一文带你看清技术力量，当你刷手机时，后台都在跑哪些算法？

大家好！我是游侠~

大家应该都知道游侠是从事计算机行业了的吧~

下面就来介绍一些技术知识

我们随手打开短视频、新闻 App、社交媒体时，屏幕上呈现的内容看似轻松随意，背后有一整套复杂的算法默默协作。

它们共同决定了你看到什么、看到多少、看到多久。

这些算法不是单独工作，而是在系统里互相协作，构成完整的智能推荐与内容处理链路。

如果下面那些你能看懂，你肯定很nb了

① 快速度排序

作为经典的“快速算法”之一，快速排序被大量用于服务端的数据排序任务。

例如，后台可能需要快速整理某一类数据的权重、时间戳或优先级，以便更高效地返回内容给用户。

快速度排序图

② 快速傅里叶变换

FFT 在视频和音频处理场景中发挥重要作用。

它能够将信号转换到频域，让系统更容易识别音频特征、画面变化，用于视频分析、音频指纹、压缩等底层任务。

③ 哈希算法

哈希算法广泛应用于数据索引、推荐去重、内容唯一性判断等场景。

当你看到的某条视频被判定为“你已经看过”，那背后很可能依赖哈希指纹或哈希索引的辅助。

④ Transformer

Transformer 已成为现代推荐系统与自然语言处理的主力模型之一。

它驱动着短视频标题理解、评论分析、用户兴趣预测等智能功能。

⑤ 协同过滤算法

当你“喜欢某视频”，平台会找到与你兴趣相似的人，并根据他们的行为继续推荐内容给你，这就是协同过滤算法的典型应用。

⑥ 视频相似度检测算法

平台需要识别视频是否重复上传，或内容是否高度相似。

这类相似度检测算法通常基于特征提取与对比，用来保证平台内容的质量与整洁。

⑦ 布隆过滤器（布隆筛）

当系统需要快速判断“某内容是否已经存在”时，为了节省时间和空间，会使用这种概率型数据结构，常用于去重、大规模集合判断等任务。

⑧ 一致性哈希算法

在海量用户请求时，内容服务器会不断扩容缩容，一致性哈希帮助系统在分布式架构中更均衡地分配数据，避免服务器负载不均的问题。

⑨ 深度学习推荐系统

这是你刷到“超懂你”的算法核心。

深度学习推荐系统综合你的行为（观看、点赞、停留、评论等）预测你的兴趣，并动态调整内容流。

⑩ ResNet

ResNet 属于深度卷积神经网络，常用于图像识别。

例如用来识别视频中的物体、人物、场景，从而提升内容标签的准确度。

⑪ 卷积神经网络（CNN）

从图像分类到视频关键帧提取，它是视觉处理的基础模型之一，广泛应用于识别内容、分析图片与视频结构等领域。

⑫ 椭圆曲线加密算法（ECC）

当你登录、浏览或支付时，手机与服务器的数据传输需要安全加密。

ECC 是现代移动互联网常用的高强度加密算法之一。

⑬ MapReduce

当海量用户同时在线时，平台后台需要对庞大的数据集做批处理分析。

MapReduce 是处理这种大规模数据的经典分布式计算模型。

你在手机上“轻轻一刷”，背后是几十种算法在协作工作——从排序、加密、分布式调度，到深度学习模型的预测以及视频特征提取。

正是这些算法的协作，才让每条推荐都显得恰到好处、及时、精准。