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
 * [[Python]]으로 만들어진 각종 알고리즘들 http://aspn.activestate.com/ASPN/Cookbook/Python?kwd=Algorithms
 * AlgorithmQuiz
 * [[http://www.ece.uci.edu/~chou/py02/python.html|Algorithm education in python]]
 * [[https://github.com/nryoung/algorithms|module of algorithms for Python]]

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See also HowToStudyForProgrammer, EstimateOrderOfAlgorithm, SortAlgorithm