在线算法（Online Algorithm）是指一种能够在数据流逐个到达的情况下动态处理数据并给出最终答案的算法。相较于传统算法，在线算法的输入数据是动态产生的，无法事先知晓全部数据，需要在数据流中逐个处理并根据前面的结果动态决策下一步的操作。
在线算法具有广泛的应用场景，涵盖了数据流处理、网络优化、机器学习等多个领域。
在实时数据流处理中，由于数据量很大，不可能把所有数据完全存储下来，必须采用在线算法来快速、准确地处理数据并给出结果。如计算实时数据的平均值、最大值、最小值等。
在线算法可以用于网络路由、连通性检测、网络流控制等方面，如流量均衡算法。
在线学习（Online Learning）也是在线算法的一种应用，它可以在持续不断地学习新数据的同时进行决策或者预测。在线学习适用于大规模数据、复杂模型、实时反馈等情况。
在线算法的特点是高效性、实时性、动态性、容错性。
在线算法通常要求算法时间复杂度不超过线性复杂度，以保证在大数据流处理中可以快速得到结果。
在线算法要求在数据流逐个到达的情况下动态处理数据，需要实时给出处理结果。
在线算法需要随着数据的输入进行实时调整和修正，以动态应对数据的变化。
在线算法需要考虑数据丢失、异常数据的影响，需要具有很强的容错能力。
随着互联网的快速发展和大数据技术的应用，数据流处理和实时计算需求越来越高。在线算法作为一种解决数据流处理问题的方法，在实际应用中也得到了广泛的应用。未来，随着高性能计算机、云计算、人工智能等技术的发展，在线算法将会进一步得到普及和应用，成为数据流处理和实时计算的主流方法。
关注微信