算法（Algorithm）是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規範的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個算法的優劣可以用空間複雜度與時間複雜度來衡量。
算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化算法在內的一些算法，包含了一些隨機輸入。
形式化算法的概念部分源自嘗試解決希爾伯特提出的判定問題，並在其後嘗試定義有效計算性或者有效方法中成形。這些嘗試包括庫爾特·哥德爾、Jacques Herbrand和史蒂芬·科爾·克萊尼分別於1930年、1934年和1935年提出的遞歸函式，阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前，依然常有直覺想法難以定義為形式化算法的情況。
基本介紹
特徵,有窮性,確切性,輸入項,輸出項,可行性,要素,評定,時間複雜度,空間複雜度,正確性,可讀性,健壯性,方法,遞推法,遞歸法,窮舉法,貪心算法,分治法,動態規劃法,疊代法,分支界限法,回溯法,描述方式,分類,歷史,相關,
特徵
一個算法應該具有以下五個重要的特徵：
有窮性
（Finiteness）
算法的有窮性是指算法必須能在執行有限個步驟之後終止；
確切性
(Definiteness)
算法的每一步驟必須有確切的定義；
輸入項
(Input)
一個算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指算法本身定出了初始條件；
輸出項
(Output)
一個算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的算法是毫無意義的；
可行性
(Effectiveness)
算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）。
要素
一，數據對象的運算和操作：計算機可以執行的基本操作是以指令的形式描述的。一個計算機系統能執行的所有指令的集合，成為該計算機系統的指令系統。一個計算機的基本運算和操作有如下四類：
1，算術運算：加減乘除等運算
2，邏輯運算：或、且、非等運算
3，關係運算：大於、小於、等於、不等於等運算
4，數據傳輸：輸入、輸出、賦值等運算
二，算法的控制結構：一個算法的功能結構不僅取決於所選用的操作，而且還與各操作之間的執行順序有關。
評定
時間複雜度
算法的時間複雜度是指執行算法所需要的計算工作量。一般來說，計算機算法是問題規模n 的函式f(n)，算法的時間複雜度也因此記做。
T(n)=Ο(f(n))
因此，問題的規模n 越大，算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間複雜度（Asymptotic Time Complexity）。
空間複雜度
算法的空間複雜度是指算法需要消耗的記憶體空間。其計算和表示方法與時間複雜度類似，一般都用複雜度的漸近性來表示。同時間複雜度相比，空間複雜度的分析要簡單得多。
正確性
算法的正確性是評價一個算法優劣的最重要的標準。
可讀性
算法的可讀性是指一個算法可供人們閱讀的容易程度。
健壯性
健壯性是指一個算法對不合理數據輸入的反應能力和處理能力，也稱為容錯性。
方法
遞推法
遞推是序列計算機中的一種常用算法。它是按照一定的規律來計算序列中的每個項，通常是通過計算機前面的一些項來得出序列中的指定項的值。其思想是把一個複雜的龐大的計算過程轉化為簡單過程的多次重複，該算法利用了計算機速度快和不知疲倦的機器特點。
遞歸法
程式調用自身的編程技巧稱為遞歸（recursion）。一個過程或函式在其定義或說明中有直接或間接調用自身的一種方法，它通常把一個大型複雜的問題層層轉化為一個與原問題相似的規模較小的問題來求解，遞歸策略只需少量的程式就可描述出解題過程所需要的多次重複計算，大大地減少了程式的代碼量。遞歸的能力在於用有限的語句來定義對象的無限集合。一般來說，遞歸需要有邊界條件、遞歸前進段和遞歸返回段。當邊界條件不滿足時，遞歸前進；當邊界條件滿足時，遞歸返回。
注意：
(1) 遞歸就是在過程或函式里調用自身;
(2) 在使用遞歸策略時，必須有一個明確的遞歸結束條件，稱為遞歸出口。
窮舉法
窮舉法，或稱為暴力破解法，其基本思路是：對於要解決的問題，列舉出它的所有可能的情況，逐個判斷有哪些是符合問題所要求的條件，從而得到問題的解。它也常用於對於密碼的破譯，即將密碼進行逐個推算直到找出真正的密碼為止。例如一個已知是四位並且全部由數字組成的密碼，其可能共有10000種組合，因此最多嘗試10000次就能找到正確的密碼。理論上利用這種方法可以破解任何一種密碼，問題只在於如何縮短試誤時間。因此有些人運用計算機來增加效率，有些人輔以字典來縮小密碼組合的範圍。
貪心算法
用貪心法設計算法的特點是一步一步地進行，常以當前情況為基礎根據某個最佳化測度作最優選擇，而不考慮各種可能的整體情況，它省去了為找最優解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間，它採用自頂向下,以疊代的方法做出相繼的貪心選擇,每做一次貪心選擇就將所求問題簡化為一個規模更小的子問題, 通過每一步貪心選擇,可得到問題的一個最優解，雖然每一步上都要保證能獲得局部最優解，但由此產生的全局解有時不一定是最優的，所以貪婪法不要回溯。
貪婪算法是一種改進了的分級處理方法，其核心是根據題意選取一種量度標準，然後將這多個輸入排成這種量度標準所要求的順序，按這種順序一次輸入一個量，如果這個輸入和當前已構成在這種量度意義下的部分最佳解加在一起不能產生一個可行解，則不把此輸入加到這部分解中。這種能夠得到某種量度意義下最優解的分級處理方法稱為貪婪算法。
