演算法記得分

Ⅰ 演算法有什麼分類

演算法可大致分為基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。

演算法可以宏泛的分為三類：

一、有限的，確定性演算法 這類演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。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。

二、有限的，非確定演算法 這類演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，演算法的結果並不是唯一的或確定的。

三、無限的演算法 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演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。

(1)演算法記得分擴展閱讀：

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演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，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。

演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。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。

形式化演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和斯蒂芬·科爾·克萊尼分別於1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數，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演算法的情況。

Ⅱ 聚類演算法有哪些分類

聚類演算法的分類有：

1、劃分法

劃分法(partitioning methods)，給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K小於N。而且這K個分組滿足下列條件：

（1） 每一個分組至少包含一個數據紀錄；

（2）每一個數據紀錄屬於且僅屬於一個分組（注意：這個要求在某些模糊聚類演算法中可以放寬）；

2、層次法

層次法(hierarchical methods)，這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。具體又可分為「自底向上」和「自頂向下」兩種方案。

例如，在「自底向上」方案中，初始時每一個數據紀錄都組成一個單獨的組，在接下來的迭代中，它把那些相互鄰近的組合並成一個組，直到所有的記錄組成一個分組或者某個條件滿足為止。

3、密度演算法

基於密度的方法(density-based methods)，基於密度的方法與其它方法的一個根本區別是：它不是基於各種各樣的距離的，而是基於密度的。這樣就能克服基於距離的演算法只能發現「類圓形」的聚類的缺點。

4、圖論聚類法

圖論聚類方法解決的第一步是建立與問題相適應的圖，圖的節點對應於被分析數據的最小單元，圖的邊（或弧）對應於最小處理單元數據之間的相似性度量。因此，每一個最小處理單元數據之間都會有一個度量表達，這就確保了數據的局部特性比較易於處理。圖論聚類法是以樣本數據的局域連接特徵作為聚類的主要信息源，因而其主要優點是易於處理局部數據的特性。

5、網格演算法

基於網格的方法(grid-based methods)，這種方法首先將數據空間劃分成為有限個單元（cell）的網格結構,所有的處理都是以單個的單元為對象的。這么處理的一個突出的優點就是處理速度很快，通常這是與目標資料庫中記錄的個數無關的，它只與把數據空間分為多少個單元有關。

代表演算法有：STING演算法、CLIQUE演算法、WAVE-CLUSTER演算法；

6、模型演算法

基於模型的方法(model-based methods)，基於模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然後去尋找能夠很好的滿足這個模型的數據集。這樣一個模型可能是數據點在空間中的密度分布函數或者其它。它的一個潛在的假定就是：目標數據集是由一系列的概率分布所決定的。

通常有兩種嘗試方向：統計的方案和神經網路的方案。

(2)演算法記得分擴展閱讀：

聚類演算法的要求：

1、可伸縮性

許多聚類演算法在小於 200 個數據對象的小數據集合上工作得很好；但是，一個大規模資料庫可能包含幾百萬個對象，在這樣的大數據集合樣本上進行聚類可能會導致有偏的結果。

我們需要具有高度可伸縮性的聚類演算法。

2、不同屬性

許多演算法被設計用來聚類數值類型的數據。但是，應用可能要求聚類其他類型的數據，如二元類型(binary)，分類/標稱類型（categorical/nominal），序數型（ordinal）數據，或者這些數據類型的混合。

3、任意形狀

許多聚類演算法基於歐幾里得或者曼哈頓距離度量來決定聚類。基於這樣的距離度量的演算法趨向於發現具有相近尺度和密度的球狀簇。但是，一個簇可能是任意形狀的。提出能發現任意形狀簇的演算法是很重要的。

4、領域最小化

許多聚類演算法在聚類分析中要求用戶輸入一定的參數，例如希望產生的簇的數目。聚類結果對於輸入參數十分敏感。參數通常很難確定，特別是對於包含高維對象的數據集來說。這樣不僅加重了用戶的負擔，也使得聚類的質量難以控制。

