stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Algoritma
Analisis Algoritma

Artikel utama: Analisis algoritma
Sangat penting untuk mengetahui berapa banyak sumber tertentu (seperti waktu dan tempat penyimpanan) secara teoretis diperlukan untuk sebuah algoritma.
Metode-metode telah dikembangkan untuk analisis algoritma untuk mendapatkan jawaban kuantitatif (estimasi);
sebagai contohnya, algoritma pengurutan di atas memerlukan waktu O(n), menggunakan notasi O besar dengan n sebagai panjang deret (yang akan diurut).
Setiap saat algoritma hanya perlu mengingat dua nilai: nilai terbesar yang ditemukan, dan posisinya sekarang dideretan input.
Oleh karena itu dikatakan memiliki kebutuhan ruang O(1), jika ruang yang dibutuhkan untuk menyimpan angka masukan tidak dihitung, atau O(n) jika dihitung.
Algoritma berbeda mungkin menyelesaikan pekerjaan yang sama dengan kumpulan instruksi yang berbeda dengan waktu, ruang, atau 'usaha' lebih sedikit atau banyak dari yang lain.
Sebagai contohnya, algoritma pencairan binari biasanya mengungguli pencarian berderet secara paksa bila digunakan untuk tabel pencarian pada deret terurut.
Analisis Algoritma > Formal lawan empiris

Artikel utama: Algoritma empiris, Profiling (pemrograman komputer), dan Optimisasi program
Analisis dan kajian algoritma adalah bidang dari ilmu komputer, dan biasanya dilakukan secara abstrak tanpa menggunakan bahasa pemrograman tertentu atau implementasi.
Dalam artian, analisis algoritma mirip dengan bidang matematika lainnya yang mana fokus pada properti yang mendasari algoritma dan bukan pada implementasi tertentu.
Biasanya pseudokode digunakan pada analisis karena merupakan representasi paling umum dan sederhana.
Namun, pada akhirnya, kebanyakan algoritma diimplementasikan di perangkat keras / lunak tertentu dan efisiensi algoritmik mereka akhirnya diuji menggunakan kode yang sebenarnya.
Untuk solusi dari sebuah masalah, efisiensi dari algoritma tertentu mungkin tidak terlalu berpengaruh (kecuali n sangat besar) tetapi bagi algoritma yang dirancang untuk kecepatan interaktif, komersial, atau penggunaan ilmiah jangka panjang ia bisa saja kritikal.
Meningkatkan n dari kecil ke n yang besar biasanya menunjukan ketak efisienan algoritma yang tidak berbahaya.
Pengujian empiris berguna karena bisa membuka interaksi tak terduga yang mempengaruhi performa.
Benchmark bisa digunakan untuk membandingkan potensi kenaikan sebelum/sesudah algoritma setelah optimisasi program dilakukan.
Analisis Algoritma > Formal lawan empiris > Efisiensi eksekusi

Artikel utama: Efisiensi algoritmik
Untuk menggambarkan kemungkinan potensi peningkatan bahkan pada algoritma yang sudah teruji, inovasi terbaru, berkaitan dengan algoritma FFT (banyak digunakan di bidang pemrosesan gambar), bisa menurunkan waktu pemrosesan dengan faktor sampai 1.000 untuk aplikasi seperti pencitraan medis.

Secara umum, peningkatan kecepatan bergantung pada properti khusus dari permasalahan, yang mana sangat umum pada aplikasi praktis.