對於一個給定的問題，往往可能有好幾種量度標準。初看起來，這些量度標準似乎都是可取的，但實際上，用其中的大多數量度標準作貪婪處理所得到該量度意義下的最優解並不是問題的最優解，而是次優解。因此，選擇能產生問題最優解的最優量度標準是使用貪婪算法的核心。
一般情況下，要選出最優量度標準並不是一件容易的事，但對某問題能選擇出最優量度標準後，用貪婪算法求解則特別有效。
分治法
分治法是把一個複雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題，再把子問題分成更小的子問題……直到最後子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合併。
分治法所能解決的問題一般具有以下幾個特徵：
(1) 該問題的規模縮小到一定的程度就可以容易地解決；
(2) 該問題可以分解為若干個規模較小的相同問題，即該問題具有最優子結構性質；
(3) 利用該問題分解出的子問題的解可以合併為該問題的解；
(4) 該問題所分解出的各個子問題是相互獨立的，即子問題之間不包含公共的子子問題。
動態規劃法
動態規劃是一種在數學和計算機科學中使用的，用於求解包含重疊子問題的最最佳化問題的方法。其基本思想是，將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。動態規劃的思想是多種算法的基礎，被廣泛套用於計算機科學和工程領域。
動態規劃程式設計是對解最最佳化問題的一種途徑、一種方法，而不是一種特殊算法。不象前面所述的那些搜尋或數值計算那樣，具有一個標準的數學表達式和明確清晰的解題方法。動態規劃程式設計往往是針對一種最最佳化問題，由於各種問題的性質不同，確定最優解的條件也互不相同，因而動態規劃的設計方法對不同的問題，有各具特色的解題方法，而不存在一種萬能的動態規划算法，可以解決各類最最佳化問題。因此讀者在學習時，除了要對基本概念和方法正確理解外，必須具體問題具體分析處理，以豐富的想像力去建立模型，用創造性的技巧去求解。
疊代法
疊代法也稱輾轉法，是一種不斷用變數的舊值遞推新值的過程，跟疊代法相對應的是直接法（或者稱為一次解法），即一次性解決問題。疊代法又分為精確疊代和近似疊代。“二分法”和“牛頓疊代法”屬於近似疊代法。疊代算法是用計算機解決問題的一種基本方法。它利用計算機運算速度快、適合做重複性操作的特點，讓計算機對一組指令（或一定步驟）進行重複執行，在每次執行這組指令（或這些步驟）時，都從變數的原值推出它的一個新值。
分支界限法
分枝界限法是一個用途十分廣泛的算法，運用這種算法的技巧性很強，不同類型的問題解法也各不相同。
與貪心算法一樣，這種方法也是用來為組合最佳化問題設計求解算法的，所不同的是它在問題的整個可能解空間搜尋，所設計出來的算法雖其時間複雜度比貪婪算法高，但它的優點是與窮舉法類似，都能保證求出問題的最佳解，而且這種方法不是盲目的窮舉搜尋，而是在搜尋過程中通過限界，可以中途停止對某些不可能得到最優解的子空間進一步搜尋（類似於人工智慧中的剪枝），故它比窮舉法效率更高。
回溯法
回溯法（探索與回溯法）是一種選優搜尋法，按選優條件向前搜尋，以達到目標。但當探索到某一步時，發現原先選擇並不優或達不到目標，就退回一步重新選擇，這種走不通就退回再走的技術為回溯法，而滿足回溯條件的某個狀態的點稱為“回溯點”。
其基本思想是，在包含問題的所有解的解空間樹中，按照深度優先搜尋的策略，從根結點出發深度探索解空間樹。當探索到某一結點時，要先判斷該結點是否包含問題的解，如果包含，就從該結點出發繼續探索下去，如果該結點不包含問題的解，則逐層向其祖先結點回溯。（其實回溯法就是對隱式圖的深度優先搜尋算法）。 若用回溯法求問題的所有解時，要回溯到根，且根結點的所有可行的子樹都要已被搜尋遍才結束。 而若使用回溯法求任一個解時，只要搜尋到問題的一個解就可以結束。
描述方式
分類
算法可以宏泛的分為三類：
一，有限的，確定性算法 這類算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類算法得出的結果常取決於輸入值。
二，有限的，非確定算法 這類算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，算法的結果並不是唯一的或確定的。
三，無限的算法 是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的算法。通常，無限算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。
歷史
“算法”即演算法的大陸中文名稱出自《周髀算經》；而英文名稱Algorithm 來自於9世紀波斯數學家al-Khwarizmi，因為al-Khwarizmi在數學上提出了算法這個概念。“算法”原為"algorism"，意思是阿拉伯數字的運算法則，在18世紀演變為"algorithm"。歐幾里得算法被人們認為是史上第一個算法。 第一次編寫程式是Ada Byron於1842年為巴貝奇分析機編寫求解伯努利方程的程式，因此Ada Byron被大多數人認為是世界上第一位程式設計師。因為查爾斯·巴貝奇(Charles Babbage)未能完成他的巴貝奇分析機，這個算法未能在巴貝奇分析機上執行。 因為"well-defined procedure"缺少數學上精確的定義，19世紀和20世紀早期的數學家、邏輯學家在定義算法上出現了困難。20世紀的英國數學家圖靈提出了著名的圖靈論題，並提出一種假想的計算機的抽象模型，這個模型被稱為圖靈機。圖靈機的出現解決了算法定義的難題，圖靈的思想對算法的發展起到了重要作用。
