Heuristique de jugement
Il existe deux catégories d'heuristiques : les statistiques et les non statistiques. Les heuristiques les plus connues, telle que la représentativité, font partie de la deuxième catégorie. Les heuristiques non statistiques sont le reflet d’une incapacité des individus à appliquer des principes statistiques de base dans la vie quotidienne. Les heuristiques statistiques, elles, sont plus ou moins des équivalents intuitifs aux principes statistiques. Elles suggèrent que les individus ont une compréhension sommaire des statistiques. Par exemple, si une femme provient d'un échantillon dans lequel il y a 35 % de coiffeuses et que les individus supposent qu’elle a 35 % de chance de pratiquer cette profession, et ce, sans tenir compte d’informations supplémentaires telles que, par exemple, des informations stéréotypées, alors, il s’agit d’une heuristique statistique.
Nombre de croisements (théorie des graphes)
Il existe des algorithmes efficaces pour déterminer si le nombre de croisements est inférieur à une constante fixe . En d'autres termes, le problème est traitable à paramètre fixe. Il existe également des algorithmes d'approximation efficaces pour approximer sur des graphes de degré borné. En pratique, des algorithmes heuristiques sont utilisés, tels que l'algorithme simple qui commence sans arêtes et ajoute continuellement chaque nouvelle arête d'une manière qui produit le moins de croisements supplémentaires possible. Ces algorithmes sont utilisés dans le projet de calcul distribué Rectilinear Crossing Number.