计算机算法是计算机科学的核心组成部分，用于解决各种计算问题。以下是一些常见的计算机算法类别及其例子：
排序算法
冒泡排序：通过重复遍历列表，比较并交换相邻元素，直到列表排序完成。
插入排序：将列表分为已排序和未排序两部分，逐个将未排序部分的元素插入到已排序部分的正确位置。
快速排序：使用分治法，通过一个基准元素将列表分为两部分，然后递归地对这两部分进行排序。
归并排序：同样使用分治法，将列表不断分成更小的部分，直到每个部分只有一个元素，然后合并这些部分。
堆排序：利用堆这种数据结构进行排序，通过不断地从堆中取出最大（或最小）元素并重新调整堆结构。
搜索算法
顺序搜索：从列表的第一个元素开始，逐个检查直到找到目标元素或检查完所有元素。
二分搜索：在有序列表中，每次将搜索范围缩小一半，直到找到目标元素或搜索范围为空。
A*搜索算法：结合最佳优先搜索和启发式搜索，用于在图中找到从起点到终点的最短路径。
图论算法
最短路径算法：如Dijkstra算法和A*算法，用于计算图中两点之间的最短路径。
最小生成树算法：如Prim算法和Kruskal算法，用于找到连接图中所有顶点的最小成本树。
最大流算法：用于计算网络中的最大流量。
动态规划算法
背包问题：在给定一组物品的价值和重量以及背包的容量限制下，确定能够装入背包的物品的最大总价值。
最长公共子序列：找到两个序列共有的最长子序列。
其他算法
分支定界算法：在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案，特别是针对离散、组合的最优化问题。
快速傅里叶变换（FFT）：用于计算离散傅里叶变换及其逆变换，广泛应用于数字信号处理等领域。
哈希函数：用于创建数据的“指纹”，常用于散列表和数据处理中。
RSA加密算法：一种公钥加密算法，用于安全地交换密钥。
并查集：用于处理不相交集合的合并及查询问题。
这些算法在软件开发、数据分析、网络优化、密码学等领域有着广泛的应用。学习算法是理解计算机科学和软件开发的重要部分。