何為算法
簡單的說，算法就是：
解決問題的手段，並且是批量化解決問題的手段。比如，我們想要從成都去北京，起點就是成都，終點就是北京。如何去？我們就可以稱為算法。
因此選擇不同的算法，那麼雖然終點都是一樣，但是性能以及效率就根據算法的優劣而決定的。因此，我們需要選擇最優的算法，來實現我們的問題需求，來解決生活中的一些實際問題。那我們該如何進行算法的學習呢？
如何學習算法
算法的學習，可以根據自身的生活經驗逐步積累，也可以通過有效的訓練來逐步提高我們解決問題的能力，同時也是提升我們的邏輯思維能力。因此，我整理瞭如下圖中所示的一個算法學習思維導圖。來提升我們研發工程師的算法能力。
在上圖中，羅列了我們研發工程師常用的一些解決算法問題的思路，可以根據自己的能力有針對性的去學習，最終我們要達到的目的就是，給出一個問題，我們能夠用多種方案來解決問題，並能夠分析出每一種解決方案的優缺點即可超越90%以上的研發工程師。
算法的四個基本特徵
根據《全國計算機等級考試二級教程——公共基礎知識（2019年版）》的書中描述有如下4個基本特徵
- 可行性（Effectiveness）
- 確定性(Definiteness)
- 有窮性(Finiteness)
- 擁有足夠的情報
所謂算法，是一組嚴謹地定義運算順序的規則，並且每一個規則都是有效的，且是明確的，此順序將在有限的次數下終止。
算法學好的優勢
首先，學會了算法後，你的邏輯所謂能力得到了加強，可以解決我們生活中的很多的問題。
其次，作為一個研發工程師，在跳槽的時候很多公司都有算法面試題，學好了算法，就離你心儀的公司跟近一步，不會導致因為不會算法而被拒之門外。
另外在5G大數據時代，處理數據也需要用到大量的算法。還有就是AI，比如常用算法來訓練模型。通過合適的算法得到我們想要的數據模型，從而來實現AI的自動學習能力。
如何選擇算法
算法既然有上面那麼多種，還有很多沒有羅列出來，所以需要我們有計劃的學習每一種算法。然後根據習題來鞏固學習的算法，將所學的內容融入到實際問題中，嘗試多種算法來解決問題，理解每一種算法優勢，劣勢。當你掌握了方法之後，其實你會發現生活中很多事情都可以使用不同的算法來解決。
記住算法最重要的三點。算法沒有萬能的，算法沒有高低，算法只有合適的
算力
上面說到，5G時代已經到來。移動設備數據傳輸量更快，更多，因此我們的服務處理數據的能力也需要相對的加強。處理數據的能力我們可以用一個
人工智能中常用的詞語，算力。那什麼是算力呢？在我們的電腦中，CPU就提供了算力幫助電腦快速運行。玩遊戲的時候需要顯卡提供算力，繪製圖表的時候幫助電腦快速處理圖形。而在 人工智能中，需要有類似CPU和GPU的硬件來提供算力，幫助算法快速運算出結果。比如一個企業的流水線工廠，需要製作一批材料。那麼企業的流水線就相當於算法，而流水線中的機器，人力就相當於算力。機器越好越先進，人力越多越優秀，那麼產品生產的速度就越快，換言之就是算力越大，速度越快
結語
算法的學習不是一蹴而就的，因此需要我們不斷的積累，不斷的理解算法的原理。而不是死記硬背某些特定的算法題。要能夠達到看到一個算法題，不僅僅能用算法將其做出來，還要能夠自己通過算法題本身去推導更多題型。
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