怎么用算法把黄豆、绿豆以及红豆给区分出来，写出代码。

区分黄豆、绿豆、红豆的方法有很多，主要是看其物理学特征或者分子生物学特征。

如果你要写代码，你可以使用图像处理或者机器学习算法来实现。

例如，使用机器学习的话，你可以首先收集大量黄豆、绿豆、红豆的图片数据，然后训练一个分类器，该分类器可以根据图片特征对图片进行分类。

具体代码实现可能会因语言和技术选型不同而有所差别，但是这里提供一个基于Python和TensorFlow的代码示例：

import tensorflow as tf

# 导入图片数据

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 定义模型

model = tf.keras.models.Sequential()

model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)))

model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))

model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)

print('Test Accuracy:', test_acc)

这仅是一个简单的代码示例，实际情况可能更复杂。