在如今的數(shù)字時代，算法是塑造技術(shù)和信息格局的隱形架構(gòu)師。這些復(fù)雜的規(guī)則和指令集合支撐著我們數(shù)字生活的幾乎每一個方面，從搜索引擎如何優(yōu)先顯示結(jié)果，到社交媒體如何呈現(xiàn)內(nèi)容。但是，算法究竟是什么?

從本質(zhì)上講，算法是一種有條不紊、分步驟解決問題或完成任務(wù)的方法。無論是簡單的數(shù)字相加公式，還是復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)協(xié)議，算法都是軟件應(yīng)用的基礎(chǔ)，確保任務(wù)能夠高效有效地執(zhí)行。在本文中，我們將揭開算法的神秘面紗，探討其起源、工作原理以及對社會和技術(shù)的影響。

一、什么是算法?一句話解釋：算法就是“做事的方法”

我們先不談復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式，也不談編程語言，只說一句大白話：

算法就是一套“按部就班解決問題的步驟”。

比如你早上煮泡面，步驟是不是：

1.燒水;

2.水開后放面餅;

3.等3分鐘;

4.加調(diào)料包;

5.關(guān)火吃面。

這就是一個完整的“泡面算法”。換句話說，只要你提供原材料，按這個順序來，就能煮出一碗能吃的面。

所以，算法本質(zhì)上就是解決某個問題的一套“規(guī)則+步驟”。

算法(Algorism)一詞最初出現(xiàn)在 12 世紀(jì)，是用于表示十進(jìn)制算術(shù)運算的規(guī)則。18 世紀(jì)，算法 Algorism 演變?yōu)? Algorithm，算法概念有了更廣的含義。任何定義明確的計算步驟都可稱為算法，或者說算法是合乎邏輯、簡捷的一系列步驟。

現(xiàn)在算法通常指可以用計算機來解決某一類問題的程序或步驟。

算法的特性問題不同，解決的思路和采取的方法與步驟就有針對性，所以對應(yīng)的算法也各不相同。

但是，各種算法有如下共同之處：

首先計算機要有操作對象，通過輸入，給予計算機問題所涉及的對象;

最后要能得到運行結(jié)果，即有輸出;

在輸入與輸出之間是具體的方法和步驟，這些方法和步驟必須是確定的、正確的、有限的、有效的、通用的。

因而，運行于計算機的各種算法有如下特征：

輸入：算法從一個指定集合得到輸入值，可以有 0 個、1 個或多個值，由賦值或輸入語句實現(xiàn);

輸出：對每個輸入值，算法都要從指定的集合中產(chǎn)生輸出值，輸出值就是問題的解，可以有 1 個或多個輸出值，由輸出語句實現(xiàn);

確定性：算法的步驟必須準(zhǔn)確定義，不能產(chǎn)生歧義;

正確性：對每一次輸入值，算法都應(yīng)產(chǎn)生正確的輸出值;

有限性：對任何輸入，算法都應(yīng)在有限步驟之后產(chǎn)生輸出;

有效性：算法每一步必須能夠準(zhǔn)確地執(zhí)行，并在有限時間內(nèi)完成;

通用性：算法不只是用于特定的輸入值，應(yīng)該可以用于滿足條件的所有問題。

【實例 1】找出計算機軟件專業(yè)錄取的新生中高考總分的最高分。

二、算法解決什么問題?——幫助我們高效、準(zhǔn)確地完成任務(wù)

很多事，我們都會做，但人做起來慢、累，還容易出錯。算法的意義就在于：讓機器學(xué)會我們的“套路”，然后比我們做得快、做得準(zhǔn)。

舉幾個例子你就懂了：

?? 1. 抖音、快手怎么知道你喜歡看什么?

后臺的推薦算法會分析你每一條視頻的瀏覽時間、點贊、評論，判斷你喜歡什么，然后推你更愛看的內(nèi)容。

就像朋友知道你喜歡吃辣的，下次請你吃飯，準(zhǔn)會帶你去川菜館。這就是“個性化推薦算法”。

?? 2. 淘寶怎么推薦你想買的東西?

