在Java中，常用的算法主要包括排序算法、搜索算法、图算法、动态规划算法等。这些算法在解决实际问题时非常有用，能够提高程序的性能和效率。以下是这些算法的详细介绍：
排序算法
- 冒泡排序：通过不断比较相邻元素并交换，将最大（或最小）的元素逐渐“冒泡”到最后（或最前）位置。时间复杂度为O(n^2)。
- 选择排序：每次从未排序的元素中选择最小（或最大）的一个，存放到已排序序列的末尾。时间复杂度为O(n^2)。
- 插入排序：将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分取出一个元素，插入到已排序部分的正确位置。时间复杂度为O(n^2)。
- 希尔排序：是插入排序的一种优化版本，通过设置间隔将数组分为若干子序列，对子序列进行插入排序，然后逐步缩小间隔，最终变为简单插入排序。时间复杂度依赖于间隔序列的选择，最好情况下可以达到O(n log n)。
- 快速排序：通过选择一个基准元素，将数组分为两部分，比基准小的元素放在左边，比基准大的元素放在右边，然后递归排序左右两部分。时间复杂度为O(n log n)。
- 归并排序：采用分治法的思想，将数组不断分为两部分，直到每部分只有一个元素，然后合并已排序的部分。时间复杂度为O(n log n)。
- 堆排序：利用堆这种数据结构进行排序。首先构建一个最大堆，然后将堆顶元素与最后一个元素交换，缩小堆的大小，再调整堆顶元素，重复此过程直到堆的大小为1。时间复杂度为O(n log n)。
搜索算法
- 线性搜索：遍历数组，逐个检查每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个数组。时间复杂度为O(n)。
- 二分搜索：适用于已排序的数组，通过比较中间元素与目标值，将搜索范围缩小一半，直到找到目标元素或搜索范围为空。时间复杂度为O(log n)。
图算法
- 深度优先搜索（DFS）：从图中的某个顶点开始，访问尽可能深的节点，然后回溯到最近的一个未完全访问的顶点，继续访问。
- 广度优先搜索（BFS）：从图中的某个顶点开始，访问所有相邻的顶点，然后对这些顶点的未访问邻居进行相同操作，直到所有顶点都被访问。
动态规划
- 背包问题：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价值，在限定的总重量内，如何选择物品使得总价值最大。
- 最长公共子序列：给定两个序列，找出它们之间的最长公共子序列。
字符串匹配算法
- 朴素字符串匹配算法：最简单的字符串匹配算法，通过比较文本中每个可能的子串与目标字符串。
- KMP算法：通过预处理模式串（目标字符串），构建部分匹配表（Partial Match Table），在文本中高效地查找模式串。
掌握这些算法对于Java程序员来说非常重要，它们不仅能够提高编程效率，还能帮助解决各种复杂问题。通过不断练习和实践，可以更好地掌握这些算法，并在实际开发中灵活应用。