Percepatan dengan tingkat seperti itu membolehkan perangkat komputasi yang sering menggunakan pemrosesan gambar (seperti kamera digital dan peralatan medis) menghabiskan daya yang lebih sedikit.
Klasifikasi

Salah satu cara mengklasifikasikan algoritma yaitu dengan cara implementasi.
Paradigma secara rancangan

Cara lain mengklasifikasikan algoritma adalah dengan metodologi rancangannya atau paradigma.
Ada sejumlah paradigma, tiap-tiapnya berbeda dari yang lain.
Lebih lanjut, setiap kategori tersebut mengikutkan banyak tipe algoritma yang berbeda.
Beberapa paradigma umum termasuk:
Algoritma Monte Carlo mengembalikan jawaban yang benar dengan probabilitas-tinggi. Misalnya, RP adalah sub-klas dari algoritma ini yang berjalan dalam waktu polinomial)
Algoritma Las Vegas selalu mengembalikan jawaban yang benar, tetapi waktu prosesnya adalah hanya terikat secara probabilistik, misalnya ZPP.
Paradigma secara rancangan > Berdasarkan bidang kajian

Lihat pula: Daftar algoritma
Setiap bidang sains memiliki permasalahannya sendiri dan membutuhkan algoritma yang efisien. Masalah yang berkaitan di satu bidang terkadang dipelajari bersama. Beberapa contoh yaitu algoritma pencarian, algoritma penggabungan, algoritma numerik, algoritma grafik, algoritma deret, algoritma komputasi geometri, algoritma kombinatorial, algoritmas medis, mesin belajar, kriptografi, algoritma kompresi data dan teknik penguraian.
Terkadang bidang-bidang tersebut saling tumpang tindih, dan perkembangan algoritma di satu bidang bisa meningkatkan bidang lainnya yang terkadang tidak berkaitan. Sebagai contohnya, pemrograman dinamis ditemukan untuk optimisasi konsumsi sumber daya dalam industri, tetapi sekarang digunakan untuk menyelesaikan sejumlah besar permasalahan dalam banyak bidang.
Paradigma secara rancangan > Berdasarkan kompleksitas

Lihat pula: kelas kompleksitas dan Kompleksitas parameterisasi
Algoritma bisa diklasifikasikan berdasarkan jumlah waktu yang dibutuhkan untuk selesai dibandingkan dengan ukuran inputnya. Ada berbagai varietas: beberapa algoritma selesai dalam waktu linear relatif terhadap ukuran input, beberapa selesai dalam jumlah waktu yang eksponensial atau lebih buruh, dan beberapa berhenti. Sebagai tambahan, beberapa masalah bisa memiliki berbagai algoritma dengan kompleksitas yang berbeda, sementara permasalahan yang lain bisa saja tidak memiliki algoritma atau tidak diketahui algoritmanya yang efisien. Ada juga pemetaan dari beberapa algoritma terhadap permasalahan lain. Karena itu, lebih cocok untuk mengklasifikasikan permasalahan itu sendiri bukannya algoritma menjadi kelas-kelas yang sama berdasarkan kompleksitas dari kemungkinan algoritma terbaik baginya.
Burgin (2005, p. 24) menggunakan definisi algoritma secara umum yang melonggarkan kebutuhan bersama yang keluaran dari algoritma yang menjalankan sebuah fungsi harus ditentukan setelah sejumlah langkah. Dia mendefinisikan kelas super-rekursif dari algoritma sebagai "sebuah kelas algoritma yang mana memungkinkan untuk menghitung fungsi yang tidak bisa dihitung oleh mesin Turing manapun" (Burgin 2005, p. 107). Hal ini berkaitan dekat dengan kajian dari metode hiperkomputasi.
Paradigma secara rancangan > Berdasarkan tipe evaluatif

