为什么要学算法？
算法的本质是解决问题的方法，是思想
在早期的时候，人们遇到新问题，必须要去解决它，经过“冥思苦想”，“反复探索尝试”， 最后总结归纳。这才形成了今天我们学习的各种算法。如果无法领会到解决问题的思想，无法总结归纳，就会有：“学算法有什么用？”。不知道为什么学，自然会认为学了没意义，没有用处。
2.一个算法应该具有以下五个重要的特征：
①有穷性: 算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止，换句话说就是一个算法必须总是在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。
②确定性：算法中的每条指令必须有确切的定义，不会产生二义性，并且对于相同的输入只能得出相同的输出。
③可行性：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。
④输入： 一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件，这些输入取自于某个特定的对象集合。
⑤输出：一个算法有一个或多个的输出，这些输出是同输入有着特定关系的量，没有输出的算法是毫无意义的。
算法总是要解决特定的问题，问题来源就是算法的输入，期望的结果就是算法的输出，没有输入输出的算法是无意义的。
3.算法设计的5个要求：
①正确性：最基本要求，算法必须能解决某个问题的需求。
②可读性：算法的可读性有助于人的阅读与交流，容易调试和修改。
③健壮性：当输入的数据非法时，算法能适当做出反应或进行处理，而不会产生莫名其妙的输出结果。
④效率性：算法是为了解决大规模问题，因此需要运行效率足够快。
⑤存储性：算法在执行过程中，所需要的最大存储空间，应该尽可能的占用小。
效率性与存储性都与问题规模有关，求100人的平均分与求1000人的平均分，同一个算法的所花费的执行时间与存储空间显然是不一样的。
正确性，可读性，健壮性不仅仅是算法设计的要求，而是贯穿整个软件设计层次。单对于算法本身来说，我们最关注的层面是效率性。千万不能死板的认为，算法就是计算机程序。算法是一切解决问题的思想，语言描述，伪代码，流程图，各种符号或者控制表格同样是算法。
