假設我們有一個難題需要解決，那怎麼解決呢？解決的步驟怎樣呢？如果有一樣東西能把這個解決這個難題的步驟描述出來，那就叫做這個問題的算法。
你看，如果我們學習算法的話其實學習的是解決問題的步驟，無論我們從事哪個行業學一下算法都是很有幫助的。
算法解決問題的步驟
01 算法概念的理解
算法可以很複雜也可以很簡單
算法（Algorithm）是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。
為什麼算法是解題方案的準確、完整的描述，而且還要清晰的指令呢？因為絕大多數算法最終需要轉換成計算機程序給計算機執行的，而計算機是比較死板的。更直白地講，算法呢大多數時候是充當了人和計算機之間的一種“翻譯”的角色。
那麼我們用什麼方法或者是工具來準確、完整、清晰的描述解題方案呢？也就是說，我們用什麼方法來描述算法呢？
給人看的算法呢，經常採用三種方式來描述它：
- 自然語言。所謂自然語言就是人類的語言，我們人類語言最大的特點就是不嚴謹，同樣一句話不同的語境、不同的人可能會有不同的理解，這和算法的定義是背道而馳的。所以又有了下面兩種算法描述方法。
- 流程圖，N-S圖。又稱程序框圖，用一組統一規定的標準符號描述程序運行具體步驟的圖形表示。這是一種非常好的算法描述方法，一圖勝千言。我們做02典型算法的例子裡會介紹。
- 偽代碼。一種非正式的，類似於英語結構的，用於描述模塊結構圖的語言
流程圖的符號描述
一段求三個數中最大數的偽代碼
02 一個典型算法的例子
其實我們碰到的很多問題，在不同的時間、不同的地點可能已經有另外的一些人碰到過很多很多次了。所以呢，就有很多很經典的算法，我們如果認真的研究一下這些算法，你會覺得比打遊戲打怪升級還更有意思。比如下面這張圖裡幾種常見的排序算法，所謂排序算法就是給計算機一組雜亂無章的數，讓它幫我們從小到大或者從大到小排列起來。
排序算法最常見的應用就是，期末考試的時候我們老師把每個同學的成績都輸入給計算機，計算機能幫我們把這些成績排個序。想象一下，如果是全國統考的高考，全國那麼多考生的成績排序，如果是人工排的話那得多大的工作量？光中午管盒飯也不老少啊！
常見的幾種經典排序算法
我們以上圖中的第一種冒泡排序為例來說明一下算法，及其描述。
如果我們用自然語言來描述冒泡排序是這樣的：
- 比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大，就交換他們兩個。
- 對每一對相鄰元素做同樣的工作，從開始第一對到結尾的最後一對。在這之後，最後的元素應該會是最大的數。
- 針對所有的元素重複以上的步驟，除了最後一個。
- 持續每次對越來越少的元素重複上面的步驟，直到沒有任何一對數字需要比較。
你如果看上面這段名字可能有點懵逼，如果帶入一個問題場景來理解冒泡排序可能會容易的多。
比如說，我們有一組10個同學到操場集合站成一列，這個時候體育老師來了說：“大家按照身高從低到高排好！” 那怎麼排列呢？那這個時候呢就可以這樣來看：
- 從第一個開始比較相鄰的兩個同學，如果第一個同學比第二個同學高，那麼他們換一下位置。
- 第一個和第二個比完（可能要交換位置）之後呢，那麼第二個就肯定比第一個高了；這個時候再把第二個和第三個比較，如果還比第三個高，那麼再和第三個也交換一下位置。這樣一直比到第10個，那麼經過這麼一輪的比較之後，站在第10個的同學肯定就是所有同學裡面最高的了。
- 然後再用步驟1、2同樣的方法來對前面的9個同學操作，那第9個同學又變成剩下的9個裡面最高的了。
- 然後再對剩下的8個同學進行類似操作，然後是剩下的7個。。。一直到最後一個，這樣一輪又一輪地操作之後就把這10個同學從矮到高拍好了。
如果這樣的冒泡算法用流程圖來表示，是怎樣的呢？
一個100個數的數組的冒泡排序
流程圖呢，其實是計算機專業的或者相近專業的人才看的東東。普通人要想看明白它呢，也很簡單。首先，找到“開始”，然後順著箭頭一路向下，如果碰到一個菱形就是一個分支，這個稜形裡面呢是一個條件，所謂條件就是滿足條件結果為真、不滿足為假，然後從稜形出來就要根據這個條件的取值選擇走哪條，如果是走回頭路的話就變成了一個循環，所以那你就帶著一個值慢慢跟著箭頭走，很容易搞明白。
03 怎樣評價算法的好壞？
俗話說“條條大路通羅馬”，但是呢並不是每條路都那麼好走的。有些路比較好找，但是需要走的時間長；有些路可以很快到達，但是很難走；有些路理論上能到達目的地，但是實際上幾乎相當於死路走不通。這樣的話呢，不同的衡量標準下呢這不同的路就有了好壞之分。
那麼解題的算法也是一樣，同一個問題可能有很多個算法，就像我們在02裡看到的排序算法。那麼，這麼多算法，我們有沒有什麼標準可以評價他們的好壞呢？答案是肯定的。
主要從幾個方面來衡量一個算法的優劣：
- 時間複雜度，可以粗暴地理解為運行這個算法所需要的時間；
- 空間複雜度，可以粗暴地理解為運行這個算法佔用的計算機（或手機之類的）內存大小，就是手機發燙不發燙；
- 正確性，這個就很好理解了；
- 可讀性，對於一些簡單問題的算法別整的像相對論那麼難理解；
- 健壯性，就是說如果我們給這個算法的輸入條件出錯了，這個算法會不會出錯，也叫容錯率。就好比前面對學生按高矮排序的時候，突然插入一個其它班的同學、或者跑過來一條小狗狗，算法有沒有考慮到這些情況。
好了，關於算法的理解入門，石頭就說這麼多了。
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