Lihat pula: Keragaman evaluatif
Untuk menjaga keseimbangan saat mengintegrasikan mesin ke dalam masyarakat, seseorang bisa mengklasifikasikan algoritma berdasarkan tipe dari evaluasi yang mereka lakukan.
Sejumlah filsuf telah berhipotesis bahwa masyarakat diuntungkan dari keragaman evaluatif seperti mereka diuntungkan keragaman jender dan tipe darah (misalnya, Dean 2012, Sober & Wilson 1998) Hertzke & McConkey 1998, dan Bellah 1985).
Teknologi dapat mengancam ekosistem moral tersebut seperi spesies invasif jika ia mengganggu campuran keragaman.
Wallach & Allen (2008) mengklasifikasikan algoritma pembuat-keputusan menjadi tiga tipe evaluatif: Algoritma bottom-up membuat penilaian tidak terprediksi bagi pemrogram (misalnya, perangkat lunak yang berevolusi).
Yang lainnya (top-down) dibagi menjadi deontologikal (yang dapat bergantung pada implementasi aturan pemrograman) lawan consequensialis (yang mengandalkan pada memaksimalkan perkiraan pemrograman).
Sebagai contohnya, sebuah kalkulator standar termasuk deontologikal, sementara mesin pembelajaran untuk perdagangan saham termasuk consequensialis.
Santos-Lang mengganti nama deontologikal dan consequensialis menjadi kelas "institusional" dan "negosiator" dengan tujuan untuk menghindari implikasi bahwa semua teori-teori etika deontologikal dan consequensialis bisa diimplementasikan sebagai algoritma, dan membagi kelas bottom-up menjadi "pengganggu" (algoritma yang tidak terprediksi karena menggunakan generator pengacakan) lawan "relasional" (algoritma yang tidak terprediksi karena efek jaringan).
Seorang mutator dalam komputasi evolusioner bisa menjadi contoh dari pengganggu, sementara kelas 3 atau 4 dari otomata sellular adalah contoh dari mesin relasional.
Santos-Lang mencatat bahwa algoritma terkadang memiliki subkomponen dari tipe lainnya.
Sebagai contohnya, negosiator perdagangan saham bisa mengimplementasikan sebuah algoritma genetik, dan memiliki mutator pengganggu, dan mutator bisa memiliki subkomponen institusional dan relasional, semua komputasi adalah relasional pada tingkat di jajaran kimiawi (Santos-Lang 2014).
Algoritma berkelanjutan

Kata sifat "berkelanjutan" bila diterapkan pada kata "algoritma" bisa berarti:
Sebuah algoritma beroperasi pada data yang merepresentasikan kuantitas yang berkelanjutan, walaupun data tersebut direpresentasikan oleh pendekatan diskrit—seperti algoritma yang dipelajari dalam analisis numerik; atau
Sebuah algoritma dalam bentuk dari persamaan diferensial yang beroperasi secara berkelanjutan terhadap data, berjalan dalam sebuah komputer analog.
Isu legalitas

Algoritma biasanya tidak dipatenkan. Di Amerika Serikat, sebuah klaim yang terdiri hanya dari manipulasi sederhana dari konsep abstrak, angka, atau sinyal tidak berarti suatu "process" (SPTO 2006), dan oleh karena itu algoritma tidak bisa dipatenkan (sebagaimana dalam Gottschalk v. Benson).
Namun, penerapan praktis dari algoritma terkadang dipatenkan.
Sebagai contohnya, dalam Diamond v. Diehr, aplikasi dari algoritma umpan-balik sederhana untuk membantu dalam menyembuhkan karet sintetis dianggap dapat dipatenkan.
Mematenkan perangkat lunak sangat kontroversial, dan ada paten yang mengikutkan algoritma yang sangat dikritisi, terutama algoritma kompresi data, seperti Format Grafiknya Unisys.
Sebagai tambahan, beberapa algoritma kriptografi memiliki batasan ekspor (lihat ekspor dari kriptografi).
Etimologi

Kata "Algoritma", atau "Algorisma" pada versi penulisan lain, datang dari nama al-Khwarizmi. dieja dalam Arab klasik sebagai Al-Khwarithmi. Al-khwarizmi (bahasa Persia: خوارزمي, 780-850) adalah matematikawan, ahli astronomi, ahli geografi dari Persia dan sarjana Baitul Hikmah di Baghdad, yang arti namanya "penduduk asli Khwarezmia", sebuah kota yang merupakan bagian dari Wilayah Iran pada masanya dan sekarang Uzbekistan.


