说说个⼈对算法的理解（⽼物）
我认为，我不是⼀个合格的软件⼯程学⽣。
可我觉得，我是⼀名合格的软件开发⼈员。
因为在中国的这样的教育⼤环境，能学会⾃主思考和独⽴解决问题是⼀件很困难的事情。
⼯科学习更是如此。
我们中国的软件⼯程忽略了⼀件软件开发最核⼼的⼊门学习，有多少⼈知道何谓复杂度？⽐如时间、空间、系统复杂度。
绝⼤部分是不清楚这些的，因为都没有坐下来好好看过有关算法理论的思考和分析。
我们不见得要重理论轻实践，倒不如说，我更倾向于，先实践再理论后实践，依次轮回，这样我们才能彼此不落下，理论和实践是精密联系的，因为实践可以导出理论，理论可以教会实践去复⽤，知识亦如此。
但，做得到这样的⼈，寥寥⽆⼏。这个年代的年轻⼈，被快餐和简单屏蔽了双眼，要静下⼼啃知识已经很难了。
⽽算法这件事，如果不静下⼼来学习和思考，是理解不到何谓算法的。
⼤多数⾛在前⾯的⼈都会说算法是内功，计算机专业很重要的知识。
但这些⼈，也没讲，什么是算法，应该怎么学，为什么重要这些解释，都未曾提及。
我想⼈主要原因在于，⼈都是⾃私的吧，毕竟⾃⼰⾟苦学来的武功，怎会轻易教会别⼈呢？
就算是我也不例外，所以我不会讲怎么学，但我会讲，什么是算法，算法的意义，⾄少留下⼀点，让后⼈可以寻迹的脚印。
教师节送男教师什么礼物好 那就进⼊正题吧。
算法，常定义为：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。
翻译成常⼈理解的话就是指 做事的流程 。
徐佳颖图片 算法其实并没有什么⾼深的，倒不如说，算法是存在于⽇常⽣活，但不会引起⼈们注意的⼀种知识。
为何这么说呢？
因为，算法就是描述⼀个流程的⼯具。
何谓流程？
万物运作都存有流程，⽽我们把这些流程统⼀起来，并赋予名词，便是算法。
如果说，我作为⼀个物体，从A处移动到B处，该事情之间即存在着移动的这个流程，那么，我在A处，移动，B处，就可以形成⼀个流程，⽽这个流程的描述，即为算法。
任何满⾜两件事物交互的流程，都可以被称为算法，但仅仅这样去学习算法是远远不够的。
回想我们掌握数学知识的时候，⼀定会认识数字的最⼩单位，⼈为定义的整数 0，如果我们没有学习这件事情，便不会出现后来的123甚⾄是其他数域。
算法亦如此，我们先明⽩最⼩流程单位，然后开始，研究对流程单位的运算和分析。
我希望看到这⾥的你，学会使⽤联想能⼒。姜妍个人资料
学问之间是想通的，是我⽼师说的话，当然我⼼⾥也清楚这个道理，但从我⼝中说出来这话显然没
有信服⼒，有时候年龄还真的会决定⼀件事的正确性，尽管它不⼀定正确，因为正确这件事情，也是受到时间控制的，也是存在⽣命的，或者称为时效性（例如：新闻）。
流程便是算法的核⼼体现，与其让我解释什么是流程，倒不如我多举⼏个例⼦给你来的实在吧？
我们习惯于经验主义，所以往往会忽略对⼀个流程的思考，但经验这件事，即是流程的⼀种形式。
所以，研究算法，就是在把各种经验统计出各种流程应⽤场景。
如何买⼀个东西这件事，从⾯对⾯易物，到今天⽹购，本质都是购买物品这个事情，但流程是完全不同的，我们⽆法说哪个流程更好，也⽆法说，谁可以替代谁，只能说，根据场景，我们有不⼀样的选择。
我就以此为例深⼊讲算法吧，反正对于现在的我，讲这些事情已然轻⽽易举，张⼝就来。
算法主要有三个指标，空间、时间、系统。
在软件上我们最希望的事情，就是，空间最少、时间最少、系统最⼩，这⼏件事。
但事实上，这是不可能的，事情⼀定存在⼀个总量，我们仅是尽量去保持这样的标准去优化算法。
江映蓉火
赵丽颖取关黄斌 我们不见得，⽹络交易就⼀定可以取代⾯对⾯交易，但会随着时间的流逝，其⽐重将会越来越⼤，产⽣这样的结果的原因，主要有⼏个基本理论去推导。价值最⼩理论，我们对⼀件事物的优化，⼀定会有⼀个价值⽐重，这个价值⽐重取决于当下的需求。
因为物以稀为贵导出不可再⽣的事物为贵，价值最⾼，所以我们会认为时间和⽣命很重要，因为都没办法逆转才有它的稀有价值。
