最新算法分析心得体会怎么写(通用9篇)

在一段时间内积累的经验和教训都可以写进心得体会中。在写心得体会之前，我们可以先将所要总结的内容进行分门别类，形成一个清晰的思维结构。下面是一些我个人的心得体会，希望对大家有所启发。

算法分析心得体会怎么写篇一

第一段：引言（约200字）。

CT算法，即CholeraandTabuSearchAlgorithm，是一种用于解决复杂问题的启发式搜索算法。通过模拟霍乱的扩散和禁忌搜索的方式，该算法能够快速找到问题的近似最优解。在实际应用中，我使用CT算法解决了一个旅行商问题，并对此有了一些体会和心得。本文将就CT算法的原理和应用进行简要介绍，并分享我在使用过程中的体会。

第二段：CT算法原理（约250字）。

CT算法的原理主要包含两个部分：模拟霍乱的扩散和禁忌搜索。首先，模拟霍乱的扩散是通过将问题域划分为若干个细胞，然后在细胞之间进行信息传播，以寻找问题的解。每个细胞都存储了一个解，并根据与相邻细胞的信息交流来进行搜索。其次，禁忌搜索是通过维护一个禁忌列表来避免陷入局部最优解。禁忌列表中存储了一系列已经访问过的解，以避免这些解再次被搜索到。通过合理的设置禁忌列表，CT算法能够在搜索过程中不断发现和探索新的解空间，提高收敛速度。

第三段：CT算法在旅行商问题中的应用（约250字）。

旅行商问题是一个典型的组合优化问题，即在给定一组城市和各城市间的距离，找到一条最短路径，使得旅行商经过每个城市且只经过一次。我将CT算法应用于解决旅行商问题，并取得了不错的效果。首先，我将城市间的距离关系映射到细胞之间的信息交流，每个细胞代表着一个城市。然后，通过模拟霍乱的扩散，各个细胞之间不断传递和交流自身的解，最终找到一组近似最优解。在搜索过程中，我设置了禁忌列表，确保搜索不陷入局部最优解，而是不断探索更多解空间。通过不断迭代和优化，最终得到了旅行商问题的一个满意解。

第四段：CT算法的优点和局限（约250字）。

CT算法有许多优点。首先，它能够在较短的时间内找到问题的近似最优解。同时，CT算法不依赖问题的具体特征，在各种组合优化问题中都能够应用。此外，禁忌搜索的思想还能够防止搜索陷入局部最优解，提高全局搜索的能力。然而，对于规模庞大的问题，CT算法的搜索时间可能会较长，需要耗费大量的计算资源。此外，CT算法在处理连续问题时可能会遇到困难，因为连续问题的解空间非常庞大，搜索的复杂度很高。

第五段：结语（约200字）。

综上所述，CT算法是一种高效且灵活的启发式搜索算法，在解决组合优化问题方面有着广泛的应用。通过模拟霍乱的扩散和禁忌搜索的方式，CT算法能够快速找到问题的近似最优解，并且能够避免搜索陷入局部最优解。然而，对于规模庞大和连续性问题，CT算法可能存在一些局限。因此，在实际应用中，我们需要根据问题的具体特征和需求，选择合适的算法进行求解。通过不断学习和实践，我们能够更好地理解和应用CT算法，为解决实际问题提供有效的工具和方法。

算法分析心得体会怎么写篇二

第一段：介绍SVM算法及其重要性（120字）。

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种强大的机器学习算法，在模式识别和数据分析领域被广泛应用。基于统计学理论和机器学习原理，SVM通过找到最佳的超平面来进行分类或回归。由于其高精度和强大的泛化能力，SVM算法在许多实际应用中取得了卓越的成果。

第二段：SVM算法的特点与工作原理（240字）。

SVM算法具有以下几个重要特点：首先，SVM算法适用于线性和非线性分类问题，并能处理高维度的数据集。其次，SVM采用间隔最大化的思想，通过在样本空间中找到最佳的超平面来实现分类。最后，SVM为非凸优化问题，采用拉格朗日对偶求解对凸优化问题进行变换，从而实现高效的计算。

