算法的定义

算法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。

算法的定义中，提到了指令，指令能被人或机器等计算装置执行。他可以是计算机指令，也可以是我们平时的语言文字。 为了解决某个或某类问题，需要把指令表示成一定的操作序列，操作序列包括一组操作，每一个操作都完成特定的功能，这就是算法了。

算法的特性

算法具有5个基本特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性。

1. 输入输出

算法具有零个或多个输入，至少有一个或多个输入。

输入和输出特性比较容易理解。大部分算法都是需要输入的，但有些，比如打印'HelloWorld'，就不需要输入了。输出肯定要有，不需要输出，你要这个算法干嘛？

2. 有穷性

有穷性：指算法在执行有限的步骤之后，自动结束而不会出现无限循环，并且每一个步骤在可接受的时间内完成。

3. 确定性

确定性：算法的每一步骤都具有确定的含义，不会出现二义性。

在一定条件下，只有一条执行路径，相同的输入只能有唯一的输出结果。

4. 可行性

可行性：算法的每一步都必须是可行的，也就是说，每一步都能够通过执行有限次数完成。

算法的设计要求

1. 正确性

正确性：算法的正确性是指算法至少应该具有输入、输出和加工处理无歧义性、能正确反映问题的需求、能够得到问题的正确答案。

2. 可读性

可读性：算法设计的另一目的是为了便于阅读、理解和交流。

可读性高有助于人们理解算法，晦涩难懂的算法往往隐含错误，不易被发现，并且难以调试和修改。

3. 健壮性

健壮性：当输入数据不合法时，算法也能做出相关处理，而不是产生异常和莫名其妙的结果。

4. 时间效率高和存储量低

设计算法应该尽量满足时间效率高和存储量低的需求。

用最少的存储空间，花最少的时间，办成同样的事就是好算法。

数据结构和算法的关系

程序 = 数据结构 + 算法

数据结构是算法的基础, 换言之，想要学好算法，需要把数据结构学到位。