الخوارزمية هي مجموعة من القواعد التي يجب اتباعها في العمليات الحسابية أو حل المشكلات الأخرى في عدد محدود من الخطوات التي غالبًا ما تتضمن عمليات متكررة.
1. خوارزمية Brute Force: تعد أبسط الخوارزميات في حل المشاكل، فهي تقنية بديهية ومباشرة لحل المشكلات يتم فيها تعداد جميع الطرق الممكنة أو جميع الاحتمالات الممكنة لحل مشكلة معينة.
2. خوارزمية Recursive: تعتمد هذه الخوارزمية على التكرار حيث يتم تقسيم المشكلة إلى عدة أجزاء فرعية ويتم تكرار نفس الوظيفة.
3. خوارزمية Backtracking: تبني هذه الخوارزمية الحل لأي مشكلة من خلال البحث بين جميع الحلول الممكنة. باستخدام هذه الخوارزمية، نواصل بناء الحل وعند فشل الحل نرجع إلى نقطة الفشل ونبني على الحل التالي ونواصل هذه العملية حتى نجد الحل أو يتم الاهتمام بجميع الحلول الممكنة.
4. خوارزميات Searching: هي تلك المستخدمة للبحث عن عناصر أو مجموعات من العناصر في هيكل بيانات معينة. يمكن أن تكون من أنواع مختلفة بناءً على نهجها أو بنية البيانات التي يوجد بها العنصر.
5. خوارزميات Sorting: هو ترتيب مجموعة من البيانات بطريقة معينة وفقًا للمتطلبات. تسمى الخوارزميات التي تساعد في أداء هذه الوظيفة خوارزميات الفرز -Sorting وتستخدم بشكل عام لفرز مجموعات البيانات بطريقة تزايدية أو تناقصية.
6. خوارزمية Hashing: يعمل هذا النوع من الخوارزميات بشكل مشابه لخوارزمية البحث - Searching، و لكنها تحتوي على فهرس بمفاتيح مختلفة حيث يتم تعيين مفتاح لبيانات محددة.
7. خوارزمية Divide and Conquer: تقسم هذه الخوارزمية مشكلة إلى مشاكل فرعية، وتقوم بحل المشكلات الفرعية ثم تدمج الحلول معًا للحصول على الحل النهائي. وتشمل ثلاث مراحل وهم التقسيم، والحل والتجميع.
8. خوارزمية Greedy: في هذا النوع من الخوارزميات، يتم بناء الحل جزء بجزء. حل الجزء التالي مبني على أساس الفائدة الفورية للجزء التالي. سيتم اختيار الحل الوحيد الذي يعطي أكبر فائدة كحل للجزء التالي.
9. خوارزمية Dynamic Programming: تستخدم هذه الخوارزمية حلول موجودة بالفعل لتجنب الحساب المتكرر لنفس الجزء من المشكلة. يقسم المشكلة إلى مشاكل فرعية متداخلة ويحلها.
10. خوارزمية Randomized: نستخدم في هذه الخوارزمية رقمًا عشوائيًا ليعطي فائدة فورية. الرقم العشوائي هنا هو ما يساعد في تحديد النتيجة المتوقعة
