思路

这几天都在学习算法课程，突然打开了一些思路。

一、算法的特征

什么是算法？

算法就是有输入、有输出的解决问题的计算步骤。

我们一个例子，王婆特别会挑好吃的瓜，赵婆想跟王婆取取经，王婆就告诉赵婆三要素，第一颜色是深绿色，第二是重量更沉，第三是敲击的时候有清脆的声音。赵婆学会之后果然挑到了又大又甜的西瓜。作为算法工程师的你，如果想根据王婆的三要素完成一个自动挑瓜程序能不能完成呢？

我们发现挑瓜虽然是有输入有输出的解决问题的过程，但并能不能实现。深绿色翠绿色到底是什么程度？更沉究竟是多重？清脆声音是什么状态。对这种模糊的定义，人可以做事，但是机器不可以。可见算法对确定性有着极为严苛的要求。

总结算法的特征包含确定性、可执行性、有穷性，包含输入和输出。计算机程序能够执行必须是可执行和有穷的。

我们进行一个评价练习，同学们观看手中导学案上的两个菜谱，一个是拌黄瓜，另一个是烤蛋糕，请作为算法科学家的你分析一下，它们是不是算法。

拌黄瓜:1黄瓜若干根切块2加入蒜末少许3加入酱油少许3加入盐少许

烤蛋糕:烤蛋糕要输入15克黄油，30克面粉，要放进200度烤箱，烤20分钟。

其实两者都是算法，为什么拌黄瓜的输入条件是少许这种模糊概念也是算法呢？是因为我们想要的是一道拍黄瓜的菜，确定性是指输入的食材是确定的，有了这些食材一定能做出来一道菜。

而烤蛋糕的确定性是各种精确的数据，按照这个流程，不管是谁烤都能够输出相同的结果。同时还能够对这一过程进行算法优化，做出口感最好的蛋糕。

这就好比最好的中餐馆只能一枝独秀，因为优秀的大厨只有一位，而西餐肯德基麦当劳却能够进行连锁复制，也是同样的道理。

二、算法解决问题的步骤

分析问题-建立模型-选择算法

现实问题是没办法直接交给计算机的， 我们需要一个数学模型来与计算机建立“桥梁” ，可以说，建立模型的过程，也是把现实问题转化成算法问题的过程。

老师去北海药学院去学习，发现一个叫的“小蛮驴”智能小车，我们来看看它能够干什么。

现在我们学校也有一头小蛮驴，我们需要让它帮我们把一些物品从仓库送到信息科技教室，作为算法工程师的你，请为小蛮驴设计一个最短路线吧。

分析问题，建立最短距离模型

自然语言:第一步第二步第三步

导学案补充流程图

三、算法策略

算法工程师们都选择哪些算法呢？暴力枚举、迭代、分治还有动态分布等，这些算法策略我们在后面的内容会一一介绍。当然还有现在最火的推荐算法。为什么抖音会给你推荐喜欢的视频，淘宝回给你推荐你喜欢的物品，这些都依靠个性推荐算法。推荐算法在给我们带来便利的同时，也会让我们的视野变窄，享受在自己的舒适圈内，像一只蚕一样住在算法建筑的信息茧房里，自以为很生活很美丽。如何能打破这种恶性循环呢？可以做个实验，让任意两个人交换一下手机，查看大数据推送情况，就能发现一些之前从没见过的视频或者文字，所以，只有摆脱固定型学习思维，建立成长型学习思维，才能让算法更好的为人类所用。

总结，这节课大家学了哪些知识呢？相信大家对算法有了更深的理解。

我在最后还想和大家分享一个小故事。话说历史上最重要的物理学家之一，牛顿爵士，曾经养过猫。怕猫想进门的时候进不来，他在门上开了给猫专用的洞。有意思的是，牛顿开了两个洞，大猫走大洞，小猫走小洞。

你一听肯定觉得，何必呢，大猫小猫都走大洞不就得了吗？要照牛顿这逻辑，家里一百只猫，这门上不得有一百个洞。

你说的一点都没错，多个问题如果能用通用方案来解决，那我们就用一个方案就好了。这其实就是我们前面说的，算法工程师常常调用的一条思维习惯。你看，算法工程师的通用性思维，我们普通人也有。