अल्गोरिथ्म, समस्याओं को हल करने के लिए चरण-दर-चरण निर्देशों का एक सेट होता है। ये निर्देश विभिन्न प्रकार की समस्याओं के लिए अलग-अलग होते हैं। इस आधार पर, अल्गोरिथ्म को कई प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है।

कुछ प्रमुख प्रकारों में शामिल हैं:

1. खोज अल्गोरिथ्म (Search Algorithms)
ये अल्गोरिथ्म किसी दिए गए डेटा संरचना (जैसे कि एक सरणी, एक लिंक्ड लिस्ट, या एक ट्री) में एक विशिष्ट तत्व को खोजने के लिए उपयोग किए जाते हैं।

लीनियर सर्च: यह सबसे सरल खोज अल्गोरिथ्म है जिसमें हम सूची में प्रत्येक तत्व को एक-एक करके जांचते हैं।
बाइनरी सर्च: यह एक अधिक कुशल अल्गोरिथ्म है जिसे केवल क्रमबद्ध सूचियों पर लागू किया जा सकता है। इसमें हम सूची को बार-बार आधे में विभाजित करते हैं और उस भाग में खोज करते हैं जिसमें तत्व होने की संभावना होती है।
2. सॉर्टिंग अल्गोरिथ्म (Sorting Algorithms)
ये अल्गोरिथ्म किसी दिए गए डेटा संरचना में तत्वों को किसी विशिष्ट क्रम (आरोही या अवरोही) में व्यवस्थित करने के लिए उपयोग किए जाते हैं।

बबल सॉर्ट: यह एक सरल लेकिन अकुशल सॉर्टिंग अल्गोरिथ्म है जिसमें हम बार-बार सूची के माध्यम से जाते हैं और आसन्न तत्वों की तुलना करते हैं, उन्हें स्वैप करते हैं यदि वे गलत क्रम में हैं।
इंसर्शन सॉर्ट: यह एक अधिक कुशल सॉर्टिंग अल्गोरिथ्म है जिसमें हम प्रत्येक तत्व को अपनी सही स्थिति में डालते हैं।
क्विकसॉर्ट: यह एक बहुत ही कुशल सॉर्टिंग अल्गोरिथ्म है जो “विभाजन और विजय” तकनीक पर आधारित है।
3. ग्राफ अल्गोरिथ्म (Graph Algorithms)
ये अल्गोरिथ्म ग्राफ डेटा संरचना पर काम करते हैं, जो नोड्स और एज से बनी होती है। इनका उपयोग नेटवर्क विश्लेषण, रूटिंग, और शेड्यूलिंग जैसी समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है।

डीजेस्ट्रा का एल्गोरिथ्म: यह एक शॉर्टेस्ट पाथ अल्गोरिथ्म है जो एक स्रोत नोड से ग्राफ के अन्य सभी नोड्स तक सबसे छोटे पथ को खोजता है।
ब्रॉडथ-फर्स्ट सर्च: यह एक ग्राफ खोज अल्गोरिथ्म है जो एक स्रोत नोड से शुरू होकर सभी नोड्स को खोजता है।
4. गणितीय अल्गोरिथ्म (Mathematical Algorithms)
ये अल्गोरिथ्म गणितीय समस्याओं को हल करने के लिए उपयोग किए जाते हैं।

न्यूटन-राफ्सन विधि: यह एक संख्यात्मक विधि है जिसका उपयोग समीकरणों को हल करने के लिए किया जाता है।
सिम्पसन का नियम: यह एक संख्यात्मक विधि है जिसका उपयोग समाकलन को अनुमानित करने के लिए किया जाता है।
5. मशीन लर्निंग अल्गोरिथ्म
ये अल्गोरिथ्म डेटा से सीखने और भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किए जाते हैं।

सुपर्वाइज्ड लर्निंग: इसमें डेटा लेबल किया हुआ होता है और मॉडल को इन लेबलों के आधार पर भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।
अनसुपर्वाइज्ड लर्निंग: इसमें डेटा लेबल नहीं किया हुआ होता है और मॉडल को डेटा में पैटर्न खोजने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।
यह केवल कुछ उदाहरण हैं, और अल्गोरिथ्म के कई अन्य प्रकार भी हैं। अल्गोरिथ्म का चुनाव समस्या की प्रकृति और उपलब्ध संसाधनों पर निर्भर करता है।