一文帶你看清技術力量，當你刷手機時，後臺都在跑哪些算法？

大家好！我是遊俠~

大家應該都知道遊俠是從事計算機行業了的吧~

下面就來介紹一些技術知識

我們隨手打開短視頻、新聞 App、社交媒體時，屏幕上呈現的內容看似輕鬆隨意，背後有一整套複雜的算法默默協作。

它們共同決定了你看到什麼、看到多少、看到多久。

這些算法不是單獨工作，而是在系統裏互相協作，構成完整的智能推薦與內容處理鏈路。

如果下面那些你能看懂，你肯定很nb了

① 快速度排序

作爲經典的“快速算法”之一，快速排序被大量用於服務端的數據排序任務。

例如，後臺可能需要快速整理某一類數據的權重、時間戳或優先級，以便更高效地返回內容給用戶。

快速度排序圖

② 快速傅里葉變換

FFT 在視頻和音頻處理場景中發揮重要作用。

它能夠將信號轉換到頻域，讓系統更容易識別音頻特徵、畫面變化，用於視頻分析、音頻指紋、壓縮等底層任務。

③ 哈希算法

哈希算法廣泛應用於數據索引、推薦去重、內容唯一性判斷等場景。

當你看到的某條視頻被判定爲“你已經看過”，那背後很可能依賴哈希指紋或哈希索引的輔助。

④ Transformer

Transformer 已成爲現代推薦系統與自然語言處理的主力模型之一。

它驅動着短視頻標題理解、評論分析、用戶興趣預測等智能功能。

⑤ 協同過濾算法

當你“喜歡某視頻”，平臺會找到與你興趣相似的人，並根據他們的行爲繼續推薦內容給你，這就是協同過濾算法的典型應用。

⑥ 視頻相似度檢測算法

平臺需要識別視頻是否重複上傳，或內容是否高度相似。

這類相似度檢測算法通常基於特徵提取與對比，用來保證平臺內容的質量與整潔。

⑦ 布隆過濾器（布隆篩）

當系統需要快速判斷“某內容是否已經存在”時，爲了節省時間和空間，會使用這種概率型數據結構，常用於去重、大規模集合判斷等任務。

⑧ 一致性哈希算法

在海量用戶請求時，內容服務器會不斷擴容縮容，一致性哈希幫助系統在分佈式架構中更均衡地分配數據，避免服務器負載不均的問題。

⑨ 深度學習推薦系統

這是你刷到“超懂你”的算法核心。

深度學習推薦系統綜合你的行爲（觀看、點贊、停留、評論等）預測你的興趣，並動態調整內容流。

⑩ ResNet

ResNet 屬於深度卷積神經網絡，常用於圖像識別。

例如用來識別視頻中的物體、人物、場景，從而提升內容標籤的準確度。

⑪ 卷積神經網絡（CNN）

從圖像分類到視頻關鍵幀提取，它是視覺處理的基礎模型之一，廣泛應用於識別內容、分析圖片與視頻結構等領域。

⑫ 橢圓曲線加密算法（ECC）

當你登錄、瀏覽或支付時，手機與服務器的數據傳輸需要安全加密。

ECC 是現代移動互聯網常用的高強度加密算法之一。

⑬ MapReduce

當海量用戶同時在線時，平臺後臺需要對龐大的數據集做批處理分析。

MapReduce 是處理這種大規模數據的經典分佈式計算模型。

你在手機上“輕輕一刷”，背後是幾十種算法在協作工作——從排序、加密、分佈式調度，到深度學習模型的預測以及視頻特徵提取。

正是這些算法的協作，才讓每條推薦都顯得恰到好處、及時、精準。