SVM算法的工作原理可以简要概括为以下几个步骤：首先，将数据转换到高维空间，以便在新的空间中可以进行线性分类。然后，通过选择最佳的超平面，使得不同类别的样本尽可能地分开，并且距离超平面的最近样本点到超平面的距离最大。最后，通过引入核函数来处理非线性问题，将样本映射到高维特征空间，从而实现非线性分类。

第三段：SVM算法的应用案例与优势（360字）。

SVM算法在许多领域中都取得了重要的应用和突出的性能。例如，SVM在图像分类和目标检测中表现出色，在医学图像和生物信息学领域有广泛的应用，可以用于癌症诊断、DNA序列分析等。此外，SVM还被用于金融领域的股票市场预测、信用评分等问题。

SVM算法相较于其他分类算法具备几个重要的优势。首先，SVM具有良好的泛化能力，能够对新样本进行准确的分类。其次，SVM可以通过核函数来处理高维度和非线性问题，为复杂分类任务提供更好的解决方案。最后，SVM算法对于异常值和噪声具有较好的鲁棒性，不容易因为数据集中的异常情况而出现过拟合现象。

第四段：SVM算法的局限性与改进方法（240字）。

尽管SVM算法在许多情况下表现出色，但仍存在一些局限性。首先，SVM算法对于大规模数据集的训练计算复杂度较高。其次，SVM在处理多分类问题时需要借助多个二分类器，导致计算复杂度增加。同时，对于非平衡数据集，SVM在分类中的效果可能不如其他算法。最后，选择合适的核函数和参数对SVM的性能有很大影响，但寻找最佳组合通常是一项困难的任务。

为了改进SVM算法的性能，研究者们提出了一些解决方案。例如，通过使用近似算法、采样技术和并行计算等方法来提高SVM算法的计算效率。同时，通过引入集成学习、主动学习和半监督学习等新思路，以及选择合适的核函数和参数，可以进一步提升SVM算法的性能。

第五段：总结SVM算法的意义与未来展望（240字）。

SVM算法作为一种强大的机器学习工具，在实际应用中取得了显著的成果。通过其高精度、强大的泛化能力以及处理线性和非线性问题的能力，SVM为我们提供了一种有效的模式识别和数据分析方法。

未来，我们可以进一步研究和探索SVM算法的各种改进方法，以提升其性能和应用范围。同时，结合其他机器学习和深度学习算法，可以进一步挖掘SVM算法在大数据分析、图像识别、智能决策等领域的潜力。相信在不久的将来，SVM算法将继续为各个领域的问题提供可靠的解决方案。

算法分析心得体会怎么写篇三

KMP算法，全称为Knuth–Morris–Pratt算法，是一种用于字符串匹配的经典算法。该算法利用了模式串中的信息进行优化，能够在匹配过程中避免重复比较，从而提高匹配效率。在学习和应用KMP算法的过程中，我深感这个算法的巧妙和高效，并从中得到了一些心得体会。

首先，KMP算法的核心思想是根据模式串的特点进行匹配。在传统的字符串匹配算法中，每次出现不匹配时都将文本串和模式串重新对齐比较。而KMP算法则利用了模式串本身的信息，找到了一种方法能够尽可能地避免不必要的比较。通过构造一个部分匹配表，计算出模式串中每个位置处的最长公共前缀后缀长度，可以根据这个表在匹配过程中快速调整模式串的位置，从而达到节省时间的目的。这种基于部分匹配表的优化思想，使KMP算法相对于其他算法更快速、高效。

其次，学习KMP算法不仅要掌握其基本原理，还要深入理解其实现过程。KMP算法的实现相对来说比较复杂，需要用到数组和指针等数据结构和操作。在实践过程中，我发现理解KMP算法的关键在于明确数组的含义和指针的指向。部分匹配表用到了一个next数组，其含义是从模式串中的某个位置开始的最长公共前缀和后缀的长度。next数组的构造过程是通过不断迭代的方式逐步求解的，需要在计算每个位置的前缀后缀的同时，记录下一个位置的值。而在匹配过程中，使用next数组来调整模式串的位置。由于数组是从0开始计数的，而指针是从1开始计数的，因此在实现时需要进行一定的偏移操作。只有理解了数组的含义和指针的指向，才能正确地实现KMP算法。

