Некоторые алгоритмы, которые используются для анализа и обработки данных в программировании:

• Алгоритмы работы со структурами данных. 3 Они определяют базовые принципы и методологию, используемые для реализации, анализа и сравнения алгоритмов. 3 К таким структурам относятся связные списки и строки, деревья, абстрактные типы данных, такие как стеки и очереди. 3
• Алгоритмы сортировки. 3 Предназначены для упорядочения массивов и файлов. 3 С алгоритмами сортировки связаны, в частности, очереди по приоритету, задачи выбора и слияния. 3
• Алгоритмы поиска. 3 Предназначены для поиска конкретных элементов в больших коллекциях данных. 3 К ним относятся основные и расширенные методы поиска с использованием деревьев и преобразований цифровых ключей, в том числе деревья цифрового поиска, сбалансированные деревья, хеширование, а также методы, которые подходят для работы с очень крупными файлами. 3
• Алгоритмы на графах. 3 Полезны при решении ряда сложных и важных задач. 3 К ним относятся, например, алгоритмы отыскания кратчайшего пути, построения минимального остовного дерева, к задаче о потоках в сетях и задаче о паросочетаниях. 3
• Алгоритмы обработки строк. 3 Включают ряд методов обработки последовательностей символов. 3 Поиск в строке приводит к сопоставлению с эталоном, что ведёт к синтаксическому анализу. 3 К этому же классу задач можно отнести и технологии сжатия файлов. 3
• Геометрические алгоритмы. 3 Это методы решения задач с использованием точек и линий (и других простых геометрических объектов). 3 К ним относятся алгоритмы построения выпуклых оболочек, заданных набором точек, определения пересечений геометрических объектов, решения задач отыскания ближайших точек и алгоритма многомерного поиска. 3

Также для анализа данных часто используют машинное обучение и искусственный интеллект. 5 Например, нейронные сети и методы ансамблей показывают высокие результаты в решении сложных задач, таких как распознавание образов, обработка естественного языка и предсказание временных рядов. 5