Sekitar tahun 825, dia menulis risalah dalam bahasa Arab, yang diterjemahkan dalam Latin pada abad ke-12 dengan judul Algoritmi de numero Indorum.
Judul ini artinya "Algoritmi pada bilangan India", di mana "Algoritmi" adalah pelatinan penerjemah dari nama Al-Khwarizmi.

Al-Khwarizmi dulunya adalah matematikawan yang paling banyak dibaca di Eropa pada akhir Abad Pertengahan, pada umum lewat bukunya yang lain, Aljabar.

Pada akhir abad pertengahan, algorismus, perubahan dari namanya, berarti "sistem bilangan desimal" yang masih merupakan arti dari kata Inggris modern algorism.
Pada abad ke-17 Prancis kata tersebut berubah, tetapi tidak maknanya, menjadi algorithme.
Inggris mengadopsi Prancis setelahnya, tetapi tidak pada akhir abad ke-19 lah "Algorithm" mengambil makna dari kata Inggris masa sekarang.
Etimologi alternatif mengklaim asal mulanya dari istilah algebra (aljabar) dari makna abad pertengahan "aritmetika Arab" dan arithmos istilah Yunani untuk angka (yang secara harfiah berarti "bilangan Arab" atau "perhitungan Arab").
Karya algoritma Al-Kharizmi bukan berbentuk seperti pada masa modern sekarang tetapi sebagai tipe dari pengulangan kalkulus (disini disebutkan bahwa karya fundamentalnya yang dikenal sebagai algebra pada awalnya berjudul "Buku Ringkasan tentang Kalkulasi dengan Penyempurnaan dan Pengimbangan" menjelaskan tipe-tipe dari pengulangan perhitungan dan persamaan kuadrat).
Dalam makna tersebut, algoritima dikenal di Eropa jauh sebelum Al-Kharizmi.
Algoritma paling tua yang dikenal sekarang adalah Algoritma Euklid (lihat juga Pengembangan algoritma Euklid).
Sebelum ditemukan istilah algorithm orang Yunani menyebutnya anthyphairesis secara harfiah berarti anti-substraksi atau substraksi timbal-balik (untuk bacaan lebih lanjut disini dan ini Diarsipkan 2013-11-03 di Wayback Machine..
Algoritma dikenal oleh orang Yunani berabad sebelum

Euclid.
Bukannya kata algebra orang Yunani menggunakan istilah arithmetica(ἀριθμητική, yaitu dalam karya Diophantus yang dikenal "bapak dari Aljabar" - lihat juga artikel Wikipedia persamaan Diophantine dan Eudoxos).
Sejarah: Perkembangan dari kata "algoritma" > Asal mula

Bukti terawal tentang algoritma ditemukan dalam matematika Babilonia di Mesopotamia kuno (saat ini merupakan bagian dari Irak). Sebuah tablet tanah liat Sumeria yang ditemukan di Shuruppak dekat Baghdad dan berasal dari sekitar tahun 2500 SM menjelaskan algoritma divisi yang paling awal. Selama dinasti Hammurabi sekitar 1800-1600 SM, tablet tanah liat Babilonia menjabarkan algoritma untuk rumus-rumus komputasi. Algoritma juga digunakan dalam astronomi Babilonia. Tablet tanah liat Babilonia menguraikan dan menggunakan prosedur algoritmik untuk menghitung waktu dan tempat peristiwa astronomi yang signifikan.
Algoritma untuk aritmatika juga ditemukan dalam matematika Mesir kuno, yang terdapat pada Papirus Matematika Rhind yang berasar dari sekitar tahun 1550 SM. Algoritma kemudian digunakan dalam matematika Helenistik kuno. Dua contohnya adalah Tapis Eratosthenes, yang dijelaskan dalam Pengenalan Aritmatika oleh Nicomachus,:Ch 9.2 dan Algoritma Euklides, yang pertama kali dipaparkan dalam Euclid's Elements (sekitar 300 SM).:Ch 9.1
Sejarah: Perkembangan dari kata "algoritma" > Simbol diskrit dan yang dapat dibedakan

