Che cos'è un algoritmo?

Scopri gli algoritmi e la loro importanza nel machine learning. Capisci come gli algoritmi risolvono problemi ed eseguono compiti con passaggi ben definiti.

Aggiornato 16 apr 2026 · 11 min leggi

Un algoritmo è un insieme di passaggi definiti pensati per raggiungere un obiettivo specifico. Può trattarsi di un processo semplice, come una ricetta per preparare una torta, o di una complessa serie di operazioni usate nel machine learning per analizzare grandi dataset e fare previsioni. Nel contesto del machine learning, gli algoritmi sono fondamentali perché facilitano il processo di apprendimento delle macchine, aiutandole a identificare schemi e a prendere decisioni basate sui dati.

Algoritmi spiegati

Gli algoritmi sono insiemi strutturati di istruzioni progettati per risolvere problemi specifici o svolgere compiti particolari. Funzionano attraverso una serie di passaggi ben definiti, ognuno dei quali contribuisce all'obiettivo finale. Ecco le fasi tipiche del funzionamento di un algoritmo:

Input. Il primo passo consiste nel definire gli input che l'algoritmo utilizzerà. Gli input sono i dati su cui l'algoritmo opererà. Possono andare da un singolo valore a una struttura di dati complessa.
Elaborazione. Questa è la fase centrale in cui l'algoritmo esegue operazioni sugli input tramite una serie di passaggi computazionali. La fase è guidata da calcoli logici e aritmetici per elaborare i dati in modo efficace. All'interno della fase di elaborazione ci sono spesso sottofasi cruciali:

Presa di decisione. In vari punti dell'elaborazione è necessario prendere decisioni in base a determinate condizioni. Questa sottofase indirizza il flusso dell'algoritmo tramite istruzioni condizionali, portando a percorsi diversi nell'algoritmo.
Iterazione. Per molti algoritmi, alcuni passaggi devono essere ripetuti più volte finché non viene soddisfatta una condizione specifica. L'iterazione consente all'algoritmo di eseguire gli stessi passaggi ripetutamente, ottimizzando il processo e risparmiando tempo.

Output. Dopo aver elaborato gli input attraverso vari passaggi computazionali e condizionali, l'algoritmo produce un output. Questo output è il risultato delle operazioni dell'algoritmo e viene utilizzato per risolvere il problema o eseguire il compito previsto.
Terminazione. Un algoritmo deve avere un punto di arresto definito per evitare che venga eseguito all'infinito. Una volta che tutti i passaggi sono stati eseguiti correttamente e l'output è stato prodotto, l'algoritmo raggiunge il suo punto di terminazione.

Esempio: un semplice algoritmo per un sistema di riscaldamento domestico

Per illustrare come funziona un algoritmo, consideriamo un semplice esempio di algoritmo per un sistema di riscaldamento domestico:

Input. L'algoritmo riceve i dati di temperatura da un sensore situato all'interno dell'abitazione.
Elaborazione.

Presa di decisione. L'algoritmo decide lo stato del sistema di riscaldamento in base ai dati di temperatura ricevuti:

Se la temperatura è al di sotto di una certa soglia inferiore, accende il sistema di riscaldamento.
Se la temperatura è al di sopra di una certa soglia superiore, spegne il sistema di riscaldamento.
Se la temperatura è compresa tra le due soglie, mantiene lo stato attuale del sistema di riscaldamento.

Iterazione. L'algoritmo controlla i dati di temperatura ogni secondo per decidere se è necessario intervenire.

Output. In questo scenario, l'output può essere considerato lo stato del sistema di riscaldamento in un dato momento (acceso, spento o invariato) e qualsiasi regolazione apportata alla temperatura di casa. Tuttavia, non tutti gli algoritmi devono produrre un output osservabile: alcuni possono essere eseguiti in background per mantenere un certo stato o una certa condizione.
Terminazione. Questo algoritmo non ha un punto di terminazione fisso, poiché continua a funzionare finché il sistema di riscaldamento è attivo o finché qualcuno non lo spegne dal pannello di controllo.

Attraverso questo esempio, possiamo vedere come un algoritmo operi tramite una serie di passaggi strutturati per raggiungere un obiettivo specifico, dimostrando la natura sistematica e logica degli algoritmi nel risolvere problemi o svolgere compiti.

A cosa servono gli algoritmi?

Gli algoritmi sono i motori silenziosi dietro molte tecnologie e servizi che usiamo ogni giorno. Hanno un'ampia gamma di applicazioni, migliorando l'efficienza e personalizzando le esperienze in vari settori.

