アルゴリズム
力まかせ探索(ブルートフォース) - 全ての要素を片っ端から調べて探す方法。単純だが非常に汎用的な計算機科学の問題解決法
分割統治法
動的計画法
近似アルゴリズム 貪欲法 局所探索法
乱択アルゴリズム(確率的アルゴリズム) ラスベガス法 モンテカルロ法 ブートストラップ法
遺伝的アルゴリズム
ヒューリスティクス
探索 線型探索、二分探索 幅優先探索、深さ優先探索 文字列探索 ハッシュ関数
ソート 挿入ソート バブルソート クイックソート マージソート ヒープソート
選択
マージ
決定性アルゴリズムでは解法の全ステップが常に正確に決定されるが、非決定性アルゴリズムはいわば推量や推測で問題を解くものであり、ヒューリスティクスを使ってより正確に推測する。
貪欲法は動的計画法に似ているが、部分問題の解を各段階では知る必要がないという点が異なる。その代わりに、各時点で最もよい選択と思われるものを選んでいく。貪欲法では、それまでの選択と現時点の局所最適解から最適と思われる解を構築していくのであって、考えられるあらゆる解を評価することはない。したがって網羅的ではなく、必ずしも正解にたどり着けるわけではない。しかし、性能は非常によい。貪欲法としてよく知られている例として、最短経路木を求めるクラスカル法、プリム法、ダイクストラ法などがある。