Penanda-penghitung: Untuk mencatat hewan gembalaan, kumpulan biji dan uang mereka orang dahulu menggunakan penghitung: akumulasi batu atau tanda yang ditoreh pada tongkat, atau membuat simbol diskrit di kerang.
Sampai orang Babilonia dan Mesir menggunakan tanda dan simbol, pada akhirnya bilangan Roma dan abakus berkembang (Dilson, p. 16-41).
Penanda penghitung muncul dalam sistem bilangan operan aritmetika digunakan dalam mesin Turing dan komputasi mesin Post-Turing.
Sejarah: Perkembangan dari kata "algoritma" > Manipulasi simbol sebagai "penampung" bilangan: aljabar

Karya dari Geometer Yunani kuno (algoritma Euklid), matematikawan India Brahmagupta, dan matematikawan Persia Al-Khwarizmi (yang darinya isitlah "algorism" dan "algoritma" diturunkan), dan matematikawan Eropa Barat memuncak dalam notasi Leibniz dari rasiosinator kalkulus (sekitar 1680-an):
Abad yang baik dan setengah lebih maju dari masanya, Leibniz mengajukan logika aljabar, sebuah aljabar yang akan menentukan aturan-aturan untuk memanipulasi konsep logika dengan cara yang aljabar biasa menentukan aturan untuk manipulasi angka.
Sejarah: Perkembangan dari kata "algoritma" > Rancangan mekanis dengan tingkat diskrit

Jam: Bolter memuji penemuan jam gaya-berat sebagai "Kunci penemuan dari Eropa pada Abad Pertengahan", khususnya pada ambang pelarian

yang menyediakan kita dengan tik dan tak dari jam mekanis.
"Mesin otomatis yang akurat"

mengarah langsung pada "otomata mekanis" dimulai pada abad ke-13 dan terakhir pada "mesin komputasi" -- motor berbeda dan motor analitik dari Charles Babbage dan bangsawan Ada Lovelace, pertengahan abad ke-19.

Lovelace dikreditkan sebagai yang pertama menciptakan algoritma yang ditujukan untuk diproses di komputer—motor analitis Babbage, perangkat pertama yang dianggap komputer Turing-sempurna sebenarnya bukan hanya sebuah kalkulator—dan terkadang dikenal "programmer pertama dalam sejarah", walaupun implementasi penuh dari perangkat Babbage kedua tidak terealisasi sampai beberapa dekade setelah masanya.
Mesin logika 1870 - Stanley Jevons "sempoa logika" dan "mesin logika": Masalah teknisnya adalah untuk mereduksi persamaan boolean bila ditampilkan dalam sebuah bentuk yang pada masa sekarang dikenal sebagai pemetaan Karnaugh.
Jevons (1880) pertama menjelaskan "sempoa" sederhana dari "potongan kayu dilengkapi dengan penyemat, dibuat supaya bagian atau kelas kombinasi logika manapun dapat dipilih secara mekanis ... Baru-baru ini Saya telah mereduksi sistem menjadi bentuk yang secara sempurna mekanis, dan membuatnya mewujudkan keseluruhan proses inferensi tak langsung dalam apa yang disebut sebuah Mesin Logika"
Mesinnya dilengkapi dengan "beberapa tangkai kayu yang bisa dipindahkan" dan "di bawah ada 21 kunci seperti pada piano [dll] ...".
Dengan mesin ini dia dapat menganalis sebuah "silogisme atau argumen logika sederhana apapun".
Mesin tenun Jacquard, kartu berlobangnya Hollerith, telegraf dan telepon -- penyiaran elektromekanis: Bell dan Newell (1971) mengindikasikan bahwa mesin tenun Jacquard (1801), pelopor dari kartu Hollerith (kartu berlobang, 1887), dan "teknologi alih telepon" adalah akar dari sebuah pohon yang mengarah pada perkembangan dari komputer pertama.

