經常聽他們吹牛逼，這個用了什麼什麼牛逼的演算法，起了一個牛哄哄的名字，反正挺嚇人人的，不知道為什麼，現在給新東西起名字是越來越“嚇人了”！

  其實演算法就是解決特定問題的求解步驟，在計算機中表現為指令的有限序列。沒有什麼嚇人的東西，只是它的思想很精妙，有些作者可能是為了讓你感受到他思想的無比美妙的思想，才起了一個“嚇人的名字吧”。

  演算法有時候可以理解成看待問題的角度，角度對了，事半功倍，角度不對事倍功半，也有可能是一事無成，竹籃打水。看待問題的角度不一樣，去做事情的方式就不一樣了，結果可能就是千差萬別了！！！

  最經典的就是高斯大神的求和演算法和計算機迴圈求和，高斯大神的方法無論到多少都是那麼固定的幾步，而計算機迴圈就不一樣數字小還是算的挺快的，數字一大就卡住了。。。這就是不同之間演算法的差距，所以可想而知，選擇一個好的演算法多麼重要！！！

  演算法具有五個基本特性，在計算機的領域來說，演算法是依附在計算機上面的，所以肯定會受到計算機特性的影響，計算機有輸入，輸出，運算等特性。那麼依附在計算機上面的演算法肯定也要有輸入輸出等特性。在計算機中，演算法是用程式來表現的，程式有迴圈，分支，選擇等結構，所以演算法肯定也會具有這些特性。既然是程式，一定是有確定結果的，要麼是這個要麼是哪個。一定會在一個時間點停下來輸出結果，一定是可行的，不然是不可能編製成程式的。總結一下：輸入，輸出，可行性，確定性，有窮性。

  演算法不是憑空產生的，是人做出來的，或者說是人想出來，設計出來的，既然是人設計出來的，一定有一些人的特性和計算機的特性，計算機特性，正確性，高效率，低儲存量。

  正確性：演算法是針對問題來設計的，一定要能夠正確反映問題的需求，能夠得到問題的正確答案。演算法是要編織成程式的，既然這樣，【1】演算法程式不能有語法的錯誤，【2】演算法要對合法的輸入資料能夠產生滿足要求的正確結果【3】對於非法資料能夠得到滿足規格的說明【4】對於刁難的，但是滿足要求的資料都有滿足要求的輸出結果。

  健壯性：對於輸入資料不合法時，要能夠做出相應的處理而不是產生異常或者莫名其妙的結果。

  可讀性：演算法設計出來是給大家用的，如果別人無法理解你的演算法，即使結果是對的，別人也不會用，應為他們不知道什麼情況下會出現壞的結果。

  高效率和儲存量低：人們都希望花費最少的錢和時間把事情做好！對於演算法，也是這樣的道理呀。

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  演算法效率的度量方法：

    事後統計法：不談。（做完的才看結果對不對？）

    事前分析估演算法：這種是科學的。（先思考能不能做，再去做！）

   演算法效率的度量，主要就是演算法執行的時間的度量估算，我們知道演算法是要編織成程式的，程式主要有三種結構，分支，迴圈，選擇，而演算法的執行時間主要就和這些程式結構有關。常用大O表示法來表示程式的時間複雜度。

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  演算法的空間複雜度：演算法執行時會佔用的儲存空間，空間時間的關係彷彿是槓桿原理中力和力臂的關係，一個越小另一個就越大。有時候為了提高演算法的時間效率，往往會用空間來換卻時間的節省。

   利用好演算法複雜度的分析工具，改經自己的程式碼，讓計算機輕鬆一點，這樣你就能更加勝人一籌！