前言
你相信算法吗？对于这个问题的答案，我们并不关心，因为无论你信不信，不可否认的是算法席卷了你我的生活。
通信聊天时词汇的联想输入、网络购物时商品的关联推荐和下班回家时家电的智能声控，其算法早己悄无声息地进入我们的世界。但你是否知道算法是什么呢？
什么是算法
很多时候，比自己更了解自己的，不是你的父母和伴侣，也不是你的朋友，而是算法。算法就像一位智者那般，似乎只要我们有还没解决的问题，它便可以为我们提供这个问题的可行解。
算法的概念
算法，即计算之法，是一串指令，一个方案，也是一个过程。算法就是一系列规范化的计算步骤，它对一个或多个输入值先进行计算，然后转换成所请求的结果再输出。当然，需要强调的是，所谓的“请求的结果”，并非请求一个精确的结果，而是算法根据我们的请求运行后得出一个结果。
简单地说就是，我们可以要求算法输出一个“请求的结果”，如“1+1=？”的结果，但我们无法要求当输入“1+1”时算法必然输出“2”（如果你直接把答案告诉算法那就另当别论了）的结果。就像考试时，老师要求你在试卷上填上正确的答案，但老师并不能确保你所认为的正确答案便是正确的答案。
运行算法时，我们从一个初态开始，经过一系列有限、清晰且有明确定义的状态转化，最终产生并止步于一个终态。初态到终态的转化是无法确定的，甚至初态与终态之间多种状态的转化也是无法确定的。
或者换一个角度，我们可以这样理解：算法是由一系列数据对象的一系列运算和操作组成的。
运算包括算术运算、逻辑运算和关系运算。算术运算有加、减、乘、除，逻辑运算有或、与、非，关系运算有大于、小于、等于、不等于。操作包括输入、输出和赋值等。这么一看是不是就了然于胸了呢？那什么是数据对象呢？它其实就是指数据。至于数据类型，则是一个十分庞杂的问题，后续的文章将会详细地讲解。
算法的特征
通常来讲，算法有5个特征，即我们所说的“两项三性”。
- 输入项（Input）：有一个或多个初始输入，包括人为输入和算法定义；
- 输出项（Output）：有一个或多个输出，没有输出就没有任何意义；
- 确切性：（Definiteness）：每个步骤都要清晰明确；
- 有穷性（Finiteness）：算法的步骤必须是有限个；
- 可执行性（Effectiveness）：每个步骤都是可执行的。
除了以上5个强制特性外，算法还有以下5个非强制特性：
- 正确性；
- 可读性；
- 健壮性；
- 鲁棒性；
- 可移植性。
正确性、可读性和可移植性很容易理解，就是字面意思。至于健壮性和鲁棒性，就有点意思了。鲁棒是 Robust 的音译，而Robust 是健壮的意思，因此二者虽然不尽相同，但却是息息相关的，而且容易弄混。下面我们就来具体讲一下鲁棒性和健壮性的区别。
鲁棒性和健壮性的区别
健壮性也称容错性，是指一个程序（算法）对不合理的输入的反应能力和处理能力。
而鲁棒性又分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。稳定鲁棒性指小偏差只能产生小影响，大偏差不能产生大影响。而性能鲁棒性更简单，就是指高精度和有效性。
可以这样理解：健壮性的偏差是意料之外的，超出规定的外偏差；而鲁棒性的偏差是范围之内的，可预料的内偏差。
算法的应用
也许细心的你已经发现，前面讲到算法时用到了“席卷”一词。是的，毫不夸张地讲，由于算法的“神通广大”，它几乎被应用于人们生活的方方面面。当然，是几乎，而不是完全，毕竟算法还不是无所不能的，而且算法所引起的人们的不同价值观也是极具争议的热点。算法必然会继续发展，但我们也需要清醒地意识到现阶段它的局限性和问题，不要夸大和渲染它的神奇性。
例如：识别算法可以隔离垃圾邮件和骚扰信息，量子算法可以在短时间内破译密钥，关联算法可以发现客户想买的或需要买的东西……这就是算法的“神通”。当然，对于这类高级算法，是需要设计数学模型的。不同的问题还需要设计不同的数学模型，这对于新手来说无疑有很高的门槛。要真正学会算法有很长的路要走，最重要的就是走好脚下的每一步。
算法的设计策略
一般来讲，算法的设计策略主要有遍历、迭代、递归、回溯、贪心和分治等。这些策略大部分都是本专栏要讲的。不仅要讲，还要详细地讲。毕竟知识体系环环相扣，没有丰富的基础，知识体系就会漏洞百出。只懂表面，不懂原理的话，一道题稍稍变动一下就做不出来了。如果学算法却连算法的策略都无法掌握，那么和学数学不会加减乘除有什么区别呢？