Pada pertengahan abad ke-19 telegraf, pelopor dari telepon, digunakan diseluruh dunia, pengkodean diskrit dan pembedaan huruf sebagai "titik dan strip".
Pada akhir abad ke-19 pita telegraf (sekitar 1870-an) digunakan, sebagaimana juga kartu Hollerith pada sensus Amerika 1890.
Kemudian muncullah teleprinter (sekitar 1910-an) dengan kerta-berlobang menggunakan kode Baudot di pita.
Jaringan alih-telepon dari penyiaran elektromekanis (ditemukan 1835) adalah karya dair George Stibitz (1937), penemu dari perangkat penghitungan digital.
Saat bekerja di laboratorium Bell, dia mengamati "beratnya" penggunaan kalkulator mekanis dengan geligi.
"Dia pulang ke rumah pada suatu malam 1937 berniat untuk menguji idenya ... Saat mengatik selesai, Stibitz telah membangun perangkat hitung digital".
Davis (2000) mengamati pentingnya penyiaran elektromekanis (dengan "keadaan binari"-nya buka dan tutup):
Sejarah: Perkembangan dari kata "algoritma" > Matematika selama abad 19 sampai pertengahan abad 20

Simbol dan aturan: Dengan cepat berkembangnya matematika dari George Boole (1847, 1854), Gottlob Frege (1897), dan Giuseppe Peano (1888-1889) mereduksi aritmetika menjadi serangkaian simbol dimanipulasi oleh aturan-aturan. The Principles of arithmetic, presented by a new method-nya Peano (1888) adalah "usaha pertama mengaksiomakan matematika dalam sebuah bahasa simbolik".
Tapi Heijenoort memberi pujian pada Frege (1879): Frege "merupakan karya tulis paling penting mengenai logika. ... yang mana kita lihat sebuah "'bahasa formula', yaitu sebuah lingua characterica, sebuah bahasa ditulis dengan simbol-simbol khusus, "untuk berpikir murni", yaiut, bebas dari hiasan retorikal ... dibangun dari simbol-simbol tertentu yang dimanipulasi menurut aturan-aturan terbatas".

Karya dari Frege lebih lanjut disederhanakan dan diperkuat oleh Alfred North Whitehead dan Bertrand Russell dalam Principia Mathematical (1910-1913).
Paradoks: Pada masa yang sama sejumlah paradoks yang mengganggu muncul dalam literatur, pada khususnya paradoks Burali-Forti (1987), paradoks Russell (1902-03), dan Paradoks Richard.

Hasilnya mengarah ke makalah Kurt Godel (1931) -- dia secara khusus merujuk paradoks pembohong—yang mereduksi aturan dari rekursi pada angka.
Penghitungan Efektif: Dalam usaha untuk menyelesaikan permasalahan keputusan yang didefinisikan oleh Hilbert tahun 1928, matematikawan pertama mendefinisikan apa arti dari "metode efektif" atau "kalkulasi efektif" (misalnya, sebuah kalkulasi yang akan sukses).
Dalam waktu yang cepat hal berikut muncul: kalkulus-λ oleh Alonzo Church, Stephen Kleene, dan J.B. Rosser

definisi dari "rekursi umum" yang benar-benar diasah dari karya Godel berdasarkan saran dari Jacquard Herbrand (cf. kuliah Godel di Princeton tahun 1934) dan penyederhaan selanjutnya oleh Kleene.

Church membuktikan

bahwa permasalahan keputusan tidak terpecahkan, definisi Emil Post tentang penghitungan efektif yaitu sebagai pekerja yang tanpa berpikir mengikuti suatu daftar instruksi untuk bergerak ke kiri atau kanan lewat sederetan ruangan dan bersamaan dengan itu bisa menandai atau menghapus kertas atau mengamati kertas dan membuat pilihan ya-tidak tentang instruksi selanjutnya.

Pembuktian Alan Turing bahwa permasalahan keputusan tidak terpecahkan dengan menggunakan "sebuah mesin [otomatis]"-nya

dengan efek yang mirip dengan "formulasi"-nya Post, definisi J. Barkley Rosser tentang "metode efektif" dalam makna "sebuah mesin".

