将算法编成程序通常涉及以下步骤：
确定问题
明确所要解决的问题是什么。
理解问题的本质，选择合适的算法来解决。
分析问题
确定问题的输入和输出。
了解问题的约束条件和限制。
评估问题的规模和复杂度，为选择合适的算法奠定基础。
设计算法
根据问题特点和要求设计算法。
可以使用不同的算法思想和技巧，如递归、动态规划、贪心算法等。
根据问题的复杂度选择合适的算法。
编写伪代码或流程图
将算法转化为计算机可理解的伪代码或流程图。
伪代码是算法的一种文字描述，可以帮助清晰地表达算法的逻辑。
选择编程语言
根据需要选择合适的编程语言，如C++、Python、Java等。
考虑语言的特性和效率，选择最适合实现算法的语言。
实现算法
将伪代码或流程图转化为计算机程序。
确保程序的正确性和稳定性，并进行适当的优化和调试。
测试算法
对实现的算法进行测试和评估。
通过测试发现潜在的问题和错误，评估算法的性能和效果。
根据测试结果进行必要的改进和优化。
优化算法
根据测试和评估的结果，对算法进行优化。
优化可以包括改变数据结构、调整参数、增加并行性等。
通过优化提高算法的性能和效率。
总结和文档化
总结算法编程的步骤和经验。
编写文档，记录算法的思路、实现细节和测试结果。
伪代码
```plaintext
function quicksort（arr, low, high）
if low < high
pivot_index = partition（arr, low, high）
quicksort（arr, low, pivot_index - 1）
quicksort（arr, pivot_index + 1, high）
end if
end function
function partition（arr, low, high）
pivot = arr[high]
i = low - 1
for j = low to high - 1
if arr[j] <= pivot
i = i + 1
swap（arr[i], arr[j]）
end if
end for
swap（arr[i + 1], arr[high]）
return i + 1
end function
```
Python实现
```python
def quicksort（arr, low, high）:
if low < high:
pivot_index = partition（arr, low, high）
quicksort（arr, low, pivot_index - 1）
quicksort（arr, pivot_index + 1, high）
def partition（arr, low, high）:
pivot = arr[high]
i = low - 1
for j in range（low, high）:
if arr[j] <= pivot:
i += 1
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1]
return i + 1
示例用法
arr = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
quicksort（arr, 0, len（arr） - 1）
print（arr）
```
通过以上步骤，你可以将算法从理论转化为实际的计算机程序。