你搜索過“登山鞋”，接下來淘寶首頁可能就出現(xiàn)“登山杖”“沖鋒衣”“登山包”——這背后就是“商品推薦算法”。

它的目標(biāo)是：根據(jù)你的行為，猜你還可能需要什么，然后推給你。

?? 3. 銀行怎么判斷誰可能逾期不還貸款?

銀行用“信用評分算法”，分析一個人收入、職業(yè)、借貸記錄、消費習(xí)慣等等，評估他有沒有可能還不上錢。

這就像老一輩“借錢看人”，但機器更快、更準(zhǔn)。

三、算法的表現(xiàn)形式有哪些?——不止是數(shù)學(xué)公式，還有“規(guī)則”、“模型”和“程序”

通俗來講，算法可以是以下這些樣子：

1. 明確規(guī)則的“步驟表”

比如醫(yī)生判斷你是否發(fā)燒的算法：

測體溫;

超過37.3℃，判斷為發(fā)燒;

不超，判斷為正常。

這是一種“規(guī)則算法”。

2. 數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的“模型”

人工智能里的“算法”，很多是靠機器“自己學(xué)出來”的，比如人臉識別。

程序給機器喂幾十萬個有名字的照片，機器自己找規(guī)律——比如鼻子、眼睛距離、臉型比例……最后形成一個“識別模型”。這叫“機器學(xué)習(xí)算法”。

3. 寫在程序里的“邏輯代碼”

比如手機地圖導(dǎo)航里的路徑規(guī)劃算法，會考慮紅綠燈數(shù)量、道路擁堵、距離遠(yuǎn)近，最后算出一條最優(yōu)路線。

這就是嵌入在程序中的算法。

四、老百姓理解算法的幾個類比

? 類比1：算法像做菜的“菜譜”

每道菜都有固定步驟、先后順序、注意事項。做菜靠“菜譜”，算法就是解決問題的“操作指南”。

? 類比2：算法像打麻將的“打牌套路”

你抓到一手牌，怎么拆搭、什么時候碰、什么時候胡?高手有一套打法，這就是他的“算法”——套路和經(jīng)驗的總結(jié)。

? 類比3：算法像醫(yī)院的“診療流程”

掛號→初診→檢查→確診→治療→復(fù)查，一步步來。這就是“流程算法”。

? 類比4：算法像交警的“交通指揮規(guī)則”

綠燈走、紅燈停，右轉(zhuǎn)讓直行。城市能有序運行，就是因為“交通規(guī)則算法”在發(fā)揮作用。

五、為什么現(xiàn)在大家都在說“算法”?因為它越來越重要

互聯(lián)網(wǎng)平臺靠它留住用戶(推薦算法)

企業(yè)靠它提升效率、節(jié)省人力(自動化算法)

政府靠它科學(xué)決策、精準(zhǔn)治理(數(shù)據(jù)分析算法)

個人靠它理財、學(xué)習(xí)、求職(個性化服務(wù)算法)

未來，每個人都可能是“算法的用戶”，甚至可以借助算法做決策、開公司、創(chuàng)事業(yè)。

六、老百姓如何用好“算法”?

1.認(rèn)識算法是怎么影響我們的：不要被短視頻、購物推薦“牽著鼻子走”;

2.用算法提升生活效率：比如地圖導(dǎo)航、健康管理APP、理財工具;

3.用算法做決策助手：比如教育推薦、崗位匹配等;