此外，KMP算法的学习过程中需要反复进行练习和实践。刚开始接触KMP算法时，由于其中的数组和指针操作较为复杂，很容易犯错。在实践过程中，我多次出错、重新调试，才逐渐理解和熟练掌握了算法的实现。因此，我认为在学习KMP算法时，需要多动手实践，多进行试错和调试，才能真正掌握算法的核心思想和实现方法。

最后，KMP算法在实际应用中具有广泛的价值。字符串匹配是一类常见的问题，KMP算法通过其高效的匹配方式，能够在很短的时间内得到匹配结果，解决了很多实际问题。在文本编辑器、搜索引擎等领域，KMP算法被广泛地应用，以提高搜索和匹配的速度。对于开发人员来说，学习和掌握KMP算法不仅能够提高算法设计和编程能力，还能够在实际开发中提供优化和改进的思路。

综上所述，KMP算法是一种高效且广泛应用的字符串匹配算法。通过学习KMP算法，我不仅掌握了其基本原理和实现方法，还培养了动手实践和问题解决的能力。KMP算法的学习对于提高算法设计和编程能力，以及解决实际问题具有重要的意义。未来，我将继续不断学习和实践，深入理解KMP算法，并将其应用于实际开发中，以提高算法和程序的效率。

算法分析心得体会怎么写篇四

随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习技术的发展日益成熟，非负矩阵分解（Non-negativeMatrixFactorization，NMF）作为一种常用的数据降维和特征提取方法，被广泛应用于文本挖掘、图像分析和推荐系统等领域。在使用NMF算法一段时间后，我对其进行总结和思考，得出以下体会。

首先，NMF算法的核心思想是通过将原始矩阵分解为两个非负矩阵的乘积，来寻找数据的潜在结构和特征表示。这一思想的重要性在于非负性约束，使得分解的结果更加直观和易于解释。在实际应用中，通过选择合适的特征数目，可以控制降维的维度，从而提高数据的可解释性和可视化效果。同时，由于非负矩阵分解是一个NP问题，所以在具体实现时需要考虑算法的效率和计算复杂度。

其次，在NMF算法的具体实现过程中，选择合适的损失函数和优化算法是非常重要的。常见的损失函数有欧氏距离、KL散度和相对熵等，不同的损失函数适用于不同的场景。例如，当数据存在缺失或噪声时，KL散度和相对熵能更好地处理这些问题。而在优化算法方面，常用的有梯度下降法、乘法更新法和交替最小二乘法等。在实际应用中，根据所面对的数据集和问题，选择合适的损失函数和优化算法，可以提高算法的收敛速度和准确性。

此外，在使用NMF算法时，需要对数据进行预处理。具体来说，就是要将原始数据转换为非负的特征矩阵。常见的预处理方法包括特征缩放、标准化和二值化等。通过预处理，可以降低数据的维度和复杂性，减少特征间的冗余信息，同时提高算法对噪声和异常值的鲁棒性。此外，还可以采用降维、平滑和分段等方法，进一步提高算法的性能和鲁棒性。

最后，在实际应用NMF算法时，还需要考虑其在特定问题上的适应性和可扩展性。以文本挖掘为例，NMF算法可以用于主题建模和文本分类。在主题建模中，通过NMF算法可以挖掘出文本中的主题特征，帮助用户更好地理解和分析文本内容。在文本分类中，NMF算法可以提取文本的特征表示，将其转换为矩阵形式，并通过分类器进行分类。通过实际实验发现，NMF算法在这些任务上的表现令人满意，具有较好的分类和预测能力。

总之，NMF算法作为一种常用的降维和特征提取方法，可以帮助我们更好地分析和理解数据。在实际应用中，我们需要理解其核心思想、选择合适的损失函数和优化算法、进行数据预处理，以及考虑其适应性和可扩展性。通过对NMF算法的细致研究和实践应用，我们可以更好地发现数据的内在规律和潜在特征，为相关领域的问题解决提供有力支持。

算法分析心得体会怎么写篇五

第一段：引言（200字）。

算法作为计算机科学的一个重要分支，是解决问题的方法和步骤的准确描述。在学习算法的过程中，我深深体会到了算法的重要性和应用价值。算法可以帮助我们高效地解决各种问题，提高计算机程序的性能，使我们的生活变得更加便利。下面，我将分享一下我在学习算法中的心得体会。