Nel campo della navigazione, gli algoritmi lavorano senza sosta nelle applicazioni GPS per analizzare dati in tempo reale su traffico e condizioni stradali, aiutandoti a trovare il percorso più rapido verso la destinazione. Il loro ruolo è fondamentale anche nelle piattaforme di shopping online, dove analizzano la cronologia di navigazione e di acquisto per suggerire prodotti in linea con le tue preferenze, facilitando un'esperienza di acquisto personalizzata.

Il settore bancario sfrutta gli algoritmi per mantenere la sicurezza e prevenire le frodi. Analizzando gli schemi delle transazioni, gli algoritmi possono segnalare attività insolite, aiutando a identificare e prevenire operazioni fraudolente prima che avvengano.

Le piattaforme social sono un altro ambito in cui gli algoritmi svolgono un ruolo cruciale. Analizzano una moltitudine di dati, comprese le tue interazioni, i contenuti che ti piacciono e le persone che segui, per creare un feed su misura per i tuoi interessi, mantenendoti coinvolto più a lungo.

Inoltre, sono fondamentali per il funzionamento dei motori di ricerca, aiutando a setacciare enormi quantità di informazioni su internet per trovare i risultati più pertinenti alle tue query.

In sostanza, gli algoritmi sono la spina dorsale della tecnologia moderna: lavorano dietro le quinte per rendere la nostra vita più semplice, sicura e piacevole, offrendo soluzioni su misura e ottimizzando i processi in diversi settori. Le loro applicazioni sono praticamente illimitate.

Tipi di algoritmi

Capire i diversi tipi di algoritmi può aiutare a scegliere quello più adatto per risolvere un problema specifico. In linea generale, possiamo categorizzare gli algoritmi in base ai casi d'uso e alle strategie strutturali o di problem solving:

Casi d'uso degli algoritmi

Algoritmi di ricerca. Progettati per recuperare informazioni archiviate all'interno di una struttura dati, ad esempio la ricerca binaria usata per trovare un elemento in un elenco ordinato.
Algoritmi di ordinamento. Riorganizzano gli elementi di un dataset in un ordine specificato, come quicksort e mergesort, che sono efficienti per l'ordinamento di grandi dataset.
Algoritmi sui grafi. Affrontano i grafi, strutture matematiche usate per rappresentare relazioni a coppie tra oggetti; ad esempio, l'algoritmo di Dijkstra trova il percorso più breve tra nodi in un grafo.

Strategie strutturali o di problem solving

Algoritmi di programmazione dinamica. Implementati per risolvere problemi suddividendoli in sottoproblemi più piccoli, gli algoritmi di programmazione dinamica evitano lavoro ridondante memorizzando i risultati passati, una tecnica chiamata memoization.
Algoritmi brute force. Provando tutte le soluzioni possibili finché non si trova quella corretta, gli algoritmi brute force possono essere efficaci, ma richiedono molto tempo per problemi complessi.
Algoritmi ricorsivi. Questi algoritmi chiamano sé stessi con valori di input più piccoli e usano i risultati di queste chiamate per risolvere il problema attuale. Un esempio classico è la funzione fattoriale, in cui il fattoriale di un numero n è calcolato come n moltiplicato per il fattoriale di (n-1).
Algoritmi greedy. Gli algoritmi greedy effettuano scelte localmente ottimali a ogni passaggio con la speranza di trovare l'ottimo globale. Un esempio è l'algoritmo di codifica di Huffman, usato per la compressione dati senza perdita.
Algoritmi divide et impera. Suddividono il problema in sottoproblemi più piccoli, li risolvono in modo indipendente e poi combinano le soluzioni per risolvere il problema originale. L'algoritmo mergesort è un classico esempio di strategia divide et impera.
Algoritmi di backtracking. Funzionano provando soluzioni diverse e tornando indietro per trovare quella corretta quando si raggiunge un vicolo cieco. I risolutori di Sudoku spesso usano algoritmi di backtracking.
Algoritmi randomizzati. Usano numeri casuali per prendere decisioni durante l'esecuzione, il che significa che possono produrre output diversi in esecuzioni differenti. QuickSort è un esempio in cui la randomizzazione può essere utilizzata per migliorare le prestazioni in media.

Cosa rende buono un algoritmo?

