关于算法的描述正确的是

算法（algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令。它们是计算机程序的基础，决定着程序的效率和运行结果。在现代社会，算法应用广泛，例如：搜索引擎、翻译软件、聊天机器人等等。因此，正确理解算法是十分重要的。

首先，一个正确的算法需要满足以下基本特征：

1.输入：算法应该有零个或多个输入，这些输入取自于某个特定对象或者对象集合。

2.输出：算法应该有一个或多个输出，这些输出对于输入的每个实例而言，都是能够用一个输出值描述解题对象的解决方案。

3.明确定义的：算法的每一步都必须清晰明确，以便人和计算机都能够理解和执行。

4.有限性：算法必须在有限时间内结束，不能无限循环下去。因为无论多快的计算机，都无法执行无限时间的算法。

5.正确性：算法必须满足问题的需求，解决问题的正确性是最根本的要求。

6.鲁棒性：算法应该对异常情况有很好的处理能力。在计算机程序中，异常情况会经常出现，这时候算法应该有良好的响应方式和处理能力。

其次，算法可以根据复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度是指算法计算时间与问题规模之间的关系，通常用大O表示法表示。在实际运行中，时间复杂度越小的算法执行效率就越高。而空间复杂度则是指算法在计算过程中所需要的空间量与问题规模之间的关系。同样，空间复杂度越小的算法也相应具有更高的效率。

此外，算法还分为有序算法和无序算法。有序算法是指在有序序列上排序的算法，例如快速排序、归并排序等。无序算法是指无序序列上排序的算法，例如随机排序和堆排序等。

最后，在学习算法时，需要了解算法的应用场景。例如：在大规模数据处理时，常用的算法有MapReduce、GFS等；在机器学习领域，常用的算法有朴素贝叶斯、随机森林等。同时，算法还不断地在各个领域进行改进和优化，例如最短路径算法、聚类分析等。

综上所述，一个正确的算法应该满足输入、输出、明确定义、有限性、正确性和鲁棒性等基本特征。此外，算法还可以根据复杂度、有序性和应用场景等因素进行分类。对于算法的学习和应用，必须深入理解算法的本质、分类和应用，才能在实践中发挥更加优越的性能和效果。