5、處理「雜訊」

絕大多數現實中的資料庫都包含了孤立點，缺失，或者錯誤的數據。一些聚類演算法對於這樣的數據敏感，可能導致低質量的聚類結果。

6、記錄順序

一些聚類演算法對於輸入數據的順序是敏感的。例如，同一個數據集合，當以不同的順序交給同一個演算法時，可能生成差別很大的聚類結果。開發對數據輸入順序不敏感的演算法具有重要的意義。

Ⅲ 演算法有哪些分類

演算法分類編輯演算法可大致分為：

基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。

Ⅳ 演算法的描述方式有幾種分別是什麼

描述演算法的方法有多種，常用的有自然語言、結構化流程圖、偽代碼和PAD圖等，其中最普遍的是流程圖，分思法。

流程圖（Flow Chart）使用圖形表示演算法的思路是一種極好的方法，因為千言萬語不如一張圖。流程圖在匯編語言和早期的BASIC語言環境中得到應用。相關的還有一種PAD圖，對PASCAL或C語言都極適用。

(4)演算法記得分擴展閱讀：

演算法可以宏泛的分為三類：

一、有限的，確定性演算法 這類演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。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。

二、有限的，非確定演算法 這類演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，演算法的結果並不是唯一的或確定的。

三、無限的演算法 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演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。

Ⅳ 面試官常問十大經典演算法排序（用python實現）

演算法是一種與語言無關的東西，更確切地說就算解決問題的思路，就是一個通用的思想的問題。代碼本身不重要，演算法思想才是重中之重

我們在面試的時候總會被問到一下演算法，雖然演算法是一些基礎知識，但是難起來也會讓人非常頭疼。

排序演算法應該算是一些簡單且基礎的演算法，但是我們可以從簡單的演算法排序鍛煉我們的演算法思維。這里我就介紹經典十大演算法用python是怎麼實現的。

十大經典演算法可以分為兩大類：

比較排序： 通過對數組中的元素進行比較來實現排序。

非比較排序： 不通過比較來決定元素間的相對次序。

演算法復雜度

冒泡排序比較簡單，幾乎所有語言演算法都會涉及的冒泡演算法。

基本原理是兩兩比較待排序數據的大小 ，當兩個數據的次序不滿足順序條件時即進行交換，反之，則保持不變。

每次選擇一個最小（大）的，直到所有元素都被輸出。

將第一個元素逐個插入到前面的有序數中，直到插完所有元素為止。

從大范圍到小范圍進行比較-交換，是插入排序的一種，它是針對直接插入排序演算法的改進。先對數據進行預處理，使其基本有序，然後再用直接插入的排序演算法排序。

該演算法是採用 分治法 對集合進行排序。

把長度為n的輸入序列分成兩個長度為n/2的子序列，對這兩個子序列分別採用歸並排序，最終合並成序列。

選取一個基準值，小數在左大數在在右。

利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。

堆是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。利用最大堆和最小堆的特性。

採用字典計數-還原的方法，找出待排序的數組中最大和最小的元素，統計數組中每個值為i的元素出現的次數，對所有的計數累加，將每個元素放在新數組依次排序。

設置一個定量的數組當作空桶；遍歷輸入數據，並且把數據一個一個放到對應的桶里去；對每個不是空的桶進行排序；從不是空的桶里把排好序的數據拼接起來。

元素分布在桶中：

然後，元素在每個桶中排序：

取得數組中的最大數，並取得位數；從最低位開始取每個位組成新的數組；然後進行計數排序。

上面就是我整理的十大排序演算法，希望能幫助大家在演算法方面知識的提升。看懂之後可以去試著自己到電腦上運行一遍。最後說一下每個排序是沒有調用數據的，大家記得實操的時候要調用。

