算法是对问题的 自动解决方案
的描述。精确定义了算法的作用。该解决方案可能是，也可能不是最佳解决方案，但是从一开始您就知道会得到什么样的结果。您可以实现的 算法
使用某种编程语言得到（的一部分） 的程序 。
现在，有些问题很难解决，您可能无法在可接受的时间内获得可接受的解决方案。在这种情况下，通常可以通过应用一些任意选择（有根据的猜测）来更快地获得一个不太差的解决方案：这是一种
启发式方法 。
启发式算法仍然是一种算法，但是它不会探索问题的所有可能状态，或者会先探索最可能的状态。
典型示例来自游戏。编写国际象棋游戏程序时，您会想象在某个深度级别上尝试所有可能的动作并将某些评估功能应用于棋盘。启发式将排除以明显不好的动作开始的完整分支。
在某些情况下，您不是在寻找最佳解决方案，而是在寻找适合某些约束的任何解决方案。良好的启发式方法将有助于在短时间内找到解决方案，但是如果唯一的解决方案处于它选择不尝试的状态，则可能也找不到任何解决方案。
