Algoritme pencarian
Algoritme pencarian list mungkin adalah algoritme pencarian paling dasar. Tujuannya adalah mencari sebuah elemen dari sebuah himpunan dengan suatu kunci (kemungkinan memuat informasi yang terkait dengan kunci). Oleh karena hal ini adalah masalah yang lazim dalam ilmu komputer, kompleksitas komputasi algoritme-algoritme tersebut telah dipelajari dengan baik. Algoritme paling sederhana adalah pencarian linear, yang secara sederhana melihat setiap elemen dari list secara berurutan. Waktu pengerjaan algoritme ini adalah O("n"), dimana "n" adalah banyaknya elemen dalam list, dan dapat digunakan langsung pada list yang belum diproses. Algoritme pencarian list yang lebih canggih adalah pencarian biner; waktu pengerjaannya adalah O(log "n"). Waktu pengerjaannya jauh lebih baik daripada pencarian linear untuk list yang memiliki data banyak, tetapi sebelum dilakukan pencarian list terlebih dahulu harus terurut (lihat algoritme pengurutan) dan juga harus dapat diakses secara acak (pengaksesan acak). Pencarian interpolasi adalah lebih baik dari pencarian biner untuk list terurut yang sangat besar dan terdistribusi merata. Algoritme Grover adalah sebuah algoritme kuantum yang menawarkan percepatan kuadrat dibandingkan pencarian linear klasik untuk list tak terurut.
Pemelajaran mesin
Pemelajaran mesin, cabang dari kecerdasan buatan, adalah disiplin ilmu yang mencakup perancangan dan pengembangan algoritme yang memungkinkan komputer untuk mengembangkan perilaku yang didasarkan pada data empiris, seperti dari sensor data basis data. Sistem pembelajar dapat memanfaatkan contoh (data) untuk menangkap ciri yang diperlukan dari probabilitas yang mendasarinya (yang tidak diketahui). Data dapat dilihat sebagai contoh yang menggambarkan hubungan antara variabel yang diamati. Fokus besar penelitian pemelajaran mesin adalah bagaimana mengenali secara otomatis pola kompleks dan membuat keputusan cerdas berdasarkan data. Kesukarannya terjadi karena himpunan semua peri laku yang mungkin, dari semua masukan yang dimungkinkan, terlalu besar untuk diliput oleh himpunan contoh pengamatan (data pelatihan). Karena itu pembelajar harus merampatkan (generalisasi) perilaku dari contoh yang ada untuk menghasilkan keluaran yang berguna dalam kasus-kasus baru.