參考地址：https://www.runoob.com/w3cnote/ten-sorting-algorithm.html

Ⅵ 面試經典數據結構和演算法匯總

如果說數據結構是骨架，那麼演算法就是靈魂。沒了骨架，靈魂沒有實體寄託；沒了靈魂，骨架也是個空殼。兩者相輔相成，缺一不可，在開發中起到了砥柱中流的作用。

現在我對各種數據結構和演算法做一總結，對比一下它們的效率

1.數據結構篇
1. 如果讓你手寫個棧和隊列，你還會寫嗎？
2. 開發了那麼多項目，你能自己手寫個健壯的鏈表出來嗎？
3. 下次面試若再被問到二叉樹，希望你能對答如流！
4. 面試還在被紅-黑樹虐？看完這篇輕松搞定面試官 ！

2.排序演算法篇
1. 幾個經典的基礎排序演算法，你還記得嗎？
2. 手把手教你學會希爾排序，很簡單！
3. 快速排序演算法到底有多快？
4. 五分鍾教你學會歸並排序
5. 簡單說下二叉樹排序
6. 學會堆排序只需要幾分鍾
7. 圖，這個玩意兒竟然還可以用來排序！

掌握了這些經典的數據結構和演算法，面試啥的基本上沒什麼問題了，特別是對於那些應屆生來說。接下來再總結一下不同數據結構和演算法的效率問題，做一下對比，這也是面試官經常問的問題。

數據結構常用操作效率對比：

常用排序演算法效率的對比：

關於經典的數據結構和演算法，就總結到這，本文建議收藏，利用等公交、各種排隊之時提升自己。這世上天才很少，懶蛋卻很多，你若對得起時間，時間便對得起你。

Ⅶ 積分怎麼演算法

積分增加:（知道版）
操作 獲得積分數 說明
日常操作
新用戶首次登陸 ＋20 完成帳戶的激活
每日登陸 ＋5 每日只在第一次登陸加分
回答
提交回答 ＋2 每日最多可獲得20分
回答被採納為最佳答案 ＋20
＋懸賞分 回答被提問者採納為最佳答案，或者通過投票被選為最佳答案，回答者可獲得系統自動贈送的20分＋提問者設置的懸賞分
減少處罰
處理過期問題 ＋10 過期自動轉投票問題選出最佳答案或提問者對過期問題進行處理，包括採納最佳答案和選擇無滿意答案，提問者都可以獲得系統返還的10分
其他操作
投票 ＋1 每日最多可獲得20分
獎勵
最佳答案受到大量好評 ＋50 最佳答案被評價的次數達到200次，若其中評其「好」的次數達到總次數的80%，系統給最佳回答者增加50分獎勵積分。
積分降低:
操作 降低積分數 說明
提問
懸賞付出 －懸賞分 提問用戶設置懸賞、追加懸賞，扣除相應積分。第一次設置懸賞分最少為5分，最多為100分或其積分上限（當積分不足100時），追加懸賞分最多為50分或其積分上限（當積分不足50分時），懸賞付出的分數將不會返還。
匿名提問 －10 提問用戶採用匿名方式提交問題，扣除10分懸賞
處罰
提問上線後被刪除 －20 提問上線後，被管理員刪除，扣除提問用戶20分，答復者不扣
回答上線後被刪除 －10 回答上線後，被管理員刪除，扣除回答用戶10分
評論上線後被刪除 －5 評論上線後，被管理員刪除，扣除評論用戶5分
問題15天內不處理 －20 問題到期，提問用戶不作處理（不做最佳答案判斷、不通過提高懸賞延期問題有效時間，不關閉問題，或不轉入投票流程），在問題直接過期或自動轉投票時扣除提問用戶20分

