1. Результативность.Алгоритм имеет некоторое число входных величин – аргументов, задаваемых до начала работы. Цель выполнения алгоритма – получение результата (результатов), имеющего вполне определенное отношение к исходным данным. Можно сказать, что алгоритм указывает последовательность действий по преобразованию исходных данных в результаты.
2. Массовость. Для алгоритма можно брать различные наборы данных, т.е. использовать один и тот же алгоритм для решения целого класса однотипных задач. Вместе с тем существуют алгоритмы, которые применимы только к единственному набору исходных данных. Например, для алгоритма пользования автоматическим турникетом при входе в метро существует единственный вариант исходного данного – жетон. Поэтому понятие массовости требует уточнения. Можно считать, что каждого алгоритма существует свой класс объектов, допустимых в качестве исходных данных. Тогда свойство массовости означает, применимость алгоритма ко всем объектам этого класса. А количество объектов класса (конечное или бесконечное) – свойство самого класса исходных данных.
3. Понятность. Чтобы алгоритм можно было выполнить, он должен быть понятен исполнителю. Понятность алгоритма означает знание исполнителя алгоритма о том, что надо делать для его исполнения.
Таким образом, при формулировке алгоритма необходимо учитывать возможности и особенности исполнителя, на которого рассчитан алгоритм.
4. Дискретность. Алгоритм представлен в виде конечной последовательности шагов. Говорят, что алгоритм имеет дискретную структуру. Следовательно, его исполнение расчленяется на выполнение отдельных шагов (выполнение каждого последующего шага начинается только после выполнения предыдущего).
5. Конечность. Выполнение алгоритма заканчивается после выполнения конечного числа шагов. При выполнении алгоритма некоторые его шаги могут выполняться многократно.
В математике существуют вычислительные процедуры, имеющие алгоритмический характер, но не обладающие свойством конечности. Например, процедура вычисления числа π. Такая процедура описывает бесконечный процесс и никогда не завершится. Если же прервать ее искусственно, например, ввести условие завершения процесса вычислений вида: "Закончить вычисления после получения п десятичных знаков числа", то получится алгоритм вычисления п десятичных знаков числа π. На этом принципе основано получение многих вычислительных алгоритмов: строится бесконечный, сходящийся к искомому решению процесс. Он обрывается на некотором шаге, и полученное значение принимается за приближенное решение рассматриваемой задачи. При этом точность приближения зависит от числа шагов.
6. Определенность.Каждый шаг алгоритма должен быть четко и недвусмысленно определен и не должен допускать произвольной трактовки исполнителем. При исполнении алгоритма исполнитель должен действовать строго в соответствии с его правилами и у него не должно возникать потребности предпринимать какие-либо действия, отличные от предписанных алгоритмом. Иными словами, алгоритм рассчитан на чисто механическое исполнение. Это означает, что если один и тот же алгоритм поручить для исполнения разным исполнителям, то они придут к одному и тому же результату, лишь бы исполнители понимали алгоритм.
Таким образом, формулировка алгоритма должна быть так точна, чтобы полностью определять все действия исполнителя.
7. Эффективность.Алгоритм должен быть эффективен – значит, действия исполнителя на каждом шаге исполнения алгоритма должны быть достаточно простыми, чтобы их можно было выполнить точно и за конечное время. Кроме того, эффективность означает, что алгоритм может быть выполнен не просто за конечное, а за разумное конечное время(обычно важно, чтобы задача по разработанному алгоритму решалась как можно быстрее).Вот почему при разработке алгоритмов должны учитываться и возможности конкретных физических исполнителей алгоритма.
Приведенные выше комментарии поясняют интуитивное понятие алгоритма, но само по себе само это понятие не становится от этого более четким и строгим. Тем не менее, математики долгое время довольствовались этим понятием. Лишь с выявлением алгоритмически неразрешимых задач, т.е. задач, для которых невозможно построить алгоритм, появилась настоятельная потребность в построении формального определения алгоритма, соответствующего известному интуитивному понятию.
Интуитивное понятие алгоритма в силу своей расплывчатости не может быть объектом математического изучения, поэтому для доказательства существования или несуществования алгоритма решения задачи было необходимо формальное определение алгоритма.
Построение такого формального определения было начато с формализации объектов (операндов) алгоритма, т.к. в интуитивном понятии алгоритма его объекты могут иметь произвольную природу. Ими могут быть, например, числа, показания счетчиков, фиксирующих параметры некоторого процесса и т.п. Однако, полагая, что алгоритм имеет дело не с самими реальными объектами, а их образами, можно считать, что операнды алгоритма есть слова в произвольном алфавите. Тогда получается, что алгоритм преобразует слова в произвольном алфавите в слова того же алфавита. Дальнейшая формализация понятия алгоритма связана с формализацией действий над операндами и порядка этих действий. Одна из таких формализаций была предложена в 1936 г. английским математиком А. Тьюрингом, который формально описал конструкцию некоторой абстрактной машины (машины Тьюринга) как исполнителя алгоритма и высказал основной тезис о том, что всякий алгоритм может быть реализован соответствующей машиной Тьюринга. Примерно в это же время американским математиком Э. Постом была предложена другая формальная алгоритмическая схема – машина Поста, а в 1954 г. советским математиком А.А. Марковым была разработана теория класса алгоритмов, названных им нормальными алгоритмами, и высказан основной тезис о том, что всякий алгоритм нормализуем.
Эти алгоритмические схемы эквивалентны в том смысле, что алгоритмы, описываемые в одной из схем, могут быть также описаны и в другой. В последнее время эти теории объединяют под названием логические.
Логические теории вполне пригодны для решения теоретических вопросов о существовании или не существовании алгоритма. Но они никак не помогают в случаях, когда требуется получить хороший алгоритм, годный для практических применений. Дело в том, что с точки зрения логических теорий алгоритмы, предназначенные для практических применений (а именно такие алгоритмы в дальнейшем будут представлять интерес), являются алгоритмами в интуитивном смысле. Поэтому при решении проблем, возникающих в связи с созданием и анализом таких алгоритмов, нередко приходится руководствоваться лишь интуицией, а не строгой математической теорией.
Таким образом, практика поставила задачу создания содержательной теории, предметом которой были бы алгоритмы как таковые, и которая позволяла бы оценивать их качество, давала бы практически пригодные методы их построения, эквивалентного преобразования, доказательства правильности и т.п.
Содержательная (аналитическая) теория алгоритмов стала возможной лишь благодаря фундаментальным работам математиков в области логических теорий алгоритмов. Развитие такой теории связано с дальнейшим развитием и расширением формального понятия алгоритма, которое слишком сужено в рамках логических теорий. Формальный характер понятия позволит применять к нему математические методы исследования, а его широта должна обеспечить возможность охвата всех типов алгоритмов, с которыми приходится иметь дело на практике.
