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admin · 更新于 2021-08-06

1. 什么是算法

说实话，这个问题确实比较难以回答，我们先来看下百度百科对算法的定义：

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

简单点说算法就是解决一个问题的步骤或者方法。比如针对去上班这个问题，我们的步骤是这样：

首先是出门走路到地铁站，然后坐地铁到里公司最近的地铁口下，最后走路到公司。这样一个过程，可以称之为完成这个上班任务的一个算法。但是很明显，去上班的算法有很多种，并不止坐地铁这一种，我们可以打的去公司、坐公交去公司等等，这样不同的步骤也对应着不同的算法。这些方式有好又有坏，有快也有慢，同样算法也是一样有好有坏有快有慢的。同一个问题，有多种解决方法，也就是多种算法，不同的算法之间也会好坏之分。

但是不管算法如何定义，它一定要具备以下五个特征才能称之为算法：

有穷性：算法必须能在有限步骤之后终止。无穷无尽执行下去，那根本不是解决问题的办法，也就不能称之为解决该问题的方法；
确切性：算法的每一步必须要有确定的含义；
输入项：算法需要有输入或者说初始条件。比如我们上班的算法，我们的初始条件就是从家出发；
输出项：算法必须要有一个或者多个输出。比如我们上班的算法，输出项就是顺利到达公司；
可行性：算法必须是可以实现的步骤。那种天马行空、无法实现的方法就不能称之为算法了。如果坐着宇宙飞碟去上班，这显然不切实际，当然也就不能成为之上班的一个算法了。

2. 为什么要学习算法

有人问在大部分的工作场景下我们都用不到算法，那么我们为什么还要学习算法呢？首先，需要明确以下几个问题：

工作中用不到并不代表工作中没有用到；
工作中不常用并不代表面试不常考；

学 Java 的同学几乎天天都在用 HashMap 吧？但是大家有思考过存储在 HashMap 中 key 和 value 值是究竟用什么数据结构存储的？当使用 get() 方法查找 value 时用的什么算法？

但是我们一般是不会考虑这种问题的，因为这些工作都由编程语言给我们已经封装好了，我们只需要调用，调用，再调用！

那么对于 Python 也是一样的，我们用的 dict 等类型，它背后都是 Python 解释器给我们做了大量工作，实现了各种各样复杂的算法，给我们的使用带来了极大的方便，也导致我们大部分程序员似乎在工作中几乎看不到算法的应用？

但是，不要忘了，我们是要追求进步的，如果你只是满足于调用各种 API 和方法来完成工作的话这个教程对你的意义不大。不过总会有现有的方法满足不了的业务场景，到那时候你该怎么办呢？

此外，算法同样是大厂最喜欢拿来考察候选人员能力的一个方式。社招中最喜欢考察算法编程能力公司的当属今日头条，许多国外的互联网公司如微软、Facebook 等甚至会让你直接手写代码。

除此以外，掌握一定的算法基础有以下几个好处：

锻炼自己的思维和编程能力：保持解决问题的能力，这在工作中也是非常重要的一项技能；
在面试中存在一定竞争力：优秀的编程者往往都是被大厂争夺的对象；
在学习一些编程语言源码或者操作系统源码时会有深刻体会；

3. 如何学习算法？

学习基础算法的方法也很简单，就是刷题、刷题、理解后再刷题。刷题网站最出名的当属 leetcode，接下来是国内知名的就是牛客网了。如果对自己要求高，可以考虑刷 ACM 编程题，比较有名的有 POJ、ZOJ。当你能独立刷完上面的题目时，你已经是一名非常厉害的算法高手了，不过刷题也会耗费大量的业余时间，要懂得适可而止，享受生活。

4. 算法的评价标准

一个算法优劣的评价标准主要有两个：时间复杂度和空间复杂度。

4.1 时间复杂度

程序的运行时间往往有多方面因素综合决定，即使是同一种算法，不同的输入对应的运行时间可能也不相同。为针对运行时间建立一种可行、可信的评估标准，我们往往考虑输入数据的规模，这是最关键的因素。

通常情况下，问题的规模越接近，相应的计算成本也会很接近；而随着问题的规模扩大，相应的执行时间也会加长。因此，随着输入规模的扩大，算法的执行时间将如何增长，缓慢增长？线性增长，还是指数级增长？我们可以将算法的执行时间和问题的规模相互映射，得到了一个关于输入规模的函数，这个就可以称为该算法的时间复杂度。

4.2 空间复杂度

空间复杂度类似，我们将问题的规模和算法所需的存储空间一一映射，得到的函数称之为空间复杂度。就目前业界而言，由于存储本身的廉价性，算法工程师们大多将算法的优化集中在时间复杂度上，所以往往将时间复杂度当做衡量一个算法好坏的标准。当然时间复杂度低且空间复杂度也低的算法是最好的选择，但是往往二者不能得兼，很多问题也需要具体情况具体分析。