Java中常用的算法包括排序算法、查找算法、動態規劃算法、字符串匹配算法、圖算法、樹算法、推薦算法、網絡流算法、數學算法等。以下是一些具體的算法：
排序算法
- 冒泡排序：通過重復遍歷數組，比較并交換相鄰元素，直到整個數組有序。
- 快速排序：選擇一個基準元素，將數組分為兩部分，一部分的元素都比基準小，另一部分都比基準大，然后對這兩部分分別進行快速排序。
- 歸并排序：采用分治法，將已有序的子序列合并，得到完全有序的序列。
- 希爾排序：是插入排序的一種更高效的改進版本，通過比較相隔一定間隔的元素來工作。
- 堆排序：利用堆這種數據結構所設計的一種排序算法。
- 計數排序：適用于一定范圍內的整數排序，通過計數每個數值出現的次數來進行排序。
- 基數排序：是一種非比較型整數排序算法，其原理是將整數按位數切割成不同的部分，然后按每個部分進行比較。
查找算法
- 二分查找：在有序數組中查找特定元素的算法，通過不斷將數組分為兩半來縮小查找范圍。
字符串匹配算法
- KMP算法：Knuth-Morris-Pratt算法，是一種高效的字符串匹配算法，通過預處理模式串來避免不必要的比較。
- Boyer-Moore算法：是一種改進的字符串匹配算法，通過跳過某些不必要的比較來提高效率。
圖算法
- 最短路徑算法：包括Dijkstra算法、Floyd算法等，用于找到圖中兩個頂點之間的最短路徑。
動態規劃算法
- 背包問題：給定一組物品，每種物品都有自己的重量和價值，在限定的總重量內，我們要選擇物品的組合，使得總價值最大。
- 最長公共子序列：尋找兩個序列的最長公共子序列，即兩個序列都出現的子序列。
推薦算法
- 協同過濾：基于用戶的行為數據來推薦相似用戶可能感興趣的內容。
- 基于內容的推薦：根據用戶過去喜歡的內容的特征來推薦相似內容。
這些算法在Java編程中有著廣泛的應用，掌握這些算法對于提高編程效率和解決復雜問題具有重要意義。
