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算法（Algorithm）是指解题方案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描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内正确的获得所要求的输出。
在计算机软件专业中，算法分析与设计是一门非常重要的课程，很多问题的解决，程序的编写都要依赖它。著名计算机科学家沃思提出了一个公式：程序=算法+数据，也常有人称算法是程序的灵魂，由此可见算在在软件开发中的重要性。学好算法，有利于提高个人逻辑思维能力及问题分析思考能力，为我们后续软件开发生涯打下坚定的基础。
一个算法应该具有如下的特征：
输入(Input)：
从外界获得信息。算法的过程可以无数据输入，也可以有多种类型的多个数据输入，需根据具体的问题加以分析。
输出(Output)：
算法得到的结果就是算法的输出（不一定就是打印输出）。算法的目的是为解决一个具体问题，一旦问题得以解决，就说明采取的算法是正确的，而结果的输出正是验证这一目的的最好方式。
有穷性（Finiteness）：
在有限的操作步骤内完成。有穷性是算法的重要特性，任何一个问题的解决不论其采取什么样的算法，其终归是要把问题解决好。如果一种算法的执行时间是无限的，或在期望的时间内没有完成，那么这种算法就是无用和徒劳的，我们不能称其为算法。
确定性(Definiteness)：
每个步骤确定，步骤的结果确定。算法中的每一个步骤其目的应该是明确的，对问题的解决是有贡献的。如果采取了一系列步骤而问题没有得到彻底的解决，也就达不到目的，则该步骤是无意义的。
可行性(Effectiveness)：
每个步骤有效执行，得到确定的结果。每一个具体步骤在通过计算机实现时应能够使计算机完成，如果这一步骤在计算机上无法实现，也就达不到预期的目的，那么这一步骤是不完善的和不正确的，是不可行的。
1、分而治之：有点类似“大事化小、小事化了”的思想，经典的归并排序和快速排序都用到这个思想。
2、动态规划：有点类似数学的归纳总结法，找出状态转移方程，然后逐步求解。
3、贪心算法：有时只顾局部利益，最终也会有好的全局收益。
4、搜索算法：在有限的解空间找出满足条件的解，深度和广度通常比较费时间，二分搜索每次可以将问题规模缩小一半，所以比较高效。
5、回溯：不断地去试错，同时注意回头是岸，走不通就换条路，最终也能找到解决问题的方法或者知道问题误解。
算法在程序设计和开发过程中占据着重要的地位，一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的执行效率。因此，设计一个性能高、占用存储小的算法，是我们追求的目标。可以从时间复杂度和空间复杂度两个方面来分析算法的性能、占用存储大小：
时间复杂度
算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。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空间资源。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。
