1. 枚舉法

　　根據具體問題枚舉出各種可能，從中選出有用信息或者問題的解。

　　這種方法利用計算機的速度優勢，在解決簡單問題時十分有效。

2. 貪心法

　　如前所述，根據問題的信息盡可能做出部分的解，並基於部分解逐步擴充得到完整的解。

　　在解決復雜問題時，這種做法未必能得到最好的解。

3. 分治法

　　把復雜問題分解為相對簡單的子問題，分別求解，最後通過組合起子問題的解的方式得到原問題的解。

4. 回溯法（搜索法）

　　 專指通過探索的方式求解。

　　如果問題很復雜，沒有清晰的求解路徑，可能就需要分步驟進行，而每一步驟又可能又多種選擇。

　　在這種情況下，只能采用試探的方式，根據實際情況選擇一個可能方向。

　　當後面的求解步驟無法繼續時，就需要退回到前面的步驟，另行選擇求解路徑，這種動作稱為回溯。

5. 動態規劃方法

　　在一些復雜情況下，問題求解很難直截了當地進行，因此需要在前面的步驟中積累信息，在後續步驟中根據

　　已知信息，動態選擇已知的最好求解路徑（同時可能進一步積累信息）。

　　這種算法模式被稱為動態規劃。

6. 分支限界法

　　可以看作搜索方法的一種改良形式。

　　如果在搜索過程中可以得到一些信息，確定某些可能的選擇實際上並不真正有用，就可以及早地將其刪除，以縮小可能的求解空間，加速問題求解過程。

說明：

　　上述算法設計模式只是人們對經驗的總結。

　　這些模式並不相互隔絕也不相互排斥。

　　算法分析的主要任務就是弄清算法的資源消耗。

　　算法分析的最重要作用是作為評價算法的一種標準。

算法常用設計模式（子博客）