调音器由算法完成。无论是歌声或是乐器的声音，这些设备都能通过一组特定规则，略微修改音高，让音高达到最接近的准确半音上。有趣的是，这种技术最初由Exxon’s Any Hildebrand 用于处理地震数据。
美国女歌手Cher的《Believe》，被认为是***首使用调音的流行歌曲。
