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窮舉搜尋係最原始嗰種搜尋演算法，指將手上嘅數據（事先以某啲方式排好咗）逐個逐個耖，一路耖到搵到想要嗰個為止。例如手上有一列以隨機次序排嘅數字，用家想要由呢個數列當中最大嗰個出嚟，用窮舉搜尋嘅話，睇嗰個人就要睇嗮個數列當中嘅每個數字，再俾出最大嗰個出嚟。
如果個列入面冇數字，噉就唔會有「最大嗰個數」。
假定個列入面第一個數字係最大嗰個先。
逐個逐個噉去睇個列入面啲數字，如果撞到個數字大過而家手上嗰個「最大數字」嘅話，將新撞到呢個數字設做「最大數字」。
如果睇勻嗮個列入面啲數字嘅話，將手上嗰個「最大數字」交出嚟做答案。
中 "←" 代表指定敘述－「A ← B」即係將 A 嘅數值設做 B；而 "return X" 會終止串演算法，並且將 X 嘅數值攞嚟做輸出。
廿一世紀嘅研究者一般都會嫌呢串演算法唔夠好，原因係呢串演算法喺最壞情況嗰陣要睇嗮成個列先至搞得掂，所以又有人諗咗第啲演算法出嚟做呢樣工作－而呢啲新演算法好多時都曉淨係睇個數字列嘅一小部份就經已搵得出想要嗰個數字。
對分檢索係用嚟由一個預先排好咗次序（睇下面排序演算法）嘅數列嗰度搵某一個特定數字出嚟嘅演算法。
對分檢索嘅做法係首先將行資料拆做兩橛，再睇吓中間嗰個數係咪等如要搵嗰個數（目標），假如個數列係預先由細到大排好咗嘅話，噉就意味一樣嘢：如果數列中間嗰個數大過個目標，噉個目標實係喺中間個數前面，而如果數列中間嗰個數細過個目標，噉個目標實係喺中間個數後面，跟手段演算法就可以再重複呢個程序，將個搜索範圍縮細，最後搵到個目標嘅數字（假如個目標真係存在喺嗰行數列入面嘅話）。
用對分檢索喺個數列當中搵「7」出嚟嘅圖解；每個箭咀表示一吓耖嘅動作。
對分檢索平均會快過「吓吓都將數列入面嘅數逐個逐個睇一次」嘅窮舉搜尋：喺最壞情況下，想搵嗰個數會係個數列嘅第一個或者最尾嗰個，而喺呢個情況下，用對分檢索嚟做搜尋要做 O(log2n) 咁多次比較（當中 n 係「個數列入面有幾多個數字」），而「吓吓將數列入面逐個逐個睇一次」喺最壞情況之下就要做 n 次比較，O(log2n)數值永遠細過 n。
排序演算法泛指用嚟將一柞物件以某啲特定次序（例如由數值細到大）排好嘅演算法。呢種演算法嘅價值在於支援第啲演算法－有唔少演算法都係要啲數據事先排好咗先至會啱用，例子有頭先提到嘅對分檢索。
喺個數列入面是但揀個數字，設佢做基準。
重新排序數列：將個數字重新排過，數值上細過個基準嘅數字全部搬晒去個基準前面，而數值上大過個基準嘅數字就冚唪唥搬嗮去個基準後面。
做咗呢個步驟之後，個基準會喺正佢嘅最終位置。
將個數列斬做兩橛－「細過個基準嗰柞數字」同埋「大過個基準嗰柞數字」，並且分別噉對嗰兩橛做上述嗰兩個步驟。
冒泡排序係一種用嚟將一個數列入面啲數字由細至大排好嘅演算法，做法係喺每一步攞相鄰嘅兩個數比較，將兩個數由細到大排好，再將個過程做若干次，做到成個數列都排好嗮為止。
原則上，冒泡排序並唔好用－喺最壞情況下要行成 O(n2) 咁多步先行得完，所以喺現實，冒泡排序多數都淨係俾人用嚟做教育用途。
歐幾里得佢係噉樣講嘅：（粵文翻譯）「家吓有兩個彼此唔係對方因數嘅數，個問題係要搵出佢哋嘅最大公因數」，佢首先諗到一點－要計佢哋最大公因數嗰兩個數相減嘅話，得出嗰個數一定係個最大公因數嘅倍數。
要搵佢哋最大公因數當中，大啲嗰個設做 a，細啲嗰個設做b。
將 b 乘大佢，睇吓要乘幾先會變到大過 a，即係話 a=qb+r－喺呢條算式入面，q 會係一個正整數，而 r 係一個餘數。
如果唔係嘅話，將 b 同 r 當中大啲嗰個設做 a，細啲嗰個設做 b。
要將呢串演算法用電腦嚟執行嘅話好簡單，淨係需要幾個種類嘅指令已經夠：條件性嘅 GOTO、無條件性嘅 GOTO、設變數同埋基本嘅算術。
