启发式方法

一般来说，启发式方法是一种“经验法则”，或者说是在做决定时可以遵循的实用指南。在计算机科学中，启发式方法的含义类似，但特指算法。

在编写软件时，程序员的目标是创建最高效的算法，以完成各种任务。这些任务可能包括对数字进行排序等简单过程，也可能包括处理图像或视频剪辑等复杂功能。由于这些功能通常会接受范围很广的输入数据，一个算法可能在某些情况下表现良好，但在其他情况下表现不佳。

例如，GIF图像压缩算法适用于颜色较少的小型图像，但处理颜色较多的大型图像时，其效果不如JPEG压缩。如果你知道自己只需要处理颜色范围不大的小型图像，那么GIF压缩就足够了。你不必考虑大型彩色图像，因此没有必要针对这些图像优化算法。同样，程序员通常会使用在大多数情况下运行良好的算法，即使它们在少数情况下的效率可能不高。

因此，启发式过程可能包括运行测试，并通过反复试验获得结果。测试的样本数据越多，就越容易创建出能够处理类似数据的高效算法。如前所述，这些算法并不总是完美的，但大多数时候都能良好运行。启发式方法的目标是开发一个简单的过程，在可接受的时间内生成准确的结果。