数学是寻找模式；计算是推演模式而得到结果。
      当数学开始研究计算的模式时，便产生了算法。
      如同对“流体运动”的研究，人们希望在找到其模式的基础上，令其为人所用。
      计算是什么？是一种通过推演模式而得到结果的智力活动。
      由于计算这种活动涉及时间等资源的消耗，我们自然希望找到最优化的计算过程，来节省开支。就像其他规划问题一样。
      对计算的研究就是为了寻找最优计算过程（包括良好的数据结构、算法，等等），但目前并没有理论上的成果来系统地阐述如何最优化计算。仅仅还只是通过“手工”寻找优化算法，无法直接设计出最优算法，如NPC问题。
      我偏向于认为NPC问题是没有多项式时间解的，尽管这还未被证明（我想，证明本身也许也是没有多项式时间解的）。我的理由是，存在O(lgN)时间解，存在O(N^k)时间解，当然也应该存在O(e^N)时间解，这是一个合理的推理逻辑，所以我任何存在一些问题是O(e^N)时间解的，也即它们是没有多项式时间解的“难题”。

      Computing Science 并不是只关于计算机的，而更准确地，应该说是关于“计算”的科学。计算机只是实现这一科学理论的机器。
      计算存在于生活的方方面面，像规划行程，开支预算，等等。
      数据结构，以及各种算法（如，递归算法，爬山算法），并不是只针对计算机而有用的。只不过人类是所使用的“智能”算法（大脑结构允许）是有时比计算机所使用的更高级的算法（神经网络），而在有些问题上，计算机所使用的算法（当然也是人设计的），人类大脑同样适用，如 Euclid 辗转相除法求公因子。
      人的大脑和计算机都不过是对算法的一种实现，而算法本身的影响因素（算法、数据结构），都是客观存在的，通用的,universal approved。关键至于：人的大脑是否足够强大以寻找到那些算法，以及NPC算法是否客观存在。
      所以，优化算法不仅对计算机有用，对许多其他领域同样有用，你可以用它改善日常生活。