所以⾯对⾯易物与⽹络交易彼此间⾯临着就是核⼼成本就是时间，⽽时间成本将会被不同场景体现出来，有交易渠道浪费的时间；有交易谈判浪费的时间；有交易流程浪费的时间；也有获取交易商品信息获取的时间；⽆⼀例外，都可以被折合为时间成本。
⽽⽹络交易将节约⼤量不必要的时间成本，从⽽使得最终交易系统成本下降。
⽽我说这些⼜和算法什么关系呢？
事实上，就恰恰是这些现实⽣活的思考和启发才导致出算法的理论和应⽤，在交易这个案例中我们其实可以注意到⼏个要点。
第⼀，所有的事情，都可以是算法的流程。
第⼆，算法的事情，都可以被重新调整⽐重。
第三，没有绝对的事情，学习算法不是为了得到最好的流程，⽽恰恰是为了选择最适合的（⼈⽣亦如此）。
所以，我们真正掌握算法的时候，就是在让⾃⼰保持独⽴思考，确定⼀个最合适的⽅案，⽽不是所谓的“最好的”。
如果你看到某个算法⾃称是某某算法中最好的算法，那这算法资料也没有继续看下去的必要了。
话⼜转回来，我们知道了算法的本质，那么有应该怎样去设计⼀个合适的算法呢？
遵循⼀个基本原则，付出最少，收获最⼤，这是第⼀阶段，讲究极限。
算法⼀定有⼀个起始输⼊，在软件中，就是硬件内存输⼊，执⾏指令输⼊，然后我们在输⼊这件事情中得到输出，⽐如执⾏结果，⽐如执⾏时间。
所以，我们需要评估，当输⼊⼀定的情况下，让输出的价值变⼤。反之，输出最⼩，输出不变。价值评估则根据需求决定，因为我们可能需要时间最短、效果最好、结果最优等不⼀样的结果。
年会开场词 假设输出价值被确定为现阶段最⼤的情况下，我们就需要压低输⼊价值，假设输出价值⼀定，则减少输⼊的需求。换⽽⾔之，就是将输⼊最⼩，输出最⼤极限，让算法保持有利⽅向的最⼩状态。
然后你以为这样就可以了吗？
并没有。
算法设计的第⼆阶段，追求不稳定状态，随机、浮动、变化、熵变，讲究平衡。
当第⼀阶段达到瓶颈时，我们改追求均衡，折衷状态，这⼀阶段讲究的是，当该算法存在两种状态的价值⽐重，我们需要的不是⼀种绝对的结果，⽽是⼀个随机结果（结果仍然符合预期），⽐如，希望时间可以少⼀点，但⼜希望空间也可以少点，因为我们这⾥，时间和空间冲突了，两者存在负相关，⽽我们此时并不需要极限，⽽是需要⼀个混合状态，即稳定，⽽⼜不稳定的平衡状态，故此时，讲究的即为平衡。
最后这个阶段没有⼀个准确的定义，不过在我这⾥，就是让算法保持进化。⽐如说输⼊是可以改变的，⽽输出是可以不变的，我们过去某⼀时期定义好的算法，是会随着输⼊的改变，重新改变价值⽐重总量，也就是说，过去的算法，在未来不⼀定是此时的最优，重新退回第⼀阶段的不满⾜状态，需要重新追求极限，再追求平衡，然后停下来，等待下⼀次状态的改变，可能是输⼊总量变化，也可能是输出结果的变化，但归根结底，它还是原来要做那件事的算法。
甚⾄说，算法这件事情，本来就不局限在计算机领域。
它在我看来，就是研究是⼈类做事流程的学科，不过是在软件⾥⾯掌握的⽐较系统罢了。
当我们知道了怎么应⽤算法的理论了的时候，就是最后的话题了。
算法如何体现其价值。
我认为，任何做事的流程，都可以被计算和分析，拥有计算能⼒也就⾜以建⽴其价值体系。保持上述抽象原则，计算机即可拥有基本的进化能⼒，也就是⾃我升级来改进其⼯作流程（例如⼈⼯智能）。
另⼀⽅⾯，程序员的⼯作结果的价值可以被宏观给出，过去我们认为，结果没有变化，也就等于没有做事，但实际上，如我所说的话，其实要做的事情还是很多的，只不过是看不到罢了。
最后，⽆论你懂不懂算法，会不会这些，其实都不重要，重要的是，你有没有去思考去总结出，⾃⼰⽣活的点滴，将其形成⼀个抽象概念，变成⾃⼰的思考法则，进⽽辐射到其他领域，我认为，这点远远⽐单讲算法这件事情更重要，希望读者保持思考，让⾃⼰变得更值钱。
本⽂到此结束，望各位读者，新的⼀年⾥，继续努⼒，不为别⼈，为⾃⼰，更好的活在这个世界。
陈俊欢
⼆〇⼀⼋年⼆⽉⼗六⽇
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