演算法的就是計算的方法，所以最重要的自然是方法的框架！一個演算法最核心的不是什麼酷炫吊炸天的各種各樣的工程實現程式碼，那些不過是一箇中階程式設計師就可以搞定的事情，真正核心的是計算框架！這也是百度、谷歌和阿里巴巴為什麼能夠在演算法市場得到很多人認可的關鍵，因為他們提供一種計算的框架。

百度的paddle、谷歌Cirq框架都是定義了一種計算的方法論。簡單來說，就是一種實現問題的通用思路。

比如，127+345等於多少？

看起來很多人一下子就可以說出來答案，但是對於一個小學生而言，如何算出來這個答案，其實是是需要一定的辦法的。中國的計算方法是：個位數相加，超過10進一位。方法是：5+7=12，進一位。4+2=6，加上進的一位是7.百分位是4.答案是472.印度的辦法是百分位先開始。1+3=4，2+4=6，5+7等於12.

所以，你看方法不一樣，但是都得到了最準確的答案！

那麼重要的是答案嗎？

不是，是計算的思路，而這也是演算法的核心，那就是如何計算的思路框架！

演算法就是計算數學。

當然不是數學語言，而是用計算機語言描述的計算方法。

從簡單的加減乘除、開方乘方，sin、cos到微分積分、矩陣。。。。。。你聽說過的所有數學問題的計算機解算都是基於演算法。

這其中很多都沒有精準的解算方法，很多都是近似值的替代演算法。

演算法對科學研究很重要，特別是高精度要求的計算方面，時時刻刻都離不開演算法。就連開平方，從來不被認為有演算法問題的運算，如果要求極高精度（20位以上精度）都要透過自研演算法才能獲得，CPU裡面的那個FPU（浮點運算器）遠遠達不到要求。

一般商用軟體演算法就是些邏輯流程之類的，就是簡單的數學運算。

大資料的高階人才都會設計各種數學模型，以處理各種資料，獲得有益資料，挖掘資料價值，大資料大牛必須是數學大牛。

總之計算機就是基於數學，所以計算機學科的專業都要求數學底子好的。

演算法的核心是解決問題的方法與途徑，是方法、途徑的理論化、抽象化。在這方面，我們需要積累、提高、創新，華人當自強！