複雑なルールベースシステムでは、ルール処理向けのネットワーク型パターン照合アルゴリズムが条件評価の重複を大幅に減らします。

研究者たちは大規模なスケジューリング問題に対して、いくつかのミームに基づくアルゴリズムの性能を比較した。

カラツバ乗算アルゴリズムは、筆算法と比べて非常に大きな整数の乗算の計算量を大幅に削減します。

ベルマン・フォード最短経路法の複数の実装は、有向グラフにおける負の重みサイクルを検出するのに特に有用です。

大学院生たちは、欠損データを再構成できる深層生成モデルを訓練するために複数のウェイク・スリープアルゴリズムを実装した。

階層データを可視化する際、レインゴールドとティルフォードが提案したアルゴリズム群は、コンパクトで均整の取れたツリー表示を生成することが多い。

正確さを犠牲にできない場合、実行時間が変動しても必ず正しい結果を返す確率的アルゴリズムがしばしば好まれます。

その確率的アルゴリズムによって、ソート処理の期待実行時間が大幅に短縮されました。

NP困難なスケジューリング問題に直面したとき、研究者はしばしば近似アルゴリズムを用いて迅速に良好なスケジュールを作成します。

学者たちは、ユークリッド『原論』に記述された算法が古代において単一の方法を指すのか、それとも一連の手続き群を指すのかを議論した。