分支界定算法（Branch and Bound）——在多種最優化問題中尋找特定最優化解決方案的算法，特別是針對離散、組合的最優化。Buchberger算法——壹種數學算法，可將其視為針對單變量最大公約數求解的歐幾裏得算法和線性系統中高斯消元法的泛化。
數據壓縮——采取特定編碼方案，使用更少的字節數（或是其他信息承載單元）對信息編碼的過程，又叫來源編碼。
Diffie-Hellman密鑰交換算法——壹種加密協議，允許雙方在事先不了解對方的情況下，在不安全的通信信道中，***同建立***享密鑰。該密鑰以後可與壹個對稱密碼壹起，加密後續通訊。
Dijkstra算法——針對沒有負值權重邊的有向圖，計算其中的單壹起點最短算法。
離散微分算法（Discrete differentiation）
動態規劃算法（Dynamic Programming）——展示互相覆蓋的子問題和最優子架構算法
歐幾裏得算法（Euclidean algorithm）——計算兩個整數的最大公約數。最古老的算法之壹，出現在公元前300前歐幾裏得的《幾何原本》。
期望-最大算法（Expectation-maximization algorithm，又名EM-Training）——在統計計算中，期望-最大算法在概率模型中尋找可能性最大的參數估算值，其中模型依賴於未發現的潛在變量。EM在兩個步驟中交替計算，第壹步是計算期望，利用對隱藏變量的現有估計值，計算其最大可能估計值；第二步是最大化，最大化在第壹步上求得的最大可能值來計算參數的值