積分增加: （網路版）
新用戶首次登陸
＋20
完成帳戶的激活。但知道和網路的帳戶不重復加分。
每日登陸
＋5
每日只在第一次登陸加分
詞條
創建詞條
＋5
新詞條通過審核後系統默認加5分，每日最多可獲得100分。
編輯詞條
＋1
編輯操作只對「開放分類、詞條鏈接、參考資料、粗體、 修改圖片」這幾項進行添加或修改時，詞條修改通過審核後系統默認加1分，每日最多可獲得20分。 例如：您對詞條修改了開放分類，同時增加了詞條鏈接，只增加 1 分。
＋3
編輯操作有對詞條正文內容進行修改時，詞條修改通過審核後系統默認加3分，每日最多可獲得600分。例如：您添加了詞條鏈接同時補充了詞條內容，增加3分。
獎勵
詞條被選為精彩詞條
＋5
當詞條被選為精彩詞條並在首頁展示後，該詞條的所有貢獻者均被加上5分，加分操作將在零點前台生效時進行。貢獻者列表以零點 前台生效時為准，同一貢獻者只加一次分。同時，我們會根據詞條版本實際內容及質量，對其中的優秀編輯者額外加分。
詞條版本被選為精彩圖片
＋10
當圖片被選為精彩圖片並在首頁展示後，該圖片版本的貢獻者加10分獎勵分，加分操作將在零點前台生效時進行。
用戶被選為網路之星
＋50
當用戶被選為網路之星並在首頁展示後，該用戶增加50分獎勵分，加分操作將在每周二上午十點前台生效時進行。
積分降低:
操作 降低積分數 說明
詞條
違規創建詞條 －5/-10/-15 新詞條經審核發現有嚴重違規行為，管理員會視情節輕重對用戶積分額外扣分 。
違規編輯詞條 －5/-10/-15 對詞條的修改經審核發現有嚴重違規行為，管理員會視情節輕重對用戶積分額外扣分 。
評論
違規發表評論 －5/-10/-15 發表的評論經審核發現有嚴重違規行為，管理員會視情節輕重對用戶積分額外扣分 。
如何提高採納率：這是我以前回答的,對你應該有所幫助吧.另外答題快並不等同採納率高,因為一些刷分者去處理問題的速度也很快,答題速度快往往鑽入刷分者的作弊陷井之中.
1.去自己所擅長的分類，回答最有把握的問題，如果在你之前有比較好的回答就不要去回答了,另外堅決不灌水.
2.要對提問者的個人資料進行查看,慎答一些當天剛注冊的網友提問,這些人往往提問完對問題也不作處理.雖然這次網路知道升級對部分過期未處理問題轉為投票,但有些時候卻出現過期問題被系統關閉的可能,另外在一些冷門分類參加投票的問題很難達到5票,同樣容易被關閉.
3,輕意不要去答一些高分,尤其超過100以上,因為競爭太激烈.而且高分問題存在作弊的可能性非常大.
4,對一些討論性質,或者根本沒有誠意的問題.堅決不回答.
5,當天剛注冊的新手卻花20分或者25分提問的，千萬不要答。或者把自己的全部分數都懸賞出去,很明顯對方想要轉移分數,這時對其回答就很可能落入對方作弊陷井之中.
6,要想提高採納率,盡量不要到煩惱分類答題.在這里被採納的概率比較低.
7,如果你的知識儲備足夠豐富,就建議去答一些零回答的問題,不過零回答的問題確實太難.
怎樣才有高的積分：