以下呢段碼係歐幾里得演算法嘅一個可能實現形式（雖然實際上係一個唔多靚嘅演算法）。佢個做法嘅基本原理係將要搵佢哋最大公因數嗰兩個數設做 l（大啲嗰個）同 s（細啲嗰個）兩個變數，再將 s 由 l 嗰度減出嚟，減到得出個數細過 s 為止。
演算法淨係使用咗 6 個核心指令，相對於第一個例子嘅 13 個，俾好多人覺得係一個「靚」啲嘅演算法－因為學界一般都認為，所謂嘅「elegant」係指「用最少嘅指令類做最多嘅嘢」。佢用嗰種程式語言係以「LET [] = []」嚟設變數嘅數值嘅。
呢啲演算法由相關領域嘅研究者用好多唔同嘅數字輸入試過，證實咗係掂嘅，亦都有數學家用數學歸納法嘅方法證明咗佢真係行得通嘅。
搵路演算法係人工智能（AI）上嘅一個大課題，指教一個 AI 喺空間入面指定兩個點，並且搵出一條連接兩點嘅線。
做搵路嘅演算法有好多用途，例如喺機械人學上教機械人探索自己周圍嘅空間，以及喺遊戲製作上教遊戲 AI 喺遊戲空間入面搵出要行嘅路線。
攞一幅圖做輸入：呢類演算法通常唔能夠直接處理一個環境，而係要靠第串演算法，將個環境簡化並變成埋一幅圖。
圖論當中嘅一幅圖會有若干個節點，並且指明邊啲節點之間有連結，喺應用上，一個可能嘅做法係個輸入最先嗰個數字代表節點嘅數量，跟住嘅數字表示邊啲節點之間有連結（睇埋陣列），例如 [6, 1-2, 1-5, 2-5, 2-3, 5-4, 3-4, 4-6] 表示幅圖有 6 個節點，節點 1 同節點 2 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 2 或者相反）、節點 1 同節點 5 之間有連結（可以由節點 1 行去節點 5 或者相反）
簡化要做嘅嘢係攞要探索嗰個環境做輸入，輸出一個表示個環境當中有邊啲重要位置（節點）同邊啲位置之間有路能夠互通（連結）嘅圖，等搵路演算法做嘅嘢容易啲。
喺電子遊戲入面用嘅搵路演算法通常會用權重表，意思即係話個表每條連結都會有個數值，表示嗰條路線嘅成本：例如有一個簡化啲嘅演算法會每條路都俾個權重值佢，個數值愈大表示條路愈難行（成本高）；想像其中兩個節點之間有兩條可能路線 a 同 b，a 係一條完全冇機關嘅平路，而 b 長過 a 之餘仲有十個陷阱設咗喺度，噉正路嚟講，假設 a 同 b 喺其他因素上完全相等，b 嘅權重值理應會大過 a 嘅。
四個遊戲物理嘅例子：1 冇任何物理法則。2 有重力，但冇碰撞探測。3 有重力同碰撞探測，但冇剛體動力學。4 有齊所有基本嘢。
遊戲物理係指喺設計一個電子遊戲嗰陣將物理定律用電腦程式嘅形式表達出嚟，等部電腦識得真實噉模擬現實世界嘅物理俾啲玩家睇，令到啲玩家能夠覺得個遊戲有返咁上下真實度，並且投入去隻遊戲裏面－喺廿一世紀，大部份嘅電子遊戲都要做呢樣嘢，得少數嘅例外（例如一隻模擬捉象棋嘅電子遊戲）可以唔使模擬物理定律。
一般嚟講，遊戲嘅物理都唔會完全跟足現實嘅物理嘅－好多時淨係會求有足夠嘅真實度。
非決定性演算法就相反，會有隨機性喺入面，所以就算吓吓俾同一樣嘅輸入佢，出嗰個輸出都可能會唔同咗，可以睇吓擬亂數產生。
RPG 遊戲當中成日會有一大柞招式俾角色用，一個招式有若干個屬性，包括咗嗰招嘅殺傷力同命中率等等，當一個角色用一個命中率係 80% 嘅招式嗰陣，一個常見做法係遊戲程式內部會用 RNG 產生一個 0 至 1 之間嘅數字，而如果個數字大過或者等如 0.8，噉嗰吓攻擊就會打中，否則就會唔中，實際例子有寵物小精靈系列。
你錯咗，你嘅聖人錯咗，我尊重噉講呢句。 基督唔係同哥倫布一齊嚟到呢度，係敵基督嚟到。 土著大屠殺嚴重過二戰大屠殺，教宗同其他人都否認唔到。
每日都睇啲冇人睇緊嘅嘢。 每日諗一啲冇人諗緊嘅嘢。 每日做埋啲冇人會蠢到做嘅嘢。 對心靈嚟講，永遠都係一致嘅一部分係唔好嘅。