十大经典算法 什么是算法设计？
什么是算法设计？
算法设计比较困难，编码只基于算法的伪码。需要一些编写代码的基本知识。算法设计更注重思想。基本上，算法是设计好的，所以编写程序并不困难。算法设计的代价远高于编码。高中生可以编码。在印度，程序员基本上都是高中生。而中国的计算机专业本科生基本上都成了程序员。
影响算法设计的因素？
影响预测算法性能的主要因素有三个：问题的复杂性、模型的复杂性和可用的训练数据量。
一个复杂的问题同时有大量的训练数据，一个复杂的模型可以得到更准确的结果。
一个复杂的问题没有足够的数据，线性模型可能是最好的结果。
一个简单的问题可以通过线性模型来解决。
方法：复杂模型用于解决复杂问题，简单模型用于解决简单问题，同时必须考虑数据规模。列多于行或相对简单问题的数据集倾向于使用线性模型；行多于列的复杂问题倾向于使用非线性模型（积分法）。
算法设计的步骤？
1. 明确主题的含义，列出主题的输入、输出和约束条件
另一个主题是这样的：“有一个mxn矩阵，每行从左到右递增，每列从上到下递增。请实现一个函数来查找矩阵中的元素elem，如果找到了元素，请返回元素的位置我刚才说的行和列是按升序排列的。我在草稿纸上画了一个3x4矩阵，里面的元素是1~12，所以我想当然地认为矩阵的左上角是最小的元素，右下角是最大的元素。所以整个话题的思维方向是错误的。
2. 想一想如何使算法的时间复杂度尽可能小
继续以上述主题为例。有以下几种算法：
A.遍历整个矩阵进行查找，则复杂度为O（m*n）；
B.由于每行都是有序的，因此可以对每行进行二进制搜索，因此复杂度为O（m*logn）。但这只使用了row order的属性。
c.最好的算法是从矩阵的左下角开始，比较左下角元素的大小（假设x）和元素的大小。如果elem大于x，那么x所在列中的元素将被排除，因为x是列中最大的元素。如果elem大于x，那么x所在列中的元素将被排除在外，因为x是此行中最小的元素，小于x，它必须小于x右边的元素。每次迭代都会将矩阵的大小减少一行或一列。复杂度为O（max（m，n））。
我们可以从复杂度高的实现方法开始，然后考虑如何利用主题的具体条件来降低复杂度。
3. 写伪代码或代码
现在有很多种算法，比如工程应用算法，比如排序、红黑树等，可以从经典书籍或大学课本上学习。但例如，人工智能等一些学习算法对高等数学、建模和分类都有很高的要求。没有一个算法学习是可能的。
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