1.學YY，見到介紹某物或某景的問題，就輸如關鍵字，搜索找到合適的，復制粘貼就OK了，但注意要寫在參考資料里的哦，不過有些網頁禁止拷貝，你可以給出網址，還有注意網址有沒有廣告，若有廣告，會被認成是發廣告，要封3天的！（這招很多高手都用，不過要有搜索技巧，詳情見http://www..com/search/skill.html#01）
2.要有禮貌，在回答的開頭加一個「你好」，結尾上加一個「謝謝」，不過要注意語句通順，不要太做作了，否則會被別人認成是冒充管理層，後果很重，還有中間不要罵人、不文明，會形成強烈反差，就是態度不誠懇。
3.遇到詢問你對某事的看法時，要寫長，越長越好！提問的人一般都是喜歡長篇大論的，但要注意不要有廢話，還有就是不要離題，否則採納可能性0%，同時打字速度要快，否則發出去已經解決了。
4.留意零回答問題，提那種問題的人一般都很急，只要你答到一點，而沒其他人回答，可能提那種問題的人很急切就採納你的答案，若提問者實在沒想要的回答，但有時也會把分送你的，這經常有。
5.回答問題不要離題，不能總是一看標題就回答，內容補充都不看，那樣提問題的是不會採納的，因為那樣提問者沒得到想要的答案，沒意思，而且會認為你是菜鳥！
6.回答時回答的越早越好，那樣遇到投票就有優勢。很容易就投票成功，而且有些人提的問題都是幾分鍾解決的，他（她）一找到好答案就採納，還有高分問題提問者衡量標准很大一部分取決於你的速度。
7.快點得到積分，等級高了就有威信，採納率就高了。還可能會追加呢！那還不好嗎？那代表你的水平，更多人會抬舉你，採納你，會形成良性循環，採納率不斷增高。也就更好！！！！！！
8.回答別違規，多看看知道關於回答原則，見http://www..com/search/_help.html#知道原則
被刪的回答也記入回答統計，久而久之採納率就會因被刪回答太多拉下不少。
9.選擇自己最拿手的分類去回答，這樣採納率就高，可能得網友專家，答題威信更大！！！
10.發現回答不顯示速去網路知道投訴吧反饋，道理同8，久而久之採納率就會因被刪回答太多拉下不少。
註：
誤區1：回答問題不是越多越好，而是越精越好。若你保證不了精，那就多回答點吧！
誤區2：回答採納率低就是廢物。不是這樣的，等級還低，你不受重視而已，剛開始不要太心急。
1~4級12%以下就可以
4~6級12%~25%就可以
6~8級20%~37%就可以
8~15級37%~50%很不錯
15~18級〈45%
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誤區4：採納率高要繼續努力，別驕傲。
★zxf76543原創整理,轉載請註明★ ~
參考資料：http://post..com/f?kz=127512593#sub

知道名人 houbin3651的網路知道得分經驗：
一，注意回答問題的數量，要不停地回答問題，盡量多的回答問題，這是你得分的基礎。
二，注意回答問題的質量，在回答數量多的前提下，回答盡量貼近主題，要告訴別人他最想知道的東西。否則就是罐水了。
三，注意回答問題的速度，通常提問者提了問題，總希望馬上得到答案，如果你在第一時間里，給出了合適的答案，通常被採用的機會就比較大。
四，不放過每一天都必拿的的分數，如下：
每天首次登錄：加5分。
每天回答問題：最多加20分。
每天參加投票：最多加20分。
每天登錄網路：最多加5分
就是說，你每天有35分是必拿的，不要放過這個機會。
五，善於利用搜索來找到答案，其實，很多朋友的問題在網路知道里早已有了，你只要搜一下，復制，粘貼就行了，正所謂：用網路搜索解決網路知道！不過在引用時，為了尊重別人的勞動，記得署名來源哦。
六，不必一味追求高分問題，一般分數越高，回答的人也越多，但是答案多了，提問者也可能會沒了方向，不知如何選擇。除非你對該問題有絕對的把握，不然，別去碰運氣，與其濫竽充數，不如扎扎實實慢慢積累.

怎樣在網路知道里盡量多拿分？

一，注意回答問題的數量，要不停地回答問題，盡量多的回答問題，這是你得分的基礎。

二，注意回答問題的質量，在回答數量多的前提下，回答盡量貼近主題，要告訴別人他最想知道的東西。否則就是罐水了。

三，注意回答問題的速度，通常提問者提了問題，總希望馬上得到答案，如果你在第一時間里，給出了合適的答案，通常被採用的機會就比較大。

四，不放過每一天都必拿的的分數，如下：
每天首次登錄：加5分。
每天回答問題：最多加20分。
每天參加投票：最多加5分。
就是說，你每天有30分是必拿的，不要放過這個機會。

五，善於利用搜索來找到答案，其實，很多朋友的問題在網路知道里早已有了，你只要搜一下，復制，粘貼就行了，正所謂：用網路搜索解決網路知道！

六，不必一味追求高分問題，一般分數越高，回答的人也越多，但是答案多了，提問者也可能會沒了方向，不知如何選擇。除非你對該問題有絕對的把握，不然，別去碰運氣，與其濫竽充數，不如扎扎實實慢慢積累。