Proposal S. C. Kleene dari pelopor "Tesis Church" yang disebutnya "Thesis I",

dan beberapa tahun kemudian Kleene menamakan tesisnya "Tesis Church"

dan mengajukan "Tesis Turing".
Sejarah: Perkembangan dari kata "algoritma" > Emil Post (1936) dan Alan Turing (1936-37, 1939)

Berikut adalah kebetulan yang luar biasa dari dua orang yang tidak saling mengenal tetapi mendeskripsikan sebuah proses orang-sebagai-komputer mengerjakan perhitungan—dan mereka menghasilkan definisi yang mirip.
Emil Post (1936) mendeskripsikan aksi dari sebuah "komputer" (manusia) sebagai berikut:
Simbol ruangnya yaitu
Turing—model dari komputasinya sekarang dikenal dengan mesin Turing—memulai, sebagaimana Post, dengan analisis dari komputer manusia yang ia sederhanakan menjadi sekumpulan gerakan dasar sederhana dan "keadaan pikiran".
Tapi dia terus maju selangkah ke depan dan membuat sebuah mesin sebagai model dari komputasi angka.
Reduksi Turing menghasilkan hal berikut:
"Bisa saja beberapa dari perubahan tersebut menyebabkan perubahan keadaan pikiran. Operasi tunggal paling umum oleh karena itu harus diambil jadi salah satu hal berikut:
Beberapa tahun kemudian, Turing mengembangkan analisisnya (tesis, secara definisi) dengan ekspresi kuat berikut:
Walau sangat mudah menangkap ide ini, namun ia membutuhkan beberapa definisi matematikan terbatas yang bisa diekspresikan . . . [dia mendiskusikan sejarah dari definisi seperti di atas dengan menghormati Godel, Herbrand, Kleen, Church, Turing dan Post] ... Kita mungkin gunakan pernyataan tersebut secara harfiah, memahami murni dengan proses mekanis yang mana dapat dilakukan oleh sebuah mesin. Memungkinkan untuk memberikan deskripsi matematis, dalam beberapa bentuk normal, dari struktur mesin tersebut. Perkembangan dari ide ini mengarah pada definisi penulis dari sebuah fungsi yang dapat dihitung, dan untuk mengidentifikasi komputibilitas † dengan penghitungan yang efektif . . . .
Sejarah: Perkembangan dari kata "algoritma" > J. B. Rosser (1939) dan S. C. Kleene (1943)

J. Barkley Rosser mendefinisikan 'metode [matematis] efektif' dengan cara berikut (kemiringan ditambahkan):
Catatan kaki Rosser #5 merujuk karya dari (1) Church dan Kleene dan definisi dari definabiliti-λ, secara khusus Church menggunakannya dalam An Unsolvable Problem of Elementary Number Theory-nya (1936);
(2) Herbrand dan Godel dan penggunaan rekursi mereka terutama Godel menggunakannya dalam makalah terkenalnya On Formally Undecidable Propositions of Principia Mathematica and Related Systems I (1931);
dan (3) Post (1936) dan Turing (1936-7) dalam model mekanisme komputasi mereka.
Stephen C. Kleene didefinisikan sebagai "Thesis I"-nya yang terkenal yang dikenal sebagai tesis Church-Turing.
Tapi dia melakukan hal tersebut dalam konteks berikut (penebalan dari aslinya):
Sejarah: Perkembangan dari kata "algoritma" > Sejarah setelah 1950

Sejumlah usaha telah diarahkan untuk memperbaiki lebih lanjut definisi dari "algoritma", dan aktivitas tersebut masih terus berjalan karena isu-isu yang mengelilinginya, terutama, fondasi matematika (khususnya tesis Church-Turing) dan filsafat pikiran (khususnya argumen menyangkut kecerdasan buatan).
Lebih lanjut, lihat karakterisasi algoritma.