一、1946 蒙特卡洛方法

　　1946年，美国拉斯阿莫斯国家实验室的三位科学家John von Neumann，Stan Ulam 和 Nick Metropolis共同发明，被称为蒙特卡洛方法。

　　它的具体定义是：

　　在广场上画一个边长一米的正方形，在正方形内部随意用粉笔画一个不规则的形状，现在要计算这个不规则图形的面积，怎么计算列？

　　蒙特卡洛（Monte Carlo）方法告诉我们，均匀的向该正方形内撒N（N 是一个很大的自然数）个黄豆，随后数数有多少个黄豆在这个不规则几何形状内部，比如说有M个，那么，这个奇怪形状的面积便近似于M/N，N越大，算出来的值便越精确。

　　在这里我们要假定豆子都在一个平面上，相互之间没有重叠。（撒黄豆只是一个比喻。）

　　蒙特卡洛方法可用于近似计算圆周率：

　　让计算机每次随机生成两个0到1之间的数，看这两个实数是否在单位圆内。

　　生成一系列随机点，统计单位圆内的点数与总点数，内接圆面积和正方形面积之比为PI:4，PI为圆周率。

　　当随机点取得越多（但即使取10的9次方个随机点时，其结果也仅在前4位与圆周率吻合）时，其结果越接近于圆周率。

　　二、1947 单纯形法

　　1947年，兰德公司的，Grorge Dantzig，发明了单纯形方法。

　　单纯形法，此后成为了线性规划学科的重要基石。

　　所谓线性规划，简单的说，就是给定一组线性（所有变量都是一次幂）约束条件

　　（例如a1*x1+b1*x2+c1*x3》0），求一个给定的目标函数的极值。

　　这么说似乎也太太太抽象了，但在现实中能派上用场的例子可不罕见——比如对于一个公司而言，其能够投入生产的人力物力有限（“线性约束条件”），而公司的目标是利润最大化（“目标函数取最大值”），看，线性规划并不抽象吧！

　　线性规划作为运筹学（operation research）的一部分，成为管理科学领域的一种重要工具。

　　而Dantzig提出的单纯形法便是求解类似线性规划问题的一个极其有效的方法。

　　三、1950 Krylov子空间迭代法

　　1950年：美国国家标准局数值分析研究所的，马格努斯Hestenes，爱德华施蒂费尔和科尼利厄斯的Lanczos，发明了Krylov子空间迭代法。

　　Krylov子空间迭代法是用来求解形如Ax=b 的方程，A是一个n*n 的矩阵，当n充分大时，直接计算变得非常困难，而Krylov方法则巧妙地将其变为Kxi+1=Kxi+b-Axi的迭代形式来求解。

　　这里的K（来源于作者俄国人Nikolai Krylov姓氏的首字母）是一个构造出来的接近于A的矩阵，而迭代形式的算法的妙处在于，它将复杂问题化简为阶段性的易于计算的子步骤。

　　四、1951 矩阵计算的分解方法

　　1951年，阿尔斯通橡树岭国家实验室的Alston Householder提出，矩阵计算的分解方法。

　　这个算法证明了任何矩阵都可以分解为三角、对角、正交和其他特殊形式的矩阵，

　　该算法的意义使得开发灵活的矩阵计算软件包成为可能。

　　五、1957 优化的Fortran编译器

　　1957年：约翰巴库斯领导开发的IBM的团队，创造了Fortran优化编译器。

　　Fortran，亦译为福传，是由Formula Translation两个字所组合而成，意思是“公式翻译”。

　　它是世界上第一个被正式采用并流传至今的高级编程语言。

　　这个语言现在，已经发展到了，Fortran 2008，并为人们所熟知。

　　六、1959-61 计算矩阵特征值的QR算法

　　1959-61：伦敦费伦蒂有限公司的J.G.F. Francis，找到了一种稳定的特征值的计算方法，这就是著名的QR算法。

　　这也是一个和线性代数有关的算法，学过线性代数的应该记得“矩阵的特征值”，计算特征值是矩阵计算的最核心内容之一，传统的求解方案涉及到高次方程求根，当问题规模大的时候十分困难。

　　QR算法把矩阵分解成一个正交矩阵（希望读此文的你，知道什么是正交矩阵。：D。）与一个上三角矩阵的积，和前面提到的Krylov 方法类似，这又是一个迭代算法，它把复杂的高次方程求根问题化简为阶段性的易于计算的子步骤，使得用计算机求解大规模矩阵特征值成为可能。

　　这个算法的作者是来自英国伦敦的J.G.F. Francis。

　　七、1962 快速排序算法

　　1962年：伦敦的，托尼埃利奥特兄弟有限公司，霍尔提出了快速排序。

　　哈哈，恭喜你，终于看到了可能是你第一个比较熟悉的算法~。

　　快速排序算法作为排序算法中的经典算法，它被应用的影子随处可见。

　　快速排序算法最早由Tony Hoare爵士设计，它的基本思想是将待排序列分为两半，左边的一半总是“小的”，右边的一半总是“大的”，这一过程不断递归持续下去，直到整个序列有序。

　　说起这位Tony Hoare爵士，快速排序算法其实只是他不经意间的小小发现而已，他对于计算机贡献主要包括形式化方法理论，以及ALGOL60 编程语言的发明等，他也因这些成就获得1980 年图灵奖。

　　快速排序的平均时间复杂度仅仅为O（Nlog（N）），相比于普通选择排序和冒泡排序等而言，

　　实在是历史性的创举。

　　八、1965 快速傅立叶变换

　　1965年：IBM 华生研究院的James Cooley，和普林斯顿大学的John Tukey，AT＆T贝尔实验室共同推出了快速傅立叶变换。

　　快速傅立叶算法是离散傅立叶算法（这可是数字信号处理的基石）的一种快速算法，其时间复杂度仅为O（Nlog（N））；比时间效率更为重要的是，快速傅立叶算法非常容易用硬件实现，因此它在电子技术领域得到极其广泛的应用。

　　九、1977 整数关系探测算法

　　1977年：Helaman Ferguson和 伯明翰大学的Rodney Forcade，提出了Forcade检测算法的整数关系。

　　整数关系探测是个古老的问题，其历史甚至可以追溯到欧几里德的时代。具体的说：

　　给定—组实数X1，X2，。..，Xn，是否存在不全为零的整数

　　a1，a2，。..an，使得：a1 x 1 +a2 x2 + 。 . 。 + an x n ＝0？

　　这一年BrighamYoung大学的Helaman Ferguson 和Rodney Forcade解决了这一问题。

　　该算法应用于“简化量子场论中的Feynman图的计算”。

　　十、1987 快速多极算法

　　1987年：Greengard，和耶鲁大学的Rokhlin发明了快速多极算法。

　　此快速多极算法用来计算“经由引力或静电力相互作用的N 个粒子运动的精确计算

　　——例如银河系中的星体，或者蛋白质中的原子间的相互作用”。