七，暴冷門，偶爾看看一些零回答的問題，由於一直沒有回答，提問者可能比較失望，此時，你賦以關心或提供建議，即使沒有提供真正的答案，很可能也會被採納，因為問題的採納完全是隨個人意願而行的。

八，有備無患，才能百戰不殆，平時多收集一些資料，各方面的都行，只要是自己認為好的，就拿來，說不定哪天就派上用場了。

九，千萬不要作弊，不要違反規則，不要自問自答，否則你的努力將前功盡棄，在回答問題的同時，也是自己增長知識的機會，學會禮貌、尊重、耐心、細致，站在別人的角度考慮問題，你會收益非淺。

總之，不必急於求成，知識的積累是一個循序漸進的過程，也不要為了分數而疲於奔命，身體的健康是最主要的，分數的高低有時並不能代表你的知識掌握程度，充其量只代表你在網路知道里非常活躍罷了。
一級 0－100 試用期 魔法學徒 童生 兵卒 初學弟子
二級 101－500 助理 見習魔法師 秀才 門吏 初入江湖
三級 501－1000 助理 見習魔法師 秀才 門吏 初入江湖
四級 1001－2500 經理 魔法師 舉人 千總 江湖新秀
五級 2501－5000 經理 魔法師 舉人 千總 江湖新秀
六級 5001－8000 高級經理 高級魔法師 同進士出身 都司 江湖少俠
七級 8001－12000 高級經理 高級魔法師 同進士出身 都司 江湖少俠
八級 12001－16000 總監 大魔法師 進士出身 參將 江湖大俠
九級 16001－20000 總監 大魔法師 進士出身 參將 江湖大俠
十級 20001－25000 副總裁 魔導師 探花 總兵 江湖豪俠
十一級 25001－35000 副總裁 魔導師 探花 總兵 江湖豪俠
十二級 35001－50000 首席運營官 大魔導師 榜眼 護軍統領 一派掌門
十三級 50001－80000 首席運營官 大魔導師 榜眼 護軍統領 一派掌門
十四級 80001－120000 首席執行官 護國法師 狀元 九門提督 一代宗師
十五級 120001－180000 首席執行官 護國法師 狀元 九門提督 一代宗師
十六級 180001－250000 董事長 魔神 大學士 驃騎將軍 武林盟主
十七級 250001－400000 董事長 魔神 大學士 驃騎將軍 武林盟主
十八級 400001－ 商界領袖 魔界至尊 翰林文聖 天下兵馬大都督 獨孤求敗

Ⅷ 描述演算法的常用方法

1.什麼是演算法
從字面上來說，演算法也就是用於計算的方法。是用來解決某些問題的方法。通過這個方法，可以達到想要的計算結果。它就像我們小時候學些的一些數學公式和解題步驟。
演算法，一般有5個特徵：

有窮性：
演算法的執行步驟、時間、都是有限的。不會無休止的一直執行下去。
確切性：
演算法的每一步都必須有明確的定義和描述。
輸入：
一個演算法應該有相應的輸入條件，就像我們小時候做的應用題，已知什麼什麼。來求某個結果，已知部分便是輸入條件。
輸出：
演算法必須有明確的結果輸出。沒有結果，那這個演算法是沒有任何意義的。
可行性：
演算法的步驟必須是可行的，無法執行的則沒有意義，也解決不了任何問題
2.演算法的分類
按照演算法的應用來分：演算法可以分為基本演算法、幾何演算法、加密/解密演算法、查找演算法、圖標數據分析演算法等。
按照演算法的思路來分：演算法可以分為遞推演算法、遞歸演算法、窮舉演算法、分治演算法等。

下面，我們就來講我們的重點之一：也就是演算法思想：

3.常用演算法思想
窮舉演算法思想;
遞推演算法思想;
遞歸演算法思想;
分治演算法思想;
概率演算法思想;