算法的五个特征如下：

1、有穷性（Finiteness）：算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。

2、确切性（Definiteness）：算法的每一步骤必须有确切的定义。

3、输入项（Input）：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件。

4、可行性（Effectiveness）；算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。

5、输出项（Output）：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的。同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。

常见算法优化方法：

1、随机搜索：随机搜索是利用随机数求极小点而求得函数近似的最优解的方法。变量允许的变化区间，不断随机地而不是有倾向性产生随机点，并计算其约束函数和目标函数的值，对满足约束条件的点，逐个比较其目标函数的值，将坏的点抛弃，保留好的点。

2、梯度下降法：梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。

3、遗传算法：遗传算法也是受自然科学的启发。这类算法的运行过程是先随机生成一组解，称之为种群。在优化过程中的每一步，算法会计算整个种群的成本函数，从而得到一个有关题解的排序，在对题解排序之后，一个新的种群——称之为下一代就被创建出来了。

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文章来源：天狐定制

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