算法

算法

What？

概念：

百度百科：算法（algorithm）是值解决问题的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法解决问题的策略机制。

大白话：算法就是解决问题的步骤。

 

特征：

有穷性（Finiteness）

   指算法必须能在执行有限个步骤之后终止。

确切性（Definiteness）

   算法的每一个步骤必须有确切的定义

输入项（Input）

   一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件。

输出项（output）

一个算法有一个或者多个输出，以反映输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的。

可行性（Effectiveness）

算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限时间内完成。

评定标准：

同一问题可以用不同的算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。

时间复杂度

算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做。

T(n)=Ο(f(n))

因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n)的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。

 

空间复杂度

算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。

 

Why？

为什么要学习算法？

其实这就像下棋一样，你只有掌握了“棋谱”就能获胜。 学习算法的同时能提高自己的编程能力。一个好的算法是编写程序的模型，因为它能创造计算机程序，其中还包含了程序的精髓。

学习算法的主要原因是它们能够节约很多的资源，甚至能够让我们完成一些本不可能完成的任务。

就像MIT教授Erik Demaine说的话：

If you want to become a good programmer, you can spend 10 years programming, or spend 2 years programming and learning algorithms.

 

总结：

  如果你想成为一个码农或是熟练工(Code Monkey)，你大可以不学算法，因为算法对你确实没有用;但如果你想成为一个优秀的开发者(Developer)，扎实的算法必不可少，因为你会不断的掉进一些只能借助算法才能爬出去的坑里。