4.關(guān)注算法的透明與公平：算法不能“只讓平臺賺錢”，也要考慮用戶權(quán)益和隱私保護。

、常見算法的時間復(fù)雜度

以下是一些常見算法的時間復(fù)雜度，按照從最低到最高的順序排列：

常數(shù)時間復(fù)雜度 - O(1)：

常數(shù)時間復(fù)雜度表示算法的執(zhí)行時間與輸入規(guī)模無關(guān)，執(zhí)行時間是一個常數(shù)。

例如：訪問數(shù)組元素、執(zhí)行數(shù)學(xué)運算。

對數(shù)時間復(fù)雜度 - O(log n)：

對數(shù)時間復(fù)雜度通常出現(xiàn)在分治和二分查找算法中。

例如：二分查找、某些分治算法。

線性時間復(fù)雜度 - O(n)：

線性時間復(fù)雜度表示算法的執(zhí)行時間與輸入規(guī)模成正比。

例如：遍歷數(shù)組、查找未排序的列表中的元素。

線性對數(shù)時間復(fù)雜度 - O(n log n)：

線性對數(shù)時間復(fù)雜度通常出現(xiàn)在排序算法中，如快速排序和歸并排序。

例如：快速排序、歸并排序。

平方時間復(fù)雜度 - O(n^2)：

平方時間復(fù)雜度表示算法的執(zhí)行時間與輸入規(guī)模的平方成正比。

例如：簡單的嵌套循環(huán)遍歷二維數(shù)組、冒泡排序。

立方時間復(fù)雜度 - O(n^3)：

立方時間復(fù)雜度表示算法的執(zhí)行時間與輸入規(guī)模的立方成正比。

例如：三重嵌套循環(huán)遍歷三維數(shù)組。

指數(shù)時間復(fù)雜度 - O(2^n)：

指數(shù)時間復(fù)雜度表示算法的執(zhí)行時間隨著輸入規(guī)模呈指數(shù)增長。

例如：窮舉法解決組合問題。

階乘時間復(fù)雜度 - O(n!)：

階乘時間復(fù)雜度表示算法的執(zhí)行時間與輸入規(guī)模的階乘成正比。

例如：解決旅行商問題的窮舉法。

算法朝著最優(yōu)解的方向努力

無論使用哪種編程語言，算法都會根據(jù)一組輸入和定義的計算步驟序列產(chǎn)生結(jié)果或輸出。輸出的性質(zhì)可能會根據(jù)算法的目的和所要解決的問題而有很大的不同。

以下是算法產(chǎn)生的一些常見類型的輸出：

問題解決方案：算法通常被設(shè)計用來解決特定問題，例如計算地圖上兩點之間的最短路徑，對數(shù)字列表進(jìn)行排序，或找到兩個整數(shù)的最大公約數(shù)。

決策或分類：在機器學(xué)習(xí)和決策算法中，輸出可以是一個決策或分類。例如，垃圾郵件檢測算法將電子郵件分類為“垃圾郵件”或“非垃圾郵件”，而推薦算法則決定向用戶推薦哪些產(chǎn)品或內(nèi)容。

數(shù)值：許多算法會執(zhí)行計算并輸出數(shù)值。這包括數(shù)學(xué)計算的算法，例如求解方程的根或從數(shù)據(jù)集中計算統(tǒng)計量。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：一些算法會組織或處理數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生修改后的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作為輸出。例如，排序算法會將列表或數(shù)組重新排列為特定順序，而圖算法可能會輸出圖內(nèi)的樹或一組連通分量。

視覺表示：計算機圖形學(xué)和可視化中的算法將數(shù)值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為視覺形式，如圖像、圖表或動畫。例如，渲染算法根據(jù)我們在視頻游戲和模擬中看到的3D模型生成2D圖像。

文本內(nèi)容：為自然語言處理或生成而設(shè)計的算法可以產(chǎn)生文本內(nèi)容作為輸出。這包括生成類似人類文本的算法、翻譯語言或總結(jié)長文檔的算法。

信號或物理動作：在機器人和嵌入式系統(tǒng)中，算法可以產(chǎn)生控制發(fā)動機或其他執(zhí)行器的信號，從而在現(xiàn)實世界中產(chǎn)生物理動作。這可能像打開燈一樣簡單，也可能像協(xié)調(diào)機械臂的運動一樣復(fù)雜。

總之

算法不是高高在上的科學(xué)名詞，它其實早已滲透在你我生活的每個角落。

它是一套做事的方法，一個解決問題的利器。只要你愿意了解一點點它的邏輯，你就能更聰明地生活、更高效地工作，甚至更有判斷力地面對這個智能時代。