Effiziente Algorithmen sind Verfahren, die ein gegebenes Problem mit möglichst geringem Ressourcenverbrauch (Zeit, Speicher, Energie, I/O) lösen. Im Sustainability-Kontext werden sie nicht nur an klassischer Big-O-Komplexität gemessen, sondern auch an realer CPU-Auslastung, Cache-Verhalten und Energieprofil.
In der Softwareentwicklung umfasst das die richtige Wahl von Datenstrukturen, das Vermeiden quadratischer Schleifen, den Einsatz von Streaming statt großer In-Memory-Sammlungen, intelligente Indizes in Datenbanken sowie das Ausnutzen mathematischer Eigenschaften (z. B. Logarithmierung, Approximation, Caching von Zwischenergebnissen).
Einsatzzweck ist die Reduktion von Laufzeit, Hardwarebedarf und Energie. Gerade in Cloud- und Massendatenkontexten kann die Wahl eines O(n log n) statt O(n²) Algorithmus über Petabyte hinweg Tonnen von CO₂ und tausende Server-Stunden ausmachen.
Klassische Werke wie Donald Knuths "The Art of Computer Programming" (ab 1968) und Cormen, Leiserson, Rivest, Stein "Introduction to Algorithms" (1990) haben die Disziplin geprägt. Modernere Forschung beschäftigt sich auch mit cache-bewussten und energiebewussten Algorithmen, z. B. im Bereich Datenbanken, Streaming und Machine Learning.
Googles Algorithm-Engineering-Story rund um den "PageRank" oder den "BBR"-Stauungsregelmechanismus für TCP zeigt, wie viel Skaleneffekt in einer einzigen Algorithmusentscheidung steckt. Übersetzt in CO₂ heißt das: Effiziente Algorithmen sind oft die mit Abstand größte Sustainability-Stellschraube – noch bevor über Hardware oder Hosting-Region gesprochen wird.