第二段：算法设计与实现（200字）。

在学习算法过程中，我认识到了算法设计的重要性。一个好的算法设计可以提高程序的执行效率，减少计算机资源的浪费。而算法实现则是将算法转化为可执行的代码，是将抽象的思想变为具体的操作的过程。在算法设计与实现的过程中，我学会了分析问题的特点与需求，选择适合的算法策略，并用编程语言将其具体实现。这个过程不仅需要我对各种算法的理解，还需要我灵活运用编程技巧与工具，提高程序的可读性和可维护性。

第三段：算法的应用与优化（200字）。

在实际应用中，算法在各个领域都起到了重要作用。例如，图像处理、数据挖掘、人工智能等领域都离不开高效的算法。算法的应用不仅仅是解决问题，更是为了在有限的资源和时间内获得最优解。因此，在算法设计和实现的基础上，优化算法变得尤为重要。我学到了一些常用的算法优化技巧，如分治、动态规划、贪心算法等，并将其应用到实际问题中。通过不断优化算法，我发现程序的执行效率得到了显著提高，同时也增强了我的问题解决能力。

第四段：算法的思维方式与训练（200字）。

学习算法不仅仅是学习具体的算法和编码技巧，更是训练一种思维方式。算法需要我们抽象问题、分析问题、寻求最优解的能力。在学习算法的过程中，我逐渐形成了一种“自顶向下、逐步细化”的思维方式。即将问题分解成多个小问题，逐步解决，最后再将小问题的解合并为最终解。这种思维方式帮助我找到了解决问题的有效路径，提高了解决问题的效率。

第五段：结语（200字）。

通过学习算法，我深刻认识到算法在计算机科学中的重要性。算法是解决问题的关键，它不仅能提高程序的执行效率，还能优化资源的利用，提供更好的用户体验。同时，学习算法也是一种训练思维的过程，它帮助我们养成逻辑思维、分析问题和解决问题的能力，提高我们的编程素质。未来，我将继续深入学习算法，在实践中不断积累经验，并将学到的算法应用到实际的软件开发中。相信通过不断的努力，我会取得更好的成果，为解决现实生活中的各种问题贡献自己的力量。

总结：通过学习算法，我不但懂得了如何设计和实现高效的算法，还培养了解决问题的思维方式。算法给我们提供了解决各类问题的有效方法和工具，让我们的生活和工作变得更加高效和便捷。通过算法的学习，我深刻认识到计算机的力量和无限潜力，也对编程领域充满了热爱和激情。

算法分析心得体会怎么写篇六

第一段：引言（200字）。

算法课是计算机专业中一门非常重要的课程，它教授计算机算法的设计与分析。在这门课上，我学到了如何有效地解决问题并优化算法，这对于我的专业发展和解决现实生活中的问题至关重要。以下是我在算法课上的体会和思考。

第二段：课程内容与收获（200字）。

在算法课上，我们系统学习了各种基本的算法和数据结构，如排序、查找、图算法、动态规划等。通过理论讲解和实际代码实现，我进一步理解了这些算法的原理和应用场景。同时，我也通过课程中的编程作业，锻炼了自己的编程能力和问题解决能力。在编写算法代码时，我不仅熟练掌握了各个算法的实现方式，还学会了如何评估算法的效率和复杂度。这些知识和技能对我今后的学习和工作具有重要的指导意义。

第三段：课程的挑战与突破（300字）。

算法课的学习并不容易，尤其是对于我这样的计算机初学者来说。课上所讲解的数学理论和抽象的编程思维对我来说是一种挑战。但是，通过与同学的讨论和助教的指导，我逐渐克服了这些困难，掌握了基本的算法设计和分析方法。我学会了将复杂的问题拆分为简单的子问题，并通过合适的数据结构和算法解决它们，这种分析和思维方式提升了我的编程思维能力。此外，课上的编程实践也给我提供了锻炼编程能力的机会，让我逐步增强了对编程语言的熟练掌握。

第四段：对算法课的思考与启发（300字）。

在算法课上，我不仅学到了具体的算法和数据结构，还从中得到了一些深刻的思考和启发。首先，我意识到算法不仅是一种技术，更是一种解决问题的思维方式。通过合理地选择和设计算法，我们能够高效地解决问题，并优化系统的性能。其次，算法课启发我对计算机科学的更深入的理解。算法是计算机科学的基石，通过学习算法，我对计算机科学的本质和核心思想有了更清晰的认识。最后，算法课也使我懂得了坚持和不断实践的重要性。算法设计和分析需要反复的实践和思考，只有通过不断的努力，才能够真正熟练掌握。

