当我们谈论计算机编程中的算法时，我们已经有了输入并且知道了预期的输出。所以，所谓算法就是根据所有已定义的输入步骤，到获得所需输出的过程。
所以，整个算法包含三个主要部分，输入，输出，中间算法逻辑步骤：
输入：表示我们已经知道的或我们必须开始的事情。
算法：表示我们需要一个一个地遵循的一组顺序步骤。
输出：表示我们最终需要达到的预期结果。
除了数学或计算机编程之外，我们在日常生活中经常可以看到算法，算法无处不在，它可以高大上，也可以很平凡哦！
譬如你想煮一道菜。你可以从一些配料（也就是输入）开始，然后按照食谱进行操作。
食谱具有不同的步骤（也就是算法），你可以按照这些步骤来制作菜肴（也就是输出）。
在我们学习算法的时候，知道它们可以以不同的形式分类是很重要的事情。接下来，让我们看看算法是如何分类的？
1、蛮力算法：这是我们通过探索所有可能的场景来设计解决方案的最常见类型。像蛮力破解密码工具，一个一个地猜密码，直至猜中为止！
2，贪心算法：在很多选择的情况下，我们需要考虑局部最佳选项来做出决定，并将其假设为全局最优解。
3，分治算法：这种算法就是将主要问题划分为子问题，然后单独解决它们。
4，回溯算法：这是蛮力算法的一种修改形式，我们回溯到先前的决定以获得所需的目标。
4，随机算法：顾名思义，在这个算法中，我们进行随机选择或选择随机生成的数字。
5，动态规划算法：这是一种高级算法，我们可以记住过去所做的选择并将其应用到未来的场景中。
6，递归算法：这种算法遵循一个循环，在这个循环中，我们遵循可能出现的情况的模式来获得解决方案。
如上所述，从计算机编程到科学实验，算法在多个领域都占有重要地位。
无论您使用哪种编程语言，解决问题的第一件事就是提出算法。即使是最复杂的问题也可以通过分析算法流程图来解决。
假设我们必须编写一个程序来自动打印从 1 到 20 的数字。为此，我们初始化一个变量并在每个循环中执行 1 的增量。循环将重复，直到数量达到 20。
以此类推，我们可以计算阶乘 N 的结果。
就像编程一样，算法也可以用于解决数学或科学问题。从打印斐波那契数列到计算一个数字的阶乘，您可以为任何数学问题想出一个算法。
譬如，我们有一种将华氏温度转换为摄氏温度的算法。首先，我们从用户那里获取输入，应用华氏到摄氏公式，然后显示结果。判断并输出数字 N 是偶数还是奇数。
除了编程或科学问题，算法几乎可以用来解决所有问题。您可以使用算法来推导出食谱、计算税收或任何其他问题。
好了，这里我先给大家入个门，接下来，我们将逐个讲解如何应用诸多的算法！
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