“计算机十大算法”并没有一个固定的、被广泛认可的列表，因为算法的应用领域非常广泛，不同的领域有不同的核心算法。不过，以下是一些在计算机科学中被广泛认为具有重要影响的算法，它们在不同的领域中发挥着关键作用：
1. 排序算法
快速排序（Quick Sort）：一种高效的排序算法，基于分治思想，平均时间复杂度为O(n log n)。它在实际应用中非常广泛，是许多编程语言内置排序功能的基础。
归并排序（Merge Sort）：稳定的排序算法，时间复杂度为O(n log n)，常用于需要稳定排序的场景。
堆排序（Heap Sort）：利用堆这种数据结构实现的排序算法，时间复杂度为O(n log n)，空间复杂度为O(1)。
2. 搜索算法
二分查找（Binary Search）：在有序数组中查找目标值的高效算法，时间复杂度为O(log n)。
深度优先搜索（DFS）：用于图和树的遍历，通过递归或栈实现，常用于解决路径搜索、迷宫问题等。
广度优先搜索（BFS）：基于队列的图和树遍历算法，常用于最短路径问题和层次遍历。
3. 动态规划算法
动态规划是一种通过将问题分解为子问题来求解的算法思想，广泛应用于优化问题，如背包问题、最长公共子序列（LCS）、最短路径问题等。
4. 图算法
Dijkstra算法：用于求解单源最短路径问题，适用于无负权边的图。
Floyd算法：用于求解所有顶点对之间的最短路径问题。
Kruskal算法和Prim算法：用于求解最小生成树问题。
5. 字符串匹配算法
KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）：高效的字符串匹配算法，时间复杂度为O(n + m)，避免了暴力匹配中的重复比较。
Boyer-Moore算法：通过从右向左匹配和跳过字符来提高匹配效率。
6. 哈希算法
哈希算法用于快速查找和存储数据，常见的有MD5、SHA-1、SHA-256等哈希函数，广泛应用于数据加密、校验和哈希表的实现。
7. 贪心算法
贪心算法通过在每一步选择局部最优解来尝试得到全局最优解，常用于一些优化问题，如霍夫曼编码（Huffman Coding）和活动选择问题。
8. 分治算法
分治算法通过将问题分解为多个子问题，递归求解子问题后再合并结果。快速排序、归并排序和大整数乘法（如Karatsuba算法）都是分治思想的体现。
9. 回溯算法
回溯算法用于解决组合问题和排列问题，通过递归和回溯来遍历所有可能的解空间，常用于解决八皇后问题、全排列问题等。
10. 机器学习与人工智能算法
梯度下降算法：用于优化神经网络和其他机器学习模型的参数。
决策树算法（如ID3、C4.5）：用于分类和回归问题。
支持向量机（SVM）：用于分类和回归的监督学习算法。
这些算法只是计算机科学中众多算法中的一部分，但它们在不同的领域中都发挥了极其重要的作用。