第五段：总结（200字）。

通过算法课的学习和实践，我深刻认识到算法的重要性和其在计算机科学中的核心地位。我对各种经典算法和数据结构有了更深入的了解，同时也提高了自己的编程能力和问题解决能力。此外，算法课还带给我对计算机科学思维和解决问题的启发和思考。通过不断学习和实践，我相信我能够在未来的学习和工作中更好地运用算法思维解决问题，不断进步和成长。算法课是我大学生活中的一段宝贵经历，我将继续保持学习的态度，追求进一步的提升和突破。

算法分析心得体会怎么写篇七

Fox算法是基于分治和并行思想的一种矩阵乘法算法，由JamesFox提出。自提出以来，它在并行计算的领域内展现出了强大的性能和高效率。本文将深入探讨Fox算法的原理和应用，以及在实践中的心得体会。

【第二段：算法原理】。

Fox算法将矩阵分解为小块，并将这些小块分发给多个处理器进行并行计算。算法的核心思想是通过分治的方式，将矩阵拆解为更小的子矩阵，同时利用并行的方式，使得每个处理器可以独立计算各自被分配的子矩阵。具体来说，Fox算法首先通过一种循环移位的方式，使得每个处理器都拥有自己需要计算的子矩阵，然后每个处理器分别计算自己的子矩阵，最后通过循环移位的方式将计算结果汇总，得到最终的乘积矩阵。

【第三段：算法应用】。

Fox算法在并行计算中得到了广泛应用。它可以应用于各种需要进行矩阵乘法计算的场景，并且在大规模矩阵计算中展现出了良好的并行性能。例如，在数据挖掘和机器学习的领域中，矩阵乘法是一个常见的计算任务，而Fox算法可以通过并行计算加速这一过程，提高计算效率。此外，在科学计算和高性能计算领域，矩阵乘法也是一项基本运算，Fox算法的并行特性可以充分利用计算资源，提高整体计算速度。

在实践中，我发现Fox算法的并行计算能力非常出色。通过合理地设计和安排处理器和通信的方式，可以将计算任务均匀分配给每个处理器，避免处理器之间的负载不均衡。此外，在根据实际情况选取适当的子矩阵大小时，也能够进一步提高算法的性能。另外，为了充分发挥Fox算法并行计算的优势，我发现使用高性能的并行计算平台可以有效提升整体计算性能，例如使用GPU或者并行计算集群。

【第五段：总结】。

总之，Fox算法是一种高效的矩阵乘法算法，具有强大的并行计算能力。通过分治和并行的思想，它能够将矩阵乘法任务有效地分配给多个处理器，并将计算结果高效地汇总，从而提高整体计算性能。在实践中，我们可以通过合理地安排处理器和通信方式，选取适当大小的子矩阵，以及使用高性能的并行计算平台，充分发挥Fox算法的优势。相信在未来的科学计算和并行计算领域中，Fox算法将继续发挥重要的作用。

算法分析心得体会怎么写篇八

第一段：引言（200字）。

DES（DataEncryptionStandard）算法是一种常见的对称加密算法，它广泛应用于数据保密领域。在学习和实践DES算法的过程中，我深深地感受到了它的优点和特点。本文将从DES算法的基本原理、加密过程、密钥管理、优缺点以及对现代密码学的影响等方面，分享我对DES算法的心得体会。

第二段：基本原理（200字）。

DES算法的基本原理是将明文分成64位的数据块，并通过一系列的置换、替换、移位和混合等运算，最终得到密文。其中关键的部分是轮函数和子密钥的生成。轮函数包含了置换和替换运算，通过多轮迭代实现对明文的混淆，增加了破解的难度。而子密钥的生成过程则是通过对64位密钥进行一系列的置换和选择运算来生成48位的子密钥，这些子密钥用于轮函数的操作。DES算法的基本原理简洁明了，但其中的数学运算和置换操作需要仔细推敲和理解。

