Auch genannt: Rechenvorschrift, Verfahren; im technischen Kontext auch Algorithmik als Lehre von Algorithmen.
Ein Algorithmus ist eine endliche Folge präziser Anweisungen, mit der sich eine Berechnung ausführen oder ein Problem lösen lässt. Er beschreibt das Verfahren unabhängig davon, in welcher Programmiersprache es später umgesetzt wird. Damit ein Algorithmus zuverlässig nutzbar ist, müssen seine Schritte eindeutig sein und nach endlich vielen Schritten zu einem Ergebnis führen.
Ein Algorithmus ist keine geheimnisvolle Fähigkeit eines Computers, sondern eine klar beschriebene Methode. Wer eine Liste nach dem größten Wert durchsucht, kann etwa mit dem ersten Eintrag beginnen, ihn als bisherigen Höchstwert merken und jeden folgenden Eintrag damit vergleichen. Ist ein Eintrag größer, ersetzt er den bisherigen Höchstwert. Nach dem letzten Vergleich steht der größte Wert fest. Die zugrunde liegende Abfolge aus Startwert, Vergleichen, möglichem Ersetzen und Ende ist der Algorithmus.
Computer können solche Verfahren sehr schnell ausführen, weil ein Programm die einzelnen Schritte formal ausdrückt. Der Algorithmus selbst ist aber nicht mit diesem Programm gleichzusetzen. Für dieselbe Aufgabenklasse kann es mehrere Algorithmen geben; ein einzelner Algorithmus kann wiederum in verschiedenen Programmiersprachen und Programmen implementiert werden. Diese Trennung ist wichtig: Ein Fehler kann in der Idee des Verfahrens liegen, aber auch nur in einer konkreten Umsetzung.
Ein Algorithmus erhält häufig Eingaben, verarbeitet sie nach festgelegten Regeln und erzeugt Ausgaben. Nicht jeder Algorithmus braucht alle Bestandteile in derselben Form, doch einige Eigenschaften helfen bei der Beurteilung:
In einer Programmierung erscheinen solche Schritte zum Beispiel als Variablen, Vergleiche, Verzweigungen und Wiederholungen. Die Beschreibung kann aber auch als Pseudocode, Flussdiagramm oder präzise natürliche Sprache vorliegen. Erst wenn sie in eine konkrete Programmiersprache übertragen und mit Daten verbunden wird, entsteht ein ausführbares Programm.
Angenommen, eine Tabelle enthält die Werte 14, 7, 21 und 18. Ein Verfahren zum Finden des Maximums kann so aussehen:
Das Beispiel zeigt, warum die Reihenfolge und die Regeln präzise sein müssen. Eine unklare Anweisung wie „nimm den größten Wert“ beschreibt zwar das Ziel, aber nicht das Verfahren. Der Algorithmus macht die dazu nötigen Schritte nachvollziehbar. Für andere Mengen von Zahlen kann dieselbe Methode erneut verwendet werden; sie ist also nicht auf dieses eine Beispiel beschränkt.
Algorithmen stecken in sehr vielen digitalen Anwendungen. Sie sortieren Datensätze, suchen Treffer in Datenbanken, berechnen Routen, komprimieren Dateien oder steuern wiederkehrende Abläufe in Software. Auch Maschinelles Lernen nutzt Algorithmen: Dort werden Verfahren eingesetzt, die aus Daten Muster ableiten oder Vorhersagen erzeugen. Das bedeutet nicht, dass jeder Algorithmus „künstliche Intelligenz“ ist. Viele sind einfache, genau festgelegte Rechenverfahren.
In Unternehmen sind Algorithmen etwa bei der Verarbeitung von Bestellungen, der Planung von Lieferwegen, der Erkennung von Dubletten oder bei Suchfunktionen im Einsatz. Ihre Qualität hängt nicht nur von der Laufzeit ab. Ebenso entscheidend sind passende Eingabedaten, klar definierte Ziele und Tests für typische sowie ungewöhnliche Fälle. Bei Verfahren, deren Ergebnisse weitreichende Entscheidungen beeinflussen, gehört auch die Frage dazu, ob die verwendeten Regeln und Daten für den Zweck angemessen sind.
Ein Algorithmus ist nicht automatisch objektiv oder fehlerfrei. Er folgt den vorgegebenen Regeln und verarbeitet die verfügbaren Eingaben. Wenn das Problem falsch beschrieben, Eingaben unvollständig oder die Regeln ungeeignet sind, kann auch ein technisch korrekt ausgeführtes Verfahren ungeeignete Ergebnisse liefern. Tests können Fehler aufdecken, beweisen bei sehr vielen möglichen Eingaben aber nicht ohne Weiteres die Korrektheit für alle Fälle. Für besonders kritische Verfahren können deshalb formale Korrektheitsbeweise sinnvoll sein.
Ebenso ist „Algorithmus“ kein Synonym für eine automatische Entscheidung ohne menschliche Verantwortung. Menschen oder Organisationen legen fest, welches Problem gelöst werden soll, welche Daten zulässig sind und nach welchen Kriterien ein Ergebnis bewertet wird. Ein Algorithmus kann diese Entscheidungen umsetzen, aber nicht von selbst ihre Zweckmäßigkeit garantieren.
Ein weiteres Missverständnis lautet, die beste Methode sei stets die schnellste. Je nach Aufgabe zählen neben Rechenzeit auch Speicherbedarf, Verständlichkeit, Wartbarkeit, Robustheit und die Qualität der Ergebnisse. Ein leicht nachvollziehbares Verfahren kann für kleine Datenmengen sinnvoll sein, während bei großen Mengen ein anderes Verfahren besser passt.
Stand: 13. September 2026.