算法设计包括哪些内容
平时写程序、处理数据，甚至刷题面试，都绕不开“算法”这个词。很多人觉得算法高深莫测，其实它就是解决问题的一套步骤。就像做菜要有菜谱，算法就是计算机解决问题的“菜谱”。那算法设计到底包含哪些具体内容？搞清楚这些，写代码会更清晰、更高效。
明确问题需求
动手前先搞明白要解决什么问题。比如你写个查找功能，是找某个值第一次出现的位置，还是统计它出现了几次？目标不同，算法设计方向就不一样。模糊的需求容易导致后期反复修改，效率反而更低。
选择合适的数据结构
数据存成什么样，直接影响算法效率。比如你要频繁插入和删除元素，用数组就比较慢，链表可能更合适；如果需要快速查找，哈希表往往比遍历列表快得多。选对结构，等于给算法打了个好底子。
设计核心逻辑
这是算法的“主干”。比如排序，你是用冒泡一步步比较，还是用快速排序分治处理？不同的思路执行效率差别很大。设计时要考虑时间复杂度和空间占用，不能只图写得快，跑起来卡顿也不行。
举个简单例子：计算斐波那契数列第 n 项。直接递归写法简洁：
int fib(int n) {
if (n <= 1) return n;
return fib(n-1) + fib(n-2);
}但这样会重复计算很多子问题，效率很低。改用动态规划，把中间结果存起来，速度立马提升一大截。
边界情况处理
别忽视空输入、负数、超大数值这些特殊情况。比如你写的搜索函数，传进来一个空数组，程序会不会崩溃？用户可不会按你想的那样输入数据，健壮的算法必须能应对各种“意外”。
测试与优化
写完不是终点，得验证是否正确。拿几组典型数据试试：正常值、边界值、异常值都跑一遍。发现问题再回头调逻辑或换策略。有时候小改动就能让性能翻倍，比如减少循环嵌套、提前退出条件判断等。
比如你在处理一万个商品价格，想找出最便宜的几个。如果每次遍历全表找最小值，速度会很慢。换成堆结构维护，插入和提取效率就高多了。
文档与可读性
算法不只是机器看的，人也要维护。适当加注释，变量命名清楚，逻辑分块清晰，别人接手或者你自己过两个月再看，不至于一头雾水。好算法不仅要快，还得让人看得懂。