如何計算雷諾數(shù)？雷諾數(shù)是一種可以用來描述流體流動的無量綱數(shù)。式中：Re=ρVD/μ，其中V、ρ和μ分別為流體的速度、密度和粘度系數(shù)，D為特征長度。例如，如果流體流經(jīng)圓形管道，則D是管道的等效直徑。雷諾

如何計算雷諾數(shù)？

雷諾數(shù)是一種可以用來描述流體流動的無量綱數(shù)。

式中：Re=ρVD/μ，其中V、ρ和μ分別為流體的速度、密度和粘度系數(shù)，D為特征長度。

例如，如果流體流經(jīng)圓形管道，則D是管道的等效直徑。雷諾數(shù)可以用來區(qū)分層流和湍流，也可以用來確定物體在流體流動中的阻力。

當雷諾數(shù)較小時，粘性力對流場的影響大于慣性力的影響，粘性力會減弱流場中流速的擾動，使流體流動穩(wěn)定、層流；反之，當雷諾數(shù)較大時，粘性力對流場的影響較小慣性力對流場的影響大于粘滯力，流體流動不穩(wěn)定，流速的微小變化容易發(fā)展和加強，形成紊流不規(guī)則流場。

當物體在不可壓縮粘性流體中的穩(wěn)定平面內(nèi)運動時，所有無量綱數(shù)由兩個參數(shù)確定：迎角α和雷諾數(shù)Re。為了實現(xiàn)動態(tài)相似性，除了模型與真實物體的幾何相似性外，攻角和雷諾數(shù)必須相等。第一個條件總是很容易達到，而第二個條件一般很難完全達到。

特別是，當被繞過的對象的大小相對較大時，模型要小很多倍，因此有必要大大改變流體的速度、密度和粘度。

作為一名程序員，需要精通高深的算法嗎？為什么？

太深的算法可以適當學(xué)習(xí)一些，但是比較常用的算法一定能做到。不僅算法崗需要學(xué)習(xí)這么多算法，開發(fā)崗也需要學(xué)習(xí)很多常用算法，這樣才能在開發(fā)過程中編寫出高性能的代碼。我舉個例子。以前，我用MR處理一段數(shù)據(jù)。在reduce階段，我需要根據(jù)某個值保持頂部，但是如果不能使用其他算法，可以調(diào)用quick sort。最壞的時間復(fù)雜度是O（n^2）。當數(shù)據(jù)很大時，你不能用完。如果能夠維護大頂堆或bfprt算法，時間復(fù)雜度會大大降低。所以算法是非常重要的。

那么，我們需要學(xué)習(xí)哪些算法？我將列出以下方向

常見的圖論算法，如并集搜索、最短路徑算法、二部圖匹配、網(wǎng)絡(luò)流、拓撲排序等

例如常見的二分搜索、三分搜索，特別是二分搜索、訪談常問、深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索，經(jīng)典的八道數(shù)字題等等。還有一些啟發(fā)式搜索算法，如模擬退火算法、遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法等。

Dijkstra算法用于尋找最短路徑、最大子段和、數(shù)字DP等

這一類比較大，特別是在機器學(xué)習(xí)、人工智能、密碼學(xué)等領(lǐng)域。比如數(shù)論中的大數(shù)分解，大素數(shù)的判定，擴展歐幾里德算法，中國剩余定理，盧卡斯定理等等，組合數(shù)學(xué)中的博弈問題，卡特蘭數(shù)公式，包含排除原理，波利亞計數(shù)等等，計算幾何中的極性排序、凸包問題、旋轉(zhuǎn)卡盤問題、多邊形核問題、平面最近點對問題等。另外，還有一些矩陣的構(gòu)造計算，如矩陣的快冪等。

如果要做算法作業(yè)，除了上面的一些應(yīng)用算法外，主要是機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法。