Nel mondo dell'informatica e della data science, creare un buon algoritmo è un obiettivo fondamentale. Un algoritmo ben progettato può migliorare significativamente l'efficienza e l'efficacia di un sistema. Ci sono diversi principi che determinano se un algoritmo è efficace e pronto all'uso:

Correttezza. Prima di tutto, un buon algoritmo deve essere corretto, cioè deve produrre sempre il risultato giusto per qualsiasi input. Deve essere privo di errori e bug per garantire prestazioni affidabili.
Efficienza. L'efficienza è un aspetto cruciale di un buon algoritmo. Riguarda l'uso ottimale delle risorse computazionali, inclusi tempo e memoria. Un algoritmo efficiente esegue i compiti rapidamente, risparmiando tempo ed energia.
Semplicità. Un buon algoritmo dovrebbe essere semplice e lineare, evitando complessità non necessarie. La semplicità facilita la comprensione, l'implementazione e la manutenzione, rendendo l'algoritmo più fruibile.
Flessibilità. La flessibilità è la capacità di un algoritmo di adattarsi a cambiamenti e condizioni variabili. Un algoritmo flessibile può accogliere input diversi e adeguarsi a modifiche senza compromettere le prestazioni.
Robustezza. La robustezza si riferisce alla capacità dell'algoritmo di gestire gli errori con grazia. Un algoritmo robusto può affrontare input o condizioni inattesi senza andare in crash, offrendo prestazioni stabili e affidabili.
Stabilità. La stabilità è fondamentale: garantisce che l'algoritmo funzioni in modo affidabile e coerente in varie condizioni, mantenendo accuratezza e affidabilità nel tempo, anche con input variabili.
Manutenibilità. La manutenibilità riguarda la facilità con cui un algoritmo può essere aggiornato o modificato. Un algoritmo manutenibile consente aggiornamenti e modifiche senza intoppi, assicurando che resti attuale e funzionale nel tempo.
Documentazione. I buoni algoritmi sono accompagnati da una documentazione completa che descrive come funziona l'algoritmo, le sue limitazioni e come utilizzarlo in modo efficace. Gli algoritmi ben documentati sono più facili da usare e integrare in sistemi diversi.
Sicurezza. Nell'attuale era digitale, la sicurezza è una preoccupazione primaria. Un buon algoritmo dovrebbe essere progettato con la sicurezza in mente, proteggendo i dati sensibili e resistendo ad attacchi da parte di soggetti malevoli.

Come creare un algoritmo

Creare un algoritmo può essere un processo meticoloso che richiede una profonda comprensione del problema e delle risorse computazionali disponibili. Ecco i passaggi dettagliati, insieme agli strumenti e alle tecnologie che si possono utilizzare per creare un algoritmo di successo:

Identifica il problema. Definisci chiaramente il problema che vuoi risolvere. È essenziale comprenderne le complessità e i requisiti per sviluppare un algoritmo efficace.
Analizza il problema. Approfondisci il problema per raccogliere tutte le informazioni necessarie. Utilizza strumenti analitici come le librerie Python (ad esempio NumPy e pandas) per l'analisi dei dati e per comprendere meglio la struttura e gli schemi dei dati.
Progetta l'algoritmo. Crea una procedura passo dopo passo per risolvere il problema. In questa fase puoi usare software per diagrammi di flusso come Lucidchart o Microsoft Visio per mappare visivamente il flusso e la struttura dell'algoritmo. Sviluppare un pseudocodice può essere utile, perché ti consente di delineare la logica in modo semplificato.
Seleziona strumenti e tecnologie adeguati. A seconda della complessità dell'algoritmo, potresti dover impiegare strumenti e tecnologie avanzate. IDE come PyCharm o Visual Studio possono essere utili per programmare l'algoritmo. Inoltre, sfruttare framework di machine learning come TensorFlow o Scikit-learn può aiutare a sviluppare algoritmi sofisticati.
Implementa l'algoritmo. Traduci il progetto in un algoritmo funzionante utilizzando un linguaggio di programmazione adatto al tuo progetto. Scelte comuni includono Python, Java o C++. Assicurati di seguire le best practice di coding per leggibilità e manutenibilità.
Testa l'algoritmo. Metti alla prova l'algoritmo implementato utilizzando vari strumenti di testing, come JUnit per Java o PyTest per Python. Verifica l'algoritmo con input diversi per assicurarti che produca costantemente l'output corretto.
Ottimizza l'algoritmo. Dopo i test, analizza le prestazioni dell'algoritmo e ottimizzalo per una maggiore efficienza. Strumenti di profilazione, come il cProfile di Python, possono aiutare a identificare i colli di bottiglia e guidare i miglioramenti
Documenta l'algoritmo. Documenta in modo completo l'algoritmo, spiegando ogni passaggio e la sua funzione. Strumenti come Doxygen possono generare automaticamente la documentazione dal codice sorgente, facilitando la comprensione per altri sviluppatori.
Distribuisci l'algoritmo. Distribuisci l'algoritmo in un ambiente reale. A seconda dell'applicazione, usa piattaforme cloud come AWS o Azure per la distribuzione, così da garantire scalabilità e accessibilità
Manutieni e aggiorna l'algoritmo. Dopo la distribuzione, mantieni l'algoritmo aggiornandolo quando necessario per adattarlo a condizioni e requisiti in evoluzione. Usa sistemi di controllo versione come Git per gestire gli aggiornamenti in modo efficiente

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