舍伍德算法是一種機率算法，主要用於最佳化確定性算法的平均性能。
這種算法的核心思想是在確定性算法中引入隨機性，以減少問題實例間的差異，從而使得算法在不同輸入實例上的運行時間更加均勻。舍伍德算法並不旨在避免算法的最壞情況行為，而是設法消除這種最壞行為與特定實例之間的關聯性。當確定性算法在最壞情況和平均情況下的計算複雜性有較大差別時，可以通過引入隨機性將其改造成舍伍德算法。這樣，算法的平均性能得到了顯著提升。
舍伍德算法在計算機科學中有多種套用，例如，在計算流體力學中用於預測粘性損耗，或在雲計算行業中用於預測虛擬機之間的網路流量和頻寬需求。此外，舍伍德算法也被用於解決特定的計算問題，如線性時間選擇問題，這是一種在未排序的數組中找到第k小（或大）的元素的問題。
總的來說，舍伍德算法是一種強大的工具，可以通過引入隨機性來最佳化確定性算法的平均性能，從而在不影響正確性的前提下提升算法的效率和可靠性。