第三段：加密过程（300字）。

DES算法的加密过程分为初始置换、轮函数、逆初始置换三步。初始置换将明文重新排列，逆初始置换则是对密文进行反向排列。轮函数的操作包括对数据块的拆分、扩展、与子密钥的异或运算、分组替代和P盒置换。这些操作相互配合，使得DES算法的加密过程成为了一种高度复杂的运算过程。在实际操作中，我用C语言编写了DES算法的代码，并通过调试和优化，实现了对文本文件的加解密功能。这个过程使我更加深入地理解了DES算法的加密过程，也对C语言编程能力有了很大的提升。

第四段：密钥管理（200字）。

DES算法中的密钥管理是整个加密过程中至关重要的环节。由于DES算法的密钥长度较短（仅56位），导致其密钥空间相对较小，安全性存在一定程度的问题。密钥的安全管理涉及到密钥的生成、分发和存储等方面。在实际应用中，在传输密钥时通常采用公钥密码体制和数字签名等技术来保证密钥的安全性。同时，DES算法也可以通过多轮迭代和更长的密钥长度来增加安全性。密钥管理是DES算法中需要特别重视的部分，只有合理有效地管理好密钥，才能保证加密过程的安全性。

第五段：优缺点及对现代密码学的影响（300字）。

DES算法作为一种对称加密算法，具有加密速度快、硬件实现容易及广泛应用等优点，是历史上最广泛使用的加密算法之一。然而，随着计算机处理能力的提升和密码学理论的发展，DES算法的安全性已经被新的攻击方法所突破。为此，DES算法的密钥长度进一步增加为Triple-DES算法，以增强其安全性。相比于现代密码学所采用的更先进的加密算法，DES算法在安全性方面还存在着一定的局限性。然而，DES算法仍然是学习密码学的重要基础，通过理解DES算法的原理和加密过程，对于进一步学习和研究其他加密算法都有着积极的促进作用。

总结：以上，我通过学习DES算法，深入理解了它的基本原理、加密过程、密钥管理以及优缺点等方面。尽管DES算法在现代密码学中并不是最佳选择，但通过学习DES算法，我对对称加密算法有了更深入的理解，并为以后学习更复杂和安全性更高的加密算法打下了基础。不仅如此，通过编写DES算法的代码，我对C语言编程能力也有了很大提升。DES算法的学习不仅是一次知识的积累，更是一次对密码学理论和计算机安全的探索。

算法分析心得体会怎么写篇九

算法是计算机科学的核心，它是计算机程序的基础。算法分析是计算机科学中最重要的研究领域之一。在研究过程中，我深深地认识到一个好的算法不仅仅意味着高效的运行速度，而且意味着代码的结构简单易懂，易于维护。在本文中，我将介绍我在算法分析过程中所获得的心得体会。

第二段：算法的复杂性分析。

算法的复杂性分析是算法研究中最重要的研究方向之一。在分析算法的复杂性时，我们需要考虑算法的时间复杂性和空间复杂性。时间复杂性是指算法执行所需的时间，它常用大O表示法来衡量。而空间复杂性是指算法执行所需的空间，它通常以字节为单位来衡量。通过对算法的复杂性分析，我们可以以一种客观的方式来评估算法的好坏，为优化算法提供方向。

第三段：算法的优化思路。

当我们评估一个算法的复杂性时，我们通常会考虑运行时间和占用空间。因此，我们需要寻找一些优化思路，以改进算法的表现。例如，我们可以通过提高代码的效率来减少运行时间，或通过优化数据结构来减少空间占用。在算法的优化过程中，我们还需要考虑算法的可读性和可维护性，以确保算法代码是易懂和易于修改的。

第四段：算法的实际应用。

算法的实际应用非常广泛。在计算机科学的各个领域中，我们都可以看到算法的身影。例如，在人工智能领域中，机器学习算法用于训练模型和预测结果；在计算机图形学中，渲染算法用于生成逼真的图像；在网络安全领域中，加密算法用于保护数据的安全。无论在哪个领域，算法都是计算机科学中不可或缺的一部分。

第五段：结语。

算法分析是一项重要的研究领域，它为计算机科学提供了不可或缺的支持。在学习算法分析的过程中，我们需要掌握基本的算法知识和分析方法，同时还需要学习优化算法的思路和实际应用。通过不断地学习和实践，我们可以不断提高自己的算法水平，为计算机科学的发展做出更大的贡献。