Well-defined computational procedures that takes a set of values as inputs and produces some set of values as outputs.

잘 정의된 문제해결의 과정. DataStructure와 함께 ComputerScience에서 HowToSolveIt의 과정이다.

알고리즘개발에 있어서 중요한것은 ComputationalComplexity, AlgorithmicComplexity의 효과적인 감소에 있다.

알고리즘의 평가는 주로 worst-case analysis를 한다. 그 이유는

• 많은 알고리즘이 대부분의 실행에서 최악의 조건에 놓여진다.
• 최상의 경우에는 똑같은 성능을 보인다.
• 평균을 명확히 정의하는것조차 어렵다.
• 최악보다 더 나쁘게 실행되지는 않을것이다.

가끔은 최악분석보다는 평균분석을 하는 경우도 있다. (QuickSort등의 무작위 알고리즘)

기본적인 알고리즘의 설계방법

• RandomizedAlgorithm

• DivideAndConquer

• DynamicProgramming

• Recursion

• GreedyAlgorithm

• HeuristicAlgorithm

• EvolutionaryAlgorithm

Bioinformatics concerned Algorithms

• BackwardAlgorithm

• BaumWelchAlgorithm

• ForwardAlgorithm

• GeneticAlgorithm

• MetropolisAlgorithm

• NeedlemanWunschAlgorithm

• NussinovRnaFoldingAlgorithm

• ScfgNussinovRnaFoldingAlgorithm

• SmithWatermanAlgorithm

• ViterbiAlgorithm

• ZukerAlgorithm

• SpectralAlignment

DataEncryption

• MD5

• RSA

추천도서

• MasteringAlgorithmWithCee

• IntroductionToAlgorithms

• ProgrammingPearls

• DisciplineOfProgramming

• ProgrammingChallenges

관련자료

• Python으로 만들어진 각종 알고리즘들 http://aspn.activestate.com/ASPN/Cookbook/Python?kwd=Algorithms

• AlgorithmQuiz

• Algorithm education in python

• module of algorithms for Python

See also HowToStudyForProgrammer, EstimateOrderOfAlgorithm, SortAlgorithm