计算机科学中有许多有趣且实用的算法，以下是一些值得关注的算法：
A*搜寻算法：
这是一种在图形平面上寻找从一点到另一点最低通过成本的算法，常用于游戏中的NPC移动计算和线上游戏的BOT移动计算。
Beam Search（束搜索）：
束搜索是一种启发式方法，用于优化问题，通过估计k个最好的路径并仅从这些路径出发进行搜索，从而节省运行时间。
二分取中查找算法：
该算法在有序数组中查找特定元素，每次比较都使搜索范围缩小一半，效率非常高。
Branch and bound（分支定界）算法：
这是一种在解空间树上搜索解的方法，通过广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且每个活结点只有一次机会成为扩展结点。
Dijkstra’s算法：
用于解决有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题，是计算机科学中最著名的算法之一。
动态规划：
通过将原问题分解为相似的子问题，并在求解过程中通过子问题的解求出原问题的解，广泛应用于计算机科学和工程领域。
欧几里得算法：
用于求两个数的最大公约数，是数学中的经典算法。
最大期望（EM）算法：
在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，常用于机器学习和计算机视觉的数据聚类领域。
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：
用于从数据中创建小的数字“指纹”，常用于散列表和数据处理中。
堆排序：
利用堆积树这种数据结构设计的排序算法，时间复杂度为O（n log n）。
归并排序：
基于归并操作的一种有效的排序算法，采用分治法。
RANSAC算法：
用于从一组观测数据中估计数学模型参数的迭代方法，适用于存在噪声的数据集。
RSA加密演算法：
一种公钥加密算法，广泛应用于电子商务加密。
并查集：
用于处理不相交集合的合并及查询问题，常用于森林表示。
Viterbi算法：
用于寻找最可能的隐藏状态序列，常用于序列识别和信号处理。
这些算法不仅在计算机科学中有着广泛的应用，而且在实际生活中也发挥着重要作用。通过学习和理解这些算法，可以更好地利用计算机解决各种复杂问题。