算法（algorithm），在数学（算学）和计算机科学之中，为任何一系列良定义的具体计算步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。作为一个有效方法，算法被用于计算函数，它包含了一系列定义清晰的指令，并可于有限的时间及空间内清楚的表述出来。
特点：
1、输入：一个算法必须有零个或以上输入量。
2、输出：一个算法应有一个或以上输出量，输出量是算法计算的结果。
3、明确性：算法的描述必须无歧义，以保证算法的实际执行结果是精确地符合要求或期望，通常要求实际运行结果是确定的。
4、有限性：依据图灵的定义，一个算法是能够被任何图灵完备系统模拟的一串运算，而图灵机只有有限个状态、有限个输入符号和有限个转移函数（指令）。而一些定义更规定算法必须在有限个步骤内完成任务。
5、有效性：又称可行性。能够实现，算法中描述的操作都是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现。
扩展资料：
常用设计模式
完全遍历法和不完全遍历法：在问题的解是有限离散解空间，且可以验证正确性和最优性时，最简单的算法就是把解空间的所有元素完全遍历一遍，逐个检测元素是否是我们要的解。
这是最直接的算法，实现往往最简单。但是当解空间特别庞大时，这种算法很可能导致工程上无法承受的计算量。这时候可以利用不完全遍历方法——例如各种搜索法和规划法——来减少计算量。
1、分治法：把一个问题分割成互相独立的多个部分分别求解的思路。这种求解思路带来的好处之一是便于进行并行计算。
2、动态规划法：当问题的整体最优解就是由局部最优解组成的时候，经常采用的一种方法。
3、贪心算法：常见的近似求解思路。当问题的整体最优解不是（或无法证明是）由局部最优解组成，且对解的最优性没有要求的时候，可以采用的一种方法。
4、简并法：把一个问题通过逻辑或数学推理，简化成与之等价或者近似的、相对简单的模型，进而求解的方法。
怎样理解算法？
在我们日常生活中，算法无处不在，它是一种解决问题的方法和技巧，是一种逻辑思维的体现。算法可以被定义为一系列明确的步骤，用于解决特定问题的过程。它是计算机科学的核心，是实现各种软件应用的基础。
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首先，我们需要理解算法的定义。
算法是一系列解决问题的明确步骤，这些步骤是逻辑性的、有条理的。算法的目的是将一个问题分解成更小的子问题，直到子问题可以直接解决。
然后，将这些子问题的解组合起来，以解决原始问题。
算法的关键在于其明确性、有限性和有效性。 其次，我们需要了解算法的分类。根据算法的复杂度，可以将其分为渐近算法、非渐近算法和混合算法。渐近算法关注的是输入规模趋于无穷大时，算法的性能表现。而非渐近算法则关注在固定输入规模下，算法的性能表现。混合算法则是前两者的结合。
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再者，我们需要明确算法的重要性。
在计算机科学中，算法是解决问题的核心，是软件应用的基础。一个好的算法可以大大提高程序的运行效率，降低计算资源的消耗。因此，学习和研究算法具有重要意义。 、
此外，我们还需要掌握如何评价一个算法的好坏。
主要从以下几个方面进行评价：时间复杂度、空间复杂度、稳定性、健壮性等。时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；空间复杂度是指执行这个算法所需要的存储空间；稳定性是指当输入数据中相邻两项发生变化时，输出结果的变化程度；健壮性是指在输入数据出错的情况下，算法能够正确处理的能力。
最后，我们需要学习如何设计和分析算法。
设计算法时要遵循一些基本原则：简洁性、明确性、有限性、有效性。而分析算法时，则需要对算法的各个方面进行深入研究，以评估其性能。
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